Vor rund zehn Jahren ging es los: Die ersten digitalen Vermögensverwalter, auch Robo-Advisors genannt, betraten die Investment-Bühne. Ihr Ziel: mit Hilfe von Technologie eine professionelle Vermögensverwaltung anzubieten – so unkompliziert und kostengünstig, dass sie auch für Anleger mit weniger Kapital und Erfahrung geeignet ist. Eigentlich reicht ein Zeitraum von einer Dekade bei weitem nicht aus dafür, dass sich die Wissenschaft mit dem Phänomen auseinandersetzt. Doch die automatisierte Geldanlage hat viel Anklang gefunden, sodass sich die ersten Forschergruppen dem Thema gewidmet haben. Profitieren Anleger von Robo-Advice? Und wenn ja: Was bringt die digitale Geldanlage konkret und für welche Anlegertypen ist sie besonders geeignet? Zu diesen Fragen sind zwei aktuelle Studien erschienen.
Die eine wurde im Mai in der renommierten Fachzeitschrift Review of Financial Studies veröffentlicht mit dem Titel „The Promises and Pitfalls of Robo-Advising“1 – auf Deutsch: die Versprechen und Fallstricke von Robo-Advice. Die drei Wissenschaftler werteten Daten eines indischen Online-Brokers aus, der seinen Kunden einen automatisierten Portfolio-Optimierer anbot, dessen Empfehlungen die Anleger mit „nur einem Klick“ umsetzen konnten. Mehr als 12.000 Anleger wählten das Angebot. Die Wissenschaftler ermittelten Struktur und Performance der Portfolios – vor und nach dem Wechsel zur automatisierten Geldanlage. Und sie verglichen die Ergebnisse mit den Depots derer, die lieber weiterhin in Eigenregie investierten. Was kam dabei heraus?
Unterm Strich heißt das: Investoren, die – wie große die Mehrheit der Anleger – zu psychologischen Anlagefehlern oder Unterdiversifikation neigen, profitieren von Robo-Advice besonders stark.
Die zweite Studie stammt von vier Finanzmarktforschern aus Belgien und den USA. Vorgestellt wurde sie im Juli unter dem Titel „Artificial Intelligence Alter Egos: Who benefits from Robo-Investing?“2 Sie geht der Frage nach: Wie stark können Investoren von quantitativen Anlagestrategien, die typisch für Robo-Advisors sind, profitieren? Dazu analysierten die Wissenschaftler mehr als 1,6 Millionen Aktien- und ETF-Trades von rund 23.000 belgischen Privatanlegern in den Jahren 2003 bis 2012. Und sie prüften, wie diese Anleger im Vergleich zu drei strikt regelbasierten Investmentstrategien abgeschnitten hätten. Diese regelbasierten Ansätze wurden dabei betrachtet:
Ansatz 1: „Buy and hold“ mit Gleichgewichtung aller Investments und regelmäßigem Rebalancing.
Ansatz 2: Eine sogenannte Mean-Variance-Optimierung (MVO), bei der versucht wird, das Rendite-Risiko-Verhältnis zu optimieren. Die Inputgrößen – erwartete Renditen, Volatilitäten und Korrelationen – wurden dabei jeweils anhand von Tagesdaten der vorigen zwei Jahre berechnet.
Ansatz 3: Der gleiche MVO-Ansatz wie in Ansatz 2, allerdings wurden die Inputgrößen hier zum einen mit konventionellen und zum anderen mit moderneren Verfahren des maschinellen Lernens (kurz: MVO-ML-Ansätze) bestimmt.
Die Ergebnisse der Studie:
Fazit: Die beiden Studien unterscheiden sich stark – sowohl im Ansatz als auch in den betrachteten Anlegergruppen. Dennoch kommen sie zu sehr ähnlichen Ergebnissen: Wer auf eine quantitative, automatisierte Investmentstrategie setzt, die obendrein systematisch die Anlagerisiken ins Kalkül zieht, kann langfristig mit einer besseren Performance rechnen als der typische Selbstentscheider. Die digitale Vermögensverwaltung ist also nicht nur auf dem Vormarsch, sie bietet Anlegern auch einen echten Mehrwert.
Bild: Leonel Fernandez, unsplash.com
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