Eine weitere häufig verwendete Strategie ist die der Constant Portfolio Weights. Dabei werden Gewichte von Aktien und Bonds des Portfolios anhand der Kundenpräferenzen und seines Risikoprofils bei Abschluss festgelegt. Im Zeitablauf wird periodisch geprüft, wie sich das Verhältnis von Aktien zu Bonds verändert hat, um anschließend das ursprüngliche fixierte Ausgangsniveau wiederherzustellen.
Markowitz mit verschiedenen Erweiterungen
Beide Methoden weisen einen geringen Grad an Individualisierung des Kundenportfolios auf. Die am häufigsten verwendete Methode ist die der Modernen Portfolio Theorie (MPT) und ermöglicht ein vollständig individualisiertes Portfolio. Die MPT nach Markowitz wurde 1952 entwickelt und 1990 mit einem Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften ausgezeichnet. In der Wordcloud ist sie zwar am häufigsten genannt, aber bei einer genaueren Analyse tritt zu Tage, dass sie von den meisten Robo Advisors zumindest nicht in ihrer Reinform verwendet wird.
Grundsätzlich gibt es an der MPT eine Reihe valider Kritikpunkte, die die Robo Advisor versuchen mit verschiedenen Erweiterungen der klassischen Theorie zu beheben. Hier handelt es sich um multidimensionale Erweiterungen, da die am Markt beobachtbaren Erweiterungen in verschiedene Richtungen des Modells zielen. Die wichtigste Einflussgröße der MPT sind die Renditeerwartungen, die nur unzuverlässig aus historischen Daten zu schätzen sind.
Daher sind die teilweise gemeinsame Verwendung von CAPM, Fama-French und Gordon Growth Modell zur Ermittlung der Renditeerwartung als Erweiterungsansätze zu beobachten. Auch menschliche Komponenten finden in einer Art hybriden Ansatz Einfluss, indem Analystenmeinungen über das Black-Litterman-Modell in die Renditeerwartungen integriert werden. Die zweitwichtigste Einflussgröße, das Risiko des Anlageuniversums wird in vielen Robo Advisors nicht nur über eine historische Volatilität abgebildet. Stattdessen geschieht dies über eine Kombination verschiedener Volatilitätsmaße inklusive impliziter Volatilitäten oder wird anhand mathematischer Modelle simuliert.
Vielzahl zusätzlicher Nebenbedingungen
Für die Durchführung der Optimierung werden eine Vielzahl an zusätzlichen Nebenbedingungen wie die Begrenzungen der Portfoliogewichte verwendet, um stabile Ergebnisse zu erzielen. Die Optimierungsalgorithmen selber sind komplexer. Vielfach wird zur Optimierung der Value at Risk als Risikomaß verwendet. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass sich die MPT Modelle, die in den Robo Advisors verwendet werden, weit von der ursprünglichen Theorie entfernt haben, auch wenn sie so bezeichnet werden.
Betrachtet man zusätzlich zu den Algorithmen und Anlagestrategien die Höhe der Assets under Management (AuM), so zeigt sich, dass die Kunden stärker den Robo Advisors vertrauen, die individualisierbare und komplexe Strategien verwenden.
