So unterstützt die nächste Generation der Robo-Advisor Sie bei der langfristigen Geldanlage

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Robo-Advisor

Die nächste Evolutionsstufe der Robo-Advisor lernt eigenständig und reagiert besser auf Krisen

Der Megatrend Robotik ist endgültig in der digitalen Vermögensverwaltung angekommen. Aber was bedeutet es, wenn ein sogenannter Robo-Advisor mein Geld verwaltet? Nach welchen Maßstäben kann ein Roboter überhaupt unser Geld anlegen und was tut er in Krisen? Die Antwort: Er schaut sich vergangene Entwicklungen an, erkennt Muster und lernt daraus – immer weiter.

Robo-Advisor auf einen Blick:

  • Robo-Advisor sind eine digitale Hilfestellung zum Geldanlegen.
  • Robo-Advisor können ein Anlage-Depot in Form einer Digitalen Vermögensverwaltung selbstständig managen, inzwischen mit Hilfe einer selbstlernenden Künstlichen Intelligenz.
  • Dabei richten sie sich nach Vorgaben des Anlegers etwa dessen Risikobereitschaft.
  • Künstliche Intelligenz kann durch den Vergleich von riesigen Datenmengen schlechte Märkte schnell erkennen und reagieren.

Sie wissen schon, was ein Robo-Advisor ist? Dann überspringen Sie diesen Absatz und lesen Sie direkt mehr über den nächsten Schritt der Robo-Evolution: Künstliche Intelligenz.

Ein Robo-Advisor ist eine digitale Anlage-Hilfe

Wer Robo-Advisor in die Suchmaschine eingibt merkt: Es gibt keine eindeutige Definition. Eines ist aber Konsens: Ein Robo-Advisor hilft, digital Geld anzulegen. Mehr sagt das Wort „Robo-Advisor“ nicht. Das bedeutet allerdings auch: Wenn Sie im Internet nach einem Robo-Advisor suchen, finden Sie sehr unterschiedliche Angebote. Allen gemein ist aber, dass der Robo-Advisor Ihnen mindestens zwei Fragen stellt:

Wie viel Geld möchten Sie anlegen? Und: Welches Risiko sind Sie bereit, einzugehen?

Die Antworten auf diese Fragen sind die Basis der Empfehlung. Wie es nach diesen Fragen weiter geht, unterscheidet sich je nach Robo-Advisor immens: Einige Robo-Advisor tun wirklich nur das, wonach sie benannt sind: Sie geben eine Hilfestellung, in was der Anleger investieren könnte. Vorschläge sind dabei in ganz unterschiedlichen Detailgraden möglich, von der grundsätzlichen Anlagestrategie bis zu einzelnen Anlage-Produkten.

Oft helfen Robo-Advisor jedoch nicht nur bei der Anlage-Entscheidung, sondern übernehmen auch die Anlage selbst. Denn viele Privathaushalte wissen gar nicht, wie sie Aktien, Anleihen oder Fonds kaufen sollten – selbst wenn sie wüssten, welche.

 

Künstliche Intelligenz ist der neueste Schritt der Robo-Evolution

„Wenn X eintritt, verkaufe Y“: Bisher haben Robo-Advisor nur geschlossene, feste Algorithmen genutzt, wenn sie für den Anleger ein digitales Anlage-Depot verwaltet haben. Das bedeutet nichts anderes, als automatisierte Entscheidungsbäume. Künstliche Intelligenz, wie Smavesto sie benutzt, ist nun ein neuer Quantensprung in den Möglichkeiten.

Ein Robo-Advisor mit Künstlicher Intelligenz passt seinen Algorithmus selbstständig an. Er nutzt neue Informationen, die er jeden Tag selbstständig aufnimmt, um das eigene Vorgehen zu verfeinern. Das ist „machine learning“ und damit eine echte Künstliche Intelligenz.

