Robo-Advisors: Zukunft oder Unsinn?

Die Zukunft beginnt in Hamburg!

Oink, oink, oink, oiiiiiiiiinnnnkkkkkk – „Nanu?! Was ist denn das für ein Lärm“, wundert sich der Privatanleger. „Das klingt ja nach dem Grunzen eines Schweins. Ach, was! Das muss gleich eine ganze Horde von Schweinen sein bei diesem Geräuschpegel!“ Der Investor eilt zum Fenster und reißt die Läden auf. Er blickt sich um und seufzt: „Oh man, es ist wieder so weit: Eine Horde Säue wird durch’s Finanzdorf getrieben….“

Nachdem die Blockchain-Sau wochenlang durch’s Dorf tobte, gierte die Menge nach einer neuen Treibjagd. Lange musste sie nicht warten. Auf dem digitalen Bauernhof des Dorfes kamen drei Säue Namens AI, Machine Learning und Robo Advisor zur Welt. Die Bewohner des Finanzdorfes hatten Kunde von ähnlichen Säuen in anderen Dörfern erlangt und dort war man überzeugt: Diese Säue sind die Zukunft. Doch die Finanzdörfler waren verwirrt. Die drei Säue waren kaum auseinanderzuhalten. Außerdem schienen sie seltsame Geschöpfe zu sein. Schwer verständlich, welch Vorteile sie bieten würden. Doch, da man von allem was auf dem digitalen Bauernhof das Licht der Welt erblickt, überzeugt war, entschied man sich die drei Säue sogleich durch das Dorf zu jagen.

Das Dorf befand sich dieses Mal im Schanzenviertel in der Hansestadt Hamburg (da fühlt man sich als Berliner fast heimisch). Hier fand das diesjährige Finanzbarcamp der Comdirect Bank statt, auf dem in unterschiedlich großen Gruppen verschiedenste Finanzthemen diskutiert wurden. Das dies im Rahmen der Fintechweek stattfand, durften natürlich auch hippe digitale Zukunftsthemen nicht fehlen. Ein Workshop, den ich besonders interessant fand trug den Titel: „Artificial Intelligence (AI) und Robo Advisors“. Bei der Ankündigung konnte ich einfach nicht Nein sagen und setzte mich dazu. „Diskussionsleiter“ war der Mitgründer eines Start-Ups, das einen Robo-Advisor für die Finanzwelt entwickelt. Derzeit noch für den Forex-Handel aber in der Zukunft werden auch Aktien ins Auge gefasst. Es entstand eine interessante Diskussion…

Was ist ein Robo-Advisor?

Da im Bereich der Finanztechnologien schnell vieles durcheinander geschmissen wird, auf das die Buzzwords nur so fliegen, ist zunächst eine Begriffsklärung notwendig. Ein Robo-Advisor ist im Prinzip ein digitaler Bankberater, der auf Grundlage von regelbasierten Rechenmodellen die optimale Portfolio-Struktur bestimmen und bei Bedarf anpassen soll. Quasi der Bankberater 4.0.

Zu unterscheiden sind jedoch unterschiedliche Subkategorien von Robo-Advisorn. Grob kann man die derzeit bereits auf dem Markt aktiven Anbieter in zwei Kategorien einteilen:

1. Passive Robo-Advisors
   Diese erste Kategorie bestimmt je nach Risikoprofil des Kunden ein vermeintlich optimales Portfolio. Sprich, die Gewichtung verschiedener Anlageklassen. Bei dem Anbieter Fintego beispielsweise handelt es sich dabei um Staatsanleihen, Unternehmensanleihen, Aktien und Rohstoffen. Andere Anbieter setzen lediglich auf ETFs. Hier wird eine Allokation des investierten Kapitals auf ETFs mit verschiedenem Fokus vorgenommen. In beiden Modellen erfolgt ein Rebalancing, wenn die tatsächliche Allokation von der „optimalen“ Allokation um einen bestimmten Prozentwert abweicht.
2. Aktive Robo-Advisors
   Ein aktiver Robo-Advisor kann jeder Zeit auf die derzeitige Marktsituation reagieren und Umschichtungen im Portfolio vornehmen. Grundlage seines Handelns sind dabei hinterlegte Algorithmen, die die Marktsituation analysieren sollen. Durch den Einsatz von Methoden wie AI und Machine Learning sollen die Robo-Advisors dies besser und schneller können als menschliche Analysten. Laut den Anbietern bestehe dadurch (Zitat) „auch die Chance, die Marktrendite zu schlagen„.

