Was macht man eigentlich, wenn ETFs oder Fonds nicht den eigenen Ansprüchen genügen? Dr. Jennifer Rasch hat aus der Frage eine Tugend gemacht. Gemeinsam mit ihrer Kollegin Dr. Caroline Löbhard entwickelte sie einen Algorithmus, der aus einem nachhaltigen Aktienuniversum die Unternehmen rausfiltert, die das bestmögliche Chancen-Risiko-Profil aufweisen. Wie das funktioniert und wie hoch die Rendite bisher war, erklärt Jennifer im Interview.
Inhalt
Dr. Jennifer Rasch im Interview
Das nachhaltige Investieren ist nach wie vor das große Thema. Fondsgesellschaften sind teilweise dazu übergegangen, ihre ETFs grün anzumalen. Aus meinem All-Country-World-Index-ETF wurde beispielsweise letztes Jahr über Nacht ein ESG-ETF gemacht. Dabei wage ich mal zu bezweifeln, dass Meta und Amazon besonders ESG-konforme Positionen sind. Beide gehören zu den Top-10 des ACWI-ETFs.
Die meisten anderen ESG-konformen ETFs verzichten auf die beiden Werte und haben eine ganz andere Zusammensetzung bei den Top-10-Unternehmen. Deswegen kann man sich schon die Frage stellen, wie nachhaltig diese ESG oder SRI-ETFs wirklich sind.
Aktiv gemanagte Ökofonds setzen ganz andere Kriterien an die Nachhaltigkeit, haben aber auf der anderen Seite sehr hohe Gesamtkostenquoten. Was also tun, wenn man von den nachhaltigen Produkten an der Börse nicht überzeugt ist? Diese Frage hat sich auch mein heutiger Gast gestellt.
Goldmarie-Finanzen: Gründerinnen im Fintech-Bereich
Ich habe heute Dr. Jennifer Rasch zu Gast. Sie ist promovierte Informatikerin und machte aus der Not eine Tugend. Gemeinsam mit ihrer Kollegin Dr. Caroline Löbhard, einer promovierten Mathematikerin, entwickelte sie einen Algorithmus, der aus einem nachhaltigen Aktienuniversum die Unternehmen rausfiltert, die das bestmögliche Chancen-Risiko-Profil aufweisen.
Mit Hilfe modernster mathematischer Techniken und künstlicher Intelligenz wird regelbasiert ein Aktienmix erstellt, der wirklich nachhaltig ist und langfristig eine gute Performance bringen soll.
Wie das Ganze funktioniert, warum aus diesem Ansatz ein Start-up gegründet wurde und wie erfolgreich dieser Ansatz ist, darüber spreche ich mit Jennifer in den kommenden 60 Minuten. Herausgekommen ist auch eine etwas andere Episode, die sowohl Theorie als auch die Praxis näher beleuchtet.
Mit den anderen Wikifolio-Tradern Stefan Waldhauser, Christian Jagd und Richard Dobetsberger habe ich ebenfalls ausführliche Interviews geführt.
Shownotes
- Mehr über Goldmarie Finanzen erfahren
- Nachhaltiges Investieren: Alles Greenwashing oder was?
- Mehr zu den Backtests der Software
- Zur Ratingagentur IMUG
- Zum Interview mit Prof. Dr. Stefan Mittnik
- Zum Wikifolio „Nachhaltig und optimiert“*
Finanzrocker-Podcast auf allen Plattformen
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Über Jennifer Rasch
Jennifer hat ein Diplom in Mathematik und in technischer Informatik promoviert.
Nach sechs Jahren als Research Associate beim Fraunhofer Institut gründete sie 2020 mit Dr. Caroline Löbhard das Start-up Goldmarie Finanzen.
Du hast ein Diplom in Mathematik und in technischer Informatik promoviert. Was hat Dich an der Welt der Zahlen und Formeln so gereizt?
Ich mochte Mathe schon immer und liebe logische Denkstrukturen. Das Studium war wahnsinnig hart, aber sehr wertvoll, auch für das alltägliche Leben.
Während dem Studium hab ich mich immer mehr für Anwendungen interessiert. Von Mathematik zur angewandten Mathematik und Programmierung. Bis hin zur ultimativen Anwendung: Das Unternehmertum!
Woher kommt Dein Interesse für die Börse?
Erst seitdem ich eigenes Geld verdiene, habe ich mich mit Finanzen und Altersvorsorge beschäftigt. Bereits ein Jahr später haben wir unser Unternehmen „Gold-Marie“ gegründet.
Das kam so: Ich wollte auf jeden Fall in nachhaltige Unternehmen investieren – die meisten nachhaltigen Anlageprodukte (Fonds und ETFs) waren mir aber zu teuer.
Durch meinen Hintergrund der Mathematik habe ich ein klassisches Optimierungsmodell aufgestellt, um ein risiko-rendite-optimiertes Portfolio zu erstellen. Erstmal nur für mich und meine jetzige Co-Gründerin. Das Interesse aus dem Umfeld war so groß, dass wir Ende 2019 ein Unternehmen gegründet haben.
2020 hast Du mit Deiner Co-Gründerin Dr. Caroline Löbhard das Start-up „Gold-Marie“ gegründet. Was steckt dahinter?