Streng genommen ist diese Art des Robo-Advisor nicht neu. Allerdings: Ein Algorithmus, der durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz selbst und ständig dazulernt, war bisher Großanlegern (sogenannten „Institutionellen Anlegern“, also Fondsgesellschaften, Banken, großen Versicherungen) vorbehalten. Denn das erfordert große Datenmengen und Rechenleistung. Durch diese selbstlernende Künstliche Intelligenz sind monatlich mehr als 100.000 genau auf den Anleger und die Marktsituation angepasste Portfolios möglich. Das ist für Anleger ein wichtiges Feature, denn immer wieder verändern sich die Rahmenbedingungen an den Märkten und somit die optimale Zusammenstellung eines Depots. Ein Beispiel ist die Entwicklung wichtiger Märkte, denn die stehen in Wechselwirkungen zueinander. Diese Rahmenbedingungen erkennt und versteht die Künstliche Intelligenz und lernt aus neuen Markt-Szenarien, jeden Tag, jede Sekunde. Ein Robo-Advisor ist also eine digitale Vermögensverwaltung, die mit Künstlicher Intelligenz und auf Basis der Kundenwünsche (nachhaltige Aktien, Fremdwährungen, Emerging Markets, Risiko) ein individuelles – kein vordefiniertes – Depot zusammenstellt und verwaltet.

Sobald das nicht nur automatisch, sondern mittels „machine learning“ immer besser geschieht, haben wir es mit einem Robo-Advisor 2.0 zu tun.

Der Unterschied zwischen Automatik und Künstlicher Intelligenz ist die Interpretation neuer Daten
Denken Sie an eine Förderstraße in einem Autowerk: Auch dort arbeiten Roboter. In diesen großen Hallen braucht es keine Menschen, denn die Roboter arbeiten automatisch und präziser als jeder Mensch es könnte. Der Roboter ist auf unterschiedliche Automodelle und Funktionen umschaltbar. Ein Ingenieur hat vorher alle Aufgaben, Sensoren und somit alle Entscheidungen und Bewegungen des Roboters programmiert und konfiguriert. Das funktioniert, weil die Förderstraße eine grundsätzlich immer gleichbleibende Einbahnstraße mit gleichbleibenden Parametern ist.

Würde auf der Produktionsstraße ein Unfall passieren, könnte ein einfacher Robo-Advisor nicht aus diesem Unfall lernen und sich beim nächsten Mal anders verhalten. Eine Künstliche Intelligenz hingegen, wie Smavesto sie benutzt, speichert, was in jeder Sekunde vor dem Unfall passiert ist. Sie ordnet dieses Wissen ein und versucht das Unfallszenario zu vermeiden. Würde sich das Szenario erneut andeuten, könnte die Künstliche Intelligenz gegenzusteuern. Die Künstliche Intelligenz ist nie müde und erkennt schon die kleinsten Anzeichen einer Veränderung. Ein selbstlernender Algorithmus in einer endlichen Welt kennt irgendwann so viele Szenarien und Möglichkeiten, dass Unfälle und Krisen ihn immer weniger überraschen und herausfordern können.

 

Ein Robo-Advisor investiert auf Basis gelernter Datenreihen

Ein Robo-Advisor handelt anders als die meisten menschlichen Aktienhändler. Unternehmensdaten interessieren die Künstliche Intelligenz hinter Smavesto überhaupt nicht.

Vergessen Sie Kennzahlen, subjektive Trends und Bilanzen.

Eine Künstliche Intelligenz stellt damit keine qualitativen Ansprüche an das Unternehmen hinter der Aktie. Der einzige Referenzwert für einen Robo-Advisor wie Smavesto ist die detaillierte Vergangenheit des Wertpapiers: Wie hat es sich in bestimmten Situationen verhalten? Wie reagiert es auf Bewegungen an den Märkten? Eine Künstliche Intelligenz können Big-Data-Spezialisten dank hoher Rechenleistung mit hohen Datenmengen und einer Vielfalt bereits eingetretener Szenarien „trainieren“.

Jedes einzelne Wertpapier hat eine eigene „Biografie“, seine eigene detaillierte Wertentwicklung. Die Künstliche Intelligenz erfasst diese Werte und bringt sie in Verbindung mit anderen Marktdaten.