Interessant sind jetzt natürlich noch die Kosten für den Spaß. Diese unterscheiden sich je nach Art des Advisors. Grundsätzlich setzen sich die Gebühren aus zwei Komponenten zusammen: Die Gebühr für die verwendeten Finanzprodukte (bspw. ETFs) und zusätzlich eine Gebühr für die Robo-Dienstleistung. Je nach Anbieter schwankt der zweite Teil zwischen 0,3% und 1% des verwalteten Kapitals.

Wird passives Investieren durch einen Roboter noch viel geiler?

Ich stehe auf passives Investieren. Die Grundlage meines Vermögensaufbaus bilden simple ETFs. Diese sind preisgünstig, einfach zu handhaben und bieten, historisch gesehen, langfristig die beste Rendite. Aber eben nur die Marktrendite. Das ist allerdings OK, denn langfristig scheint es nur eine verschwindend geringe Prozentzahl an Anlegern zu schaffen den Markt zu schlagen. Zudem sind ETFs enorm pflegeleicht und erfordern höchstens ab und an ein Rebalancing. Das sind ebenfalls nur ein paar Stunden, einmal im Jahr.

Dennoch bin ich als Star Wars Fan natürlich von der Idee, dass ein spaciger Roboter meine Finanzen übernimmt, irgendwo auch angefixt.

Die Sache ist nur: Passive Robo-Advisors können nicht mehr als mein billiger Taschenrechner, kosten auf Dauer aber deutlich mehr. Der passive Roboter erstellt dir dein „individuelles“ ETF-Portfolio. Das ist zwar grundsätzlich eine smarte Sache, doch brauch ich keinen Roboter dafür. Denn die Angelegenheit ist denkbar einfach. Der technisch Interessierte greift sich dafür den Kommer und für wen es schneller gehen soll, der schaut sich einfach auf den einschlägigen Blogs um. Einige Enthusiasten diskutieren zwar passioniert den Unterschied zwischen FTSE und MSCI Index, physische vs. synthetische Replikation usw. usf., doch das sind ebenso mühseelige, wie auch für den Kleinanleger sinnlose Debatten. Fakt ist, bei einer langfristigen Anlagestrategie für Privatanleger gibt es nicht viel zu individualisieren. Individualisieren schafft Komplexität und Komplexität kostet vor allem Geld.

Im zweiten Schritt nimmt mir der passive Robo-Advisor aber auch noch das Rebalancing ab. Das ist angenehm und ich muss mich fortan um gar nichts mehr kümmern. Doch ehrlich gesagt ist das ein Aufgabe, die eines Roboters nicht gerecht wird. Kauf deiner Nichte in der fünften Klasse ein paar Wendy-Hefte (oder was auch immer die Kids heute so brauchen) und sie macht dir dein Rebalancing in einer Stunde. Mach es selber mit einem Taschenrechner oder Excel und du brauchst ein paar Minuten. Ist dir das mindestens 0,3% Verwaltungsgebühr wert? Mir nicht.

Fazit zu passiven Robo-Advisorn: Wahrscheinlich immer noch besser als aktive Fonds oder dein Bankberater, doch unnötig und nichts wofür ich bereit wäre zu zahlen. Zudem sollte im Einzelfall stets überprüft werden, wie die Anbieter ihre ETFs (oder andere Anlageklassen) auswählen. Werden hier tatsächlich die günstigsten Produkte ausgewählt oder arbeitet man auch hier mit Provisionen?

Sind aktive Robo-Advisors die besseren Investoren und können den Markt so schlagen?

Was in dem Workshop in Hamburg diskutiert wurde, klang interessant und hatte den Geruch der Zukunft an sich haften. Der junge Gründer berichtete von seinem Algorithmus, der mit historischen Daten gefüttert wird und immer besser darin wird, den Markt zu analysieren und Kursbewegungen vorherzusagen. Ziel ist es, den Algorithmus so lange zu trainieren, bis er in der Lage ist Muster in Kursbewegungen zu erkennen und daraufhin die jeweils optimale Strategie vorzugeben.

