Wissenschaftlich fundiertes Asset Management | Productivity Leaders Funds
Erzielen Sie mit Averdas Funds überdurchschnittliche Renditen. Investieren Sie in Unternehmen, die sich durch Produktivität, Wachstum und Widerstandsfähigkeit auszeichnen. Entdecken Sie fortschrittliche, datengestützte Strategien.
Angetrieben von wichtigen Produktivitätsfaktoren. Das Herzstück des Averdas Productivity Leaders Fund ist ein Multi-Faktor-Ansatz, mit dem strategisch Unternehmen identifiziert werden, die sich in Schlüsselbereichen wie operative Effizienz, Innovation und finanzielle Widerstandsfähigkeit auszeichnen. Diese Faktoren stehen in direktem Zusammenhang mit der Produktivität, da sie Unternehmen hervorheben, die Ressourcen effizient einsetzen, durch kontinuierliche Innovationen wettbewerbsfähig bleiben und auch unter sich ändernden Marktbedingungen Stabilität bewahren. Mithilfe fortschrittlicher Analysen ermittelt der Fonds Chancen, bei denen diese Faktoren zusammenkommen, und fördert so nachhaltiges Wachstum und überdurchschnittliche langfristige Renditen.
Produktivitätsfaktoren bei der Kapitalanlage
Datengestützte Auswahl von Vermögenswerten
Datengestützte Auswahl
Setzen Sie fortschrittliche quantitative Modelle ein, um die Produktivität von Unternehmen zu bewerten.
Nutzen Sie alternative Datenquellen, um einzigartige Anlagemöglichkeiten zu entdecken.
.jpg)
Multi-Faktor-Integration
Kombinieren Sie einzelne Produktivitätsfaktoren zu einem kohärenten, leistungsstarken Portfolio.
Optimieren Sie sowohl Wachstum als auch Stabilität, um korrelierende Faktoren auszugleichen.
.jpg)
Nachhaltigkeit und Resilienz
Bevorzugen Sie Unternehmen, die eine nachhaltige Ressourcennutzung nachweisen und in der Lage sind, sich an Marktschwankungen anzupassen.
.jpg)
Entdecken Sie unseren Prozess
Schritt für Schritt
Der Anlageprozess von Averdas ist in verschiedene Stufen unterteilt. Auf jeder dieser Ebenen werden verschiedene Faktoren jeweils auf der Grundlage des spezifischen Universums analysiert.
01
Ausgewähltes Universum
Definition des Universums mit mehr als 1'000 Unternehmen.
02
Averdas Analytics of TOP 100 Asset-Factor-Unternehmen
Faktorberechnung der Asset Productivity Leaders, die zu den TOP 100 Unternehmen führt.
03
Averdas Analytics of TOP 50 Process Factor Firms
Faktorberechnung der Prozessproduktivität innerhalb der Asset Productivity Leaders für die TOP 50 Unternehmen.
04
Averdas Analytics of TOP 30 Resilience Factor Firms
Faktorberechnung der Resilienz innerhalb der Prozess- und Anlagenproduktivität für die TOP 30 Unternehmen.
05
Matching und Portfolio-Implementierung
Umsetzung eines Portfolios von 30 Unternehmen.
Zusammenfassung der Averdas Faktorindizes
Die Daten für Januar zeigen ein uneinheitliches makroökonomisches Bild. Disinflationäre Trends könnten mittelfristig für Unterstützung sorgen, die kurzfristige Marktentwicklung hängt weiterhin von der Klarheit hinsichtlich der Wachstumsdaten, der Ertragssichtbarkeit und der geldpolitischen Entwicklung ab.
Die Märkte in den Vereinigten Staaten zeigten sich schwach, da die nachlassende Dynamik am Arbeitsmarkt und die Konsumindikatoren Bedenken hinsichtlich der Nachhaltigkeit des Wachstums aufkommen liessen. Die Volatilität hält an, da die Anleger ihre Erwartungen hinsichtlich der geldpolitischen Entwicklung der Fed und der Ertragsrisiken neu kalibrieren.
Die Region Europa zeigt sich relativ widerstandsfähig, gestützt durch eine sich stabilisierende Produktionstätigkeit und nachlassenden Inflationsdruck. Die EZB behält ihre geldpolitische Flexibilität bei und untermauert damit die vergleichsweise stabilen Aussichten.
Globale Märkte und Schwellenländer: Die allgemeine globale Stimmung bleibt fragil. Sie wird von geopolitischen Unsicherheiten und strukturellen Gegenwinden in den asiatischen Märkten gebremst. Besonders der chinesische Technologiesektor wirkt sich da negativ aus.
Quelle: Averdas AG. Daten zum 31. Januar 2026. Indexperformanz basierend auf der Gesamtrendite. (EUR/(USD)
Bewältigung der Herausforderungen des Jahrhunderts
Wirtschaftswachstum durch Produktivitätsgewinne.


.avif)