Das bedeutet, dass die Künstliche Intelligenz diese Daten nicht nur sammeln und auslesen, sondern auch interpretieren kann. Die Künstliche Intelligenz gleicht sie mit anderen Mustern ab und erkennt aus dieser angelernten, jahrzehntelangen „Erfahrung“ die passenden Verkauf- oder Kauf-Signale. Auch Aktienhändler machen es in kleinerem Rahmen ähnlich: Sie suchen nach Mustern im Kursverlauf, die in der Vergangenheit bestimmte Kursbewegungen in einer gewissen Wahrscheinlichkeit hervorgerufen haben. Robo-Advisor mit Künstlicher Intelligenz können ganz andere Muster im Kursverlauf – und viel mehr auf einmal – erkennen und interpretieren,etwa sogenannte Marktregime.

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Der Robo-Advisor hinter Smavesto kann Nachhaltigkeit, Emerging Markets und Fremdwährungen berücksichtigen

Viele Robo-Advisor haben inzwischen verstanden, dass Anleger auch abseits der Risikobereitschaft gewisse Anforderungen an ihr persönliches Depot stellen. Diese Vorgaben sind allerdings ein zweischneidiges Schwert. Denn jede Einschränkung des Robo-Advisors beschneidet dessen Handlungsfähigkeit und somit im schlimmsten Falle die erzielte Rendite. Für viele Anleger ist es aber wichtig, das Portfolio ein wenig zu personalisieren.

Auf Nachhaltigkeit setzen
Seit vielen Jahren ist „Nachhaltigkeit“ ein Megatrend. Den Planeten mit gutem Gewissen an die nächste Generation zu übergeben – dafür wollen immer mehr Menschen im Rahmen ihrer Möglichkeiten sorgen. Auch Anleger können ihre eigene Veränderungsbereitschaft mit einer nachhaltige Geldanlage untermauern. Denn viele Aktiengesellschaften haben diesen Gedanken bereits in der eigenen Unternehmensphilosophie verankert. Wer sich ganz sicher sein möchte, dass er mit seinem eigenen Kapital in Unternehmen investiert, die diese Veränderungen unterstützen, kann das bei Smavesto so festlegen.

Mit Investitionen in die Emerging Markets die Dynamik der Schwellenländer nutzen
Der Begriff „Emerging Markets“ meint die Märkte sogenannter Schwellenländer. Diese Länder befinden sich in einer anhaltenden Industrialisierung und haben damit große Wachstumspotenziale. Gleichzeitig kann es in diesen Ländern auch immer wieder zu kleineren und größeren politischen und wirtschaftlichen Krisen kommen. Das bedeutet auch ein tendenziell höheres Risiko für eine Investition.

Fremdwährungen: Chancen außerhalb der Euro-Zone
Anleger können auch von Kursschwankungen einzelner Währungen beim Währungstausch profitieren. Auch hier handelt es sich um eine „Stellschraube“ für das Depot, die vor allem die Risikobereitschaft der Anleger berücksichtigt. Möchten Sie nicht in Fremdwährungen investieren, investiert Smavesto nur in Euro. Dann fallen allerdings auch die Emerging Markets aus dem Depot. Andersherum funktioniert es aber: Wer mit Fremdwährungen handeln möchte, aber sich mit seinem Geld aus den Emerging Markets heraushalten will, kann in die Märkte der USA, Kanada und anderen starken Volkswirtschaften ohne Euro investieren.

Die Finanzkrise 2008 war die Geburtsstunde der Robo-Advisor
Während der Finanzkrise 2008 bildete sich unter privaten Anlegern viel Misstrauen gegenüber Kreditinstituten. Durch die Medien ging das Bild vom „zockenden Fondsmanager“ und der Gier nach Provisionen und persönlicher Rendite. Das Vertrauen der Privatanleger in die Institutionen, denen wir unser Geld anvertrauen, war erschüttert. Zwar sind die Fehlentscheidungen einzelner Fondsmanager nur ein kleiner Teil des großen Ganzen, aber das Bedürfnis nach einer 100 % objektiven Hilfestellung, die weder Gier noch Ängste kennt, war geweckt. Gleichzeitig wuchsen die technischen Möglichkeiten, finanzmathematische Methoden in komplexe Algorithmen zu übersetzen. Das war die Geburtsstunde der Robo-Advisor.

