Blick in den Maschinenraum Welche Algorithmen die Robo Advisor befeuern

Kevin Lehmann (v.l.n.r.), Manuel Wittke und Mikhail Beketov: „Banken und Asset Manager stehen heute einer neuen Generation von Kunden gegenüber, die völlig andere Erwartungen und Ansprüche an das Anlagegeschäft hat.“

Kevin Lehmann (v.l.n.r.), Manuel Wittke und Mikhail Beketov: „Banken und Asset Manager stehen heute einer neuen Generation von Kunden gegenüber, die völlig andere Erwartungen und Ansprüche an das Anlagegeschäft hat.“

Robo Advisor sind voll automatisierte Asset-Management-Lösungen, die Algorithmen zur Umsetzung ihrer Anlagestrategie einsetzen und auf diesem Wege dabei sind, eine ganze Branche zu verändern. Ihr Erfolg beruht auf dem Versprechen, kostengünstig und individuell auf den Kunden zugeschnittene Portfolios mit vollständig automatisiertem Risikomanagement zur Verfügung zu stellen – und dies bei durchgehender Verfügbarkeit und geringeren Kosten als in der klassischen Anlageberatung. Der Markt für Robo Advisor wächst kontinuierlich, jedoch unterscheiden sich die angebotenen Produkte in den verwendeten Algorithmen und Anlagestrategien.

Bestes Verhältnis von Kosten und Nutzen

Banken und Asset Manager stehen heute einer neuen Generation von Kunden gegenüber, die völlig andere Erwartungen und Ansprüche an das Anlagegeschäft hat. Diese neue Generation von Kunden ist geprägt durch Technologieunternehmen wie Apple, Google oder Facebook und verwendet Vergleichsportale, um das beste Verhältnis von Kosten und Nutzen zu finden. Die Anwendung von Algorithmen zur vollständigen Automatisierung des Asset Managements bildet für sie eine Brücke zwischen technologischen Serviceangebot und niedrigen Managementgebühren.

Die Reduzierung der Kosten – von den üblichen 2 bis 3 Prozent pro Jahr beim klassischen Asset Management auf nur 0,02 bis 1 Prozent pro Jahr bei geringerem Mindestanlagevermögen – ist eines der stärksten Argumente für den verstärkten Einsatz von Robo Advisors. Weitere Faktoren sind die erhöhte Transparenz der ausgeführten Handlungen, einfache Vergleichbarkeit, ständige Verfügbarkeit über digitale Kanäle wie beispielsweise eine App und eine von Emotionen unabhängige Investment-Bewertung.

8 Billionen US-Dollar AuM bis 2020

Prognosen sagen voraus, dass das Volumen der verwalteten Vermögenswerte durch Robo Advisor im Jahre 2020 auf bis zu 8 Billionen US-Dollar ansteigen wird. Im deutschen Markt sind rund 40 Prozent der Anbieter von Robo Advisors Fintechs, die eigenentwickelte Lösungen anbieten. Jedoch treten auch deutsche Banken als Teil ihrer Digitalisierungsstrategie in den Markt für Robo Advisor ein. Teilweise kooperieren die Banken dazu mit Fintechs und erwerben sogenannte White Label Solutions, die in der Regel nur ein Standardangebot an Methoden und Funktionalitäten umfassen.

Grundsätzlich stellt sich in dem Zusammenhang die Frage, welche Lösung zu dem eigenen Unternehmen und seinen Kunden passt. Die Entwicklung eines Robo Advisors im eigenen Haus bietet die Möglichkeit,  sich unabhängig, individuell und innovativ im Markt zu positionieren. Denn am Ende sind es die verwendeten Algorithmen und Anlagestrategien des Robo Advisors, die zum Kunden passen müssen und für den Unterschied zwischen guter und schlechter Performance verantwortlich sein werden.

Die zum Asset Management eingesetzten Algorithmen und Strategien sind das Herz des Robo Advisors und werden deshalb von den Anbietern auch nur teilweise offengelegt. In einer von Deloitte durchgeführten Marktanalyse hat sich gezeigt, dass nur etwa jeder zweite bis dritte Anbieter Angaben zu der von Ihm verwendeten Strategie macht. Wirklich ausführliche Angaben sind hingegen noch viel seltener zu finden. Analysiert wurden dabei weit mehr als 100 verschiedene internationale Anbieter. Die folgenden Analysen basieren nur auf Informationen, die von den Anbietern offengelegt werden.

Die abgebildete Wordcloud visualisiert, wie häufig die jeweiligen Methoden innerhalb der von Deloitte durchgeführten Analyse vorgekommen sind. Dabei gilt: Je größer, desto häufiger. Deloitte

Eine weit verbreitete Strategie ist das Mapping der Kundenpräferenzen auf Musterportfolios. Dazu wird eine Auswahl an vordefinierten Portfolios mit unterschiedlich hohem Risikoniveau gebildet. Der Kunde kann je nach Vorlieben und Risikoprofil aus einem entsprechenden Angebot wählen oder wird einem Portfolio zugeordnet.