Relativ schnell wurde in der Diskussion deutlich, dass es sich hierbei allerdings noch nicht um AI handelt, sondern lediglich um Machine Learning, wobei sich Ersteres halt besser vermarkten lässt. Derzeit wird der Algorithmus auf Forex trainiert, Aktien sollen folgen. Sobald der Algorithmus läuft, soll er an Banken vermarktet werden.

Die Idee ist dabei sicherlich nicht konkurrenzlos. Größter Anbieter auf dem deutschen Markt ist derzeit Scalable Capital. Der Robo Advisor verspricht ein individualisiertes ETF-Portfolio und (als Unterschied zu den passiven Robos) eine 24/7 Überwachung des Portfolios bei aktivem Risikomanagement. Dieses soll sich vor allem bei Marktkorrekturen und Schwächephasen auszahlen. Dazu wird es dem Anleger möglichst einfach gemacht. Nicht einmal ein Depot muss dieser eröffnen, einfach Geld per Lastschrift überweisen und schon ist man dabei. Verlangt werden dafür 0,75% Verwaltungsgebühren plus ca. 0,25% ETF-Gebühren. Macht bei einer Anlagesumme von 50.000 Euro also ca. 40-50 Euro pro Monat. Günstiger als der Bankberater und All-Inclusive aber deutlich teurer als die DIY-Lösung. Dazu wird natürlich mit der leckeren Karotte gewedelt, dass man die Chance hat den Markt zu schlagen. Und wie hat es jemand in den Kommentaren mal formuliert: „Marktrendite ist der Abfall, der für die übrig bleibt, die sich nicht aktiv informieren“ – und wer will schon Abfall?!

Die Krux am aktiven Robo Advisor

Nenn mich einen „Hater“ oder Fortschritts-Verweigerer aber ich halte Robo-Advisor derzeit vor allem für ein Vertriebsphänomen, welches auf der digitalen Trendwelle reitet. Folgende Punkte lassen mich skeptisch werden:

Wie funktioniert das Training für den Algorithmus, der das Herzstück eines jeden Robo-Advisors bildet? Nun, zunächst braucht man eine Menge Daten, die man in den Algorithmus gibt. Im Rahmen eines Machine Learning Prozesses werden dann „Belohnungen“ definiert. Beispielsweise soll der Algorithmus verstehen, dass ein Kursanstieg toll ist. In der Folge wird er darauf abgerichtet, zu analysieren, was in der Vergangenheit zu Kursanstiegen führte. Werden so bestimmte Muster erkannt, können diese in Echtzeit angewendet werden, um die zukünftige Kursentwicklung vorherzusagen. Zusätzlich werden bestimmte Regeln definiert, die insbesondere im Krisenfall zu einer besseren Performance als der Marktindex führen sollen. Ohne mich im Detail auszukennen, würde ich vermuten, dass es hierbei um automatische Verkaufsorder bei einem hohen Kursverlust innerhalb kurzer Zeit handelt.

Bei den Daten, die die Trainingsgrundlage bilden, gibt es zwei Probleme: Das kleinere (aus Sicht der Anbieter allerdings das Größere) ist, dass Daten ja bekannterweise das neue Gold sind. An Daten für die Weiterverarbeitung zu kommen, ist dabei gar nicht so einfach. Anbieter wie Bloomberg und Reuters lassen sich das zünftig bezahlen. So arbeitet man derzeit zum Teil beispielsweise einfach nur mit Tages-Schlusskursen. Doch selbst wenn man hier 10 Jahre in die Vergangenheit schaut, sind das lediglich ca. 3.000 Datenpunkte. Das ist unglaublich wenig für ein Machine Learning.
Das größere Problem ist allgemeinerer Natur. Denn selbst wenn den Anbieter beliebig viele Daten in einfach zu verarbeitender Form vorliegen würden, so würde das ein Grundproblem immer noch nicht lösen. Das Grundproblem lautet, dass man an der Börse aus vergangenheitsorientierten Daten nicht die zukünftige Entwicklung der Märkte vorhersagen kann. Generationen von Analysten haben es nicht geschafft. Jetzt kann man sagen: „Ja, ja aber das waren ja Menschen und jetzt haben wir Roboter!“. Klar, aber Analysten arbeiten heute auch nicht mehr mit Bleistift und Papier. Großbanken beschäftigen ganze Rechenzentren um Muster in den Kursbewegungen zu erkennen. Alle Strategien, die sich daraus bisher ergaben, scheinen die Zukunft trotzdem nicht in einem relevanten Umfang prognostizieren zu können. Gerade bei Algorithmen, die nur mit Kursdaten gefüttert werden, handelt es sich doch um nichts anderes als eine automatisierte Chart-Analyse. Analysten wenden nicht erst seit Gestern die Chart-Technik an und meinen einen Haufen von Kerzen, Raketen und Weingummi-Bewegungen erkennen zu können und leiten daraus ihre Kauf- und Verkaufsentscheidungen ab. Die Einzigen, die damit je langfristig eine Überrendite erwirtschaften konnten sind die dubiosen Anbieter von Börsenbriefen und „Become-a-millionaire-real-quick-for-real“-Seminaren.

