Die erste harte Bewährungsprobe

Der Kern des Versprechens vieler Robo-Advisor sind „smarte Algorithmen“, die besser auf Markveränderungen reagieren und insbesondere in Krisen die Verluste geringer halten. Nach 10 Jahren mit Börsenrekorden in Serie bietet der Corona-Crash eine gute Gelegenheit, dieses Versprechen zu überprüfen.

Das Ende des längsten Bullenmarkts der Geschichte kam plötzlich und schnell. Die Intensität und Geschwindigkeit Ende Februar 2020 gilt als historisch, entsprechend hoch sind die Verluste für Anleger. Eine prädestinierte Situation für Algorithmen, ihre Stärken auszuspielen. Doch der Blick auf die Performance der meisten Robo-Advisor zeigt ein eher ernüchterndes Bild. Konnte der Crash schlicht von Algorithmen ebenfalls nicht antizipiert werden?

Dass Anzeichen eines Crashs vorhanden und erkennbar waren, haben wir bei Minveo früh gesehen: Das Risikomanagement unseres Robo-Advisors konnte die Verluste im Corona-Crash über alle Strategien hinweg durchschnittlich unter 3,5 % halten und musste damit deutlich geringere Verluste in den Kundendepots ausweisen als das Gros anderer Robo-Advisor. Bereits am 27.01.2020 hat der Minveo-Algorithmus Positionen einzelner Länder wie u.a. China, Thailand sowie breite asiatische Indizes verkauft. Mit Einsetzen des Corona-Crashs Ende Februar wurden alle verbleibenden Aktienpositionen verkauft, sodass am 27.02.2020 die Aktienquote in allen Kundendepots bei 0 % lag.

Das primäre Ziel des Risikomanagements von Minveo ist eine stabile, risikoadjustierte Rendite. Das Besondere: Eine quantitative Metrik mit einer dynamischen Heuristik bewertet anhand von bis zu 23 Variablen jeden investierten Markt einzeln und täglich neu. Der Algorithmus berücksichtigt so die individuellen Eigenheiten von über 33 Märkten und analysiert dazu Millionen an Datenpunkten. Zudem optimiert das System kontinuierlich seine dynamische Heuristik, statt nach vordefinierten, stets identischen Regeln zu entscheiden. Eine Aufgabe, die kein menschliches Team im Umfang und Geschwindigkeit leisten kann. Damit unterscheidet sich der Ansatz wesentlich von den Ansätzen der übrigen Robo-Advisor, die Risiken oft anhand einiger weniger, starrer Variablen wie dem Value at Risk (VaR) und auf Gesamtportfolioebene betrachten.

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