Archiv der Kategorie: Risikomanagement

Kann institutionelles Investment Consulting digitalisiert werden? Beispiele.

Das ist eine ziemlich ketzerische Frage, weil die individuelle Beratung von institutionellen Anlegern, also solchen mit sehr großen Anlagevolumina, als besonders komplex gilt. Ich meine, dass viele Elemente gut digitalisierbar sind. Das versuche ich am Beispiel einer kostenlos nutzbaren US Webseite zu zeigen.

Statt Kannibalisierung: ESG-Robo oder Alternatives-Robo?

Viele deutsche Banken sind noch zurückhaltend mit dem Einsatz von Robo-Advisors (siehe hier). Das scheint daran zu liegen, dass viele Angst vor der Gefährdung ihres Bestandsgeschäftes („Kannibalisierung“) haben. Außerdem sehen sie ihre Margen im Neugeschäft als gefährdet an. Banken verdienen derzeit noch sehr gut am Verkauf von Investmentfonds, für die sie Vertriebsprovisionen erhalten.

Unabhängige Robo-Advisors dagegen bieten überwiegend niedrigmargige Vermögensverwaltungen auf Basis von kostengünstigen Indexfonds (ETFs) an.

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Risikomanagement: Aktiv ist schlechter als passiv (Robo-Advice)

Vermögensverwalter haben einige Argumente gegen Robo-Advisors. Eines der häufig gehörten heißt: In schwierigen Märkten machen aktive Portfoliomanager besseres Risikomanagement als regelbasierte Maschinen. Daher sollten Anleger besser Produkte von aktiven Managern verkaufen. Wenn sie schon einen Robo-Advisor für die Vermögensverwaltung nutzen, sollte die vom Robo-Advisor genutzten Portfolios von Menschen und nicht von Maschinen bzw. Regeln gemanagt werden.

Ich meine, dass passives bzw. regelgebundenes Risikomanagement besser als aktives „diskretionäres“ Risikomanagement sein kann.

Passivkritik: Passiv und ESG sind „gut“!

Passivkritik: Seit Friedrich Merz für den CDU-Vorsitz kandidiert, sind mehrere neue kritische Artikel über Blackrock –  den größten Investmentfondsanbieter weltweit und mit ishares auch einer der Weltmarktführer passiver Geldanlagen – und passive Geldanlagen im Allgemeinen erschienen (z.B. Dennis Kremer: Die neue Macht der Fonds in der Frankfurter Allgemeinen Sonntagszeitung vom 4.11., S. 35). Dabei werden passive Investments auch in Bezug auf ihre „Verantwortung“ kritisiert (siehe Christian Kirchner: Blackrock:  Warum Machtmissbrauch nicht das Problem ist, in Capital, 2.11.2018). Auch viele sogenannte aktive Fondsmanager meinen, dass verantwortungsvolle Geldanlagen nur aktiv erfolgreich umgesetzt werden können.

Bei der Kritik  werden manchmal einige Punkte vergessen oder nicht ausreichend gewürdigt: Weiterlesen

Evidence Based Investment Analysis – New (first?) online trainings available

DVFA, the German association for financial analysis and asset management, has just published two training videos for Evidence Based Investment Analysis (English version and German version, initial DVFA EBIA publication see here; my last EBIA text see here). I am proud that I have been asked to develop and provide the trainings. According to my knowledge, they are quite unique. Here is the summary in English: Weiterlesen

Passive Outperformance von Indizes

Hier sind meine 10 Thesen zu Möglichkeiten der Outperformance von „Märkten“ (Die Thesen  und ihre Begründungen wurden zuerst am 3.8.2018 auf dem  RoboAdvisor Portal veröffentlicht):

