Mensch oder Maschine? Robo-Advisor versus klassische Finanzberatung


1 Einleitung. Seit den ersten wissenschaftlichen Abhandlungen über das Forschungsobjekt der künstlichen Intelligenz Ende der 50er Jahre gewinnt die Thematik zunehmend an Relevanz.

Verstärkung von bestimmten Eingangssignalen Dendriten wird durch die sogenannten Synapsen Bias-Gewicht durchgeführt [11]. Finanzrocker Du bist ja ein Marketingfuchs. Inflation mag schon sein, dann gehe ich eben ein paarmal weniger zum Pizzaessen aber ich habe nichts mit Aktien verzockt und mein Geld ist noch da. Im Fondsbericht unter https:

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Die vorstehenden Ausschnitte aus dem Börsenforum enthalten ausschließlich von Forennutzern stammende Inhalte, für die die onvista media .

Bei einer manuellen Eingabe ist eine weitere Kontrolle durch den Anwender möglich was auf der einen Seite zwar den Aufwand erhöht, aber auf der anderen Seite sicherstellt das nur geprüfte Daten für eine Prognose verwendet werden. Als Grundlage für die maschinelle Auswertung der Daten, wird in dieser Arbeit auf das neuronale Netz weiter eingegangen.

Ein neuronales Netz besteht aus künstlichen Neuronen und stellt einen Teil der künstlichen Intelligenz dar. Bei der Mustererkennung, Kategorisierung oder auch Prognose werden neuronale Netze erfolgreich eingesetzt [72].

Im Gegensatz zu einem Computerprogramm müssen neuronale Netze nicht programmiert oder auf eine bestimmte Situation angepasst werden. Mit vorhandenen Daten kann so ein Netz angelernt werden und auf Grundlage dessen, in einer neuen bzw. Intern arbeitet ein Netz mit unterschiedlichen Neuronen die miteinander in verschiedenen Schichten verknüpft sind.

In einigen Anwendungsfällen, wird auf die Verwendung eines Hiddenlayer verzichtet. Dann werden die Informationen direkt von dem Input- an den Outputlayer weitergegeben. Die Neuronen haben so gesehen als Aufgabe Informationen aus der Umwelt oder von anderen Neuronen aufzunehmen und diese in abgewandelter Form weiterzugeben.

Durch den Lernstand können die Neuronen individuell Verknüpfungen zu anderen Neuronen aufbauen, Gewichtungen ändern oder Verknüpfungen trennen [75]. Wie bereits erläutert, sind die einzelnen Neuronen mit einer Gewichtung verknüpft. Eine positive Gewichtung gibt an, dass ein Neuron einen erregenden Einfluss auf den nächsten Layer ausübt. Bei einem Wert von Null wird keine Wirkung auf die nächste Schicht ausgeübt. Neben der Gewichtung wird das Ergebnis zum nächsten Neuron auch durch dessen Output-Leistung oder auch Output-Betrag genannt, beeinflusst.

Erst die Multiplikation zwischen Output-Betrag und Gewichtung ergibt das Ergebnis welches als Input an das nächste Neuron weitergeben wird. Input für das nächste Neuron kann auch als Formel angegeben werden: Input der Unit i: Der Inhalt des Outputlayers wird durch die Anordnung bzw. Gewichtung der einzelnen Neuronen bestimmt. Eine kleine Veränderung der Gewichtung kann somit schon das Ergebnis der vorhin im Beispiel genannten Kreditzusage beeinflussen. Im Folgenden wird ein exemplarisches Beispiel gezeigt, wie die einzelnen Verbindungen der Neuronen bewertet werden können.

Aufbau eines neuronalen Netzes mit Gewichtungsbeispiel. Aufbau eines neuronalen Netzes mit Bias-Neuronen. Durch die Aktivierungsfunktion der Neuronen, kann das Ergebnis auch weiter beeinflusst werden.

Eine weitere Möglichkeit die Ausgabe zu beeinflussen stellt das Bias-Neuron bzw. Die Gewichtung fällt entweder positiv oder negativ auf die anderen Neuronen aus.

Bei einer positiven Gewichtung sorgt das Bias-Neuron dafür, dass die empfangene Einheit auch aktiv bleibt, wenn kein starker positiver Input der anderen Neuronen vorliegt. Bei einer negativen Gewichtung besteht die Gefahr das die verbundenen Units in einem negativen bzw. Weiterhin ist einen Negativen Gewichtung von Vorteil, wenn ein Schwellenwert simuliert werden soll.

Ein bestimmtes Ergebnis wird nur durch übersteuern des Bias-Neurons zugelassen. Die anderen Input-Neuronen müssen somit ungefähr ein einheitliches Ergebnis wiederspiegeln, um das Bias-Neuron übersteuern zu können. Der Bias-Wert ist somit eine Stellschraube, um das Ergebnis anpassen zu können [80]. Bevor Daten für die Erstellung lernfähiger Merkmale verwendet werden können, müssen diese zunächst Aufbereitet werden.

Ein sauberer Datenbestand ist die Grundlage des Machine Learning. Der Computer wird auch mit dem besten Klassifikationsverfahren bei unzureichend gefilterten bzw.

Swingler erkannte, dass die Daten zuerst gesäubert werden müssen, um ein zufriedenstellendes Ergebnis zu erziehen [82]. Die Säuberung der Daten ist zwar mit einem relativ hohen Aufwand verbunden, hat aber einen entscheidenen Einfluss auf die Güte der Ergebnisse [83]. Eine gute Datenqualität bzw. Schulmeister schrieb, dass die auf Tagesdaten basierenden technischen Handelssysteme seit den er Jahren eine andauernde abnehmbare Profitabilität erwiesen, die ab den frühen er Jahren unprofitable wurde.

Diese Untersuchung wies keine Abnahme der Profitabilität auf. Patrick René Thom führte aus diesem Grund eine weitere Untersuchung mit eher kurzfristigeren als täglichen Intervallen durch [85]. Er wählte ein Intervall von 15 Minuten aus, da nach seiner Ansicht hierdurch sowohl eine umfangreiche Datenbasis als auch eine hohe Aktualität der Kurse berücksichtigt sind. Die Untersuchung dauerte Handelstage und er hatte nachher eine Datenbasis von Neben dem Handelsvolumen lagen ihm die jeweiligen Eröffnungs-, Höchst-, Tiefst- und Schlusskurse vor.

Die gewonnenen Rohdaten wurden in drei Stufen für eine Merkmalserstellung vorbereitet. Fehlende Datenpunkte wären durch Interpolationsmöglichkeiten behandelt worden [87]. In der Dritten und letzten Stufe wurde die Vollständigkeit der Daten sichergestellt. Wie auch bei den fehlerhaften Datenpunkten wären hier fehlende Periodeneinheiten durch Interpolation behandelt worden [88].

Vergleich zwischen Linienchart und Candlestickanalyse. Um Kursverläufe und Kursänderungen schnell auf einem Blick erkennen zu können, werden diese meistens grafisch dargestellt. Während Menschen diese Art von Darstellung leicht auswerten können, ist dies für Computer nicht sehr ideal. Für einen Rechner müssen die Daten numerisch bzw.

Neben den Kursangaben, gehören auch Durchschnittswerte und Merkmale die eine relative Lage beschreiben zu den benötigten Daten. Mit einem Candlestickmuster können Kursverläufe für den Computer mathematisch beschrieben werden.

