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Folge 97: Robo-Advisor Scalable: Was lief während des Corona-Crashs schief?
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Unser zweites Corona-Interview. Wir fragen Erik Podzuweit, einen der Gründer des Robo Advisors Scalable: "Wieso ist die Performance in der Corona-Zeit so eingebrochen?"
Los geht's mit einer kurzen Vorstellung.
Dann wollen wir wissen: Wie kam es damals zu der Idee, einen Robo Advisor zu gründen?
Im Gegensatz zur klassischen Kategorisierung konservativ, ausgewogen, chancenorientiert quantifiziert Scalable die Risikoneigung über das "Value at Risk"-Konzept.
Wir bitten Herrn Podzuweit uns dieses Konzept grundsätzlich zu erläutern und fragen dann
- Warum hat Scalable sich für diese Art der Risikomodellierung entschieden?
- Was sind die Vorteile?
- Was sind die Grenzen von Value at Risk (VaR)
Bei der Vorbereitungsrecherche haben wir im Scalable-Blog folgendes gelesen
"Kommen Börsencrashs aus heiterem Himmel? Nicht unbedingt.
So mancher Kurssturz kündigt sich an."
Quelle
Mit anderen Worten: Scalable hat einen Seismographen, der Volatiltätsschwankungen misst. So kann der Robo den Aktienanteil reduzieren, bevor die Kurse crashen. Ist das nicht die sprichwörtliche Glaskugel?
Das Verfahren mag wissenschaftlich fundiert sein. Aber in der Corona-Krise war Scalable das Schlusslicht was die Performance anging. Und auch davor war ein simples Do-It-yourself-Depot mit ein paar ETFs oft renditestärker. Wissenschaft ist gut, aber entscheidend ist auf'm Parkett.
Wir beziehen uns bei diesen Zahlen auf das Echtgeld-Depot von Brokervergleich.
- Was ist da passiert? Was waren die Gründe für diese schlechte Performance?
- Für uns als Außenstehenden sieht das sehr nach prozyklischem Verhalten aus.
- Das System war zu träge.Die Umschichtung kam zu spät. Bei Tiefstständen raus aus der Aktie. Und im Aufschwung hat der Algorithmus die Anleihen nicht schnell genug zurückgetauscht. Stures Buy&Hold-Aussitzen wäre womöglich erfolgreicher gewesen.
- In Bezug auf die Umschichtung: Scalable schichtet recht oft um, ist das nicht sehr teuer für mich als Anleger?
Die Frage aller Fragen
Was hat Scalable daraus gelernt? Was wird in Zukunft beim Riskomanagement anders gemacht?
Links zum Thema
-Was ist Value at Risk? - vom März 2016, aber immer noch aktuell
- Mensch oder Maschine? Robo-Advisor versus klassische Finanzberatung - vom November 2015. Die Details mögen veraltet sein. Zum Fazit stehe ich immer noch.
- Podcast: Robo-Advisors – Der Finanzwesir rockt, Folge 46 - vom Oktober 2017
- Interview mit Professor Dr. Mittnik über Scalable und Value at Risk
- Ist ein Robo Advisor die richtige Wahl für Dich? Die Stärken und Schwächen im Überblick
Medienempfehlung von Erik Podzuweit
Aus dem Internet
- Naval Ravikant: How to get rich (without getting lucky). Hier der Tweet Storm, hier Navals Erläuterungen auf seiner Web-Site. Twitter ist halt nicht so die Langform und Manches muss doch etwas länger ausgeführt werden.
- Corey Hoffstein, Chief Investment Officer von Newfound Research Flirting with Models (Podcast).
- Clfford Asness, Gründer von AQR Capital Management: Twitter, Blog und Podcast.
Bücher
Expected Returns: An Investor's Guide to Harvesting Market Rewards von Antti Ilmanen* | Der Allesverkäufer: Jeff Bezos und das Imperium von Amazon von Brad Stone* | Wall Street Poker von Michael Lewis* |
---|---|---|
* Affiliate-Link, ich bekomme eine kleine Provision, für Sie wird das Buch nicht teurer.
Finanzrocker
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Der Finanzwesir rockt - Der etwas andere Podcast über Geld und finanzielle Bildung
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Los geht's mit einer kurzen Vorstellung.
Dann wollen wir wissen: Wie kam es damals zu der Idee, einen Robo Advisor zu gründen?
Im Gegensatz zur klassischen Kategorisierung konservativ, ausgewogen, chancenorientiert quantifiziert Scalable die Risikoneigung über das "Value at Risk"-Konzept.
Wir bitten Herrn Podzuweit uns dieses Konzept grundsätzlich zu erläutern und fragen dann
- Warum hat Scalable sich für diese Art der Risikomodellierung entschieden?
- Was sind die Vorteile?
- Was sind die Grenzen von Value at Risk (VaR)
Bei der Vorbereitungsrecherche haben wir im Scalable-Blog folgendes gelesen
"Kommen Börsencrashs aus heiterem Himmel? Nicht unbedingt.
So mancher Kurssturz kündigt sich an."
Quelle
Mit anderen Worten: Scalable hat einen Seismographen, der Volatiltätsschwankungen misst. So kann der Robo den Aktienanteil reduzieren, bevor die Kurse crashen. Ist das nicht die sprichwörtliche Glaskugel?
Das Verfahren mag wissenschaftlich fundiert sein. Aber in der Corona-Krise war Scalable das Schlusslicht was die Performance anging. Und auch davor war ein simples Do-It-yourself-Depot mit ein paar ETFs oft renditestärker. Wissenschaft ist gut, aber entscheidend ist auf'm Parkett.
Wir beziehen uns bei diesen Zahlen auf das Echtgeld-Depot von Brokervergleich.
- Was ist da passiert? Was waren die Gründe für diese schlechte Performance?
- Für uns als Außenstehenden sieht das sehr nach prozyklischem Verhalten aus.
- Das System war zu träge.Die Umschichtung kam zu spät. Bei Tiefstständen raus aus der Aktie. Und im Aufschwung hat der Algorithmus die Anleihen nicht schnell genug zurückgetauscht. Stures Buy&Hold-Aussitzen wäre womöglich erfolgreicher gewesen.
- In Bezug auf die Umschichtung: Scalable schichtet recht oft um, ist das nicht sehr teuer für mich als Anleger?
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Was hat Scalable daraus gelernt? Was wird in Zukunft beim Riskomanagement anders gemacht?
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-Was ist Value at Risk? - vom März 2016, aber immer noch aktuell
- Mensch oder Maschine? Robo-Advisor versus klassische Finanzberatung - vom November 2015. Die Details mögen veraltet sein. Zum Fazit stehe ich immer noch.
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- Corey Hoffstein, Chief Investment Officer von Newfound Research Flirting with Models (Podcast).
- Clfford Asness, Gründer von AQR Capital Management: Twitter, Blog und Podcast.
Bücher
Expected Returns: An Investor's Guide to Harvesting Market Rewards von Antti Ilmanen* | Der Allesverkäufer: Jeff Bezos und das Imperium von Amazon von Brad Stone* | Wall Street Poker von Michael Lewis* |
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