Robo-Advisors: Algorithmus entscheidet über Erfolg

Robo-Advisors erlauben Privatanlegern einen einfachen Zugang zum Kapitalmarkt. Aber können sich die digitalen Vermögensverwalter anhand ihrer Rendite mit aktiven Fonds messen? Ein Blick hinter die Web-Fassaden zeigt, dass es dabei vor allem auf den Algorithmus ankommt. Gastbeitrag Lars Reiner, Ginmon

Lars Reiner Ginmon
Lars Reiner: „Über Erfolg und Misserfolg eines Robo-Advisors entscheidet die gewählte Anlagestrategie und der Algorithmus, das Herzstück eines jeden Robo-Advisors.“

In Deutschland konkurrieren etwa ein Dutzend Robo-Advisors um Anlagegelder. Unter ihnen sind drei verschiedene Anlagestile am häufigsten vertreten: Buy-and-Hold, Value-at-Risk und antizyklisches Faktor-Investing.

Anbieter, die sich für Buy-and-Hold entschieden haben, setzen auf die langfristige Entwicklung der gewählten Anlagebausteine. Das Problem dabei: Der Wert der einzelnen Aktien und Anleihen verändert sich ständig und somit auch das Verhältnis zwischen Aktien- und Anleihenbestandteilen, das damit schnell in Schieflage geraten kann.

Value-at-Risk-Ansatz in der Kritik

Eine andere Strategie verfolgt der Value-at-Risk-Ansatz, mit der Idee, Verluste an den Finanzmärkten in 95 Prozent aller Fälle als „normales Risiko“ einzustufen. Dieses Modell wird bereits seit einigen Jahren kritisiert, da es das Ausmaß seltener Großverluste ignoriert.

Daher wird es als riskant eingestuft. Mathematiker Benoît Mandelbrot sprach die Anwendbarkeit dieses Modells auf die Finanzmärkte ab: „An zehn Tagen in sieben Jahren entscheidet sich alles. Den Rest können Sie Urlaub machen, in die Oper gehen oder Solitär spielen“, so Mandelbrot in Anspielung auf die fünf Prozent Risikomaß.

Der Faktor-Investing-Ansatz ist gezielt auf die Erwirtschaftung von Faktorprämien ausgerichtet. Basierend auf dem Dreifaktorenmodell wird in kleinere und gut bewertete Unternehmen (Small und Value) investiert. Dieser Ansatz geht auf die beiden Portfoliotheoretiker French und Fama zurück.

Seite zwei: Antizyklisches Faktor-Investing

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