Der Höchstkurs oben und der Tiefstkurs unten. Der Schlusskurs wird direkt unter dem Höchstkurs und der Eröffnungskurs über dem Tiefstkurs angegeben. Fallende Kurse werden mit einem schwarzen Kerzenkörper beschrieben.

Die folgende Abbildung stellt den Aufbau eines Candlesticks grafisch dar [91]. Im oberen Bereich der Abbildung wird ein Linienchart einer Aktie dargestellt. Der untere Bereich zeigt dieses Linienchart in Candlestick-Notation. Die technischen Indikatoren sollen helfen einen Trend möglichst früh erkennen zu können.

Die verschiedenen technischen Indikatoren sollen als Ergebnis einen mathematischen Wert liefern, der aus den Kurs — und Handelsdaten ermittelt wurde. Für eine Vorhersage können verschiedene Oszillatoren verwendet werden. Ein Oszillator hilft dem Trader kurzfristige Extremsituationen zu erkennen und zu bewerten. Weiterhin können mit einem Oszillator Divergenzen angezeigt werden, das sich ein Trend seiner Vollendung nähert.

Der Zeitpunkt in dem der Oszillator als Hilfsmittel verwendet wird, ist hier von entscheidender Bedeutung. Eine Oszillator-Analyse ist bei beginn bedeutender Kursbewegung nicht sehr hilfreich. Erst gegen Ende wird diese hilfreich [92]. Das Momentum zeigt die Geschwindigkeit von Kursbewegungen Grafisch an. Es werden fortlaufend Kursdifferenzen von einem Aktienkurs für ein festes Zeitintervall berechnet. Um die Differenz zu ermitteln wird der Schlusskurs von dem letzen Intervall vom aktuellen subtrahiert.

Für die folgenden Beispiele wird ein Zeitintervall von 10 Tagen angenommen. Die Formel lautet hierzu:. Der Wert wird also oberhalb der Nulllinie eingetragen. Ist der Wert kleiner als der vor 10 Tagen, dass sind die Kurse gefallen. Der Wert wird in diesem Fall unterhalb der Nulllinie eingetragen. Ist der Wert über der Nulllinie und steigt, dann ist eine Beschleunigung des Aufwärtstrends zu verzeichnen. Ist der Wert zwar über der Nulllinie aber auch ein Trend Richtung dieser zu verzeichnen, dann ist der Aufwärtstrend noch intakt, allerdings nur noch mit abnehmbarer Steigung.

Der Verlangsamung des Abwärtstrends wird deutlich, sobald die Linie wieder anfängt zu steigen. In der folgenden Abbildung wird ein Momentum mit einem Intervall von 10 Tagen gezeigt. Ein Vorteil von RSI ist es, dass dieser für eine Glättung von Verzerrungen und eine n konstanten Bandbreitenwert zwischen 0 und liefert. Weiterhin können mit dem Relativen stärke Index zwei Wertpapiere oder Branchen miteinander verglichen Werten. Es wird mit den Wertpapieren oder Branchen so gesehenen ein objektiver Benchmark durchgeführt.

Die Formel hierzu lautet:. Ein Wert über 70 wird als überkauft angesehen, ein Wert unter 30 wird einer überverkauften Marktsituation angesehen. Der Aroon Oscillator wurde im Jahr definiert und wird dazu verwendet, um auf erste Anzeichen einer Trendwende reagieren zu können.

Aufgrund dieser Annahme wird die Anzahl der Perioden zwischen beiden letzten Hoch- und Tiefpunkten festgehalten, um anhand dessen, eine Vorhersage einer möglichen Trendwende erstellen zu können.

Mit der folgenden Formel kann der Aroon Oscillator bestimmt werden:. Die Entwicklung von Währungspaaren gehört beispielsweise zu diesen Metadaten. Neben Währungsdifferenzen haben auch Rohstoffpreise wie z. Ölpreise Einfluss auf die Preis- und Umsatzentwicklung auf Unternehmen. Vor allem produzierende Unternehmen sind hiervon betroffen. Die Rohstoffpreise nehmen Einfluss auf die Produktionskosten und diese müssen entweder durch einen geringeren Gewinn oder eine Preisanpassung dem Kunden gegenüber angepasst werden.

Auch der Goldpreis kann auf den Wert einer Aktie Einfluss nehmen, selbst wenn das Unternehmen kein Gold verarbeitet oder damit handelt. Anhand des Goldpreises können Inflationserwartungen oder das Vertauen der Anleger abgeleitet werden. Durch die Skalierung können die ermittelten Werte in ein einheitliches Intervall überführt werden. Weiterhin können mit der Univariate Skalierung einzelne Ausprägungen mit der Gesamteinheit verglichen werden.

Um das Ergebnis zu erhalten, müssen diese in Relation gesetzt werden. Dabei ist Ausprägung bzw. Die primäre Aufgabe der Merkmalsselektion ist es ein gewisses Gleichgewicht zwischen dem Bestand inkrementeller Merkmale und einer Steigerung der Effizienz beim Verarbeiten der Trainingsdaten durch das Entfernen redundanter Merkmale herzustellen.

Aufgrund der hohen Zufallswahrscheinlichkeit sowie der nicht linearen Beschaffenheit der finanzmarktspezifischen Daten gestaltet es sich überaus schwierig eine effiziente Weise der Merkmalsselektion durchzuführen.

Innerhalb des Feldversuchs nach Thom wurden zum einen die Leistung von korrelations- und regressionsbasierter Filtermethoden sowie wrapperbasierte Selektionsmethoden geprüft. Bei einem Wrapper handelt es sich um ein Programm zur inhaltlichen Extraktion von Informationen. Wrapper werden beispielsweise dazu verwendet, um relevante Informationen wie Preis oder Geschwindigkeit eines Notebooks aus Angebotsseiten zu extrahieren.

Bei einem Lernproblem handelt es sich um eine Regression, wenn es sich bei y um eine Zahl wie z. In diesem Fall ist y das positive Ergebnis einer Hypothese im Bezug auf die Vorhersage neuer implementierter Beispieldaten. Realistisch betrachtet sucht man bei einem Regressionsproblem nur nach einem Erwartungs- bzw. Durchschnittswert, da die Wahrscheinlichkeit, den exakten Wert für y zu finden sich im Bereich 0 bewegt.

Innerhalb der korrelations- und regressionsbasierten Filtermethoden nach Sperman oder Pearson wurde folgendes festgestellt: Im Gegensatz zu den regressionsbasierten Filtermethoden konnten die wrapperbasierten Selektionsmethoden wie z. Das Ergebnis der Klassifikation konnte jedoch mit diesen zusätzlichen Merkmalen nicht verbessert werden, sondern lediglich innerhalb eines konstanten Bereichs gehalten werden.

Das Verhältnis der erhöhten Rechenzeit steht somit in keinem positiven Zusammenhang mit der Trainings- und Klassifikationszeit. Aufgrund dieser Tatsachen ist in den nächsten Analyseprozessen auf die Verwendung von Filtern und Wrappern verzichtet worden []. Die Grundannahme bei der Klassifizierung von Objekten ist die Unterscheidung der studierten Objekte in steigende und fallende Kurse. Desweiteren gilt die Grundannahme das steigende und fallende Kurse in der gleichen Häufigkeit existieren.