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Der „Gleitenden Durchschnitt“ ist zu träge: Smavesto nutzt „Marktregime“

Nicht nur viele Trader, auch viele Robo-Advisor ohne Künstliche Intelligenz nutzen den sogenannten „Gleitenden Durchschnitt“ (kurz: GD, auch: Moving Average). Mit dieser Methode „bügeln“ die Analysten die durchschnittliche Kursentwicklung eines Wertpapiers der letzten Tage und Monate glatt. Der „GD200“ ist beispielsweise der gleitende Durchschnitt einer Aktie in den letzten 200 Tagen. Anhand dieser Mittelwerte versuchen Trader und Algorithmen, Trends oder Trendbrüche zu erkennen und entsprechend zu kaufen oder zu verkaufen. Faustregel: unter- oder überschreitet ein GD einen GD mit längerer Zeitspanne, ist das ein Signal zum handeln. Beispiel: Durchbricht die Linie des GD38 die des GD200 von oben nach unten, ist das ein Verkaufssignal. Der Trend des Wertpapiers ist dann gebrochen. Diese Methode ist in turbulenten Märkten allerdings zu träge: Einem GD unter 20 Tagen messen die meisten Charttechniker in diesem Kontext wenig Aussagekraft zu – dann hat sich die Marktstimmung aber unter Umständen schon seit vielen Tagen geändert. Die Alternative: das Erkennen und Beobachten von sogenannte Marktregimen, auch: „regime-orientierte“ Ansätze.

Das erfordert viel Rechenleistung, eine enorme Datenmenge und vor allem: „machine learning“.

Ein Marktregime ist ein kurzfristiges Muster, das die Künstliche Intelligenz hinter Smavesto aus tausenden zurückliegenden (Mikro-)Szenarien kennt und abschätzen kann. Ein Marktregime kann in turbulenten Marktsituationen sehr kurzlebig und in stabilen Märkten länger sein. Die Künstliche Intelligenz hinter Smavesto entscheidet dann aufgrund der Länge und Art dieser Marktregime, ob und wie intensiv der Robo Advisor in einen Markt investieren sollte. Das funktioniert wesentlich agiler und schneller als mit gleitenden Durchschnitten.

 

Value at Risk und Expected Shortfall: Ein Prognose-Dream-Team

Wenn Sie einem Robo-Advisor Ihre Risikobereitschaft mitteilen, muss dieser gezielte Maßnahmen ergreifen, um Ihrem Wunsch nachzukommen. Klar, manche Anlageklassen (etwa Anleihen) sind fast immer sicherer als andere. Das kann sich aber temporär ändern. Auch das ist ein Grund, warum viele Robo-Advisor in der Vergangenheit keine zufriedenstellende Rendite erwirtschaften: Sie erkennen die Szenarien nicht, in denen sich neue Risikofaktoren bilden und reagieren deswegen nicht flexibel genug. In Krisenzeiten ist das ein großes Problem.

Value at Risk: So funktioniert die „Das-sollten-Anleger-immer mal wieder aushalten-können“-Kennzahl
Die Basis des Value at Risk ist eine Simulation: Ein Computer simuliert auf Basis der Vergangenheit mögliche Szenarien, die den Kapitalmarkt beeinflussen könnten: schlechte Szenarien wie die Insolvenz großer Bankhäuser, Handelskriege, aber auch positive Ereignisse. Dann analysiert der Computer: Was ist das schlimmste, was in 95% der Fälle mit Ihrem Wertpapier-Konto passieren kann, wenn es kriselt? Wie stark haben kleinere Krisen und Erschütterungen die Aktienmärkte durchgeschüttelt? Was ist dabei mit den Anleihemärkten passiert? Wie haben die Währungen reagiert? Die Analyse lässt die schlimmsten 5% der Fälle bewusst außen vor, um eine Alltäglichkeit herzustellen und fragt:

Was kann an einem „normal-schlimmen“ Tag schlimmstenfalls passieren?

Noch krisenhaftere Ereignisse, also echte Crash-Szenarien, Kriege und internationale Bankenkrisen grenzt die Prognose aus. Sonst würden diese „Krisen-Spitzen“ in den Daten ein verzerrtes Bild der Normal-Prognose ergeben. Das Ergebnis ist also: Was ist in 95% der Fälle, also in 19 von 20 Jahren, an Worst-Cases passiert?

