Computerfonds auf dem Vormarsch: So mehren Sie Ihr Kapital!

von A. Hohenadl und S. Parplies, Euro am Sonntag

Eigentlich war es nur ein Spiel und doch einer der Wendepunkte der Menschheits­geschichte: Im Februar 1996 verlor Schachweltmeister Garri Kasparow gegen Deep Blue, einen vom Techkonzern IBM programmierten Computer. Der schlaueste Mensch musste sich einer Maschine beugen!

Heute ist klar: Der Homo sapiens hat den Wettlauf gegen die künstliche Intelligenz verloren - und ist trotzdem der große Gewinner des technologischen Fortschritts. In der Medizin beispielsweise unterstützen Computer den Menschen bei der Bekämpfung von Krankheiten. Die Voraussage von Unwettern wird dank Big Data, der systematischen Auswertung großer Datenmengen, immer präziser und rettet Leben.

Die Revolution hat auch die Finanzwelt erfasst, bietet Anlegern faszinierende Chancen, könnte aber auch den nächsten großen Crash auslösen. Legendär ist die New Yorker Investmentgesellschaft Renaissance Technologies, die ihre Portfolios anhand mathematischer Modelle ausrichtet. Der Flaggschifffonds von Renaissance, der Medallion, hat seit 1998 im Schnitt 40 Prozent pro Jahr an Wert gewonnen. Die Formeln sind streng geheim, der Fonds nur für einen exklusiven Kundenkreis offen. Das Prinzip der quantitativen Investmentstrategien aber ist bekannt: Die Fondsmanager suchen im Datenwust der Finanzwelt nach Mustern.

Alles kann wichtig sein - makroökonomische Daten, Bewertungskennziffern, Kursausschläge, sogar das Wetter. Der Computer wird nicht immer die richtige Entscheidung treffen - wichtig ist, dass er bei vielen Tausend Transaktionen auf eine ausreichend hohe Trefferquote kommt.

Für einen überzeugten Quant sind die Lehren der Altmeister wertlos: Benjamin Graham hatte im 20. Jahrhundert gelehrt, wie ein Anleger durch akribische Bilanzanalyse unterbewertete Aktien aufspürt - Papiere, deren wahrer Wert von der Masse der Anleger übersehen wird. Ein Anleger kauft diese Aktien und wartet geduldig, bis das Potenzial auch von anderen erkannt wird und in der Folge die Kurse steigen.

Schnell und frei von Emotionen

Die Finanzwelt aber hat sich verändert: Anders als zu Zeiten von Graham ist es heute nahezu unmöglich, einen Wissensvorsprung zu erzielen. Professionelle Investoren können über Datendienste wie Bloomberg alle wichtigen Daten selbst zu exotischen Firmen auswerten. Kursrelevante Nachrichten sind dank des Internets sofort auf der ganzen Welt verfügbar und damit schnell im Kurs verarbeitet.

Einige Quant-Fonds setzen auf Sekunden: Während ein Mensch einige Minuten, vielleicht Stunden braucht, um die neuen Geschäftszahlen eines Unternehmens zu analysieren, kann ein Computer schnell auf Schlüsselbegriffe oder bestimmte Kennziffern im Geschäftsbericht reagieren - und damit vor der Masse der Anleger eine Aktie kaufen oder abstoßen.

Der vermutlich wichtigste Vorsprung der Quants ist die größte Schwäche seines Rivalen: Wenn es um Geld geht, wird der Mensch von Emotionen getrieben und trifft darum immer wieder falsche Entscheidungen. Ein Rechenmodell folgt dagegen präzise und emotionslos einem Algorithmus.

Selbst einfache mathematische Modelle können einem Anleger helfen, sein Depot strategisch auszurichten: Die Kennziffer Beta beispielsweise misst, wie stark eine Aktie die Schwankungen des Gesamtmarkts mitmacht. Je niedriger die Kennzahl, desto geringer das ­Risiko. Wer auf viele Aktien mit einem niedrigen Beta setzt, dürfte den nächsten Crash vergleichsweise glimpflich überstehen. Eines der faszinierendsten Phänomene ist das Momentum: Aktien, die über die vergangenen sechs bis zwölf Monate besonders stark gestiegen sind, gehören auffallend oft auch in den Folgemonaten zu den Topwerten.

Die wachsende Popularität mathematischer Strategien ist zugleich aber die größte Gefahr: Je mehr Geld in die entsprechenden Produkte fließt, desto größer wird das Risiko einer Übertreibung. Im Vorfeld der großen Finanzkrise 2008/2009 wurden etliche Fonds von Quant-Crashs erschüttert - zu viele Anleger hatten mit hohem Risiko auf dieselben Mechanismen gesetzt. Finanzprofis wissen um diese Gefahren: Zahlreiche Quant-Fonds passen ihre Algorithmen regelmäßig an, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Andere kombinieren die Logik des Computers mit menschlichem Verstand.