Diese Annahmen sind dahingehend riskant, das hierdurch die Möglichkeit existiert, das tatsächliche Kursbewegungen nicht berücksichtigt werden. Alle Kursrückgänge werden der Klasse Null zugewiesen, während alle ansteigenden Kursbewegungen der Klasse Eins angehören. Diese Zuordnung behält Gültigkeit, unabhängig von der Höhe der Kursänderung. Um diese Minimalveränderungen abzufangen, wird eine dritte Klasse verwendet. Aufgrund der Einführung einer dritten Klasse minimiert sich die Anzahl der zugeordneten Objekte und erhöht die Komplexität des Klassifikationsverfahrens.

Es ist irrelevant, ob besagte minimale Kursabweichung positiv oder negativ definiert sind. Diese Abgrenzung wird als bewertungsfreie Zone definiert [].

Nach Implementierung dieses Verfahrens kann festgestellt werden, dass dadurch nicht die Klassifikationsqualität angehoben wird. Die Qualität der Klassifikation wird erhöht, sobald der Klassifikationszeitpunkt auf den Periodenhöchstkurs einer Betrachtungsperiode definiert wird. Begründet wird dies durch den Umstand, dass der Periodenhöchstkurs ein Zeitraum mit tatsächlicher Aufwärtsbewegung ist.

Der Periodenhöchstkurs ist mandatorisch sowohl zeitlich als auch Wertetechnisch zu definieren. Hierfür wird auch die Periodendauer definiert. Es werden in der Praxis Minuten-Perioden studiert. Eine fehlerhafte Klassifizierung in Klasse Null, würde keine Handlung initiieren, entgegen einer fehlerhaften Klassifizierung in Klasse Eins.

Daraus ergibt sich, das Primär die Anzahl der korrekten Klassifizierungen der klasse Eins im relativen Vergleich zu den inkorrekten Klassifizierungen der klasse Eins zu maximieren sind. Es ist also nachrangig die Gesamtheit der Fehlklassifizierung zu minimieren. Bei der Unterteilung in die Klassen Null und Eins, werden beide Prioritär identisch behandelt, was erfordert, das eine neue Priorisierung erfolgt. Die Priorisierung wird durch die Anpassung der Grenzwerte erreicht.

Vice versa maximiert sich die Anzahl der Objekte in Klasse Null. Mandatorisch werden Objekte die Tatsächlich eine positive Kursänderung beschreiben, der Klasse Null zugeordnet, da die Kursänderung trotz positiver Tendenz zu niedrig ist. In der Gesamtheit wird die Aussagekraft der Klasse Eins ungeachtet dessen erhöht []. Abbildung der Anhebung der Klassifizierungsgrenze zur Klasse Eins. Ziel der Klassifikation ist es, nach wiederkehrenden Merkmalmustern zu suchen, um auf neue Situation besser reagieren zu können.

Es wird davon ausgegangen, dass es eine Menge von Objekten gibt, die jeweils einer Klasse zugeordnet werden können. Bei der Klassifikation wird versucht einen Klassifikator zu erstellen, der neue bzw. Bezogen auf eine Aktienkursprognose wird versucht durch die Verwendung von Merkmalmustern den Kursverlauf besser zu charakterisieren. Patrick René Thom konnte im Rahmen seiner Arbeit Merkmale generieren die er in den Kursverlauf charakterisieren musste.

Für Test und Validierungsprozesse wurden weitere Objekte vorbehalten. Dabei wurden die Zeitlich ältesten Daten für für das Training und die jüngsten Daten für die Validierung der Klassifikation verwendet. Um die höchstmögliche Stabilität der Klassifikation durch neuronale zu gewährleisten, wird ein Rastersuchverfahren durchgeführt.

Der erste Teil laut Thom ca. Um unter Verwendung des Tuningsets die jeweilige Klassifikationsgüte der trainierten neuronalen Netze zu überprüfen, wurden diese in acht weitere kleinere Datensätze zergliedert. Um die Zuverlässigkeit und Beständigkeit der neuronalen Netze zu bewerten, werden sowohl der erwartete Ergebniswert, als auch die Streuung des Erwartungswertes über die acht Teile des Tuningsets zum Vergleich herangezogen. Thom verwendet für die Erstellung eines Rankings die Fitnessfunktion.

Wir erlauben dann zwar auch kurzfristig hohe Cash-Positionen aber die ersten Hits nimmt das Portfolio mit. Hier posten kann ich ihn leider nicht ;- Aber hier mein Angebot: Backtests, die auf Simulationen beruhen dürfen nicht gezeigt werden, das verbietet der Regulator.

Nur Backtests mit statischen Portfoliozusammensetzungen sind gestattet. Das ist auch richtig so, denn es kann viel Schwindel mit dem Zeigen von und Werben mit simulierten Handelsstrategien betrieben werden.

Für unsere hausinternen Backtests zum Bestimmen der Parameter verwenden wir deshalb sogenannte Out-of-Sample Tests, um uns nicht selbst zu beschummeln und nicht ein Modell zu verwenden, welches auf einen bestimmten Zeitraum und ein bestimmtes Anlageuniversum ausgerichtet ist. Deinen Hinweis nehme ich sehr ernst und wir werden ihn umsetzten. Wir wollten eh in den nächsten Wochen umfangreicheres Material auf unserer Webseite publizieren, inklusive eines wissenschaftlichen Whitepapers.

Und auch an Dich und andere Blog-Besucher das Angebot: Wir haben besten Automatenkaffee und natürlich stereotypische Club Mate anzubieten. Vielleicht bin ich trotz Ihrer ausführlichen Antworten einfach zu blöd, aber ich habe weder Ihre Technik noch Ihren Algorithmus so richtig durchschauen können.

Anders geht es mir da bei klassischen Indexfonds. Besonders die, die so busy sind. Ich brauche eine Vermögensverwaltung, Scalable ist gut, Haken dran, fertig. Wie bestimmt Ihr die Risikotragfähigkeit?

Mit diesen putzigen Fragen, die man auf den Web-Sites der Robos findet? Da kann sich doch keiner etwas drunter vorstellen. Wie macht Ihr Euren Kunden die abstrakte Risikokennzahl bildlich kar?

Wie kann man überhaupt für sich selbst seriös festlegen, welches Risiko man bereit ist zu tragen, wenn man sich nicht mit der Sache beschäftigt hat frage ich mich. Für Euch bedeutet das: Kunden werden schneller unruhig, wenn die Verhältnisse rauh werden. Ich habe immer wieder Mails von Lesern und Leserinnen, die mir sagen: Kann ich Euch anrufen, wenn ich was ändern will an meiner Risikokennzahl?

Wenn ich das richtig verstehe, bekommt der Kunde davon doch gar nichts mit, wenn die Börsenkurse sinken, Ihr durch Eure. Es reicht doch dann eigentlich eine "Chill-mal"-E-Mail: Schick Sie mir an finanzwesir Ich packe sie rein. Ich gehe davon aus, dass Du das Copyright hast? Sind die Service-Mitarbeiter denn entsprechend ausgebildet? Eine gute Sache, standardisierte und kostengünstige Produkte plus Handholding.

Genau dieses Fehlen einer emotionalen Unterstützung habe ich ja bei den Robos bemängelt. Damit sind die Kosten nicht mehr ganz unten, aber das kann ich verstehen.

