Diese Arbeit untersucht den Einsatz von Robo-Advisor bei der Zusammenstellung und Verwaltung von ETF-Finanzportfolios. Dabei findet keine Unterscheidung zwischen Aktien-, Anlagen oder gemischte ETFs statt, sondern wird vielmehr auf die Anwendung von Algorithmen bei der Zusammenstellung und Optimierung von ETFs fokussiert. Die in der Arbeit aufgeführten Analysen dienen nicht als Anlageempfehlung, und wird auf Basis der durch die Arbeit erreichten Erkenntnisse zukünftige Forschungsbedarfe aufführen.
Einleitend werden Definitionen von ETFs, algorithmenbasierten Anlageberatern und -verwaltern (sogenannte Robo-Advisor) sowie die Funktion von dem ETF Robo-Advisor aufgestellt. Basierend auf dieser Grundlage werden relevante Praxisbeispiele von deutschen ETF Robo-Advisor aufgeführt, sowie die Leistung der ausgewählten Beispiele analysiert. Anschließend wird durch einen Performance-Vergleich zwischen dem Robo-Advisor und traditionelle Anlagestrategien untersucht, inwiefern die unterschiedlichen Strategien sich in Bezug auf Kosteneffizienz und Rendite unterscheiden. Weiterhin wird eine Langzeitbetrachtung aus Basis der Erkenntnisse aus der Arbeit aufgeführt sowie zukünftige Forschungsbedarfe vorgeschlagen. Die Schlussbetrachtung wird die wichtigsten Erkenntnisse aus der Arbeit zusammenfassen.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Zielsetzung
- 2 Wissenschaftliche Grundlagen
- 2.1 ETF Definition
- 2.2 Algorithmen-basierte Anlagenoptimierung - Der Robo-Advisor
- 2.3 ETF-Robo Advisor
- 3 ETF-Roboter in der Praxis
- 3.1 Vermögensanlage durch ETF-Roboter
- 3.2 Praxisbeispiele aus Deutschland
- 4 Performance-Vergleich
- 4.1 Vergleich traditioneller und digitaler Anlagestrategien
- 4.2 Langzeitbetrachtung und zukünftige Forschungsbedarfe
- 5 Schlussbetrachtung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit analysiert den Einsatz von Robo-Advisors bei der Zusammenstellung und Verwaltung von ETF-Portfolios in Deutschland. Der Fokus liegt auf der Anwendung von Algorithmen in diesem Kontext, ohne Unterscheidung zwischen Aktien-, Anleihe- oder gemischten ETFs. Die Analyse dient nicht als Anlageempfehlung, sondern soll zukünftige Forschungsbedarfe aufzeigen.
- Definition und Funktionsweise von ETFs und Robo-Advisors
- Analyse von Praxisbeispielen deutscher ETF-Robo-Advisors
- Performance-Vergleich traditioneller und algorithmus-basierter Anlagestrategien
- Identifikation zukünftiger Forschungsbedarfe im Bereich der algorithmenbasierten ETF-Anlageberatung
- Der Einfluss von Algorithmen auf die Effizienz und Transparenz der ETF-Anlage
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beschreibt den starken Aufschwung des Marktes für Robo-Advisors in Deutschland und den parallel dazu gestiegenen Bedarf an ETFs. Sie hebt die Kosteneffizienz, Transparenz und den niedrigen Aufwand von ETF-Anlagen hervor und betont die zusätzliche Flexibilität, die Robo-Advisors bei der Zusammenstellung individueller ETF-Portfolios bieten. Der Fokus der Arbeit wird auf die algorithmenbasierte Optimierung von ETF-Anlagen gelegt, wobei die Analyse nicht als Anlageempfehlung verstanden werden soll.
2 Wissenschaftliche Grundlagen: Dieses Kapitel liefert Definitionen von ETFs und Robo-Advisors sowie eine Erklärung der algorithmenbasierten Anlagenoptimierung. Es legt die theoretischen Grundlagen für das Verständnis der in der Arbeit behandelten Themen und bildet die Basis für die Analyse der Praxisbeispiele in den folgenden Kapiteln. Die wissenschaftlichen Grundlagen werden verwendet, um den Kontext für die spätere Analyse der Performance und die Identifizierung zukünftiger Forschungsbedarfe zu schaffen.
