Robo-Advisors: Algorithmus entscheidet über Erfolg

Letzterer erhielt für seine Forschungen zur Kapitalmarkttheorie 2013 den Nobelpreis. Der auf diesen Daten beruhende Algorithmus überprüft und optimiert regelmäßig die Portfolios. Durch antizyklisches Rebalancing werden untergewichtete Titel nachgekauft und die Prämien gestiegener Titel realisiert.

Damit der Verkauf weitestgehend vermieden werden kann, werden nachfließende Gelder, etwa die Einzahlungen von Sparprämien oder Dividendenzahlungen in untergewichtete Titel investiert, ohne dabei gestiegene Werte verkaufen zu müssen.

Renditeunterschiede im Vergleich

Das Extra-Magazin hat unlängst in einem Performance-Vergleich die Strategien von neun Robo-Advisors für das Jahr 2016 gegenüber gestellt. In der niedrigsten Risikokategorie schnitt Ginmon, das den Faktor-Investing-Ansatz nutzt, mit dem Bestwert 5,8 Prozent ab – 3,6 Prozentpunkte mehr, als durch Value-at-Risk erzielt werden konnte.

In der höchsten Risikokategorie, also jener mit dem höchsten Aktienanteil, liegen sogar 8,5 Prozentpunkte zwischen antizyklischem Faktor-Investing und Value-at-Risk. Anleger, die auf Faktor-Investing gesetzt haben, konnten einen Zuwachs von 14,3 Prozent verbuchen.

Über Erfolg und Misserfolg eines Robo-Advisors entscheidet also die gewählte Anlagestrategie und der Algorithmus, das Herzstück eines jeden Robo-Advisors.

Autor Lars Reiner ist Gründer und Geschäftsführer des Robo-Advisors Ginmon.

Foto: Ginmon

 

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