Damit habe ich keine Probleme. Als Vermögensverwalter hast du klare gesetzliche Vorgaben. Wenn man die befolgt kommt der WpHG-Bogen raus. Macht man mehr, steigen dir die Kunden und ggf. Die Kunden wollen einfach nicht so viel von sich rauslassen, v. Hat man Modelle mit Vermittler, schimpfen die natürlich auch über jede zusätzliche Frage, denn die verhindert das Geschäft, weil der Kunde ja nur das nötigste angeben will.

Kann ich auch verstehen. Kunden die verstehen und akzeptieren, dass man mit mehr Informationen noch passgenauere Lösungen bekommt gibt es leider nicht so viele.

Für mich ist der WpHG-Bogen daher immer noch besser als Beratungslösungen die hast Du ja auch in Deiner Liste wo man 3 Regler auf einer netten Homepage hin und her schiebt und dann ein Portfolio bekommt. Die Portfolien finde ich nicht schlecht, da sind gute Dinger dabei, aber das kann nicht passen und ich befürchte, dass das allen Robo-Advisern irgendwann um die Ohren fliegt. Bei fintego konkret ist es so, dass man nur in ein Portfolio mit höherem Risiko wechseln kann, wenn der WpHG-Bogen das hergibt.

Das von Dir beschriebene Aushebeln gibt es und das ist natürlich nicht zielführend. Beim Support ist es bei uns auch so, dass es verschiedene Stufen gibt. Geschult sind natürlich alle, alles andere kann man heute nicht mehr bringen. Wenn die Fragen zu stark in den Kern des Produktes gehen, dann werden die Kundenanfragen an mein Team geleitet. In der Regel vereinbaren wir mit dem Kunden einen Rückruf mit einem kleinen Team von 3 Leuten ist das einfacher bzw. Emails werden schriftlich beantwortet.

Die von Eric im Komentrar angesprochenen Bilder habe ich. Werden nachgereicht, ichwollte den Kommentar aber schon mal so freischalten. Wer Fragen zu Immobilien, komplexen Vererbungssituationen, steuerlichen Fragen etc. Wir verwenden einen Fragenkatalog mit 10 Fragen, viele sind regulatorisch vorgegeben. Das Scoring hinter diesen Fragen liegt in unserer Verantwortung.

Wer für lange Zeit auf sein Geld verzichten könnte d. Wer nur einen kurzen Anlagehorizont hat, dem erlauben wir nicht in höhere Risikokategorien zu investieren. Wer gar weniger als 1 Jahr anlegen will, den weisen wir aktiv ab. Kapitalanlage ist nichts für kurzfristiges Liquiditätsparken. Wie viel temporäre Wertminderung traust Du Dir zu?

Die Frage hat einen indirekten Bezug zum Anlagehorizont. Auch bei bester Planung kann im Leben viel schief gehen. Wir fragen für wie viele Monate Deine frei verfügbaren, nicht investierten Notreserven reichen. Wir raten unseren Kunden zu einem Puffer von idealerweise mindestens 6 Monaten. Wer weniger hat, der kommt in geringe Risikokategorien. Wer keine Reserven hat, wird von uns nicht angenommen und muss das Onboarding abbrechen.

Wir fragen in einer weiteren Frage nach Deinem frei verfügbaren Nettovermögen exkl. Ihr werden die klassischen Fragen gestellt; welche Finanzprodukte, Anlageklassen, Finanzdienstleistungen Du kennst und genutzt hast. Wer angibt, Finanzwesir zu lesen bekommt volles Risiko ;-. Wir fragen Dich generell, was Deine Erwartungshaltung ist: Wer vor hat Liquidität zu parken mit Tagesgeldvorstellungen, der wird nicht akzeptiert.

Das ist in der Tat ein hochinteressantes Thema. Wie finde ich die echte Risikotoleranz eines Menschen heraus? Wann denke ich, wann ich nervös werde und wann werde ich es wirklich? Wir beschäftigen uns hiermit sehr ausführlich und arbeiten mit der Psychologie Fakultät der LMU zusammen.

Es wird jedoch noch etwas Zeit dauern, bis wir das implementieren. Es geht bei allem darum, den Kunden zu ermutigen, sein Geld langfristig am Kapitalmarkt zu investieren. Wir wollen ihm dafür eine bessere und günstigere Alternative bieten. Er muss das Gefühl bekommen: Ich brauche mich nicht darum kümmern oder gar sorgen.

Wenn der Kunde vertrauen hat, dann profitiert er massiv davon, denn er fängt nicht an, sich durch Emotionen die Performance zu versauen. Wie verdient man dieses Vertrauen und untermauert es mit Taten? Hier gibt es nicht eine Antwort sondern eine Vielzahl an Punkten, die wir richtig machen müssen, um einen echten vielleicht sogar ersten?

Wenn ich das richtig verstehe, bekommt der Kunde davon doch gar nichts mit, wenn die Börsenkurse sinken, Ihr durch Eure "Risikoprojektionen eine drohende Verletzung des Risikokorridors" bereits erkannt habt und umschichtet. Das Anlagemodell zielt nicht per se darauf ab, kein Risiko manifestiert durch Kursverluste zuzulassen. Ansonsten sind wir für Dich zu wenig Risiko eingegangen, wodurch im Mittel zu wenig Performance erzielt wurde. Hierdurch nehmen wir die Kunden an die Hand.

Sie sind bei der Kapitalanlage nicht im Ungewissen, sondern bekommen eine Orientierung wie viel riskiert werden muss, um eine bestimmte Rendite oder Anlageziel zu erreichen. Wenn Du lieber sportlicher unterwegs sein willst, dann nimm ein höheres VaR Portfolio.

We do the rest. Das liegt daran, dass wir Dir ein passives Indexportfolio mit gleichbleibendem Verlustrisiko anbieten.

Passive Anlage mit aktiven Risikomanagement sozusagen. Wenn zukünftige Renditen auf der Basis historischer Renditen prognostizierbar wären, sollte es einen temporalen Zusammenhang zwischen aufeinanderfolgenden Renditebeobachtungen geben.

Alle Autokorrelationen sind nahe null und zumeist nicht statistisch signifikant i. Infolgedessen ist festzustellen, dass vergangene Renditen geringe bzw. Dies steht im Kontrast zum Verhalten der Risikokomponente, welche in der unteren Abbildung dargestellt ist: Die Datensätze illustrieren, dass es sehr schwierig, wenn nicht sogar unmöglich ist, belastbare Prognosen für die Entwicklung von Anlagepreisen zu treffen.

Die Prognostizierung von Finanzmarktrisiken auf der anderen Seite, ist aufgrund der empirischen Belege für lineare Vorhersagbarkeit, wesentlich vielversprechender. Scalable Capital bedient sich der Tatsache, dass die Prognose von Marktrisiken zuverlässiger ist, als die der Richtung von Marktbewegungen. Hallo Eric, wow, was für eine Diskussion. Super, das Du so offen daran Teil hast. VaR finde ich eine gute Sache, auch wir kontrollieren unsere Standard-Portfolio, die wir empfehlen, nach diesen Prinzpien.

