Robo-Advisor von Innen betrachtet

Asset Allocation und Portfoliooptimierung

Aktuell sind Robo-Advisor ein wichtiger digitaler Trend in der Vermögensverwaltung mit vielversprechenden Zukunftsaussichten. Eine aktuelle Analyse geht der Frage nach, welche Methoden und Modelle dabei verwendet werden.

Aktuelle Trends, Studien und Research zur Digitalsierung im Bereich Finanzdienstleistung

Der Trend zur Digitalisierung hat unseren Alltag und die Unternehmenswelt nachhaltig verändert. Banken und Sparkassen werden später als andere Branchen erfasst, aber nicht weniger heftig. Im Bank Blog finden Sie aktuelle Studien zu diesem wichtigen Thema.

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Robo-Advisor sind automatisierte Anlageplattformen, die quantitative Algorithmen bei der Verwaltung von Portfolios einsetzen. In Deutschland tun sie sich schwer, da sie bei den Kunden nahezu unbekannt sind. Je nach Quelle sollen im Jahr 2020 zwischen 0,8 und 8,1 Billionen US-Dollar durch Robo-Advisor verwaltet werden. Das entspricht zwischen einem und zehn Prozent der weltweiten Assets under Management (AUM).

Trotz der Vielfalt und Menge der verfügbaren Informationen über Robo-Advisor, ist noch wenig über die konkreten Modelle der Robo-Advisor bekannt. Bisher wurden weder die eingesetzten Methoden, noch die methodischen Entwicklungen ausführlich untersucht.

Die Unternehmensberatung Deloitte hat daher in einem Whitepaper Informationen über die Methoden der Asset Allocation und Portfoliooptimierung durch Robo-Advisor zusammengetragen und analysiert. Dazu wurden 219 am Markt existierende Systeme näher untersucht. Zudem wurden 28 Robo-Advisor analysiert, um den kompletten Workflow der Systeme von der Auswahl des Asset Universums bis hin zur Berichtserstattung skizzieren zu können. Darüber hinaus werden mögliche zukünftige methodische Lösungen und Trends im Bereich Robo Advice vorgestellt.

Vierte Generation der Robo-Advisor

Die neuesten Robo-Advisor gehören bereits der vierten Generation an. Anders als in den Generationen eins und zwei, verwenden die dritte und vierte Generation quantitative Methoden und Algorithmen, um Portfolios vollständig automatisiert zu verwalten. Letztere werden im Whitepaper näher betrachtet, wobei sich der Unterschied zwischen diesen beiden Generationen lediglich auf den Automatisierungsgrad und den methodischen Fortschritt bezieht.

Die dominierende Methode der Asset Allocation und Portfoliooptimierung ist die sogenannte „Modern Portfolio Theory“. Diese ist inzwischen mehr als 65 Jahre alt und weist mehrere praktische Probleme auf. Dazu zählen eine starke Sensitivität gegenüber Eingangsparametern, Schätzfehlermaximierung und die Bildung von hochkonzentrierten Portfolios. Daher werden in der Praxis alle Komponenten der ursprünglichen Algorithmen modifiziert, ersetzt und/oder durch verschiedene andere Methoden ergänzt. Damit wird deutlich, dass die Moderne Portfoliotheorie kein sehr überzeugender Ansatz für die neue Generation von Investoren sein kann.

Der gegenwärtige Trend besteht darin, diese Methodik zu verbessern und zu erweitern, anstatt völlig neue Ansätze anzuwenden und zu entwickeln. Ansätze dazu sind unter anderem „Sample Portfolios“ und „Constant Portfolio Weights“.

Das Whitepaper zeigt, wie diese methodischen Rahmenbedingungen umgesetzt werden, welche AUM-Volumina die jeweiligen Methoden aufweisen und in welche Robos die Anleger investieren.

Zum Downloadlink des Whitepapers gelangen Sie über Laterpay.

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Über den Autor

Dr. Hansjörg Leichsenring

Dr. Hansjörg Leichsenring ist Herausgeber des Bank Blogs und ist der Finanzbranche seit über 30 Jahren beruflich verbunden. Nach Banklehre und Studium arbeitete er in verschiedenen Positionen, u.a. als Direktor bei der Deutschen Bank, als Vorstand einer Sparkasse und als Geschäftsführer eines Online Brokers. Als Experte für Strategien in den Bereichen Digitalisierung, Innovation und Vertrieb ist er gefragter Referent und Moderator bei internen und externen Veranstaltungen im In- und Ausland.

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