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n einer von Julia Dornhoff (Studentische Mitarbeiterin bei accoda) im Magazin „Die Bank“ (Ausgabe 03/2017) veröffentlichten Studie wurden acht deutsche Robo Advisors in einem Vergleich mit sieben internationalen Anbietern analysiert. Diese Studie verdeutlicht dabei die unterschiedlichen Marktauftritte der ausgewählten Anbieter.

Robo Advisors könnten sich prinzipiell als eine Alternative zum traditionellen Vermögensmanagement erweisen. Bereits 2008 traten die ersten Robo Advisors wie Wealthfront und Betterment in den USA an den Markt. Doch auch in Deutschland wurde inzwischen das Potenzial der digitalen Vermögensanlage erkannt. Längst haben sich mehr als ein Dutzend Anbieter in der deutschen Finanzbranche positioniert.

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DIE ERBEN VON MARKOWITZ

Die Vielfältigkeit der Geschäftsmodelle spiegelt sich vor allem in der Verwendung von theoretischen Portfolio-Optimierungsmodellen wider. Sie finden in der Anlagestrategie der Robo Advisors eine grundlegende Anwendung und sollen zu einem gesunden Rendite-Risiko-Verhältnis der Portfolios beitragen. Namhafte Wissenschaftler haben sich bereits mit der Portfolio-Optimierung beschäftigt, darunter Harry M. Markowitz, der mit seiner Arbeit „Portfolio Selection“ in den 1950er-Jahren den Grundstein der Asset Allocation gelegt hat. Es folgten nicht nur Erweiterungsmodelle dieses klassischen Ansatzes, sondern es wurden auch von diesem Ansatz grundlegend abweichende Modelle entwickelt. Diese Erkenntnisse werden von Teilen der Robo Advisors für eine bessere Portfoliozusammensetzung genutzt.

VIELFÄLTIGKEIT DER GESCHÄFTSMODELLE

Insbesondere die moderne Portfoliotheorie von Harry M. Markowitz findet häufig Anwendung bei den digitalen Vermögensverwaltern, um optimale Portfolios entsprechend der individuellen Risikoneigung der Investoren zu konzipieren. Warum dieses Modell so interessant für das Anlagekonzept vieler Robo Advisors ist, stand im Fokus einer wissenschaftlichen Untersuchung an der Ruhr-Universität Bochum.

Ein Grund liegt vor allem in der Mean-Variance-Optimization, einer Grundlage der modernen Portfoliotheorie, die den Zusammenhang zwischen der erwartenden Rendite (Mean) und der Varianz bzw. dem Risiko (Variance) beschreibt. Ziel ist es, entweder die erwartete Rendite bei gegebenem Risiko zu maximieren oder alternativ das Risiko bei gegebener erwarteter Rendite zu minimieren. Dieses Vorgehen dient den Anbietern als ideales Rahmenwerk für die Asset Allocation.

SCALABLE CAPITAL, WHITEBOX, GINMOJN: DREI UNTERSCHIEDLICHE ANLAGEKONZEPTE

Neben der modernen Portfoliotheorie spielt das Risikomaß Value-at-Risk eine bedeutende Rolle in der Optimierung von Portfolios. Robo Advisors, deren Anlagekonzepte auf dem Value-at-Risk-Ansatz basieren, entscheiden sich bewusst gegen die Risikomessung der modernen Portfoliotheorie. Der deutsche Robo Advisor Scalable Capital aus München ist von der Verwendung des Value-at-Risk-Prinzips überzeugt. In einem Whitepaper beschreibt Scalable Capital die Bedeutsamkeit des wahrscheinlichen Verlustpotenzials, das bei der modernen Portfoliotheorie unberücksichtigt bleibt. Anhand des Value-at-Risks können Robo Advisors ihren Anlegern den potenziellen Verlustbetrag nennen, der bei einer vorgegebenen Wahrscheinlichkeit in einer bestimmten Zeitperiode nicht überschritten wird.

Der Conditional Value-at-Risk und der Mean Conditional Value-at-Risk sind Erweiterungen des Value-at-Risk-Modells und werden ebenfalls als Grundlage für das Risikomanagement genutzt. Von dem Potenzial dieser Erweiterungen ist beispielsweise der Anbieter Whitebox aus Weil am Rhein überzeugt. Der deutsche Robo Advisor ist sich sicher, mit dem Mean Conditional Value-at-Risk als Grundlage des Risikomanagements „Moderne Portfoliotheorie 2.0″ anbieten zu können.

