Robo Advisor 2.0

Nachdem mein gestriger Beitrag einige Reaktionen, insbesondere bei Twitter, hervorgerufen hat, folgt heute der zweite Teil.

Als Nachtrag hatte ich bereits gestern die Hinweise von @asc_ffm und @comdirect aufgegriffen und erwähnt, dass die Deutsche Bank nicht der erste und auch nicht der einzige Anbieter der Online-Geldanlage ist, was ich weder geschrieben habe noch implizieren wollte. Der Cash.Online Artikel war lediglich der Aufhänger für meinen Beitrag.

Damit sind aber noch nicht alle Missverständnisse ausgeräumt. Heute morgen schrieb mir @comdirect bei Twitter, dass ihr „AnlageAssistent“ nicht in marktenge Einzelwerte investiere. Damit hat comdirect eine Frage aufgeworfen, die ich in dieser Form gar nicht gestellt hatte. Ich wollte auf die Gefahr im Social Trading hinweisen, dass Plattform-Nutzer, deren Meinung als Anlageempfehlung gedeutet werden könnte, diese Macht zu ihrem eigenen Vorteil ausnutzen könnten (man beachte die Konjunktive!). Mit dieser expliziten Distanzierung wirft comdirect natürlich die Frage auf: welche Algorithmen stecken hinter den Anlageempfehlungen? Auch hier unterstelle ich nicht, dass die Empfehlungen der Robo Advisor für den Anbieter optimiert seien. Aber man könnte z.B. auf die Idee kommen, dass der Robo Advisor immer diejenigen Fonds empfiehlt, die die höchste Provision abwerfen (KONJUNKTIV!). Und wenn man zynisch sein wollte, könnte man sagen, das es „Robo Advisor“ schon sehr lange gibt. Der menschliche Algorithmus mancher Anlageberater soll ja häufig provisionsoptimiert gearbeitet haben.

Auf Twitter folgten auch noch weitere, interessante Links, die ich meinen Lesern hier nicht vorenthalten möchte.

Comdirect schickte mir den Link zu fondsprofessionell.de. In diesem Beitrag wird die Performance verschiedener FinTech-Portfolios für den (relativ kurzen) Zeitraum Mai bis November 2015 verglichen. Während die Benchmark aus 50% MSCI World und 50% Barclays GlobalAggregateBonds ein Minus von ca. 0,3% machte, erwirtschaftete comdirect ein Minus von ca. 0,4% und liegt damit auf Platz 2 nach Cashboard, die ein Plus von 1,9% erreichten. Als schlechtester Anbieter in diesem Vergleich schloss Vaamo mit 2,5% Minus ab. Die Zusammensetzung der Fonds läßt sich beim Klicken durch die Grafik herausfinden. Dabei erkennt man, dass die Benchmark nur approximativ passt.

Damit liegen die Robo Advisor *relativ* dicht an der Benchmark, was ein besseres Ergebnis ist, als viele aktiv gemanagte Fonds erreichen. @franke_media hatte mir den Link zu Brokervergleich.de geschickt, die den Vergleich initiiert haben. Hier findet sich zusätzlich eine Übersicht über weitere Details der Robo Advisor, wie Mindestanlage und – ganz wichtig – Gebühren. Aus meiner Sicht ist auch hier der Sieger Cashboard, die eine 10%ige Gewinnbeteiligung fordern. Sollten sich im Verkaufsprospekt nicht weitere, versteckte Gebühren finden, ist das ein faires Gebührenmodell. Comdirect berechnet die Kosten der Order und des ETF (Exchange Traded Fund), was m.E. auch völlig in Ordnung geht. Der teuerste Anbieter (in diesem Vergleich) ist mit rund 1,2%-2% zuzüglich Fondskosten die SutorBank. Damit liegt sie im Rahmen passiv gemangter Fonds – wo wird hier der Kostenvorteil durch die Online-Anlage ohne Personaleinsatz an die Kunden weitergegeben?

Insgesamt stellt sich beim Robo Advising, genau wie beim traditionellen Anlagegeschäft, die Frage, welchen Vorteil der Anleger davon hat. Ich bin weiterhin der Überzeugung, dass es für die Mehrheit der Anleger langfristig am effizientesten ist, direkt in ETFs bzw. Indexfonds zu investieren. Auch die Robo Advisor schlagen die Benchmark nur in Ausnahmefällen.

Sinnvoll kann der Einsatz von Robo Advisors m.E. dann sein, wenn der Anleger bereits ein Wertpapierportfolio besitzt und weitere Papiere zukaufen will. Dann kann – gemäß dem CAPM (Capital Asset Pricing Model) – z.B. der Risikobeitrag des neuen Papiers zum bestehenden Portfolio errechnet werden. Diesen Einsatz sehe ich jedoch vorwiegend bei größeren Privatanlegern (oder institutionellen Investoren, die diese Technik jedoch schon nutzen). Und auch hier sollte man berücksichtigen, dass es trotz genauester Berechnungen bis zur 100. Nachkommastelle keine exakte Wissenschaft ist.

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