In dieser Bachelorthesis wird untersucht, inwieweit algorithmen-basierte Robo-Advisor-ETF-Portfolios einen signifikanten Vorteil in Bezug auf Rendite und Risikomanagement gegenüber klassischen, selbstverwalteten ETF-Portfolios aufweisen können. Neben einem theoretischen Überblick über ETFs und Portfoliomanagement im Allgemeinen wird Robo Advisory als Variante zum ETF-Portfoliomanagement vorgestellt. Die empirische Untersuchung basiert auf fünf ein- und zweidimensionalen Performance-Kennzahlen, die die Robo-Advisor-Portfolios und klassischen ETF-Portfolios nach drei Anlagestrategien miteinander vergleicht.
Für die Kennzahlen-Analyse wurden alle deutschen Robo Advisor auf Auswahlkriterien überprüft und in die Untersuchung, die auf historischen 1-, 3- und 5-Jahres-Ergebnissen fußt, miteinbezogen. Im Verlauf stellte sich heraus, dass die Robo-Advisor-Portfolios in der einjährigen Betrachtung zwar durchaus bessere Resultate erzielen konnten, über längere Sicht die klassischen ETF-Portfolios jedoch – insbesondere in der Netto-Rendite – bessere Ergebnisse erreichten. Gleichzeitig wiesen die Robo-Advisor-Portfolios eine bessere Performance in Bezug auf das Risikomanagement auf.
Insgesamt zeigte die Untersuchung, dass Robo Advisor trotz ihrer großen Datenmenge und Automatisierung in der Performance nur bedingt vorteilhaft für Anleger sind und klassische ETF-Portfolios trotz ihrer Einfachheit bessere Resultate erzielen können. Die Ergebnisse sind dennoch u.a. aufgrund nicht ausreichend vorliegenden Daten und hypothetischen Charakters mit Einschränkungen verbunden.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Methodische Vorgehensweise
2. Theoretische Grundlagen von ETFs
2.1 Begriffsbestimmung
2.2 Entwicklung
2.3 Funktionsweise
3. ETF-Portfoliomanagement
3.1 Grundlagen des Portfoliomanagements
3.2 Moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
3.3 Capital Asset Pricing Model nach Sharpe
3.4 Anlagestrategien für ETF-Portfolios
4. Performance-Kennzahlen
4.1 Renditen
4.2 Maximum Drawdown
4.3 Sharpe Ratio
4.4 Treynor Ratio
4.5 Information Ratio
5. Robo Advisory als Portfoliomanagement
5.1 Begriffsbestimmung
5.2 Entwicklung
5.3 Robo Advisor als ETF-Portfoliomanagement
6. Methodik der empirischen Untersuchung
6.1 Zielsetzung
6.2 Beschreibung des Forschungsdesigns
6.3 Datenerhebung
6.4 Datenmessung
7. Performance-Kennzahlen-Analyse
7.1 Portfolio-Struktur und Asset Allocation
7.2 Eindimensionale Performance-Kennzahlen
7.3 Zweidimensionale Performance-Kennzahlen
8. Diskussion
8.1 Interpretation
8.2 Beschränkungen der Forschung
8.3 Weiterführende Forschung
9. Fazit
9.1 Zusammenfassung
9.2 Handlungsempfehlungen
9.3 Kritische Würdigung und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Diese Bachelorthesis untersucht, ob algorithmengesteuerte Robo-Advisor-ETF-Portfolios Privatanlegern einen signifikanten Mehrwert in Bezug auf Rendite und Risikomanagement im Vergleich zu klassischen, selbstverwalteten ETF-Portfolios bieten. Hierbei werden auf Basis historischer Daten über ein, drei und fünf Jahre Leistungs- und Risikokennzahlen sowie die Kostenstrukturen analysiert.
- Vergleich der Performance zwischen automatisierten Robo-Advisor-Portfolios und klassischen ETF-Strategien.
- Analyse der Kostenstrukturen und deren Einfluss auf die Netto-Rendite für Privatanleger.
- Eignungsprüfung verschiedener Performance-Kennzahlen für die Beurteilung automatisierter Portfolios.
- Einfluss der Asset Allocation und Risikobereitschaft auf die Portfolio-Resultate.
Auszug aus dem Buch
1. Einleitung
„By periodically investing in an index fund, for example, the know-nothing investor can actually out-perform most investment professionals. Paradoxically, when "dumb" money acknowledges its limitations, it ceases to be dumb.”
Dieses Zitat des Berkshire Hathaway CEOs Warren Buffet aus dem Jahr 1993, nur wenige Jahre nach der Geburtsstunde der heutigen Exchange Traded Funds (ETF), deutet bereits früh daraufhin, dass auch nicht professionelle (Privat)Anleger mit einer passiven Anlagestrategie Renditen erwirtschaften können, die höher liegen als die vieler professionellen Anleger.
Vor dreißig Jahren sah nicht nur die Finanzwelt bedeutend anders aus, sondern auch die Digitalisierung steckte noch in den Kinderschuhen. Von der Entwicklung neuer, benutzerfreundlicher Betriebssysteme für private Computer wie Windows 95 über die Verbreitung des Internets in den späten 90ern und Anfang der 2000er bis hin zur Veröffentlichung des Chatbots ChatGPT im November 2022 hat die Bedeutung technischer Entwicklungen im Leben vieler Menschen bewusst und unbewusst stetig zugenommen.