Zumindest ist der Name Gold-Marie in der Finanzbranche einmalig. Wir fanden den Namen aus zwei Gründen passend: 1. Dass es ein weiblicher Name ist und 2. Die Bedeutung des Namens. Die Gold-Marie kommt aus dem Märchen Frau Holle und wird für ihre guten Taten belohnt. Im übertragenen Sinne passt das zu unserem Ansatz des nachhaltigen Investierens.
Euer Produkt ist eine Art Robo-Advisor für nachhaltige Geldanlage. Wie bewertest Du denn generell den Robo-Advisor-Markt?
In Deutschland gibt es ca. 30 Robo-Advisor. Die meisten erstellen eine Mischung aus ETFs und Anleihen, also eine Mischung aus Mischungen sozusagen.
Nur etwa drei deutsche Robo-Advisor stellen eine Mischung aus Einzelaktien her, wie wir das auch machen.
Ein Robo-Advisor aus Einzelaktien ist meines Erachtens viel sinnvoller, denn die Kombination kann besser optimiert werden, es ist transparenter und die eigenen Präferenzen sowie Nachhaltigkeitskriterien können besser umgesetzt werden.
Was hältst generell vom nachhaltigen Trend gerade bei den ETFs? Ist es wirklich so nachhaltig wie versprochen oder einfach nur grün angemalt?
Tatsächlich unterscheiden sich die meisten dieser nachhaltigen ETFs nur minimal von konventionellen Anlagen. Viele investieren trotzdem beispielsweise in fossile Energieträger und investieren zu 70% in die gleichen Aktien wie klassische ETFs. Das ist mir einfach zu wenig.
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Wie siehst Du die teuren Ökofonds? Sind die nachhaltiger als die ETFs oder gibt es auch Fallstricke?
Die sind auf jeden Fall nachhaltiger, aber eben auch recht teuer. Außerdem ist bei der Kombination der Aktien meist noch Luft nach oben.
Leider kann man sich nicht wirklich auf die EU-Kriterien für nachhaltige Investments verlassen. Jetzt wurde ja sogar diskutiert, ob Atomstrom und Gas als nachhaltig zählen soll.
Ich denke man kommt nicht drumherum, sich die einzelnen Unternehmen genau anzusehen und für sich selbst zu definieren, was Nachhaltigkeit bedeutet.
Auf welchen Kriterien basiert denn Euer mathematisches Modell? Welche Rolle spielt die Nachhaltigkeit?
Wir arbeiten mit einer Nachhaltigkeits-Agentur zusammen, die uns Nachhaltigkeitsdaten zu einer großen Anzahl von Unternehmen liefert.
Es gibt bestimmte Ausschlusskriterien, die Unternehmen filtern. Außerdem wird beobachtet, wie die Unternehme auf negative Pressemeldungen und Kontroversen reagieren. Ansonsten werden folgende Aspekte berücksichtigt:
- Treibhausgas-Ausstoß
- Bestimmte ESG-Daten (Environmental Social Governance)
- Schwerpunkte des Unternehmens im Hinblick auf die Nachhaltigkeitsziele der UN -> das ermöglicht uns Schwerpunkte in den Portfolios der Kunden zu setzen
Bei Eurer Formel spielt das Value at Risk-Modell eine tragende Rolle. Magst du das kurz nochmal erläutern.
Wir bieten ja Risiko-Rendite-optimierte Portfolios an. Da stellt sich die Frage: Was bedeutet denn Risiko?
Eine Messgröße für Risiko ist beispielsweise die Volatilität. Je mehr eine Aktie schwankt, desto risikoreicher ist sie. Allerdings werden dabei auch Schwankungen nach oben negativ bewertet, was nicht so optimal ist.
Deswegen ist das Value at Risk-Modell als Risiko-Maß besser geeignet. Hier wird die Wahrscheinlichkeit bestimmt, mit welcher eine Aktie eine bestimmte Verlustschranke nicht überschreitet. Wir sind aber nicht auf dieses Modell festgelegt und testen immer wieder neue Risiko-Maße.
Jetzt habt ihr die gefilterten Unternehmen und das Risiko-Modell was kommt dann?
Dann kommt unser Algorithmus ins Spiel, der eine optimale Kombination der Aktien in Bezug auf Risiko und Rendite errechnet. Mithilfe einer Monte-Carlo-Simulation berechnen wir eine Abschätzung der zukünftigen Renditen des Portfolios.
Vor einigen Jahren habe ich mit Prof. Dr. Stefan Mittnik von der LMU München und Mitgründer von Scalable ein Interview geführt. Unter anderem ging es da auch um das VaR-Modell. Ich sehe es sehr skeptisch, weil einfach viel zu viel gehandelt wird, was zulasten der Rendite geht. Bestes Beispiel war die Corona-Krise, aber auch die Performance vom Robo-Advisor Scalable (VaR 25 %) war im Vergleich am schlechtesten. Warum funktioniert das aus Eurer Sicht?
Die Entwicklung von Scalable während der Corona-Krise ist meiner Meinung nach nicht auf das VaR-Modell zurückzuführen.