Was mir jetzt nicht ganz klar aber bestimmt interessant ist, ist auf welche Daten genau Ihr die Portfoliokonstruktion stützt. Nehmt ihr zum Beispiel die Korrelationen von Assetklassen mit in die Kalkulation? Ich persönlich habe bei der Auswertung von Datensätzen aus der Vergangenheit zu diesem Thema gemerkt, dass es einen Riesenunterschied macht, welche Indizes, Zeiträume, Erhebungsfrequenzen etc ich für die Datenbasis der VaR-Kalkulation für dieses Thema nehme.

Ändere ich die Datenbasis ändern sich auch ganz schnell meine Ergebnisse. Gerade wenn ich meine Anlage in diese Richtung optimieren will also auch möglichst nah an den VaR Wert rankommen will frage ich mich, woher Ihr die Sicherheit nehmt, das gerade der Datensatz zu den Bedingungen so wie Ihr ihn ausgewertet habt und zukünftig auswertet genau der Richtige ist? Für die Datenbasis von VaR scheinen mir so viele Annahmen zu gelten, dass man gar nicht die Sicherheit haben kann, das man mit VaR so genau rechnen kann.

Die Annahmen sind da das entscheidende. Wieso ist VaR trotzdem gut? Aber wir glauben, dass es dem Nutzer einfacher macht, sein Portfolio richtig zu diversifizieren - ohne genau einen Prozentwert in welcher Richtung auch immer treffen zu können.

Auf dem Blog von Alexander klarplus gibt es hierzu diesen Artikel: Interessante Diskussion darüber, was "Beratung" eigentlich bedeutet. Manchmal kann ich nicht ganz nachvollziehen, wenn dann so Begriffe wie "gut zureden" und "händchenhalten" benutzt werden eben die "emotionale Ebene", die du ja bei Robos bemängelst.

Aber dann muss ich mich wohl auch immer wieder daran erinnern, das ich als Typ aufgeklärter Selbstanleger wohl eben nicht in die Zielgruppe gehöre, die vielleicht tatsächlich sowas braucht, und das mag auch gern die Mehrheit sein.

Aber können diese Anbieter egal ob Menschen oder Roboter das in der Praxis wirklich so leisten, wie du dir das vorstellst? Es geht doch im Prinzip praktisch nur darum, was in einem Börsencrash passiert über Gewinne hat sich ja noch niemand beschwert , in denen ja die Verlust Grenzen eines jeden Systems auf die Probe gestellt werden, und die Anleger zwei Fragen haben:. Sollen die Berater nun eine Mail an alle Anleger schicken oder jeden einzelnen anrufen , und ihnen versuchen zu erklären:.

Zumal es für viele Kursbewegungen einfach keine wirkliche Erklärung gibt. Am Ende hat vielleicht nur irgendein zugekokster Investmentbanker mit Fettfinger auf die falsche Taste gedrückt. Der Furz im späten August ist uns ja allen noch im Gedächtnis, und niemand kann wirklich sagen woher er kam.

Wir wissen doch noch nichtmal von '87 so richtig was da genau passiert ist. Über Sinn und Unsinn beider Ansätze kann man lang diskutieren. Ja, das setzt voraus das man sich ein paar Stunden mal mit Finanzthemen beschäftigt, aber wer dafür zu faul ist, für den hält sich mein Mitleid in Grenzen. Ich bin ja zum Glück auch kein Anbieter, der was verkaufen will und sich mit solchen Kunden rumschlagen muss. Das hat nichts mit "Risikoignoranz" zu tun, im Gegenteil.

Überall in der Finanzbildung, ob nun akademisch oder wie hier bei den Laienbloggern, wird versucht abseits solcher Extreme ein vernünftiges, funktionales Verhältnis zur Börse zu vermitteln. Die für den Privatanleger relevanten Erkenntnisse passen im Prinzip auf einen Bierdeckel: Gebühren möglichst klein halten Renditen sind ja nicht garantiert, Kosten dagegen immer , Kapital möglichst breit streuen robuste Diversifikation statt fragiler Einzelwetten , Anlagehorizont möglichst langfristig da das Spektrum rollierender x-Jahres Renditen umso positiver ist, je länger der Beobachtete Zeitraum.

Alles weitere sind eigentlich nur Folgerungen daraus. Es liegt nun am Anleger selbst, diese Grundsätze wirklich zu verinnerlichen und konsequent zu praktizieren. Dafür braucht es dann auch keine "Berater", die einem diese "Arbeit" und wenns auch nur ne mentale ist gegen Bezahlung abnehmen. Nur zum Verständnis beschreibe ich dir nochmal, wie hier in der Laien-Community das Thema "Risiko" behandelt wird: Dann wird folgender Fall durchgespielt: Die empfohlene Aktien-Investitionsquote ist dann ein einfacher Dreisatz aus Kapitalanteil, Zielverlust und Maximalverlust.

Experten zu bezahlen, das am Computer zu berechnen ;-. Aber natürlich stimmt auch, das VaR in der Praxis eben nicht einfach nur statisch ist, sondern es Phasen mit höheren und niedrigeren Verlustwahrscheinlichkeiten gibt und deswegen die Portfolio-Allokation dynamisch optimiert werden kann. Euer Angebot ist es ja, das automatisiert für den Anleger zu machen. Aber man sieht schon an den Reaktionen in den Kommentaren, was die Schwierigkeiten sind, Leute davon zu überzeugen.

Nun könnt ihr vielleicht hoffen dass genug Kunden euch trotzdem vertrauen "ich kapier zwar nicht wirklich, was da abläuft, aber die benutzen tolle Worte, die Website sieht hip aus, und die Macher sind alle hochstudiert, das wird also irgendwie schon stimmen was die sagen" und bereit sind ihr Geld in eine Blackbox zu investieren. Aber ich bin mir nicht so sicher wie erfolgreich ein "du brauchst dir keinen Kopf zu machen, wir kümmern uns schon drum"-Angebot sein wird, gerade beim heutzutage allseits grassierenden und begründeten Misstrauen gegen jegliche Finanz-Alchemisten.

Ihr solltet zum Beispiel besser beschreiben, was "VaR" eigentlich bedeutet, und vor allem wie ihr das berechnet. Gebt an konkreten, nachvollziehbaren Beispiel mal an, wie ihr den VaR für ein Asset berechnet, und gebt auch Beispiele wie ihr ein Portfolio mehrerer Assets nach target-VaR optimiert. Von mir aus auch schön mit bunten Grafiken und Tabellen zur besseren Anschaulichkeit.

Dazu hatte ich schon beim Wesir einen Absatz über diese Pauschalaussagen geschrieben. Das ist also, wenn überhaupt, nur ein Argument daFÜR diese Strategien am besten in möglichst automatisierten Prozessen zu betreiben. Genauso ist auch "Market-Timing" ein so breiter Begriff, und es gibt verschiedene Strategien, die durchaus keine Zeitvergeudung sind.

Und in keiner der empirisch belegten Strategien, die seriös sind, geht es darum "Kurse zu prognostizieren". Das ist vielleicht eine flapsige Vereinfachung oder ein Missverständnis, aber niemand behauptet, die Kurse der Zukunft nun exakt auf die dritte Nachkommastelle vorherzusagen. Je nachdem, wie man es definiert, könnte man euch ja genauso "vorwerfen" weils ja mittlerweile schon negativ assoziierte Begriffe sind dass ihr im Prinzip auch nur Asset Picking und Market-Timing betreibt, da ihr ja auch aktiv tradet und die Assets hin und her schichtet.