Die Finanzbranche bietet aufgrund ihrer enormen Datenmengen (Big Data) besonders gute Voraussetzungen für den Einsatz automatisierter Algorithmen und wirft die Frage auf, wie die Digitalisierung und die ETF-Vermögensverwaltung sinnvoll miteinander verbunden werden können.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die historische Entwicklung von passiven Investments sowie der Digitalisierung im Finanzsektor ein und definiert die zentrale Forschungsfrage sowie das Ziel der Arbeit.
2. Theoretische Grundlagen von ETFs: In diesem Kapitel werden grundlegende Mechanismen von ETFs, deren Entwicklung sowie die Funktionsweise durch den Creation- und Redemption-Prozess erläutert.
3. ETF-Portfoliomanagement: Hier werden zentrale Anlagetheorien wie das Modell von Markowitz und das Capital Asset Pricing Model sowie Strategien zur Asset Allocation dargelegt.
4. Performance-Kennzahlen: Dieses Kapitel stellt die für die Analyse relevanten ein- und zweidimensionalen Kennzahlen wie Rendite, Maximum Drawdown sowie Sharpe, Treynor und Information Ratio vor.
5. Robo Advisory als Portfoliomanagement: Die Definition und Entwicklung von Robo Advisorn als digitale Vermögensverwalter sowie deren Rolle bei der ETF-Portfoliosteuerung werden hier beschrieben.
6. Methodik der empirischen Untersuchung: Dieses Kapitel erläutert das Forschungsdesign, die Auswahlkriterien für die untersuchten Portfolios und das Vorgehen zur Datenmessung.
7. Performance-Kennzahlen-Analyse: Hier werden die Ergebnisse der empirischen Studie präsentiert, inklusive eines Vergleichs von Struktur, Rendite und Risikokennzahlen der untersuchten Portfolios.
8. Diskussion: Die Ergebnisse aus der Untersuchung werden hier interpretiert, kritisch gewürdigt, Einschränkungen der Methodik aufgezeigt und Ausblicke für weitere Forschung gegeben.
9. Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen, gibt Handlungsempfehlungen für Anleger und Anbieter und reflektiert die zukünftige Bedeutung automatisierter Vermögensverwaltung.
Schlüsselwörter
Robo Advisor, ETF, Portfoliomanagement, Rendite, Risikomanagement, Asset Allocation, Performance-Kennzahlen, passive Anlagestrategie, Finanzalgorithmen, Sharpe Ratio, Maximum Drawdown, Digitalisierung, Fintech, Anlagestrategie, Portfolio-Optimierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert die Performance von algorithmengesteuerten Robo-Advisor-Portfolios im direkten Vergleich mit klassischen, selbstverwalteten ETF-Portfolios für Privatanleger.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind ETF-basiertes Portfoliomanagement, die Funktionsweise von Robo Advisorn, moderne Anlagetheorien sowie der Einsatz von Performance-Kennzahlen zur Investitionsanalyse.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Es wird untersucht, ob Robo-Advisor-Portfolios gegenüber klassischen Portfolios einen signifikanten Vorteil bei Rendite und Risikomanagement erzielen können.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird eine empirische, quantitative Analyse durchgeführt, die historische Daten von Robo-Advisor-Portfolios strukturiert mit klassischen ETF-Portfolios anhand definierter Kennzahlen vergleicht.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil umfasst die theoretischen Grundlagen des Portfoliomanagements, die Funktionsweise von Robo Advisorn, die Methodik der Untersuchung sowie die detaillierte Kennzahlen-Analyse.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Robo Advisor, passive Anlagestrategie, Performance-Kennzahlen, Asset Allocation, Rendite und Risikomanagement.
Wie schneiden Robo Advisor in der Kostenbetrachtung ab?
Die Untersuchung zeigt, dass die Gesamtkosten bei Robo Advisorn im Durchschnitt deutlich höher sind als bei klassischen, selbst verwalteten ETF-Portfolios, insbesondere aufgrund zusätzlicher Dienstleistungsgebühren.
Gibt es einen klaren Gewinner in der Performance?
Über kurzfristige Zeiträume zeigen Robo Advisor teilweise Vorteile, langfristig (betrachtet auf 5 Jahre) liefern klassische Portfolios jedoch stabilere Renditen, nach Abzug der Kosten.
Welche Empfehlung gibt der Autor für Privatanleger?
Privatanleger sollten ihre Kostenstruktur kritisch prüfen; für risikoaverse Anleger kann eine Investition in teure Robo-Advisor-Strategien aufgrund der oft geringen Renditen hinter anderen Anlageformen (wie etwa Tagesgeld) zurückstehen.
Welchen Einfluss hat die Marktlage auf die Ergebnisse?
Die Arbeit identifiziert die Zinswende und die Entwicklung des Anleihenmarktes als wesentliche Faktoren, die die geringe Rendite-Performance in den letzten Jahren negativ beeinflusst haben.
- Citation du texte
- Anonym (Auteur), 2023, Digitale Innovation in der Finanzwelt. Die Performance von ETF-Portfolios und KI-gestützten Robo-Advisor-Portfolios in der Vermögensanlage, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1437677