Ich gebe dir Recht, dass sie zu viel gehandelt haben. Der Fehler war vermutlich, dass sie mithilfe von Markt-Indikatoren zum falschen Zeitpunkt verkauft und wieder eingekauft haben. Nämlich verkauft, als die Kurse abgesunken sind und wieder eingekauft, als sie am steigen waren.
Die Corona-Krise hat vermutlich gezeigt, dass solche Markt-Indikatoren und Stop-Automationen nicht immer optimal an die Realität angepasst sind und kurzfristige Marktentwicklungen nur bedingt vorausgesagt werden können.
Wir schichten beispielsweise nur ca. viermal im Jahr das Portfolio um.
Aus wie vielen Positionen besteht euer Portfolio?
Aktuell etwa 30 Positionen pro Portfolio. Insgesamt haben wir aber über 6.000 Unternehmen zur Auswahl. Unsere Agentur hat uns angekündigt, dass es zukünftig etwa 10.000 Unternehmen bzw. Aktien geben wird, die unseren Kriterien entsprechen.
Welche Rendite hätte Euer Modell über die vergangenen Jahre gebracht? Ihr habt ja Monte-Carlo-Simulationen durchgeführt. Und wie liegt es im Vergleich zu MSCI World, anderen Ökofonds und Robo Advisors?
Über die letzten Jahre lag die Rendite bei 22% pro Jahr, was teilweise höher ist als vergleichbare Investments.
Warum hat euer Modell während der Corona-Krise eine deutlich schlechtere Performance gehabt als Estably, Solidvest und der Klimafonds? Lag das am VaR-Ansatz?
Das lässt sich im Einzelfall immer schlecht beurteilen. Es gab ja auch viele Fälle, in denen wir besser performt haben als der Durchschnitt.
Wir haben auch mal getestet, ob unser Algorithmus die Rendite bestehender ETFs wie den NASDAQ100 durch eine Anpassung der Aktien-Gewichtung optimieren kann. Und tatsächlich hat unsere Simulation eine Rendite-Steigerung von 7% ergeben.
Jennifer Rasch Wikifolio
2020 habt ihr ein Wikifolio ins Leben gerufen, das auf Eurem Modell beruht. Welche Grundgedanken hattet Ihr damit?
Um einen echten Perfomance-Test zu machen und herauszufinden, ob die Menschen sich für unseren Ansatz interessieren. Nach der Veröffentlichung des Zertifikats und einem Interview auf Wikifolio wurden innerhalb von 10 Tagen 250.000 Euro in unser Zertifikat investiert – mittlerweile sind es sogar 500.000 Euro.
In dem Wikifolio sind ein paar Werte mit über 50 % Wertverlust drin. Lag das am Tech-Crash oder welche Gründe gibt es dafür? Lässt sich so etwas nach dem VaR-Prinzip nicht ausschließen?
Unser Algorithmus stellt ein optimal diversifiziertes Portfolio auf. Dabei wir die Korrelation der Aktien betrachtet, so dass sich deren Schwankungen gegenseitig ausgleichen. Die Diversifikation machen wir also nicht von Hand, sondern die ist ein Ergebnis des Algorithmus.
Es gibt ja auch viele Aktien, die überbewertet sind. Welche Rolle spielt das bei euch?
Keine. Wir betrachten alleine die handverlesenen Kriterien in Bezug auf Nachhaltigkeit, Rendite und Risiko.
Welche Ziele verfolgt Ihr in den kommenden 2-3 Jahren mit Goldmarie-Finanzen?
Wir planen dieses Jahr noch ein Produkt herauszubringen, mit dem wir personalisierte Portfolios anbieten können, die die persönlichen Präferenzen einbeziehen.
Kostenmäßig planen wir bei 1,5% der investierten Summe zu liegen. Das ist weniger als bei den bekannten Ökofonds. Gleichzeitig auch mehr als die meisten ETFs, aber angesichts unseres Services angemessen.
Wie legst Du privat Dein Geld an?
Ich habe einige Sicherheitsbausteine, wie einen nachhaltigen Immobilienfonds, Anleihen-Fonds, den ich von meiner Oma bekommen habe.
Ansonsten diverse Einzelaktien, ein paar Liebhaber-Aktien und eine Auswahl, die ich von unserem Algorithmus habe berechnen lassen.
Zum Abschluss mache ich nochmal das obligatorische Wordshuffle mit dir. Ich nenne Begriffe und du sagst, was dir einfällt.
Frauenfinanzen
Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, vor allem Frauen anzusprechen und ihnen Mut zu machen, zu investieren.
Hauptstadt
Berlin ist meine Heimat. Ich lebe hier und wir haben Goldmarie hier gegründet. Die FinTech Branche ist hier groß und vielfältig. Das macht gerade auf Networking-Events Spaß, weil wir uns gut gegenseitig Tipps geben und uns vernetzen können.
Rockmusik
Ich liebe Rockmusik. Nirvana war früher meine Lieblingsband.
Kapitalismus
Schwierig. Auf der einen Seite hat er für einen hohen Lebensstandard in den westlichen Ländern gesorgt. Die Annahme des konstanten Wachstums ist wohl nicht auf Dauer machbar für die Erde und die Ressourcen.
Ich hoffe dass ich noch eine Richtung erlebe, die ganzheitlicher ausgerichtet ist und nicht nur das Geld, sondern auch die Ressourcen sowie deren gerechte Verteilung berücksichtigt.