Schade, aber verständlich, dass ihr auf eurer Firmenseite noch keine Daten rausrücken könnt. Gerade weils eben ein für die meisten Menschen neues Konzept ist, brauchen die erstmal belastbare Fakten, um sich drauf einlassen zu können, und da hilft es, zumindest schonmal eine Vergleichsgrundlage zu haben, wie sich das System so in der Vergangenheit geschlagen hat ggü der reinen Aktienanlage, oder auch gegenüber simplen selbstgebauten Misch-ETFs z.

Und ja, natürlich geht es da nicht nur um Rendite. Selbst wenn das Konzept eben nicht mehr Performance als die reine Selbstanlage gebracht hätte, aber dafür den Verlust zuverlässig in den gewünschten Grenzen gehalten hätte was ja seine eigentliche Aufgabe ist , hat es schon seine Berechtigung erfüllt. Meine Idee für die Evolution der Branche beruiht auf der These: Alles, was mit Asset Allokation zu tun hat, ist extrem preissensitv.

Das Mangement lebt von dem, was sie mit der Wertpapierleihe machen. Ein reines Zahlenspiel wie im Einzelhalndel:. Schau Dir an, was aus dem Telco-Markt geworden ist. Preis-Erosion wo man hinschaut. Den Banken steht etwas ähnliches bevor. Noch ein Wort zu Szenario 3. Das ist vollkommen irrational. Es geht nur um Emotionen, Zuversicht und Vertrauen. So wie Hollywood uns das zeigt: Das Vorschiff verschwindet unter den Brechern, die ersten Container sind über Bord gegagen und haben Teile der Reeling zerstört, das ganze Schiff rollt, bockt und ächtzt.

Das Schiff kommt durch und alle gratulieren dem Käpt'n zu dieser Leistung. Aber sie alle hätten längst aufgegeben, hätte der Alte nicht so stoisch auf der Brücke gestanden. Vollkommen irrational, aber wer hat jemals gesagt, dass Geldanlage etwas mit Geld zu tun hätte ;-. Die Amis nennen das etwas vornehmer "behavioral coaching".

Dieses Verhaltens-Coaching ist in meinen Augen das Einzige, was wirklich zählt. VaR finde ich eine gute Sache, auch wir kontrollieren unsere Standard-Portfolio, die wir empfehlen, nach diesen Prinzipen. Wir schauen uns auch Korrelationen an. Sie spielen aber bei uns nicht so eine entscheidende Rolle, da wir vorziehen, mit Verfahren zu arbeiten, die möglichst nicht oder nur teilweise parametrisch sind.

Da können die Ergebnisse stark von der Wahl der Stichprobe abhängen. Wir verwenden stets die längst mögliche Datenhistorie und extrahieren daraus die wesentliche Risikodynamik, um VaR-Projektionen herzuleiten. Dazu sind natürlich Annahmen erforderlich. Die leiten wir aber im wesentlichen von den empirischen Dateneigenschaften "stylized facts" der Assetklassen ab. Das volatile Markttage zeitlich zueinander korrelieren ist korrekt und ja auch bekannt. Euer Ansatz, diese Korrelation zur Prognose von Risiko zu nutzen, ist daher grundsätzlich sehr interessant.

Meiner Meinung nach vernachlässigt ihr dabei jedoch den Fakt, das die Zeiten hoher Volatilität meist durch einen sehr volatilen Tag eingeleutet werden, welcher sich nicht vorhersagen lässt. Dies sieht man ja auch ganz gut in eurem Diagramm: Erst nach diesem Tag könnt ihr mit eurem Risikomanagement reagieren.

Dann ist das Kind jedoch schon in den Brunnen gefallen, denn eure Portfolios sind ja schon dramatisch gefallen. Und wenn man vor dem "Crash" aufgrund der geringen beobachteten Volatilität riskantere Anlageklassen übergewichtet hat, dann ist man in dieser Situation natürlich besonders gefährdet.

Wie auch immer ich das Modell drehe: Am Ende einer Krise geht man auf jeden Fall mit einer deutlich niedrigeren Rendite raus als wenn man eine simple Buy-and-Hold Strategie verfolgt. Weiterhin habe ich mir mal eure Website angeschaut. Laut euren Angaben investiert ihr in Titel aus 90 Ländern. Könntest du dort mal genauer darauf eingehen welche Länder das sind. Ich habe mir die zugrundeliegenden Fonds angeschaut und komme auf "nur" 49 Länder.

Ich finde scalable adressiert den wichtigsten Punkt bei der Geldanlage nämlich die Risikotragfähigkeit. Vielen Dank für die ausführliche Beschreibung der Abfragen der Risikotragfähigkeit. Das sind ja eigentlich genau die Abfragen des Finanzwesirs, ergänzt um eine schöne Risikoumrechnung.

Ich denke Schieberegler alleine oder die Abfrage ob ich "risikobereit" bin sind viel zu abstrakt. Dann übernimmt es noch eben den operativen Kram. Für den informierten Anleger und Finanzwesirleser wie mich ist das natürlich nichts. Die Automatisierung macht diese Asset-Allocation-Rechnung auch bezahlbar. Eine realistische Beschreibung der möglichen Ereignisse ist m.

Der Ansatz von Scalable mit seiner sehr plastischen Darstellung von Risiko erscheint im Vergleich zu den anderen Schiebereglern schon am Besten. Wird bei der Ermittlung der Risikotragfähigkeit auch ermittelt, wie sicher sich der Anleger seiner Entscheidung ist?

Wie verhindert ihr, dass der eher uninteressierte Anleger nach einem Jahr bei einem sehr unwahrscheinlichen Ereignis mit verheerender Wirkung sagt, "Alles Lüge ich bin raus hier! Lars Reiner - Mitgründer von Ginmon sagt am Gerne beteilige ich mich auch an der spannenden Runde. Die Diskussion war bisher ja bereits sehr produktiv und vieles was hier geschrieben wurde kann ich uneingeschränkt unterschreiben. Wir sehen, dass unsere Kunden typischerweise gut informiert, selbstbestimmt und gebildet sind - aber eben einfach zu beschäftigt, um die Indexfonds-basierte Geldanlage dann auch konsequent in der Praxis umzusetzen und zu pflegen.

Unseren Kunden ist es daher wichtig, dass sie eine transparente und automatisierte Plattform haben, die Arbeit abnimmt und dabei nur minimale Gebühren verursacht. Wichtig ist es zudem auch, Anteile an echten Unternehmenswerten zu halten, keinen unnötigen Risiken ausgesetzt zu sein z. All dies kann ein Robo-Advisor sehr gut leisten und wird daher sicherlich zu Recht von vielen als interessante Alternative zu traditionellen Bankprodukten, aber auch dem DIY-Ansatz, wahrgenommen.

Irgendwie klingt das für mich immer noch wie die Quadratur des Kreises. Für was denn genau bitte, hier wird ja nicht hektisch getraded? Von wirklich selbstbestimmten, gut informierten Anlegern kann man wohl auch erwarten, dass sie in der Lage sind, sich alleine die passenden ETFs und deren prozentuale Verteilung raussuchen zu können z. Das Rebalancing, was jeder selbst einmal im Jahr in 10 Minuten hinkriegt? Die "Arbeit", sich Gedanken über Fondsauswahl machen zu müssen - was die meisten Robos einfach dadurch lösen, das es erst garkeine eigen mögliche Auswahl gibt?

