Robo-Advisors: quantitative Methoden im Inneren der Roboter

Aktuell sind Robo-Advisor (RA) der digitale Trend in der Vermögensverwaltung. Auch die Aussichten sind vielversprechend. Im Jahr 2020 sollen bis zu 0,8 - 8,1 Billionen US-Dollar durch Robo-Advisor verwaltet werden, welches etwa 1 - 10 Prozent der weltweiten Assets under Management (AUM) entspricht. Der Begriff Robo-Advisor ist im Netz weit verbreitet und hat bereits in vielen Themenbereichen Einzug gefunden. RAs lassen sich als automatisierte Anlageplattformen definieren, welche quantitative Algorithmen bei der Verwaltung von Portfolios einsetzen.

Robo-Advisor befinden sich derzeit in der vierten Generation. Anders als in den Generationen eins und zwei, verwenden die dritte und vierte Generation quantitative Methoden und Algorithmen, um Portfolios vollständig automatisiert zu verwalten. Letztere werden im folgenden Whitepaper näher betrachtet, wobei sich der Unterschied zwischen diesen beiden Generationen lediglich auf den Automatisierungsgrad und den methodischen Fortschritt bezieht.

Trotz der Vielfalt und Menge der verfügbaren Informationen über Robo-Advisor, ist noch wenig über die angewandten Methoden der Portfoliooptimierung und Asset Allocation durch Robo-Advisor bekannt. Bisher wurden weder die eingesetzten Methoden, noch die methodischen Entwicklungen von RAs ausführlich untersucht. Ziel der vorliegenden Untersuchung war es daher, die freizugänglichen Informationen über die Methoden der Asset Allocation und Portfoliooptimierung durch Robo-Advisor zusammenzutragen und zu analysieren. Die Analysen basieren auf einem Datensatz von 219 Systemen, die als RAs betrachtet werden können. Um die AUM-Volumina der angewandten Methoden bestimmen zu können, haben wir diese Erkenntnisse mit den von den jeweiligen Unternehmen angewandten Methoden verknüpft. Zusätzlich haben wir eine Teilmenge von 28 RAs untersucht, um den kompletten Workflow dieser Systeme von der Auswahl des Asset Universums bis hin zur Berichtserstattung skizzieren zu können.

Was ist nun genau im Inneren der RAs versteckt? Die meist verwendeten Methoden der Asset Allocation und Portfoliooptimierung sind neben der „Modern Portfolio Theory“, die „Sample Portfolios“ und „Constant Portfolio Weights“. Doch wie werden diese methodischen Rahmenbedingungen umgesetzt? Welche AUM-Volumina können die jeweiligen Methoden aufweisen und in welche RAs investieren die Anleger? Oder, welche Methode hilft den Anlegern dabei ein individuelles Portfolio zu gestalten und ist dies überhaupt möglich?

Im Whitepaper „Robo-Advisors: quantitative Methoden im Inneren der Roboter” erhalten Sie Antworten auf diese und weitere Fragen. Darüber hinaus stellen wir Ihnen die möglichen zukünftigen methodischen Lösungen und Trends der RA-Branche vor.

Ihre Ansprechpartner

Dr. Thomas Moosbrucker
Partner | Risk Advisory & Financial Risk
tmoosbrucker@deloitte.de

Dr. Mihail Beketov
Senior Manager | Risk Advisory
mbeketov@deloitte.de

Dr. Manuel Wittke
Senior Manager | Risk Advisory
mwittke@deloitte.de