Schlagwort-Archive: Prognosefrei

Big Data und Machine Learning verschlechtern die Anlageperformance

„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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Logische und verantwortungsvolle statt „pseudo-optimierte“ Geldanlagen

Ich nutze eine regelbasiert-optimierungsfrei Investmentphilosophie, die man als logisch statt „pseudo-optimiert“ bezeichnen kann. Auch verantwortungsvolle (ESG) Anlagen kann man so umsetzen. Hier zeige ich, wie sich meine Anlagephilosophie entwickelt hat und wie ich sie auf verantwortungsvolle Investments anwende. Weiterlesen

Erstes konsequent verantwortungsvolles ESG-Portfolio aus Immobilienaktien

Immobilieninvestments gelten als sehr attraktiv, Immobilienaktien bisher nicht: Das weltweite Bevölkerungswachstum, zunehmende Anforderungen an die Wohn-, Arbeits- und Freizeitqualität, ein hoher Erneuerungsbedarf für bestehende Immobilien durch technologischen Wandel und aus Klimaschutzgründen und vor allem niedrige Kreditzinsen sprechen weiterhin für Immobilienanlagen. Hinzu kommen Engpässe bei den Flächen, die bebaut werden dürfen. Weiterlesen

Neues ESG-Portfolio aus weltweiten Kern-Infrastrukturaktien ist attraktiv

Infrastrukturanlagen gelten besonders bei institutionellen Investoren seit einigen Jahren als sehr attraktiv (siehe www.prof-soehnholz.com/infrastruktur-aktien-zugang-anlageklasse-diversifikation/). Das weltweite Bevölkerungswachstum, ein hoher Erneuerungsbedarf für bestehende Infrastruktur und hohe Staatsschulden erfordern hohe private Investments und versprechen attraktive Anlagechancen. Weiterlesen

Neues passives Deutsche Aktien ESG Portfolio: Fokus auf gute Unternehmensführung

„Verantwortliche (ESG)-Portfolios brauchen keine Outperformance“ hieß mein letzter Beitrag. Denn wenn man mit ESG-Anlagen[1] eine vergleichbare Performance wie mit traditionellen Investments erreichen kann, sollte man konsequent nach ESG Kriterien anlegen. Von einigen Marktteilnehmern wird aber bezweifelt, dass vergleichbare Anlageergebnisse möglich sind. Weiterlesen

Robos sind nicht besser oder schlechter als menschliche Berater

Die Frage, ob Robos besser oder schlechter sind als menschliche Berater ist ein Thema, welches auch Aufsichtsbehörden interessiert. Die langweilige Antwort lautet wahrscheinlich, es kommt auf den Robo und den menschlichen Berater bzw. die Beraterin an. Mein Fazit: Gemeinsam können beide besser werden. Hier einige Überlegungen dazu: Weiterlesen

Hohe Anforderungen an gute Robo-Advisor-Portfolios

Banken, Vermögensverwalter, Vermittler, Asset Manager und Versicherungen müssen sich mit Robo-Advisors beschäftigen. Einerseits sind sie Konkurrenz, andererseits bieten sie auch Chancen, wenn man selbst zum Anbieter wird. Neben der Technik und dem Design bzw. der User Experience sollte man sich auch fragen, wie das perfekte Anlageportfolio für einen Robo-Advisor aussehen sollte. Weiterlesen

Konzeptionell-regelbasierte Small-Data Portfolios statt Evidence-Based Investing

In meinem letzten Beitrag habe ich Evidence-Based Investive (EBI) beschrieben. Anhänger von EBI nutzen keine Prognosen aber lieben historische Datenanalysen. Je länger die analysierte Zeitperiode, umso besser. Daher bezeichne ich EBI-Strategien ebenso wie prognosebasierte quantitative Strategien als Big Data Ansätze.

John Rekenthaler von Morningstar schreibt in seinem Rekenthaler Report vom 23.11.2016 dazu: „Investor turn towards evidence“: Weiterlesen

„Evidence-Based Investing“ – Interessant für alle Passiv- und Robo-Advisor Fans

Am 15. November wurde in New York die meines Wissens erste Konferenz mit dem Titel Evidence-Based Investing durchgeführt (https://www.imn.org/investment-management/conference/Evidence-Based-Investing/). Mehrere meiner Lieblings-Blogger bzw. Autoren haben als Sprecher ihren Teil dazu beigetragen, vor allem Barry Ritholtz und einige seiner Kollegen aber auch Charles Ellis, Larry Swedroe, Mebane Faber, John Rekenthaler und Wesley Gray. Weiterlesen

Was ein Robo-Advisor aus aktuellem Research lernen kann

Anbieter von Geldanlagen sollten im Idealfall aktuelles Research verfolgen und daraus lernen. Das gilt auch für Robo-Advisors, die nur eine spezielle Form von Geldanlage-Anbietern sind. Up-to-date zu bleiben ist bei der Vielzahl von Research-Ergebnissen, die ständig veröffentlicht werden, allerdings schwierig. Weiterlesen