Was steckt hinter der Vermögensverwaltung per Algorithmus? Bevor wir uns dieser Frage widmen, möchten wir eine Information voranstellen. Nicht jeder Robo-Advisor in Deutschland setzt auf eine fortwährende Anpassung der Anlage über Algorithmen. Manche der digitalen Anlage-Roboter verfolgen einen simplen, passiven Ansatz. Auch dieses Robo-Advice-Konzept verspricht Erfolg.
Wichtige Fakten zu den Robo-Advisor Algorithmen:
Tipp: Vor der Geldanlage sind Informationen einzuholen. Legt der Robo-Advisor einfach passiv – beispielsweise in ETF – an oder nutzt er ausgeklügelte Algorithmen? Beide Arten der Anlage sollten mit günstigen Konditionen vergolten werden. Doch der algorithmische Ansatz gilt als ausgeklügelter, da dort ein gezieltes Rebalancing stattfindet.
Was heißt Kundenprofil – ist nicht jede(r) Kund:in gleich? Nein – und Gleichbehandlung sollte nicht gewünscht sein. In welcher Lebenssituation sich ein(e) Investor:in befindet, wird über eine Abfrage geprüft. Dabei handelt es sich um eine voll automatisierte Asset-Management-Lösung bzw. ein automatisiertes System, welches das Risikoempfinden des Anlegers bzw. der Anlegerin einschätzt und auf dieser Basis Empfehlungen für die Geldanlage gibt. Dieses Konzept automatisierter Anlagevorschläge macht eine(n) Berater:in überflüssig. Tatsächlich gibt es oftmals zehn oder mehr unterschiedliche Anlagekonzepte, die im Anschluss zur Anwendung kommen. Die Anzahl steigt gehörig an, wenn sogar auf eine nachhaltige Anlagestrategie eingegangen wird.
Eventuell ist es für Kund:innen erforderlich, das eigene Risikoprofil zu hinterfragen. Dies mag nötig sein, wenn ein anderer Lebensabschnitt beginnt – zum Beispiel die Rente. Auch das erreichte Sparziel mag eine Anpassung nötig machen.
Ist die Abfrage der Kundendaten und Informationen zum persönlichen Risikoverhalten beendet, hat der digitale Roboter-Anbieter sämtliche Angaben, die er für Anlageempfehlungen benötigt. Jetzt lässt sich das Vermögen bzw. die Anlagebeträge gemäß der virtuellen Anlageberatung (Risiko-Abfragung) in eine Anlagestrategie unter Berücksichtigung geeigneter Anlageklassen verpacken. Portfolios können dabei grob in die drei Varianten defensiv, ausgewogen und offensiv unterteilt werden.
Grobübersicht der Kundenprofile beim Robo-Advisor:
Hinweis: Über die Hälfte der Robo-Advisors legen in Indexfonds (ETFs) an. Ein Drittel fügen dieser Anlage noch aktiv gemanagte Fonds bei. Selten werden exklusive Fonds oder einzelne Wertpapiere genutzt.
Was steckt hinter der passiven Geldanlage bei einem Robo-Advisory? In diesem Fall bezieht sich das Unternehmen auf Statistiken und andere finanzielle Kennzahlen. Diese Daten werden mit den Zielen des Anlegers oder der Anlegerin in Einklang gebracht. Folglich kann das Vermögen einem Portfolio mit vordefinierten Basiswerten zugewiesen werden. Bei passiven Anlagestrategien stehen Indexfonds (ETFs) im Fokus. Diese bilden einen kompletten Index, wie den DAX oder den beliebten MSCI World, ab. Eine Programmierung übernimmt hierbei die Aufgabe, das Anlagevermögens auf unterschiedliche Fonds und Werte zu verteilen.
Passives Investieren heißt, dass größtenteils eine Buy-and-Hold-Strategie genutzt wird. Das Konzept vertraut auf einen langfristigen Anstieg der Aktien und damit auch der Fonds und ETFs. Dies ist statistisch belegt. Wer sich beispielsweise den DAX-Kurs der letzten Jahre anschaut, der findet einen permanenten Kursanstieg – mit einigen Rücksetzern – vor. Ein passiver Robo-Advisor wie Quirion oder Smavesto nutzt jedoch auch ein Rebalancing. Dabei findet eine Umschichtung durch den Robo-Advisory nur dann statt (in der Regel von Anleihen zu Aktien oder umgekehrt), wenn der im Algorithmus hinterlegte Prozentsatz im Ungleichgewicht ist.
Wie gehen aktive Robo-Advisors vor? Wie die Bezeichnung vermuten lässt, sind diese fortwährend aktiv. Beim passiven Investieren fließen Kundengelder in vordefinierte Finanzinstrumente. Mit Ausnahme eines Ausbalancierens regelmäßig alle sechs Monate oder einmal im Jahr findet dort kein Wechsel des Investments statt. Doch bei den aktiven Anlagestrategien ist dies anders. Hier ist das Portfolio fortwährend in Bewegung. Mitunter täglich werden dort Positionen gehandelt. Auch dieses Vorgehen könnte als Rebalancing bezeichnet werden – allerdings auf täglicher Basis.