Gründung
Gründung ist ein großer Schritt. Es war für mich lange Zeit der Wunsch, mich selbstständig zu machen, also das war keine spontane Entscheidung. Mit Goldmarie gab es die passende Idee, das ganze umzusetzen.
Fridays for Future
Finde ich eine ganz spannende und unterstützenswerte Bewegung. Klima ist eines der ganz großen Themen. Ich kann die Wut der jungen Menschen total verstehen, dass die Machthaber deren Zukunft verspielen.
Mut
Zum Gründen braucht man auf jeden Fall Mut, aber auch zum Investieren. Ich glaube an vielen Stellen in meinem Leben habe ich schon Mut bewiesen.
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16 Antworten
@Fr. Jennifer Rasch (gerne auch Jenni)
ich finde die Moeglichkeit, personalisierte Aktienstrategien risiko/inter-korrelationsbasiert fuer Faule „kaufen“ zu koennen, interessant. Da koennte sich evtl ein Geschaeftsmodell etablieren (unabhaengig vom eth. Investieren). So quasi, „ich nenne dir drei-fuenf Lieblingsaktien und du baust noch ein risiko+korrelationsoptimiertes Portfolio darum herum“?!
Fragen:
1) Meinen Sie, sie haben da etwas erfunden (Aktien Auswahl nach Momentum? und Korrelationsmatrix), um Rendite und Risiko besser zu steuern, als es Vermoegensverwaltungen oder Fonds mit Research-Abteilung koennten? Wenn ja, warum? (platt gesprochen: was koennte Ihre Genialitaet bzw die Rueckstaendigkeit der anderen ausmachen?)
2) Ihr kurzer Backtest-Zeitraum ab 2017 faellt zwangslaeufig in die Hype-Phase fuer ethisches Investieren.
Meinen Sie nicht, dass dies der Haupttreiber fuer eine im Backtest sichtbare Ueberrendite ist, die aber bei Abebben des Hypes wieder ins Gegenteil verschwindet (vgl Argumentation Andreas Beck zum Thema)?
Wenn nein, woher sollte sich eine Ueberrendite fuer ethisches Investieren speisen (vgl generelle Ursache/Gegenseite fuer Kapitalmarktrenditen: „Kaptitalkosten der Unternehmen“)?
LG und viel Erfolg
Joerg
Hallo Joerg,
danke für deinen Kommentar. Zu Frage 1.) Typischerweise gehen Portfoliomanager eher restriktiv mit Informationen über ihre Methodik um. Whitepapers von Roboadvisors offenbaren oft nur schematisch, wie Anlageentscheidungen getroffen werden. Neuere Finanzkennzahlen wie der cVaR sind in der Anwendung zwar angekommen, werden aber nach unserem Kenntnisstand vorrangig für die Bewertung gegebener Portfolios verwendet. Bei Goldmarie Finanzen können diese Finanzkennzahlen schon bei Berechnung der Portfolios mit einbezogen werden und somit das Endergebnis entsprechend beeinflussen. Das resultiert allerdings in deutlich komplexeren Problemen, deren Lösung aktuelle wissenschaftliche Software und Expertise im Bereich der mathematischen Optimierung erfordern.
Zu Frage 2: Für uns ist ethisches und ökologisches Investieren kein Hype, sondern eine Frage der Moral. Dennoch: Studien haben ergeben, dass nachhaltige Unternehmen auf lange Sicht sogar lukrativer sind, unter anderem deswegen, weil sie ein geringeres Ausfallrisiko haben. Wir haben das auch in einem unserer Tests (das Verhältnis von ESG Score zu Rendite in einem klassischen Markowitz Modell) untersucht, der entsprechende Artikel ist auf Refinitiv (oder in der Newshistorie auf unserer Website) zu finden. Das entspricht unserer Überzeugung, dass nachhaltigen Geschäftskonzepten die Zukunft gehört.
Ohje, ob die Welt den nächsten Robo braucht, der falsch angewandte Mathematik anbietet? Wer 1,2 Bücher von Nassim Taleb gelesen hat weiß ganz genau, warum es kompletter Quatsch ist aus der Vergangenheit mathematische Modelle zu entwickeln, die einfach garnichts mit der Zukunft zu tun haben. Das passiert halt, wenn man Leute von der Uni auf die echte Welt loslässt.
Also generell gebe ich Dir Recht, was die Robos angeht. Im Grunde genommen kosten sie viel Geld für eine Dienstleistung, die sich ohne großen Aufwand auch selbst machen lässt – selbst für Leute ohne großes Vorwissen.
Aber bei dem Thema Nachhaltigkeit ist es dann doch etwas anderes. Und genau darauf setzt ja Jennifer mit Goldmarie-Finanzen. Deswegen denke ich schon, dass der Ansatz eine Berechtigung hat.
Inwiefern das erfolgreich ist, lässt sich erst in einigen Jahren beurteilen. Deswegen funktionieren die meisten Robo Advisors auch nicht, weil sie entweder zu teuer sind oder zu wenig Rendite bringen.
Ich fand Jennifers Ansatz auf jeden Fall interessant, um mal darüber zu sprechen. Was dann jede/r aus dem Interview mitnimmt, muss er/sie selbst entscheiden.
