Robo-Advisor Algorithmen
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:
- Digitalisierung in der Vermögensplanung: Überall wollen wir digital werden. Auch vor Anlagestrategien macht diese Entwicklung nicht halt. Solange das Robo-Advice-System Erfolg verspricht, spricht nun wirklich nichts dagegen.
- Anlage per Algorithmus: Ein Algorithmus ist der Definition nach eine eindeutig formulierte Handlungsvorschrift, um zur Lösung eines Problems zu gelangen. In diesem Fall wird die Frage nach einer automatisierten Geldanlage beantwortet.
- Automatisierte Umschichtung: Wenn Algorithmen im Spiel sind, kann der Robo-Advisor von Zeit zu Zeit das Kapital umschichten. Ziel ist es natürlich für Anleger:innen, das Optimum aus den Fonds und ETFs herauszuholen, um Geld profitabel anzulegen.
- Investment nach Kundenprofil: Freilich wird das Geld der jeweiligen Kund:innen nicht exakt identisch angelegt. Anhand einer durchgeführten Abfrage gilt es im Vorfeld des Investments das Risikolevel von Anleger:innen zu ermitteln.
- Geringere Personalkosten: Robo-Advisors setzen gerne auf Algorithmen, da diese im Endeffekt ein(e) Beratung einsparen. Dies wiederum verursacht geringere Kosten. Und diese Ersparnis kann auch an den Anleger:in in Form geringerer Gebühren für die Dienstleistung weitergegeben werden.
Robo-Advisor Anlagevorschläge basieren auf Kundenprofil
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.
Robo-Advisor Musterportfolios je nach Risikotyp
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:
- Defensiv: Hierbei liegt der Fokus auf Werterhalt und gemäßigte Steigerung des Kapitals. Ein Wertverlust ist bestmöglich auszuschließen. Daher fließen Anlagebeträge eher in Wertpapiere wie ETFs, Immobilienfonds und Anleihen. Diese Anlageklassen stehen für Sicherheit.
- Ausgewogen: Bei dieser Strategie teilt der Robo-Advisor die Anlage auf. Einerseits investiert die automatische Geldanlage einen Teil in sichere Produkte. Der andere Teil fließt jedoch in riskantere Wertpapiere wie Aktien.
- Offensiv: An dieser Stelle gehen die Investitionen vermehrt (aber nicht ausschließlich) in riskantere Wertpapiere wie Aktien. Eine hohe Rendite wird höher bewertet, als ein hohes Sicherheitsbedürfnis.
Passive Robo-Advisors
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.
Aktive Robo-Advisors
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.
Ziele der Robo-Advisor Algorithmen
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:
- Beratung automatisieren: Der einzige Anlageberater ist hier gewissermaßen ein Fragebogen, der die Risikobereitschaft potenzieller Investor:innen abfragt. Daraufhin wird die Anlage beim digitalen Vermögensverwalter entsprechend vordefinierter Portfolios, welche auf Algorithmen basieren, durchgeführt.
- Rendite optimieren: Durch den algorithmischen Ansatz geschieht entweder zu gegebener Zeit ein Rebalancing (sofern erforderlich) oder es ist ein stetiges Umschichten der Anlagebeträge eingeplant. Das eigene Vermögen ist in Bewegung, um die besten Zinsen zu erzielen.
- Risiko minimieren: Gleichzeitig mischt der Robo-Advisor je nach Risikoneigung sichere Anlagevehikel ins Portfolio. Ein wenig auf Kosten der Rendite wird damit eine höhere Sicherheit des Vermögens erkauft.
- Kosten reduzieren: Dieser Vorteil wird noch immer unterschätzt. Es sei nochmals gesagt, dass bei Robo-Advisors durch eine automatisierte Beratung Kosten eingespart werden. Algorithmen nehmen die Rücksprache mit einem Berater ab. Die Kostenersparnis wird dabei auch an die Kund:innen weitergegeben.
Welche Robo-Advisor Algorithmen gibt es?
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.
Automatisches Rebalancing
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.
Moderne Portfolio Theorie
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.
Weitere Nebenbedingungen zur Optimierung
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.
Backtesting
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.
Fazit zu Robo-Advisor Algorithmen
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.
FAQ zu Robo-Advisor Algorithmen
Was macht ein aktiver Robo-Advisor?
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.
Welche Algorithmen werden angewendet?
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.
Was bedeutet Rebalancing?
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.
Was ist ein passiver Robo-Advisor?
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.