Aktive Robo-Advisors wie Scalable Capital (größter aktiver digitaler Anlage-Roboter Deutschlands) oder Cominvest nutzen mitunter gerne gemanagte Fonds. Bisweilen setzen die Unternehmen sogar selber einen Fonds auf. Auch das Beimischen von einem Aktienanteil ist nicht unüblich. Denn während das passive Investieren dazu dient, mit dem Markt zu wachsen, will das aktive Investieren den Markt übertreffen. Doch regelmäßiges Kaufen und Verkaufen sorgt für Kosten, welche bei Buy-and-Hold nicht entstehen. Daher ist es schwer zu sagen, welche Taktik eher aufgeht.
Vergleich: Passive Robo-Advisors investieren einmal und halten das Investment nach Möglichkeit langfristig. Im Vorfeld findet eine Finanzberatung in Form der Abfrage des persönlichen Risiko-Levels statt. Aktive Robo-Advisors investieren, verkaufen und kaufen auf regelmäßiger Basis. Sie wollen damit den Markt schlagen. Allerdings entstehen durch den Handel auch Kosten.
Algorithmen sind vordefinierte Programme, die sich in diesem Fall als Vermögensverwalter nutzen lassen. Unlängst haben Investor:innen erkannt, dass Aktien eine höhere Rendite versprechen als dies beim herkömmlichen Bankkonto – trotz Depot Vergleich – möglich wäre. Dabei spielt es vordergründig erst einmal keine Rolle, ob das Geld in einer Einzelaktie, einem Fond oder ETF angelegt ist. Auf lange Sicht schlagen halbwegs vernünftige Aktien-Portfolios den/die Konto-Sparer:in immer. Zumindest sagt uns dies der Blick in die Vergangenheit. Was läge also näher, als ein Besparen über einen automatisierten Algorithmus, der sich in den vergangenen Jahren bereits bewährt hat.
Folgende Ziele wollen Robo-Advisors mit ihren Algorithmen erreichen:
Algorithmen erzielen regelmäßig pro Jahr eine Rendite von über drei Prozent – bisweilen sogar deutlich darüber. Daher hält sich beharrlich die These, dass Robo-Advisors die besseren Vermögensverwalter sind. Zumindest im Vergleich zu den Banken, die häufig nur Produkte empfehlen, wo sie selber anhand der Provisionen profitieren, ist diese Aussage sicherlich nicht verkehrt. Andererseits wäre es ein Trugschluss anzunehmen, dass sämtliche Robo-Advisor Algorithmen zu 100 Prozent identisch funktionieren. Um mit diesem Vorurteil aufzuräumen, sollen typische Modelle bei der Geldanlage auf Basis von Algorithmen einmal vorgestellt werden.
Gehen wir noch einmal zum Ausgangspunkt zurück – zur Abfrage der persönlichen Risikoneigung. Dafür ist zum Start der Fragebogen auszufüllen. Jetzt mag als Ergebnis herauskommen, dass eine Anlage zu 70 Prozent in Aktien und zu 30 Prozent in Anleihen erfolgt. Jetzt laufen die Aktien gut und sie legen eine Wertsteigerung von 20 Prozent hin. Anleihen bleiben hingegen auf einem identischen Niveau. Dadurch ergibt sich folgendes Problem: Der Anteil an Aktien ist überrepräsentiert, Anleihen sind zu wenig vertreten. Genau an dieser Stelle greifen die Algorithmen. Sie bringen das Portfolio wieder im Verhältnis 70/30 in Einklang. Dafür würden durch den Robo-Advisor im aktuellen Beispiel Aktien verkauft und Anleihen gekauft werden. Gehen die Börsen jedoch auf Talfahrt, findet umgekehrt eine Umschichtung der Anleihen in Aktien statt, sodass sich der Anteil Aktien erhöht. Meist nimmt der digitale Finanzdienstleister einmal jährlich auf diese Art und Weise ein Rebalancing vor. So werden unnötige Kosten durch zu regelmäßiges Umschichten vermieden.
Bereits auf das Jahr 1952 geht die Moderne Portfolio Theorie (MPT) zurück. 1990 erhielt das Konzept sogar den Nobelpreis im Sektor der Wirtschaftswissenschaften. Sie gilt noch heute als Standardwerk bei vielen Robo-Advisors. Die MPT basiert in ihren Grundzügen auf der Asset-Allokation – also der Strukturierung des eigenen Portfolios. Dabei sollen Rendite und Risiko in Einklang gebracht werden. Markowitz ist der Begründer der MPT. Er machte die Kunst der Risikostreuung groß und verwies dabei auch auf die Vermeidung von Totalverlusten, sowie auf eine persönliche Risikobewertung, bei gleichzeitig bester Rendite-Aussicht. Markowitz gilt damit als Vorreiter der automatischen Geldanlage durch Robo-Advisors, denn er hat das zugrundeliegende Konzept maßgeblich geprägt.
