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Portfolio Analytics
Quantitative Analysis

Strategic Asset Allocation (SAA) Optimizer

Ermittlung der Efficient Frontier (Markowitz) via lokaler Monte-Carlo Simulation.

Der Use Case: Simulieren Sie zunächst ein klassisches Portfolio (nur Aktien & Anleihen). Aktivieren Sie danach alternative Anlageklassen (Gold, Rohstoffe, Infrastruktur), um live zu sehen, wie unkorrelierte Assets die Effizienzkurve (Sharpe-Ratio) nach oben links verschieben.

1. Anlageuniversum

Bitte wählen Sie die gewünschten Bausteine per Klick aus.

Wählen Sie mind. 2 Assets.

Inspiziertes Portfolio
Rendite:--
Risiko:--
Sharpe-Ratio:--
Gewichtung
Das optimale Portfolio
Erwartete Rendite
--
Risiko (Volatilität)
--
Max Sharpe --
Ideale Gewichtung
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Vektorraum & Methodik

Jeder Punkt im Raum repräsentiert ein generiertes Portfolio. Die Simulation ermittelt die Anlageverteilung mit der höchsten Kapitaleffizienz (Tangentialportfolio) basierend auf der Modern Portfolio Theory (Markowitz).

Datenbasis: UBS Long-Term Capital Market Assumptions (LTCMA) 2025/26.
Risikofreier Zins (Rf) = 2.50%.

Rote Achse (X) Risiko (Volatilität). Nach rechts steigend.
Grüne Achse (Y) Rendite. Nach oben steigend.
Blaue Achse (Z) Aktienquote. Tiefe = Offensiv.
Erwartete Rendite E(Rp) = Σ wi · μi
Portfolio-Risiko σp = √( ΣΣ wi wj σi σj ρij )
Sharpe Ratio SR = (E(Rp) - Rf) / σp
AA | Analytics · München · Datenbasis: UBS LTCMA 2025/26