Oha, was für eine "Betreuung" findet denn bei euch konkret statt? Im Kleingedruckten steht doch explizit dass es keine Anlageberatung oder Vermögensverwaltung gibt, und nur Fondsvermittlung bzw technische Weiterleitung von Aufträgen gemacht wird.

Der Kunde handelt auf eigene Verantwortung und hat keinerlei Ansprüche ggü euch reiner Technologieträger. Ihr tut den Leuten ja nicht gut zureden und Händchen halten, und seid rechtlich auch nicht verantwortlich falls die Renditen eurer Portfolios nach dem nächsten Börsencrash in den Keller rauschen und irgendwelche Dödel auf die Idee kämen euch zu verklagen so nach dem Motto "aber die haben mir doch empfohlen Ausser dass eben einmal im Jahr die Ausgangsgewichtung wiederhergestellt wird.

Es wird einfach stur die Allokation durch gehalten. Die Robos sind natürlich schon ein Fortschritt was Kosten und Produkte angeht im Gegensatz zu dem was das Volk so aufgeschwatzt bekommt wenn es einfach nur weiter treudoof in die nächste Bank- oder Versicherungsfiliale dackelt. Die ganzen Naivlinge bzw. Und all diejenigen die sich selber kümmern wollen finden auch schnell raus das sie dafür keine Robos brauchen.

Ich war bislang dem Irrglauben? Grad mal nachgeschaut, Ginmon benutzt nur folgende 5 Fonds aus welchen dann nach dem bekannten Multiple Choice Prinzip die Allokation zusammengemischt wird:. Und wenn man mal auf die Anbieterseiten schaut, tja all diese Fonds betreiben auch Wertpapierleihe.

Und sie nutzen zudem Derivate da Optimzed Sampling. War dann von Herrn Reiner sicherlich nur ein Versehen und keine vorsätzliche Täuschung;-. Die Jungs von Scalable und fintego haben sich da besser geschlagen. Journalisten kann man diese Marketing-Brocken hinwerfen, die sind immer unter Zeitdruck und schieben das 1: Das das nicht gut gehen würde, war mir klar, als ich den Beitrag freigeschaltet habe.

Meine Frau hat schon gefragt, warum ich so böse gegrinst habe. Hätten meine Leser das nicht schon erledingt, hätte ich das nachrecherchiert und entsprechend geantwortet. Es handelt sich aber dennoch um eine rein physische Replikation. Im Fondsbericht unter https: Chris, Dummerchen, Bankenretter Es scheint mir, als sei hier sehr gefährliches Halbwissen von eurer Seite unterwegs. Sehr geehrter Herr Dr.

Es wäre nett,wenn Sie dieses Statement erläutern könnten. Begründete Gegenmeinungen sind gern gesehen. Risiko eines Konkurses der Gegenpartei. Ich lerne gerne dazu, Sie scheinen über ein fundiertes Fachwissen zu verfügen. Dann lassen Sie mich und andere doch daran teilhaben. Optionen und Futures, Swaps, Termingeschäfte, Termingeschäfte mit Barausgleich, Kreditderivate wie Single-name-CDS und CDS-Indizes , Devisenkassageschäfte, Caps und Floors, Differenzkontrakte und andere Derivattransaktionen gehören, um zur Erreichung seiner Anlageziele beizutragen und um beispielsweise ein Engagement in bestimmten Bestandteilen des Referenzindex oder im Referenzindex selbst zu erzielen, um eine mit der Rendite des Referenzindex vergleichbare Rendite zu erzielen, um die Transaktionskosten bzw.

Steuern zu reduzieren oder um ein Engagement in illiquide Wertpapiere oder in Wertpapiere, die aus markt- bzw. Hier findet sich unter 2. Was sagt uns das? Auch die "sicheren" Replizierer bei ishares können Derivate inkl. Sorry für die verspätete Antwort! War ein bisserl unter Wasser die letzte Zeit. Ihr meine Antworten auf Eure letzten Kommentare. Dies sieht man ja auch ganz gut in eurem Diagramm:.

Deine Aussage ist empirisch nicht beleg- und haltbar. Idiosynkratrische Ereignisse gibt es natürlich, aber diese ziehen meist keine systematischen Krisen nach sich. Flash-Crashes, Black Mondays, Terrorakte beispielsweise führen zu kurzfristigen Verlusten, die meist auf Jahressicht das Portfolio nur gering beeinflussen.

Der Markt ist hier recht effizient darin abzuschätzen, was langfristig für das Produktivitätswachstum ein Problem ist und was nicht. Deshalb ist es aber auch sehr wichtig, keine Stop-Losse zu verwenden für die langfristige Geldanlage, denn diese führen zu einer Pfadabhängigkeit der Anlagestrategie.

Wenn Du näher reinzoomst, dann sieht man zudem nicht nur den markierten Anfangs-Spike sondern das aufbauen der Schwankungsintensität über eine bestimmte Zeit. Man sieht, dass die Verlustspitzen vor dem Maximalverlust graduell aufbauen. In solchen Fällen funktioniert unser Modell recht gut. Nicht in allen Fällen schaukelt sich die Vola so auf, aber in den meisten schon.

Stimme Dir nicht zu. Deine Aussage ist auch sehr pauschal, VaR-Targeting ist ja keine esoterische Spinnerei, die wir uns aus Langeweile ausgedacht haben, sondern eine bewährte Art der Risikosteuerung bei guten institutionellen Investoren.

Wer mehr Rendite will sucht sich also Asset-Klassen mit mehr Risiko aus und wird dafür im Mittel mit höheren Risikoprämien belohnt. Abweichungen der Vola von der langfristigen, durchschnittlichen Vola nach oben gehen meist mit schlechter Performance einher. Diese empirischen Beobachtungen sind keine Einzelfälle sondern statistisch signifikant. Wie hilft einem die Erkenntnis dieser Risikoeigenschaft? Wir reden hier von Sharpe-Ratios von ca 0,,7. Das wäre natürlich Quatsch.

Die HP Angabe zeigt zu wenige Länder. Diese konkrete Frage stellen wir nicht. Sicher kann man die meiner Meinung nach auch nicht beantworten, man müsste dazu ja wissen was die Zukunft genau bringt. Wir fragen nach Deinem Anlagehorizont und weiteren Fragen zu Deiner Finanzsituation und Deiner finanziellen Notfallreserve, um eine Indikation zu erhalten, ob Du verkaufen müsstest, wenn Dich im Leben mal unerwartete Ausgaben, Jobverlust etc.

Neben dem weiter oben beschriebenen Abfragen ist hier das beste Verfahren sehr viel Aufklärung und aktive Kommunikation. Je besser die Leute über Kapitalmarktrisiken Bescheid wissen, desto bessere Langfristanleger werden sie.

Wir werden Anfang des Jahres einen Scalable-Blog mit verständlich erklärten, wissenschaftlichen Beiträgen veröffentlichen und unsere Kunden per Newsletter kontinuierlich weiterbilden. Zudem richten wir einen Info-Feed ein, der über unsere App die Kunden informiert, wenn und warum wir Re-allokationen in Ihrem Portfolio vornehmen. Auch unwahrscheinliche Ereignisse und Rücksetzer gehören zum Kapitalmarkt, man muss in diesen Szenarien eng am Kunden bleiben.

