Ob es sich um ein reichhaltiges, cremiges Risotto handelt, das nach und nach perfekt gerührt wird, oder um die Geschichte von der Schildkröte und dem Hasen, es gibt viele Beispiele, die zeigen, dass ein langsames und stetiges Vorgehen der Schlüssel zum Erfolg sein kann.
Fügen Sie dieser Liste langsame Aktienanalysten hinzu. Portfolios, die sich auf den Rat von Analysten stützen, die durchschnittlich 20 Monate brauchen, um ihre Empfehlungen zum Verkauf, Kauf oder Halten von Aktien eines Unternehmens zu ändern, schneiden 5 bis 10 % besser ab als Portfolios, die „schnellen“ Analysten folgen – denen, die ändern ihre Empfehlungen im Durchschnitt alle sechs Monate.
Die jüngste Studie der Rotman School of Management der University of Toronto hat gezeigt, dass langsame Analysten längere Karrieren haben, für Top-Broker arbeiten, die große, institutionelle Anleger bedienen, einen besseren professionellen Ruf haben und auf dem Markt einflussreicher sind. Ihre Empfehlungen waren kühner und neigten dazu, „das Rudel anzuführen“, während andere, schnellere Analysten im Geschwindigkeitsstil ihnen folgten.
Langsame Analysten kamen auch nicht nur durch das Sammeln von Erfahrung dorthin. Fast-Analysten stützen ihre Empfehlungen in der Regel auf quantifizierbare Informationen, die für jeden zugänglich sind, wie z. B. regelmäßige Gewinnmeldungen. Slow-Analysten änderten ihre Empfehlungen basierend auf ihrer Interpretation komplizierterer, weicherer Informationen, wie z. B. Nachrichten über Betriebsstrategien, Fusionen und Übernahmen sowie rechtliche Angelegenheiten. Diese Informationen waren auch aufschlussreicher über den zugrunde liegenden Firmenwert.
„Viele ältere Analysten sind langsamer, weil sie anfangs langsam waren und am Ende im Beruf bleiben“, sagt der Forscher Chay Ornthanalai, außerordentlicher Professor für Finanzen an der Rotman School. „Die schnellen halten nicht lange. Sie werden gekündigt, weil sie schlecht sind.
„Die Hauptbotschaft hier ist, wenn Sie wirklich gut sind, müssen Sie Ihre Empfehlung nicht so oft aktualisieren, weil Ihre anfängliche Empfehlung richtig sein wird“, sagt Prof. Ornthanalai.
Die Studie untersuchte die Aktienempfehlungen von mehr als 4.500 Analysten zwischen 1996 und 2013. Sie führte eine Methode zur Klassifizierung der Analysten nach der Geschwindigkeit ihrer Empfehlungsänderungen ein – schnell, langsam oder durchschnittlich – die erste Studie, die dies tat. Dann verknüpfte es die Analysten mit Informationen über ihre Karriere und ihren Ruf in der Branche. Die Analysten verfügten im Durchschnitt über fast sieben Jahre Erfahrung und beobachteten jeweils etwa sieben Unternehmen.
Prof. Ornthanalai und sein Team haben außerdem über 2.000 Analystenberichte durchforstet, um einen Einblick in die Gründe für ihre Entscheidungen zu erhalten. Diese zeigten, dass langsame Analysten ihre Empfehlungen zwar seltener änderten, aber ständig damit beschäftigt waren, den Wert eines Unternehmens zu bewerten und ihre Prognosen zu aktualisieren.
Die Forschung zeigt, dass gute Analysten auch im Zeitalter des maschinellen Lernens eine wertvolle Rolle in Markt und Wirtschaft spielen, sagt Prof. Ornthanalai.
„Viele Medien haben gesagt, dass man keine Analysten mehr braucht, Maschinen können Menschen ersetzen“, sagt er. „Wir zeigen, dass die menschliche Komponente immer noch wichtig ist, um schwierige und besonders weiche Informationen zu interpretieren und zu destillieren.“
Die Studie stellt die letzte veröffentlichte Arbeit von Kent Womack dar, einem sehr beliebten Finanzprofessor an der Rotman School, der 2015 starb. Prof. Womack trat der Rotman School nach einer Zeit an der Tuck School of Business in Dartmouth bei, wo er auf seiner Erfahrung aufbauen konnte bei Goldman Sachs, um ein führender Experte für die Rolle von Aktienanalysten und Underwriting zu werden. Er initiierte die Forschung, und Prof. Ornthanalai verbrachte mehrere Jahre damit, die Notizen von Prof. Womack zusammenzusetzen, um die Studie schließlich zu veröffentlichen.
Die Studie wurde von Profs. Ornthanalai und Womack mit Prof. Romain Boulland von der ESSEC Business School. Es erscheint in der Zeitschrift für Finanz- und quantitative Analyse.
Romain Boulland et al, Speed and Expertise in Stock Picking: Older, Slower, and Wiser?, Zeitschrift für Finanz- und quantitative Analyse (2022). DOI: 10.1017/S0022109022000199