  1. „Den Markt“ gibt es nicht: Das Multi-Asset Problem (siehe hier).
  2. Es fehlen gute Multi-Asset Benchmarks aber es gibt gute Selbsttestmöglichkeiten (siehe  www.portfoliocharts.com und www.portfoliovisualizer.com)
  3. „Passiv gibt es nicht“ bzw. das Index-Selektionsproblem (siehe  Indexselektion)
  4. Manche Indizes sind einfach zu schlagen
  5. Outperformance-Illusion von Faktorinvestments und Smart Beta
  6. Viele Studien zeigen, dass traditionelle Indizes auch ohne Faktorwetten einfach zu schlagen sind (siehe z.B. Söhnholz, D. (2012): Renditenorientierte Diversifikation 2.0 und Risiko-Overlays: Prognosefreie systematische Umsetzung, Arbeitspapier Söhnholz Advisors GmbH, 27.6 oder auch hier).
  7. Effiziente Trendfolge und die Outperformance-Illusion aktiver Risikomanager
  8. Größtes Problem ist falsches Anlegerverhalten bzw. falsches Market Timing (siehe z.B. hier).
  9. Empfehlung für Anleger: Einfach-Passiv ist besser als aktiv und ESG schadet nicht (siehe hier)
  10. Empfehlung auch für Robo-Advisors: Einfach-Passiv ist besser als aktiv und ESG schadet nicht (siehe auch hier).

Multi-Asset Benchmarks: Gibts nicht, will keiner. Oder doch?

Bei der Kapitalanlage geht es darum, eine gute Rendite mit einem akzeptablen Risiko zu erreichen. Was „gut“ und „akzeptabel“ ist, wird meist anhand von Benchmarks bzw. Indizes gemessen. Obwohl fast alle Geldanleger „Multi-Asset“ Strategien verfolgen, gibt es keine anerkannten Multi-Asset Benchmarks. Das sollte sich ändern.  Weiterlesen

Anlageberater, Robo Advisors oder Modellportfolios: Wer wird gewinnen?

Meine Idealvorstellung für die Kapitalanlage: Kombination der besten Finanzplaner mit den besten Modellportfolios, den besten Unterstützungstools und den besten Depotbanken. Dabei spielen Depotbanken eine entscheidende Rolle.  Weiterlesen

Aktiv-traditionell-offline ändert sich in passiv-ESG-online Kapitalanlagen

Anlageberatung wird sich künftig erheblich ändern müssen: Die ersten Auswirkungen von MiFID II werden deutlich. Unter anderem werden die Mindestanlagesummen für individuelle Beratungen und Vermögensverwaltungen angehoben. Für kleinere Anlagebeträge gibt es vermehrt standardisierte Online-Angebote (Robo Advisors). Diese arbeiten überwiegend mit relativ günstigen „passiven“ ETFs.

Experten reden ausserdem schon über eine Aktualisierung von MiFID II mit Fokus auf verantwortungsvolle Kapitalanlagen (siehe hier). Bisher werden erst wenige verantwortungsvolle (ESG Environment, Social, Governance) Kapitalanlagen angebotenen (siehe VfU). Die „grüne Welle“ aus dem Lebensmittel- und sonstigen Einzelhandel ist noch nicht auf die Geldanlage übergeschwappt.

Vielleicht kommt aber bald der erste traditionelle Anbieter mit einem überzeugenden günstigen (passiven) ESG-Online Angebot an den Markt. Die Voraussetzungen dafür sind da. Weiterlesen

Big Data und Machine Learning verschlechtern die Anlageperformance und Small Data ist attraktiv

„Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. …. Das Thema ist eng verwandt mit …. „Data-Mining“ (Wikipedia, 19.11.2017). Unter Data-Mining „versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände (insbesondere „Big Data“ bzw. Massendaten) mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen.“ (Wikipedia, 19.11.2017).

Während sich maschinelles Lernen zunächst gut anhört, wird „Data-Mining“ von unabhängigen Finanzexperten schon lange stark kritisiert. Mit meiner Firma Diversifikator verfolge ich bewußt einen möglichst einfachen Ansatz, der ohne (No Data) bzw. mit wenig (Small Data) Daten auskommt (s. auch  Evidenzbasierung und Researchbasierung ).

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