Bevor ich etwas aber als kompletten Quatsch ansehe, sollte ich mich erstmal genauer damit befassen. Wenn ich mit so einer Meinung durch die Welt gehen würde, wäre ich einsam in der Ecke irgendwo versauert und mein Podcast hätte keine 2 Hörer. Just my 2 cents…
Ja, bitte nicht falsch verstehen, das ist keine Kritik an deinem Podcast oä, ich fand die Folge durchaus unterhaltsam
Eine ESG-Ansatz, bei dem Einzelaktien einbezogen werden finde ich durchaus auch sehr interessant – für die Leute, die ESG interessiert, natürlich. Da hätte mich noch interessiert, ob man den Anlegern Quellensteuern zurückholen möchte oder nicht, aber gut, dafür ist das Konzept vermutlich auch noch nicht ausgereift genug.
Mich hat nur diese mathematische Optimierung gestört, die eben wirklich Quatsch ist, sicher aber gut verkaufen lässt. Da hast du zu Recht beispielsweise auch Scalable vorgebracht, die auch aus (mehr oder weniger zufälligen Mustern in der Vergangenheit) Modelle ableiten, die Zukunft lässt sich eben nicht vorhersehen, egal wie viel man sich die Vergangenheit ansieht.
Achja, weil es mir gerade einfällt: Apple Podcasts ist vermutlich auch deshalb so verbreitet, weil es eben die #1 Plattform für Podcasts ist/war und Podcast „Reader“ darauf häufig zugreifen. Ich habe kein einziges Apple-Gerät, nutze aber Podcast Addict (eine Android-App) und ich ziehe eigentlich alle Podcasts darüber von Apple Podcasts. Ich schätze mal, dass andere Apps das genauso halten.
Nein, keine Sorge, ich habe es nicht als Kritik am Podcast aufgefasst. Mir ging es nur um die Wortwahl „kompletter Quatsch“. Du hörst den Podcast ja auch schon sehr lange und ich weiß Deine Kommentare zu schätzen. Ich habe deswegen mein Podcast-Beispiel gewählt, weil ich mit meiner vorgefertigten Meinung die Hälfte meiner Gäste gar nicht einladen dürfte. Aber ich bin neugierig und möchte mehr erfahren, um meinen Horizont zu erweitern. Ich sehe bestimmte Aussagen in den Interviews auch kritisch, aber als kompletten Quatsch habe ich diese mathematische Optimierung nicht gesehen.
Und danke für den Apple-Hinweis: Podcast Addict wird in den Statistiken separat aufgeführt. Genau wie Overcast und andere.
Hallo Flurry, zu deinem Kommentar einige Bemerkungen:
1.) Wissenschaftliche Erkenntnisse sind ein essentieller Teil unseres modernen Lebens. Mathematische Optimierung, Statistik und Stochastik stecken in vielen Alltagsanwendungen und ermöglichen Dinge, die ohne solche Verfahren undenkbar wären. Um nur ein paar davon zu nennen: wie berechnen Bus und Bahn ihr Fahrpläne und Routen? Wie findet der Navi im Handy die optimalste Strecke? Mit mathematischer Optimierung. Emails und Textnachrichten brauchen Übermittlungsverfahren und Verschlüssungtechniken – das wäre ohne Mathematik gar nicht möglich. Eine Videokonferenz vom Handy aus? Ein Foto verschicken? Nicht ohne effiziente mathematische Kompressionstechniken. Beim Arzt einen CT Scan machen? Hier braucht man mathematische Bildverarbeitung.
2.) Das Modell von Markowitz ist so erfolgreich, weil es funktioniert! Basierend auf Daten aus der Vergangenheit kann man die Volatilität in der Zukunft kontrollieren (siehe auch die Antwort unten auf den Kommentar von Geduld+Spucke). Natürlich kann der Anspruch nicht sein, feste Aussagen über zukünftige Wertentwicklungen zu machen. Risikofreie Gewinne sind am Aktienmarkt nicht zu holen. Gerade im Bereich der Quantisierung von Unsicherheiten hat die Mathematik in den letzten Jahrzehnten jedoch große Fortschritte gemacht.
3.) Zu dem Vergleich mit Scalable: Es ist schwierig, unterschiedliche Verfahren zu vergleichen. Bei vielen Roboadvisors werden Verfahren verwendet, die den Zeitpunkt berechnen, an dem umgeschichtet werden soll. Solche “stopping time”-Probleme sind aus Sicht der Mathematik sehr schwer behandelbar. Teils kann nicht einmal die Existenz einer Lösung bewiesen werden, und in so einem Fall wird es unmöglich, Aussagen darüber zu treffen, ob ein Algorithmus überhaupt irgendetwas Sinnvolles vorschlägt. In unserem Modell sind die Zeitpunkte für Anpassungen an das Marktgeschehen daher fest gewählt. Wenn hier wissenschaftliche Erfolge erzielt werden, die eine sinnvolle Modellierung der Zeitpunkte als Variablen zulassen, dann werden wir das testen und eventuell in unser Verfahren aufnehmen. Das ist für uns aber Zukunftsmusik. Wenn man also von Misserfolgen eines Verfahrens auf Misserfolge eines sehr anderen Verfahrens (und dann auch noch auf Erfolglosigkeit der Wissenschaft an sich im echten Leben) schließt, dann ist es ein wenig so, als ob man sagt “mein Opa hatte eine Knie-OP und kann trotzdem nicht besser laufen, also sind auch alle Krebstherapien kompletter Quatsch.“
Sehr interessante Folge, wie die meisten von den deiner Podcasts.
