Welche Vorteile bietet das quantitative Management im Vergleich zu anderen traditionelleren Investmentansätzen? Cécilia Jacquérioz, die seit November 2025 die Leitung des Bereichs Institutionelle & quantitative Verwaltung bei Dynagest, innerhalb von Gonet & Cie SA, übernommen hat, zieht Bilanz über die Entwicklungen dieser spezialisierten Marke im Bereich des quantitativen Managements innerhalb der Privatbank Genf.
Könnten Sie kurz die wichtigsten Entwicklungsschritte von Dynagest vor seiner Integration in Gonet & Cie SA rekapitulieren?
Dynagest besteht seit über dreißig Jahren und verfügt über eine im Laufe der Zeit angesammelte Expertise und gehört daher heute zu den erfahrensten Akteuren im Bereich der quantitativen Vermögensverwaltung auf dem Schweizer Finanzplatz. Gegründet im Jahr 1993 als eigenständiges Unternehmen, ist es im Laufe der Zeit in das Bankwesen eingegliedert worden, zuletzt durch die Übernahme durch ONE Swiss Bank, die seinerseits Anfang 2025 von Gonet & Cie übernommen wurde. Dynagest ist somit heute integraler Bestandteil von Gonet & Cie SA: Es ist die markante Marke der Abteilung für quantitative Vermögensverwaltung innerhalb der Bank, die als eigenständige Abteilung mit eigener Strategie organisiert ist. Wir verwalten und beraten derzeit Vermögenswerte von fast 3 Milliarden Franken, mit einem managementansatz, der auf einer exklusiven quantitativen Methode basiert.
«Dynagest ist eine Einheit, die einer sehr akademischen Kultur treu bleibt.»
Wie würden Sie die derzeitige Arbeitsweise von Dynagest beschreiben?
Dynagest ist eine Einheit, die einer sehr akademischen Kultur treu bleibt. Sie hat ihre verschiedenen Produkte in unterschiedlichen Marktphasen getestet, was es ihr ermöglichte, das Risikomanagement zu verfeinern und die Fähigkeit zu festigen, stets robustere Lösungen anzubieten. Die Produkte, die man anbietet, existieren oft seit sehr langer Zeit, wurden jedoch durch ständige Innovation weiter verbessert. Durch unsere lange Erfahrung liegt unsere Stärke vor allem in der Identifikation und Beherrschung der Risiken. Das ist wirklich das Herzstück unseres Ansatzes.
Bezüglich dieser spezifischen Kompetenz im quantitativen Management – ist es einfach, sie zu betonen, wenn die Märkte gut laufen, so wie derzeit, da die Indizes weiter Rekorde jagen, getragen von Investitionen in KI und dem Rückgang der Ölpreise? Sind nicht einige Investoren versucht zu glauben, dass, da alles gut läuft, es genügt, weiter mit einigen ETFs zu investieren und darauf zu warten, dass die Kurse weiter steigen…
Bestimmt mögen einige Investoren so denken. Allerdings ist unsere Kundschaft zu einem Großteil institutionell. Sie ist weniger beeinflusst von Blasen und kurzfristigen Marktschwankungen oder der aktuellen Stimmung. Vielmehr handelt es sich um Kundschaft, die stärker an einer Risikomanagementkultur hängt. Insgesamt wollen institutionelle Investoren vor allem ein Risiko-Rendite-Verhältnis, das ihren Managementzielen entspricht. Nichtsdestotrotz bleibt die Suche nach Leistungsfähigkeit natürlich im Mittelpunkt unseres Ansatzes, durch eine Risikomanagementkultur, die von der institutionellen Kundschaft sehr geschätzt wird. Ein weiterer Aspekt ist, dass es auch viele Investoren gibt, die in den letzten Jahren nicht eingestiegen sind und die Märkte stattdessen disziplinierter betreten. Wir haben Produkte speziell in dieser Hinsicht entwickelt, da sie angemessene Schutzmechanismen bieten.
Findet dieser Ansatz auch bei Privatkunden Anklang?
Eines unserer heutigen Ziele besteht tatsächlich darin, diese Expertise, die ursprünglich für die institutionelle Kundschaft entwickelt wurde, auch stärker auf die Privatkundenverwaltung auszudehnen. Also diese Kompetenz, die früher für die institutionelle Kundschaft entwickelt wurde, zu verbreiten, indem sie auch für die Privatkundschaft angepasst wird. Wir spüren in dieser Richtung ein echtes Interesse.
Sind Investoren derzeit insgesamt eher risk-on oder risk-off?
Heute denke ich, dass viele Investoren eher daran interessiert sind, eine risikoadjustierte Rendite zu erzielen. Man muss daher weiterhin in die Märkte investiert bleiben, ohne Hast. Unsere DNA ist es, akademische Ansätze wissenschaftlich und nachweislich zu nutzen, um Leistungsfähigkeit zu generieren, aber im Einklang mit dem Risikoprofil der jeweiligen Kundschaft.