Das Problem: Bei 95% aller Fälle haben Sie in 20 Jahren durchschnittlich ein Ausreißer-Jahr. Es passiert etwas schlimmeres als die Prognose des Value at Risk hergibt. Für Smavesto haben wir deswegen den Expected Shortfall hinzugezogen.

Der Expected Shortfall: Die Kennzahl für die 5%
Smavesto zieht als einer der ersten Digitalen Vermögensverwaltungen den Expected Shortfall hinzu. Diese Kennzahl benötigt so viel Rechenpower, dass sie noch bis vor Kurzem ausschließlich Institutionellen Anlegern vorbehalten war. Mit Smavesto können Privatanleger diese Technologie nun auch für ihre Depots nutzen und sind krisensicherer aufgestellt. Denn das, was beim Value at Risk „im Dunkeln bleibt“, leuchtet der Expected Shortfall ein bisschen mehr aus und baut es in die Prognose ein: Die 5%. Smavesto gibt dem Anleger damit ein bisschen mehr Verständnis für das Investment und seine Möglichkeiten.

Der Expected Shortfall gibt an: Das würden Sie im Durchschnitt verlieren, wenn ein Extrem-Szenario eintritt. Was passiert, wenn der Alltag nicht mehr gegeben ist?

Eine Prognose mit Expected Shortfall ist deswegen ein wenig konservativer. Denn diese schlimmen Fälle können eintreten und sollten bei einer Prognose nicht aus der Rechnung fallen. Das macht das Depot sicherer für die seltenen Einmal-in-20-Jahren-Krisen. Denn viele Digitale Vermögensverwaltungen unterschätzen die Negativ-Kraft der 5%.

Value at Risk bereitet Ihr Depot für Ereignisse vor, die Sie erwarten. Der Expected Shortfall stellt das Depot zusätzlich so auf, das unerwartete Ereignisse möglichst abgefedert sind.

 

Robo-Advisor vor Künstlicher Intelligenz: Rebalancing und Wenn-Dann-Algorithmen

Vor Smavesto gab es bereits sogenannte dynamische Robo-Advisor, ohne Künstliche Intelligenz. Auch diese Robo-Advisor nehmen nach der Anlageentscheidung immer wieder gezielte Veränderungen (sogenannte „Rebalancings“) an Ihrem Anlagekonto vor. Robo-Advisor waren also schon immer mehr als eine automatisierte Anlagehilfe. Sie investieren für den Anleger, sind aber nicht „intelligent“ und somit kaum selbstständig. Robo-Advisor ohne Künstliche Intelligenz reagieren aber nur auf Veränderungen von Preisen – und stoßen so in vielen Situationen an ihre Grenzen.

Das bedeutet im Umkehrschluss: Der „nicht intelligente“ Robo-Advisor reagiert nicht auf anderweitige Verschiebungen der Märkte oder der Wirtschaft, er sieht nicht das „ganze Bild“. Verändert sich zum Beispiel das Risiko von Rohstoff-ETFs allgemein, reagieren diese Robo-Advisor darauf nicht. Viele Robo-Advisor sind stattdessen nur darauf programmiert, die Gewichtung der Anlageklassen innerhalb des Wertpapier-Depots beizubehalten. Im Falle von Kursveränderungen bedeutet das: Rebalancing.

Die Gewichtung der Anlageklassen in Depots einfach erklärt
Stellen Sie sich zwei Gewichte vor, beide sind gleich schwer. Sie sind also beide gleich gewichtet – im wahrsten Sinne des Wortes: 100% der beiden Gewichte bestehen aus 50% des einen und 50% des anderen. Verliert ein Gewicht an Masse, ist es damit auch weniger „gewichtet“: Die 100% verteilten sich dann auf 60% des schweren Gewichtes und 40% des leichteren Gewichtes. Der Robo-Advisor reagiert in diesem Falle, um das Gleichgewicht wieder herzustellen. Mit anderen Worten: Der Robo-Advisor kauft die Anlageklasse (Aktie, Anleihe, Zertifikat) nach, die an Wert verliert, um ihren jeweiligen Kapitalanteil wieder herzustellen. Die übergeordnete Marktsituation ist dabei unerheblich, lediglich der Wert der jeweiligen Wertpapiere im Depot ist ausschlaggebend.