Nochmals müssen wir auf die Moderne Portfolio Theorie zu sprechen kommen. Denn obwohl die Algorithmen der Robo-Advisors auf diesem Konzept basieren, so wurde der Ansatz nach Markowitz nicht zu 100 % übernommen. Anders gesagt: Jeder Anbieter mag seine eigene Idee beimischen. Einige haben selber einen Fond aufgesetzt, der bespart wird. Andere mischen gemanagte Fonds oder sogar Einzelaktien darunter. Solche Ideen haben natürlich ebenfalls Einfluss auf die Algorithmen. Auch bei der Ausgestaltung der Modernen Portfolio Theorie gibt es Unterschiede.
Was heißt Backtesting? Was sind die Vorteile und Nachteile? Das Backtesting – zu Deutsch „Rückvergleich“ – ist ein Abgleich der Anlagestrategie von Vermögensverwaltern mit historischen Kursdaten. Damit soll eine hohe Profitabilität gewährleistet werden. Anhand einer Programmierung werden Ergebnisse berechnet und über historische Kursdaten gelegt. Jetzt zeigt sich, wie hoch die Rendite einer Strategie in der Vergangenheit gewesen wäre. Auf dieser Basis dieser Dienstleistung lassen sich automatische Taktiken zur Geldanlage ermitteln, ohne Verluste zu riskieren. Der Vorteil ist, dass Kund:innen das Konzept auf Basis von Erfolgen in der Vergangenheit schmackhaft gemacht werden kann. Der Nachteil ist jedoch, dass Kursdaten vergangener Tage nicht zwingend auf die Zukunft anzuwenden sind.
Tipp: Im Vorfeld der Registrierung bei einem Robo-Advisor sollte zumindest geklärt sein, ob der Robo-Advisor-Anbieter ein Rebalancing zu festgelegten Intervallen (Monate, Quartal)vornimmt oder ob er auf Basis ausgeklügelter Algorithmen stetig Anpassungen vornimmt. Generell basieren die meisten Konzepte auf der Modernen Portfolio Theorie nach Markowitz. Ein entsprechender Anlageberater ist in unserem Robo-Advisor Vergleich zu finden.
Es gibt keinen plausiblen Grund misstrauisch gegenüber Robo-Advisors zu sein, nur weil deren Anlagekonzepte auf Algorithmen basieren. Fakt ist, dass diese automatische Geldanlage durch eine digitale Finanzdienstleistung meist besser funktioniert, als beispielsweise eine Beratung in den Banken. Denn Robo-Advisors treffen über ihre Algorithmen nüchterne Entscheidungen. Bei Anlageempfehlungen und deren Umsetzungen gilt es weder auf persönliche Empfindlichkeiten, noch auf Provisionen Rücksicht zu nehmen. Einzig die Abfrage des persönlichen Risikolevels und die Höhe des Anlagebetrags sind nötig. Auf dieser Grundlage geht die Anlageentscheidung automatisch vonstatten. Gebühren werden obendrein eingespart, weil der Robo-Advisor dank automatischer Beratung weniger Personal benötigt.
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Hier findest du Antworten auf die am häufigsten gestellten Fragen.
Bei einem aktiven Robo-Advisor arbeiten die Algorithmen im Hintergrund an einer optimalen Verteilung. Dabei kann es regelmäßig zu einer Umverteilung zwischen Fonds und ETFs kommen. Manche Anbieter setzen bei dieser Strategie auf die Meinung hauseigener Analysten.
Als Basis der meisten Robo-Advisors gilt die Moderne Portfolio Theorie nach Markowitz. Grundlage sind die Strukturierung des Portfolios und eine Risikostreuung. Damit soll die größtmögliche Rendite, bei kleinstmöglichem Risiko erzielt werden. Allerdings passen Robo-Advisor dieses Konzept häufig ein wenig für ihre eigenen Belange an.
Es handelt sich um eine Umverteilung. Ist das 70/30-Portfolio, welches das Verhältnis zwischen risikobehafteten und risikoarmen Anlagen beschreibt aus dem Gleichgewicht, so stellt das Rebalancing dieses Gleichgewicht wieder her.
Bei einem passiven Robo-Advisor sind die finanziellen Mittel immer in Bewegung. Gibt es eine Allokation von 70/30 in Sachen Risiko/Sicherheit, so versucht die Programmierung diese Verteilung aufrechtzuerhalten. Diesbezüglich finden regelmäßige Prüfungen statt.
