Ansatz

Eine Multi-Strategie-Methode, konservativ kombiniert.

Vayo Capital kombiniert etablierte Risikoprämien mit proprietären Alpha-Signalen, die durch statistische Forschung, quantitative Modellierung und angewandte KI entwickelt wurden. Strategien werden nach Volatilität gewichtet, unterliegen Limits auf Portfolioebene und werden erst nach Bestehen einer selektiven Research-Pipeline zugelassen.

Multi-Strategie-Philosophie

Kein einzelnes Signal erklärt die Märkte. Vayo Capital betrachtet das Portfolio als eine bewusste Kombination von teilweise unabhängigen Renditequellen: etablierte Risikoprämien, die in der akademischen Literatur dokumentiert sind, ergänzt durch intern entwickelte, proprietäre Alpha-Signale. Das Ziel ist Breite ohne Verwässerung — genügend echt unkorrelierte Wetten, damit sich das Aggregat anders verhält als jeder seiner Teile.

Konstruktion und Sizing

Jede Strategie wird volatilitätsgewichtet, sodass keine einzelne Research-Linie das Buch dominieren kann. Allokationen werden vor dem Einsatz gegen Risikolimits auf Portfolioebene geprüft und nach einem disziplinierten Zeitplan statt nach Ermessen rebalanciert.

  • Volatility Targeting auf Strategie- und Portfolioebene
  • Strikte Allokationsobergrenzen pro Strategie und pro Faktorexposure
  • Drawdown-basierte Regeln zur Reduzierung des Exposures

Anlageuniversum

Das Framework ist darauf ausgelegt, Long- und Short-Exposures in globalen Aktien, Anleihen, ETFs, Futures und Optionen einzugehen. Die Breite der Instrumente ist das, was einen Multi-Strategie-Ansatz ermöglicht — nicht jedes Signal lässt sich in derselben Hülle optimal umsetzen.

Risk Governance

Risiko wird als Input behandelt, nicht als Konsequenz. Das Portfolio ist darauf ausgelegt, risikoadjustierte Renditen mit begrenzter Korrelation zu traditionellen Anlageklassen zu liefern; dies erfordert explizite Beschränkungen für Brutto-Exposure, Konzentration, Faktor-Tilt und Tail-Verhalten, die im Voraus festgelegt und kontinuierlich überwacht werden.

Research-to-Deployment-Pipeline

Strategiekandidaten stammen aus der akademischen Literatur sowie aus dezentralen Research-Netzwerken professioneller und ehemaliger Fondsmanager und quantitativer Analysten. KI-gestützte Tools werden für Zusammenfassungen, Programmierung und Backtesting eingesetzt — sie beschleunigen die Evaluierung, ersetzen jedoch nicht das Urteilsvermögen.

Das dominierende Ergebnis der Pipeline ist die Ablehnung. Die grosse Mehrheit der Kandidaten übersteht Out-of-Sample-Tests, Robustheitsprüfungen oder Implementierungskostenanalysen nicht. Nur diejenigen, die bestehen, werden in das Portfolio integriert, und zwar ausschliesslich mit volatilitätskontrollierter Gewichtung.

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