Hinsichtlich der Expertise in quantitativer Vermögensverwaltung beschäftigen Sie überwiegend Personen mit Doktortitel oder gleichwertigem Niveau. Hat sich die Arbeitsweise in den letzten zehn bis fünfzehn Jahren bei Dynagest stark verändert?
Wir verfügen heute über ein Team von etwa zehn Spezialisten im Bereich der quantitativen Vermögensverwaltung, von denen ein sehr großer Anteil einen Doktortitel besitzt oder ein gleichwertiges wissenschaftliches Niveau vorweist. Unsere Experten stammen aus Disziplinen, die ebenso anspruchsvoll sind wie Angewandte Mathematik, Theoretische Physik, Kernphysik, Quantenchemie, Quantitative Finance, Bioinformatik oder auch Künstliche Intelligenz. Diese Vielfalt an Hintergründen ist eine der großen Stärken von Dynagest, da sie einen multidisziplinären Ansatz bei Investmentproblemen fördert.
«Unsere Modelle kennen weder Angst noch Begeisterung: Sie wenden diszipliniert die quantitativen Regeln an, für die sie entwickelt wurden.»
Unsere Philosophie beruht auf einer ausgewogenen Kombination aus Spitzenforschung und solider Markterfahrung. Wir stützen uns auf die Fortschritte der internationalen akademischen Forschung, während wir gleichzeitig unsere eigenen quantitativen Modelle intern entwickeln, die an die Realitäten der Märkte angepasst sind.
Was sich wirklich in den letzten zehn oder zwanzig Jahren geändert hat, ist nicht so sehr die Natur der Modelle, sondern ihr Grad an Raffinesse. Viele grundlegende Modelle existieren seit mehreren Jahrzehnten, wurden jedoch schrittweise angereichert, verfeinert und optimiert dank erheblicher Fortschritte in der Rechenleistung, numerischen Methoden, der massiven Verarbeitung von Daten und jüngst der künstlichen Intelligenz. Die theoretischen Fundamente bleiben solide, aber die Werkzeuge zu ihrer Umsetzung waren noch nie so leistungsfähig.
Gleichzeitig arbeiten wir weiterhin an der Entwicklung unseres Vermögensverwaltungsangebots. Dynagest wird heute von Pensionskassen weitgehend für seine Expertise in der quantitativen Anleihenkunde anerkannt. Wir erweitern dieses Know-how nun auf den Aktienmarkt und werden nach dem Sommer eine neue Produktreihe von Lösungen einführen.
Sie haben die Beiträge der KI zur Verbesserung oder Weiterentwicklung der Modelle erwähnt. Gibt es ein Beispiel, das erläutert, wie die KI Ihre Arbeitsweise verändert?
Bei Dynagest ist künstliche Intelligenz vor allem ein großartiger Hebel für operative Effizienz. Wir nutzen sie seit mehreren Jahren, um viele Prozesse zu automatisieren, die früher manuell erledigt wurden.
Im Anleiemanagement beispielsweise greift sie bei der Verarbeitung von Corporate Actions ein, bei der Extraktion und Strukturierung von Informationen aus unstrukturierten Dokumenten sowie in einigen Schritten der Produktion unserer Nettoinventarwerte (NAV).
Sie unterstützt uns außerdem in der Softwareentwicklung, Dokumentation und Automatisierung zahlreicher quantitativer Routinen. Ihr Beitrag ist besonders wichtig, wenn es darum geht, unsere Modelle zu testen, sie in einer viel größeren Zahl von Szenarien zu validieren und ihre Robustheit zu stärken. Dank KI sind wir in der Lage, viel komplexere Fallszenarien zu erforschen und Kontrollen durchzuführen, die früher einen erheblichen Zeitaufwand erfordert hätten.
Im Gegenteil verwenden wir KI nicht, um Investitionsentscheidungen zu treffen oder die Entwicklung der Finanzmärkte vorherzusagen. Unser Ansatz basiert weiterhin auf eigenen quantitativen Modellen, entwickelt auf Grundlage der akademischen Forschung und unserer Marktexpertise. KI greift nicht in die finanzielle Logik der Modelle ein; sie beschleunigt deren Entwicklung, automatisiert Prozesse und verbessert deren Qualität, Robustheit und Zuverlässigkeit.
Integrieren Sie KI also eher in bestehende Prozesse?
Absolut. Künstliche Intelligenz entwickelt sich mit extrem schneller Geschwindigkeit, und wir verfolgen die Fortschritte in der Forschung sowie die neuen Technologien, die einen echten Mehrwert für unsere Tätigkeiten bringen könnten, sehr genau. Bei Dynagest betrachten wir KI als Beschleuniger der Produktivität und nicht als Ersatz für menschliches Fachwissen. Sie ermöglicht es uns, neue Instrumente viel schneller zu entwickeln, aber vor allem zu testen, zu validieren und viel gründlicher zu dokumentieren als zuvor. So können wir unsere Modelle einer deutlich größeren Anzahl von Simulationen, Robustheitstests und Kohärenzkontrollen unterziehen, bevor sie in die Produktion gehen.