Für diese persönliche Kommunikation bedarf es unser Meinung nach aber nicht zwangsläufig eines Vis-à-Vie Meetings, das kann gut designte, digitale Kommunikation genauso leisten. Dieser beschäftigt sich in der Regel alleine schon aus intrinsischem Interesse mit der eigenen Geldanlage. Die Zeit, die für Recherche, Umsetzung und Portfoliopflege aufgebracht wird schreibt man da gerne als Hobby ab.

Um den Mehrwert eines Robo-Advisor aufzuzeigen hilft es sich zunächst einmal einen Überblick über die verschiedenen Alternativen zu beschaffen, aus denen ein Kunde wählen kann:. Klassische Anlageberatung mit Beratungsprotokoll: Hier wird der Kunde beraten und erhält eine klare Anlageempfehlung. Eine Unabhängigkeit kann der Kunde natürlich nur erwarten, wenn er den Berater hierfür ein festes Honorar bezahlt. Für dieses Honorar steht der Berater dann natürlich auch laufend persönlich zur Verfügung, um z.

Hier informiert der Kunde sich selbst und setzt die Entscheidung dann auch selbst um. Der Aufwand und die Kosten hierfür werden gerne unterschätzt. Die mittlerweile seitenlange Diskussion hier im Blog lässt ja bereits erahnen, welche Komplexität sich dahinter verbirgt, sich für eine Portfoliozusammensetzung zu entscheiden und diese dauerhaft zu pflegen.

Dies hat viele Menschen weitaus mehr Geld gekostet, als der Anlageberater gekostet hätte. Für diese Leistungen inklusive aller anfallenden Transaktionskosten nimmt der Robo-Advisor eine kleine Gebühr, die weit unterhalb der eines Anlageberaters liegt.

Wie ihr schon richtig erkannt habt, gibt es auch bei ETFs starke Unterschiede in deren Konstruktion, die es einem noch unerfahrenen ETF Anleger schwer machen, diese Unterschiede zu erkennen und die richtige Auswahl für sich zu treffen. Wir beschäftigen uns sehr intensiv mit der Thematik und sind extrem sorgfältig in der Auswahl der zugrundeliegenden Anlagebausteine.

Wir haben ein Scoring Modell entwickelt, um aus den tausenden ETFs am deutschen Markt laufend diese auszuwählen, die aufgrund verschiedener Parameter für unsere Anlagestrategie und unsere Kunden am geeignetsten sind.

Hierbei betrachten wir u. Am Ende ist immer eine Abwägung der verschiedenen Parameter notwendig, bevor einzelne Bausteine in Portfolios aufgenommen werden. Diese Auswahl überprüfen wir jährlich und sind dankbar für Hinweise von eurer Seite, die unsere Auswahl bereichern. Um euer Beispiel der Wertpaperleihe aufzugreifen: Diese lässt sich i.

Es gibt nur sehr wenige Produkte am Markt, die komplett darauf verzichten. Diese haben dann jedoch entweder deutlich höhere Kosten oder sind illiquide und damit teuer im Handel. Derivate werden bei den durch uns ausgewählten Produkten nicht zum Hebeln des Produktes genutzt, sondern um Liquidität, z. Diese Positionen werden stets kurzfristig wieder aufgelöst, um dann in die entsprechenden physischen Wertpapiere zu investieren.

Fälschlicherweise ist wohl der Eindruck entstanden, dass wir diese Konstruktionen komplett vermeiden statt nur minimieren könnten. Ich hoffe, dass dieses Missverständnis mit meiner Ausführung geklärt werden konnte. So ist sichergestellt, das wir jegliche Entscheidung für oder gegen einen Produktbaustein stets ohne Interessenskonflikt vornehmen können. Ich denke, dass ich mit meiner Antwort auch deine offenen Punkte klären konnte. Die Diskussion zeigt offensichtlich, das dieses Thema eben doch sehr vielschichtig und häufig komplex ist.

Schön ist es jedoch, dass auch durch solche Blogartikel mittlerweile mehr Interesse an dem Thema besteht und nun auch verschiedene Lösung für unterschiedliche Kundengruppen zur Verfügung stehen. Boah eh hab mich mal durch die Kommentare gelesen da glüht einem ja der Kopf.

Dort schreibt er auch das dass mal was für so nen robo wäre. Warum ist das Thema hier nicht diskutiert worden, das wäre ja mal wirklich ein Mehrwert wenn dieses ganze Quellensteuer zeug mal automatisch von wem gemacht wird. Hab im Artikel davon gelesen das die Steuer die man als Quellensteuer verliert 0,x ausmacht das ist vermutlich noch immer der Fall oder?

Pro erfülltem Kriterium verteilt das Rating-System einen Stern wie folgt: Eine Aktie behält einmal erworbene Sterne bis: Das Symbol "Pfeil abwärts" dagegen bedeutet, dass die Schätzwerte in den letzten sieben Wochen signifikant nach unten korrigiert wurden.

Dieser positive Trend hat am Bewertung Das Rating "Bewertung" gibt an, ob ein Titel zu einem relativ hohen oder günstigen Preis gehandelt wird, wobei von seinem Ertragspotenzial ausgegangen wird. Es gibt fünf Ratings, die von stark unterbewertet "Pfeil stark aufwärts" bis zu stark überbewertet "Pfeil stark abwärts" reichen. Mittelfristiger Markttrend Der "Mittelfristige Markttrend" zeigt den gegenwärtigen Trend, der positiv "Pfeil stark aufwärts" oder negativ "Pfeil stark abwärts" sein kann.

Langfristiges Wachstum Es handelt sich — als Prozentsatz ausgedrückt — um die durchschnittliche geschätzte jährliche Steigerungsrate der zukünftigen Erträge des Unternehmens, in der Regel für die nächsten zwei bis drei Jahre. Die durchschnittlichen jährlichen Wachstumsraten gelten für die Gewinne von heute bis Risikoanalyse Risiko Gesamt Risiko Gesamt: Die Kursentwicklung von Aktien ist grundsätzlich mit hohen Risiken behaftet und kann starken Schwankungen unterliegen — bis hin zu einem Totalverlust.

Aufgrund des historischen Verhaltens werden hier die Aktien in verschiedene Risikostufen eingeteilt. Diese Risikostufen verstehen sich ausschliesslich als relativer historischer Vergleichswert zu anderen Aktien. Es gibt drei verschiedene Risikoratings: Beide Risikowerte liegen unterhalb des Referenzwertes.

Mindestens ein Risikowert liegt oberhalb des Referenzwertes, aber keiner der beiden Werte übersteigt den Durchschnitt um mehr als eine Standardabweichung. Mindestens ein Risikowert liegt um mehr als die Standardabweichung über dem Referenzwert. Berücksichtigt werden ausschliesslich Phasen mit sich abwärts bewegenden Märkten während der letzten 52 Wochen.

Je höher der Faktor ist, desto stärker waren bisher die Verluste bei negativen Börsenphasen. Bei dieser rein quantitativen Analyse sind die Gründe für Kursabschläge nicht relevant. Erleidet eine Aktie einen absoluten Kursrückgang, während Ihr Referenzindex steigt, so belastet etwas Unternehmensspezifisches den Aktienkurs, daher der Name.