Der Frankfurter Robo Advisor Ginmon hat sich hingegen für das Fama-French-Dreifaktorenmodell als Grundlage des Risikomanagements entschieden. Das von den US- Ökonomen Eugene E. Fama und Kenneth F. French entwickelte Fama-French-Dreifaktorenmodell ist ein Modell der modernen betriebswirtschaftlichen Finanzwissenschaft, das Aktienrenditen erklärt. Es kann als Erweiterung des Capital Asset Pricing Models (CAPM) angesehen werden. Ginmon geht davon aus, mit diesem Modell höhere Renditen als der Durchschnitt erzielen zu können. Die Marktrisikoprämie zusammen mit der Small Cap-Prämie und der Value Cap- Prämie bilden dabei ein Dreifaktorenmodell. Fama und French konnten belegen, dass mit Aktien von Unternehmen mit geringer Marktkapitalisierung (Small Caps) deutlich höhere Renditen erzielt werden können, da diese risikoreicher gehandelt werden. Aber auch Aktien von Value-Unternehmen wurden als rentabel klassifiziert, da diese wertorientiert sind, gleichzeitig ein hohes Kurs-Buchwert-Verhältnis haben, die Aktien hingegen unterbewertet sind.

WO INVESTIEREN ROBO ADVISORS?

Die Vielfalt der Robo Advisors setzt sich im Anlageuniversum fort. Beliebt sind vor allem Aktien, Staats- und Unternehmensanleihen. Mit diesen Wertpapieren kann prinzipiell ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Rendite und Risiko für den Anleger erzielt werden. Erweitert wird das Portfolio bei einigen Anbietern durch Anlageklassen wie Rohstoffe, Währungen und Immobilien. Einheitlich nutzen die Robo Advisors günstige passive Indexfonds (Exchange Traded Funds; ETFs), um individuelle Portfolios zu generieren. Die nachfolgende Grafik zeigt zudem die Fondsanbieter-Konzentration innerhalb der Anlageuniversen, was weitere Unterschiede zwischen den Robo Advisors hervorhebt.

lm Rahmen der Studie wurden weiterhin, neben den bereits erwähnten Kriterien, auch die Anzahl der Portfolio-Umschichtungen, die Höhe der Kosten sowie die Anlagestrategien der Robo Advisors analysiert. Die Anlagestrategie bildet dabei das Kriterium mit der höchsten Übereinstimmung. Alle analysierten Robo Advisors orientieren sich an der passiven Anlagestrategie und folgen somit der These, den Markt in der Rendite nicht schlagen zu können. Nur vereinzelt erweitern Anbieter ihr Angebot mit der Option, auch aktive Aktieninvestments durchzuführen.

AKTIV ODER PASSIV?

Ein aktives Eingreifen erhöht die Kosten, da unterbewertete Anlagen am Markt gekauft und überbewertete Anlagen im Portfolio verkauft werden, um zusätzliche Rendite zu erzielen. Trotz der passiven Anlagestrategie ist dieses aktive Vorgehen ein wichtiger Aspekt in Bezug auf Robo Advisory. Dieses Rebalancing ist bei den Anbietern ein wichtiger Bestandteil des Serviceangebots. Ginmon erweitert das Angebot durch das eigens entwickelte Smart Rebalancing, bei dem frisch zufließendes Kapital in untergewichtete Anlagebausteine investiert wird, um Kosten zu senken.

Doch wie stimmt die passive Anlagestrategie der Anbieter mit einer aktiven Umschichtung des Portfolios überein? Die meisten Robo Advisors verfolgen eine „Buy-and- Hold“-Strategie, deren Ziel es ist, strukturgleiche Anteile am Marktportfolio zu kaufen und diese ohne bewusste Selektion zu halten. Auch ein Verkauf von Vermögenswerten in scheinbar profitablen Phasen scheidet aus. Aufgrund kontinuierlicher Marktbewegungen ist es unvermeidbar, die Zusammensetzung des Portfolios über einen längeren Zeitraum anzupassen. Damit das Konzept der Robo Advisors aufgeht, muss die passive Strategie mit dem Rebalancing verbunden werden. Nur so kann garantiert werden, dass sich die Gewichtung der Portfoliostruktur nicht verändert und das individuell angepasste Portfolio langfristig gehalten werden kann.

FAZIT

Zusammen mit den Portfolio-Modellen ermöglicht das Rebalancing bei der automatisierten Anlageberatung eine starke Orientierung an den Anlagepräferenzen der Investoren. Durch diese Ausrichtung des Geschäftsmodells und die ausgeprägte Kundenorientierung könnte die Aktienkultur in Deutschland wieder neue Impulse erhalten. Der Verlauf der kommenden Jahre wird daher zeigen, inwiefern die Robo Advisors den deutschen Aktienmarkt verändern können. Dabei ist zweitrangig, ob es sich um ein Angebot von klassischen Kreditinstituten oder neuen FinTechs handelt.

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