Persönlich gefällt mir die Methode mit den Nachhaltigen Kriterien, aber die Konzentration auf Einzelaktien und dann „nur“ 30 Stück wär mir vermutlich zu risikoreich – wobei das ja durch regelmäßiges Rebalancing ausgeglichen werden soll.
Zu Apple Podcast, wer wie ich ein iPhone hat und schon länger Podcasts hört nutzt wohl oft die Podcast App, da dies auf Spotify ja auch noch nicht so lange geht. Hier sehe ich dann auch welche Folgen ich schon gehört habe.
Bekommt der Host bei Spotify eigentlich Einnahmen für plays von Podcast Folgen?
Hi Micha,
freut mich, dass Dir die Folge gefallen hat.
Bei Spotify siehst Du auch, welche Folgen Du schon gehört hast. Leider gibt es keinerlei Einnahmen bei Spotify.
Viele Grüße
Daniel
Hallo Micha, danke für deinen Kommentar. Abgesehen von unseren Nachhaltigkeitskriterien, die wir zur Definition des Aktienuniversums verwenden, liegt unser Fokus auf der Berechnung einer optimalen Zusammenstellung und Gewichtung des Portfolios. In unserem Aktienuniversum sind derzeit etwa 6000 Titel aus vielen verschiedenen Branchen und Ländern enthalten, dahingehenden können wir uns also mit einem Markt ETF messen. Allerdings halten wir eine Gewichtung nach Marktkapitalisierung, wie es bei ETFs oft angewendet wird, nicht für sinnvoll. Unser Algorithmus berechnet eine optimale Gewichtung auf Basis von modernen mathematischen Methoden und künstlicher Intelligenz. Je nach Höhe der Anlage werden kleinere Gewichte dann auf Null gerundet. So entstehen unsere Portfolios, die in der Vergangenheit aus etwa 30 Titeln bestanden. Diese Zahl ist aber jedoch keineswegs vorgeschrieben und kann sich je nach aktueller Marktlage, Risikobereitschaft der Anleger:innen und gegebenem Universum verändern.
Ich persönlich bin kein Freund von ESG. Für mich zählt vielmehr die Rendite. Was ich aber an dem Konzept interessant finde ist die Einzelaktienauswahl anhand von Attributen der eigenen Vorliebe.
Es wäre (ähnlich wie beim Aktienfinder von Thorsten T.) sehr interessant, wenn ein Robo fragen würde auf was man besonders steht. z.B. minimale Vola, nachhaltig, viel Rendite, hohe Dividende, starkes Wachstum o.Ä. und der Robo würde anhand der Attribute Einzelaktien auswählen. Das wäre ein Modell das derzeit so nicht abgebildet wird.
Hallo Daniel,
diese Kriterienauswahl kannst Du ja jetzt schon machen. Die Frage ist, wie du die einzelnen Titel in deinem Portfolio mischst, die deinen Kriterien entsprechen. Typischerweise ja nach Marktkapitalisierung oder gleich gewichtet.
Der Goldmarie Ansatz versucht jedoch, aus einem großen Aktienuniversum einen relativ kompakten Kern von z.B. 30 Titeln herauszudestillieren, der eine möglichst geringe oder sogar negative Korrelation hat. Negative Korrelation bedeutet Aktie A steigt wenn Aktie B fällt und umgekehrt. So soll das Rendite/Risiko optimiert werden Quasi ein Turbobooster auf dem gewählten Aktienuniversum.
Das Problem ist, daß die Selektion auf der Basis von Daten aus der Vergangenheit passiert. Und da stellt sich ebend die Frage, ob das wirklich funktioniert.
Beispiel: Nach Corona (März 2020) hatten alle Firmen mit online Geschäftsmodell (z.B. Netflix) einen strategischen Vorteil gegenüber Firmen mit offline Geschäftsmodell (z.B. TUI). Hier gab es also eine negative Korrelation zwischen diesen beiden Klassen von Firmen.
Die Frage ist, ob diese Korrelation bereits vor März 2020 in den Kursdaten zu finden war. Ich habe das nicht geprüft, aber vor März 2020 schienen Lockdowns in westlichen Industriestaaten doch undenkbar. Ist es also realistisch, daß der Markt solche starken Korrelationen vor März 2020 abgebildet hat? Ich bin skeptisch.
Jetzt stellen wir uns vor, wir hätten im Februar 2020 unser Portfolio von 30 Titeln auf der Basis von historischen Daten optimiert. Dann kommt Corona und die Korrelationen verschieben sich massiv. Dann kann es passieren, daß unser Portfolio plötzlich aus 30 Verlierern der aktuellen Krise besteht.
Da die nächste Krise die Korrelationen wieder in eine ganz andere Richtung verschieben kann, nützt es wenig, jetzt die Korrelationsmatrix zu updaten. Weil man letztlich immer der Zukunft hinterher läuft.