Der zweite Kritikpunkt, den ich noch bringen möchte, ist ein den Robo-Advisorn innewohnendes Paradox. Ein Seminarteilnehmer hat es passend formuliert. Wenn der Algorithmus des Start-Ups funktionieren würde, dann wäre es dumm ihn zu verkaufen, denn man könnte damit quasi unendlich reich werden. Funktioniert er allerdings nicht, so ist er wertlos. Funktioniert er jedoch und bietet sich den Erfindern damit eine Arbitragegelegenheit, so besteht diese nur denkbar kurz bevor sich der Markt durch das Ausnutzen derselbigen anpasst. Sicherlich würde man einen solch tollen Algorithmus nicht den Privatanlegern Hinz und Kunz anbieten.

Sollten sich Robo-Advisor tatsächlich irgendwann als die besseren Investoren herausstellen und fast das komplette Handelsvolumen ausmachen, wäre das auch interessant. Schließlich gäbe es dann faktisch nur noch die „eine“ Marktrendite, da die Robos alle Informationen unmittelbar verwerten, korrekt interpretieren und sich die Kurse sofort auf den „korrekten“ Wert anpassen. Oder sehe ich das falsch? Doch das bleibt vermutlich ohnehin eine Diskussion für die Sci-Fi Fans unter uns. Für den Rest gilt zunächst: Die Zukunft ist zum Glück ungewiss.

Fazit zu den aktiven Robo-Advisorn: Ich sehe nicht, dass der Robo Advisor das Grundproblem aktiven Investierens löst. Und darauf kommt es am Ende an. Langfristig konnte keiner dieser Ansätze den Markt schlagen und verursacht dazu noch zusätzliche Kosten. Außerdem sind mir aktive Robo Advisor zu undurchsichtig. Bei einem durch Machine-Learning trainierten Algorithmus ist es nicht möglich im Vorhinein sein Agieren zu verstehen, erst im Nachgang ist das möglich. Hier stellt sich mir die Frage, wie der Robo Advisor bei seltenen Extremsituation (Crash?) agiert. Da dies in der Historie nur selten vorkommt, dürfte ein vernünftiges Training schwierig sein. Ich möchte in diesem Fall lieber selber die Kontrolle über mein Portfolio behalten und die Sache aussitzen. Meiner persönlichen Meinung nach, ist es vor allem eine sexy-moderne Vertriebsstrategie, die versucht von einem Trend zu profitieren. Keine Frage: AI und Machine Learning werden in vielen Industrien sinnvolle Anwendungsgebiete haben. Ob sie den Vermögensaufbau des Privatanlegers schon heute verbessern, ist dagegen mehr als fraglich.

Die Alternative: Der Monkey-Advisor

Eine strom- und kostensparende Alternative zum Robo-Advisor ist der Monkey-Advisor. Für den unschlagbaren Preis von ein paar Bananen, betreibt eine ausgebildete Herde Affen professionelles Stockpicking. Insgesamt 100 Affen werfen dabei Dartpfeile auf den Aktien-Teil einer Zeitung. Der durchschnittliche Affe hat dabei den Index seit 1964 um ca. 1,7% pro Jahr geschlagen. Welcher hochbezahlte Wallstreet-Händler kann das schon von sich behaupten?!

Also: Monkey statt Robo. Denn auch hier gilt: „Sie haben die Chance den Markt zu schlagen…“

Cheers.