Eine Gefahr bei dieser Methode ist, langfristig schlechte Wertpapiere nachzukaufen und gute Wertpapiere zu verkaufen, um das Gleichgewicht zu halten.

Denn das knabbert an der Rendite: Ein derartiger Robo-Advisor ist in der Rendite ein wenig „gedeckelt“, da er Wertpapiere, die gut laufen, verkauft. Denn die hätten sonst oft ein zu hohes Gewicht im Depot.

Eine Börsenweisheit lautet: „Verluste begrenzen, Gewinne laufen lassen“ – Robo-Advisor ohne Künstliche Intelligenz neigen in einigen Situationen zum Gegenteil.

Um diese Situationen zu umgehen, begnügen sich einige Robo-Advisor damit, dem Anleger nach der „Befragung“ nur einen von mehreren Dachfonds anzubieten.

Dachfonds bieten eine noch höhere Streuung
Ein Dachfonds ist ein Fonds, der seinerseits Anteile von ganzen Investmentfonds kauft (statt verschiedene einzelne Wertpapiere). Er ist sozusagen ein Fonds-Fonds. Für Banken ist es so möglich, eine enorme Diversität verschiedener Wertpapiere in einem Produkt anzubieten. Je nachdem, in welche Fonds der Dachfonds investiert, kann er so sehr risikoarm agieren. Die größten Dachfonds verwalten jeweils über eine Milliarde Euro.

Sogenannte „dynamische“ Robo-Advisor: Erste Ansätze für mehr Agilität, aber noch nicht intelligent
Ein dynamischer Robo-Advisor passt das vorgefertigte Depot, das er dem Anleger empfohlen hat, in regelmäßigem Abstand an die Marktsituation an. Der Maßstab ist dabei nicht, wie bei einem Rebalancing, die Gewichtung der Anlageklassen (Aktien, Anleihen, Geldmarktinstrumente) zu wahren. Stattdessen berücksichtigt der Robo-Advisor die Risikobereitschaft des Anlegers im Verhältnis zur aktuellen Marktsituation. Beispiel: Sie, als potentieller Anleger, haben eine sehr geringe Risikobereitschaft angegeben. Das bedeutet, dass der Robo-Advisor einen erheblichen Teil Ihrer Anlagesumme in konservative Anleihen investiert. Wenn aber wirtschaftliche Turbulenzen den Anleihenmarkt treffen, reagiert der Robo-Advisor und kauft vielleicht vermehrt konservative, börsengehandelte Aktienfonds

Sogenannte „dynamische Robo-Advisor“ reagieren auf fallende Gesamtmärkte, indem sie den Fokus auf andere Anlageklassen legen. Später kann Smavesto das Depot durch einen höheren Aktienanteil wieder auf mehr Renditepotenzial ausrichten.

Um Umschwünge am Markt zu erkennen, nutzen dynamische Robo-Advisor verschiedene Methoden, den bisherigen Kursverlauf der Aktie zu analysieren. Da diese Methoden ohne eine Künstliche Intelligenz an ihre Grenzen stoßen, sind viele dynamische Robo-Advisor auf das Wissen von Fondsmanagern angewiesen. Das heißt, dass am Ende doch noch einmal ein Vermögensverwalter in den sonst automatisierten Prozess eingreifen und Entscheidungen treffen muss.

Künstliche Intelligenz macht die Digitale Vermögensverwaltung eigenständiger und damit für alle Anleger günstiger. Die Schwelle, an den Renditechancen des Marktes teilzuhaben, ist so noch niedriger.

Mit einem Robo-Advisor ist es für viele Anleger einfacher, an den Renditechancen des Kapitalmarktes teilzuhaben. Denn genau das ist heutzutage der Ausweg aus den Niedrigzinsen. Der Robo-Advisor übernimmt dabei das detaillierte Handling.

Smavesto GmbH

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