Hätten wir stattdessen z.B. nach Marktkapitalisierung in unser Aktienuniversum investiert, wäre unser Portfolio deutlich stabiler geblieben, weil einfach breiter aufgestellt.
Hallo Geduld+Spucke, danke für deinen Kommentar.
Es stimmt, dass die Zukunft stark vom Zufall geprägt ist und immer wieder Überraschungen bietet. Deswegen ist es wichtig mit historischen Daten richtig umzugehen. Man kann aus ihnen nicht direkt und zwingend auf die Zukunft schließen, d.h. Aussagen wie “Gold war in den letzten Jahren immer gut, deswegen wird es immer gut sein” sind sicherlich mit Vorsicht zu behandeln. Trotzdem ist es nicht generell abwegig die Vergangenheit zu betrachten und daraus gewisse Schlüsse zu ziehen. Der Vermögensverwalter Dr. Peterreins vergleicht in seinem Blog das Würfeln mit der Arbeit eines Handwerkes. Offensichtlich kann man beim Würfeln nicht aus einer Glücksreihe von Sechsern darauf schließen, dass man in Zukunft immer oder meistens Sechser würfeln wird. Hier ist ein Schluß von Vergangenheit auf Zukunft also nicht zulässig. Anders verhält es sich bei einem Handwerker, der in der Vergangenheit gute Arbeit geleistet hat. Die Annahme, dass er auch in Zukunft gute Arbeit leisten wird, ist durchaus berechtigt. Nun stellt sich die Frage: Ist die Geldanlage vergleichbar mit dem Würfeln oder eher mit einem Handwerk? Sicherlich spielt bei der Geldanlage der Zufall eine größere Rolle als die meisten Menschen gerne glauben würden. Dennoch gibt es den Aspekt des Handwerks und zwar vor allem im Bereich des Risikomanagements. Ein gutes Risikomanagement kann keine Outperformances garantieren und auch nicht gänzlich vor Verlusten bewahren. Dennoch ist es im Falle eines unerwarteten Ereignisses (beispielsweise eines plötzlichen Kursabfalls) gut, vorgesorgt zu haben. Dr. Petereins drückt es folgendermaßen aus: ein guter Risikomanager ist der Handwerker des Zufalls.
Sicher haben Korrelationen eine gewisse Dynamik über die Zeit, daher ist es unserer Ansicht nach wichtig, die Berechnungen in regelmäßigen Abständen zu wiederholen und das Portfolio ans Marktgeschehen anzupassen. Dennoch: wenn man sich die Plots in unserem Video anguckt, wo wir Portfolios für verschiedene Risikoprofile berechnet und diese dann an realen (nicht in der Berechnung verwendeten) Daten getestet haben, sieht man deutlich, dass die Verläufe der Portfolios eine unterschiedliche Volatilität haben und zwar genauso wie man sie erwarten würde. Diesen Effekt kann man übrigens auch in unseren Real time Tests auf wikifolio beobachten. Sowohl mein wikifolio “Nachhaltig und Optimiert” als auch (und insbesondere) das wikifolio meiner Kollegin Dr. Caroline Löbhard “Diversifiziert und Nachhaltig” haben im Vergleich zu gängigen Marktindizes eine geringere Volatilität.
Hallo Daniel, ja, der Aspekt der Personalisierbarkeit ist Teil unseres USPs. Allerdings werden wir ausschließlich nachhaltige Anlagen anbieten. Wir sind davon überzeugt, dass nur nachhaltige Geschäftskonzepte langfristig lukrativ sind
Interessant, mal etwas aus dem Bereich Startup zu hören. Inhaltlich bleiben allerdings leider eine Menge Fragen offen.
Zunächst möchte ich mich den klugen Fragen @Jörgs anschließen.
Darüber hinaus möchte ich noch detaillierter nachfassen. Alles, was ich gehört habe, beschreibt die Portfolio Optimierung von Harry Markowitz (moderne Portfoliotheorie) aus dem Jahr 1952. Da wird der erwartete Gewinn und das Risiko modelliert und dann eine Pareto Front dieser beiden Parameter bestimmt.
Bei der Angabe der Backtest Ergebnisse wurden leider nur die Renditen genannt, ohne das zu Grunde liegende Risiko. Daher bleibt unklar, welchen Punkt der Pareto Front wir hier sehen.
Da Markowitz auch gehebelte Portfolios in die Modellierung einbezogen hatte, gibt es bei der Höhe der zu erwarteten Renditen eigentlich kaum Grenzen, wenn man bereit ist ein beliebig hohes Risiko zu tragen. Daher haben die Rendite Ergebnisse allein sehr wenig Aussagekraft, wenn das Risikolevel nicht genannt wird.
Meine zentrale Frage ist, wo geht der „Goldmarie“ Ansatz über Harry Markowitz hinaus? Was ist neu?
Grundsätzlich ist das Problem des Ansatzes von Markowitz, daß man die Modellierungsparameter schätzen muß. Besonderes herausfordernd ist die Schätzung der Korrelationsmatrix zwischen den Portfoliopositionen. Diese Matrix hat ca. n^2/2 verschiedene Einträge. Bei einem Aktienuniversum von 6000 Aktien muß man also ca. 18 Millionen Parameter modellieren.