3 ETF-Roboter in der Praxis: Dieses Kapitel präsentiert Praxisbeispiele aus dem deutschen Markt für ETF-Robo-Advisors. Es analysiert die Funktionsweise und die angebotenen Strategien verschiedener Anbieter. Die detaillierte Beschreibung verschiedener Roboter-Advisor und deren Herangehensweise an die ETF-Zusammenstellung dient als Grundlage für den folgenden Performance-Vergleich. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung von Algorithmen und deren Auswirkungen auf die Anleger.
4 Performance-Vergleich: Hier wird ein Vergleich zwischen traditionellen und digitalen Anlagestrategien im Kontext von ETFs durchgeführt. Die Analyse betrachtet die Performance der in Kapitel 3 vorgestellten Praxisbeispiele und bewertet deren Effizienz und Risiken. Dieser Vergleich dient dazu, die Vor- und Nachteile der algorithmenbasierten Anlageberatung aufzuzeigen und die Ergebnisse der Arbeit zusammenzufassen. Die Langzeitbetrachtung und zukünftige Forschungsbedarfe werden ebenfalls in diesem Kapitel angesprochen.
Schlüsselwörter
Robo-Advisor, ETF, Algorithmen, automatisierte Anlageberatung, Finanzportfolioverwaltung, Performance-Vergleich, Anlagestrategien, Deutschland, kosteneffiziente Anlagen, digitale Vermögensverwaltung.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu: Analyse von Robo-Advisors bei der ETF-Anlage in Deutschland
Was ist der Gegenstand dieser Arbeit?
Diese Arbeit analysiert den Einsatz von Robo-Advisors zur Zusammenstellung und Verwaltung von ETF-Portfolios in Deutschland. Der Fokus liegt auf der algorithmenbasierten Anlagenoptimierung, ohne Unterscheidung zwischen Aktien-, Anleihe- oder gemischten ETFs. Es geht nicht um Anlageempfehlungen, sondern um die Aufdeckung zukünftiger Forschungsbedarfe.
Welche Themen werden behandelt?
Die Arbeit behandelt die Definition und Funktionsweise von ETFs und Robo-Advisors, analysiert Praxisbeispiele deutscher ETF-Robo-Advisors, vergleicht die Performance traditioneller und algorithmusbasierter Anlagestrategien, identifiziert zukünftige Forschungsbedarfe im Bereich der algorithmenbasierten ETF-Anlageberatung und untersucht den Einfluss von Algorithmen auf die Effizienz und Transparenz der ETF-Anlage.
Welche Kapitel umfasst die Arbeit?
Die Arbeit gliedert sich in fünf Kapitel: Einleitung, Wissenschaftliche Grundlagen, ETF-Roboter in der Praxis, Performance-Vergleich und Schlussbetrachtung. Die Einleitung beschreibt den Markt für Robo-Advisors und ETFs in Deutschland. Kapitel 2 erläutert die theoretischen Grundlagen. Kapitel 3 präsentiert Praxisbeispiele deutscher Anbieter. Kapitel 4 vergleicht die Performance verschiedener Strategien. Die Schlussbetrachtung fasst die Ergebnisse zusammen.
Wie wird die Performance verglichen?
Kapitel 4 führt einen Performance-Vergleich zwischen traditionellen und digitalen Anlagestrategien im Kontext von ETFs durch. Die Analyse betrachtet die Performance der in Kapitel 3 vorgestellten Praxisbeispiele und bewertet deren Effizienz und Risiken. Ziel ist es, die Vor- und Nachteile der algorithmenbasierten Anlageberatung aufzuzeigen.
Welche Schlüsselwörter sind relevant?
Die wichtigsten Schlüsselwörter sind Robo-Advisor, ETF, Algorithmen, automatisierte Anlageberatung, Finanzportfolioverwaltung, Performance-Vergleich, Anlagestrategien, Deutschland, kosteneffiziente Anlagen und digitale Vermögensverwaltung.
Ist diese Arbeit eine Anlageempfehlung?
Nein, diese Arbeit dient nicht als Anlageempfehlung. Sie analysiert den Einsatz von Robo-Advisors bei der ETF-Anlage und zeigt zukünftige Forschungsbedarfe auf.
Welche Zielsetzung verfolgt die Arbeit?
Die Arbeit analysiert den Einsatz von Robo-Advisors bei der Zusammenstellung und Verwaltung von ETF-Portfolios in Deutschland, legt den Fokus auf die Anwendung von Algorithmen und zeigt zukünftige Forschungsbedarfe auf.
- Arbeit zitieren
- Gitte Krüll-Ladefoged (Autor:in), 2022, Einsatz von Algorithmen bei ETF-Anlagen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1214904