«Wir waren bisher relativ abwesend im Aktienbereich. Das ist zu einem wesentlichen Entwicklungsschwerpunkt für Dynagest geworden, ebenso wie die Entwicklung thematischer Produkte.»
Schließlich ersetzt KI nicht unser quantitativen Know-how; sie ermöglicht es uns, mehr Zeit in Forschung, Innovation und kontinuierliche Verbesserung unserer Modelle zu investieren, während sie zugleich unsere gesamten Prozesse effizienter, automatisierter und robuster macht.
Bezugnehmend auf die Robustheit quantitativer Vermögensverwaltungsmodelle gab es in den letzten Jahren Ereignisse mit spektakulären Marktschwankungen, sowohl nach unten als auch nach oben. Zum Beispiel Anfang April 2025 nach der Ankündigung US-Zollrechte, die einen Kurssturz von fast 15% in wenigen Tagen verursachten, danach zwei Wochen später bereits wieder Erholung der Märkte. Man kann auch an Anfang März dieses Jahres denken, nach dem US-Eingreifen im Iran. Haben Sie das Gefühl, dass solche Situationen mit sehr starken Marktschwankungen in relativ kurzer Zeit immer öfter vorkommen – oder ist das ein Rahmen, der für Sie üblich ist?
Diese Episoden sind genau die Art von Umfeld, für das die quantitative Vermögensverwaltung entwickelt wurde. In unseren Multi-Asset-Strategien werden die Optimierungen wöchentlich neu berechnet und erzeugen Allokationssignale, die ausschließlich auf objektiven und messbaren Kriterien beruhen.
Einer der größten Vorteile dieses Ansatzes ist, dass er kognitive Verzerrungen eliminiert, die oft mit rasantem Marktverlauf einhergehen. In Phasen hoher Volatilität geraten Investoren naturgemäß in Phänomene wie Panik, Euphorie oder Überlegenheitsgefühl, die zu kontraproduktiven Entscheidungen führen können. Unsere Modelle kennen weder Angst noch Enthusiasmus: Sie wenden diszipliniert die quantitativen Regeln an, für die sie entwickelt wurden.
Cela ne signifie pas que nous suivions aveuglément chaque signal. Les modèles restent des outils d’aide à la décision qui s’inscrivent dans un cadre de gestion rigoureux. En revanche, nous ne laissons jamais les émotions prendre le pas sur une méthodologie quantitative éprouvée. C’est précisément lors des phases de marché les plus agitées que cette discipline démontre toute sa valeur.
Nos stratégies DynEx (Dynamic Exposure) illustrent parfaitement cette philosophie. Elles ont été conçues pour capter la majeure partie des marchés haussiers tout en réduisant l’exposition lorsque le risque augmente. Elles intègrent ainsi des mécanismes de protection destinés à limiter les pertes lors des retournements importants. Les crises financières de 2007-2009, comme d’autres épisodes de forte correction plus récents, ont confirmé la capacité de cette approche à faire preuve d’une remarquable résilience.
Qu’en est-il dans le domaine obligataire?
Sur la partie obligataire, notre objectif est différent. Nous cherchons à reproduire fidèlement le comportement des grands indices internationaux, qui peuvent regrouper plusieurs milliers d’obligations, au moyen de portefeuilles beaucoup plus concentrés, généralement composés de quelques centaines de titres seulement. Cette réplication repose sur des techniques d’optimisation quantitative propriétaires qui s’appuient sur le calcul d’un grand nombre de mesures de risque pour chaque obligation — sensibilité aux taux, risque de Kredit, duration, exposition par secteur, devises oder encore facteurs de risque — largement inspirées des modèles académiques de référence en finance quantitative.
L’objectif n’est pas simplement de réduire le nombre de positions. Il s’agit de construire un portefeuille offrant un profil de risque extrêmement proche de celui de l’indice tout en améliorant sa liquidité et son efficacité opérationnelle. Naturellement, si l’ensemble du marché obligataire traverse une crise, les portefeuilles en subiront également les conséquences. En revanche, cette approche permet de contrôler les risques de manière beaucoup plus fine et de les gérer dans un cadre quantitatif rigoureux.
En définitive, chacune de nos stratégies répond à un objectif d’investissement spécifique, mais elles reposent toutes sur le même principe: transformer la recherche académique et les méthodes quantitatives les plus avancées en processus d’investissement robustes, disciplinés et entièrement débarrassés des biais émotionnels qui peuvent influencer les décisions humaines.
Quelles sont vos projets de développement prioritaire au cours des prochains trimestres?
Comme déjà évoqué, nous étions jusqu’ici relativement absents de la partie actions. C’est devenu un axe majeur de développement pour Dynagest, tout comme le développement de produits thématiques. A titre d’exemple nous travaillons sur une offre dans le domaine des actions technologiques. Dans la partie obligataire, nous allons avant tout continuer de développer et améliorer nos modèles déjà existants.