Üblicherweise wird die Korrelationsmatrix aus Daten der Vergangenheit geschätzt. Das Problem ist, daß sich die Korrelationseigenschaften dieser Matrix gerade in Extremsituationen verändern. D.h. die Korrelationsmatrix in Schönwetterperioden sieht anders aus, als in Extremsituationen. Dummerweise wird in den Extremereignissen ein großer Teil der Rendite gemacht oder verloren. Man kann diese Extremsituationen also nicht gut ignorieren und die falsche Modellierung einfach hinnehmen.
Im Interview wurde ja angedeutet, daß die Gründer eine neue Art des Value at Risk als Risikomaß entwickelt haben. Ist das das neue? Die Frage ist, wie haben sie das gemacht? Im Titel wird KI genannt, was in dem Interview dann nicht mehr zur Sprache gekommen ist.
Nun ist KI ein relativ weit gefaßter Begriff, aber wenn wir z.B. mal von einem typischen Deep Learning Ansatz ausgehen, haben diese Ansätze alle das Problem, daß man viele gelabelte Trainingsdaten braucht, um das neuronale Netz zu trainieren. Typisch wäre eine Million Trainingspunkte oder so. Jeder Punkt muß 18Millionen Einträge der Korrelationsmatrix für das Training zur Verfügung stellen.
Wenn aber die Extremsituationen diejenigen sind, in denen sich die Qualität des Modellierungsansatzes zeigt, hat man immer folgendes Problem. Extremereignisse sind selten. Wären sie nicht selten, wären sie keine Extremereignisse. D.h. es liegen über Extremereignisse ganz wenige statistische Daten vor. D.h. dieses Ereignisse statistisch zu modellieren, sei es mit KI oder einer anderen Methode, ist inhärent schwierig. Weil man keine Daten über ihre statistische Verteilung hat. Wie haben die Gründer dieses Problem überzeugend gelöst? Und wie haben sie ihre Modellierung verifiziert? Beides ist notwendig, aber keineswegs trivial. Daher bin ich hier extrem skeptisch.
Eins muß ich aber anerkennen, top Marketing. Nachhaltiges Investieren von Frauen für Frauen. Ein suggestiver Name (Goldmarie) und Doktortitel sind auch noch am Start. Da sind wirklich alle Häkchen gesetzt.
Hallo Geduld+Spucke, danke für deinen Kommentar. Ich erlaube mir eine Vorbemerkung bevor ich auf deine Fragen eingehe.
Wie ich oben ausgeführt habe, ist die zukünftige Entwicklung stark vom Zufall geprägt und damit der Modellierung klare Grenzen gesetzt. Im Bereich des Portfoliomanagements kann es daher nicht der Anspruch sein, feste Aussagen über zukünftige Wertentwicklungen zu machen. Nicht umsonst ist die Qualität der Beratung für Kund:innen gesetzlich geregelt: Anleger:innen muss klar sein, dass risikofreie Gewinne am Aktienmarkt nicht zu holen sind. Allerdings bietet die moderne Mathematik Methodik zu risikoaverser Optimierung, die im Portfoliomanagement eingesetzt werden kann. Niedrigere Risiken am Aktienmarkt sind ein echter Wertgewinn, da Investor:innen Risiken nur gegen eine “Risikoprämie” in Kauf nehmen.
Man muss wissen, dass das Modell von Markowitz dem mathematischen Stand der 60er Jahre angepasst ist. In der mathematischen Forschung wurden seit Markowitz bessere Maßzahlen für die Risikobewertung entwickelt, die auch Abschätzungen für zukünftige Entwicklungen mit in Betracht ziehen. Die benötigten Zukunftsszenarien werden von uns auf Basis von stochastischen Methoden und künstlicher Intelligenz konstruiert. Verbesserte Modelle für die gemeinsame Zufallsverteilung der Aktien in einem Anlageuniversum und moderne Entscheidungsverfahren für die Auswahl und Parametrisierung eines geeigneten Modells ermöglichen uns eine umfassendere Abschätzung von Anlagerisiken. Im Vergleich zu aktuell in der Praxis verwendeter Methodik modellieren wir bei Goldmarie alle für die Zusammenstellung der Aktienportfolios relevanten Kriterien in einem gemeinsamen Ansatz. Anstelle sukzessiver Anwendung von Filtern (z.B. Ausschluss von Instrumenten, die bestimmte Kriterien nicht erfüllen, oder Auswahl von Instrumenten, die ein Thema bedienen) und klassischer Methoden (z.B. Markowitz-Modelle auf gefilterten Mengen) und der Kombination von Anlageprodukten per Quoten (z.B. Beimischung von 10% eines Themenfonds) werden alle Kriterien kombiniert, so dass eine (in Bezug auf das Modell) global optimale Anlageempfehlung berechnet wird. Der Vorteil dieses Zugangs ist also, dass eine bessere Diversifizierung erreicht wird, in der nicht-finanzielle Risiken (bspw. Nachhaltigkeitsthemen) mit finanziellen Chancen und Risiken ausbalanciert sind.
Bzgl. der Dynamik der Korrelationen verweise ich auf meine Antwort weiter oben.