Eine solche Kombination ist auch bei den traditionellen Fondsgesellschaften gang und gäbe. Kaum ein Fondsmanager verzichtet heutzutage auf Computer­unterstützung, wenn es darum geht, attraktive Aktien, Anleihen oder andere Wertpapiere ausfindig zu machen. Bei den meisten Portfolios geschieht das im Rahmen der Vorselektion. Wenn ein Aktienfonds zum Beispiel eine weltweite Anlagestrategie verfolgt, ist es selbst für personell gut aufgestellte Vermögensverwalter kaum möglich, das komplette Universum der Wertpapiere zu überblicken. Also übernimmt Kollege Computer den ersten Schritt.

Die Fondsmanager geben ihm Auswahlkriterien vor - etwa fundamentale Kennzahlen -, anhand derer er die Vielzahl an Aktien filtert. Je nachdem wie streng die Kriterien sind, spuckt die Maschine dann eine Liste mit vielleicht 100 oder 150 Titeln aus. Die bildet dann die Grundlage, auf der die Fondsmanager ihre Investmententscheidungen treffen und ihr endgültiges Portfolio zusammenstellen. Dabei fließen dann auch Entscheidungen ein, die jenseits der Wahrnehmung eines Computerprogramms liegen. Zum Beispiel, wie die aktuelle Stimmung am Markt ist oder ob sich eine Krise anbahnt. Dementsprechend gewichten die Fondsmanager etwa den Anteil an defensiven Werten zu eher riskanten Titeln im Portfolio.

Quant-Strategien mit ETFs

Diese Arbeit kostet Geld und führt häufig genug nicht zum gewünschten Anlageergebnis. Kein Wunder, dass die Anbieter von günstigen Indexfonds ihre Chance erkannt haben und mit "smarten" Produkten um die Anleger werben. Die Grundidee dieser ETFs: Gewichtet man Wertpapiere nach anderen Kriterien als im klassischen Index, lässt sich auf Dauer eine höhere Rendite, eine schwankungsärmere Wertentwicklung oder sogar beides erzielen. Die Auswahl erfolgt dabei quantitativ - anhand von Filtern, mit denen der Computer ein Universum von Wertpapieren nach sogenannten Faktoren screent.

So kann heute jeder Privatanleger mithilfe von ETFs einfache Quant-Strategien umsetzen - sei es ein Investment in besonders schwankungsarme Aktien oder in Titel von wachstumsstarken ­Unternehmen (siehe Investor-Info). Der nächste Schritt ist eine komplette Vermögensverwaltung auf Basis einfacher Algorithmen: Ein Kunde macht Angaben zu seiner Risikobereitschaft, zum beabsichtigten Anlagezeitraum und so weiter, und der Robo-Advisor stellt ihm ein passendes Portfolio - meist aus kostengünstigen ETFs - zusammen, das regelmäßig an die Risikovorgaben angepasst wird.

Auch viele traditionelle Fondsgesellschaften haben freilich Abteilungen, in denen die automatisierte Geldanlage weit vorangeschritten ist. Ein Beispiel ist Invesco. Seit rund 35 Jahren beschäftigt sich der Vermögensverwalter mit Quant-Strategien. Viele der Spezialisten in diesem Bereich sitzen in Frankfurt.

So auch Thorsten Paarmann, Michal Fraikin und Manuela von Ditfurth. Das Trio lenkt den Invesco Europa Core Aktienfonds, der €uro-FondsNote 1 trägt (siehe Investor-Info). Bei dem Portfolio bestimmt ein quantitatives System, welche Titel aufgenommen werden. Mithilfe der Filter Ertrag, Risiko, Liquidität und Diversifikation durchkämmt der Computer rund 1000 europäische Aktien und sucht jene 100 mit dem besten Risiko-Ertrags-Verhältnis heraus. Die Vorschläge des Systems werden dabei zu 99 Prozent übernommen. Ausnahmen sind Sondersituationen bei Unternehmen, deren Auswirkungen auf den Aktienkurs völlig unklar sind. Dann wird die Aktie aus der Liste gestrichen.

Nächster Schritt: lernende Systeme

Noch einen Schritt weiter geht die Fondsgesellschaft Acatis. Deren Gründer Hendrik Leber setzt seit einigen Jahren auf künstliche Intelligenz (KI) beim Portfoliomanagement. Zunächst als zusätzliches Hilfsmittel bei der Auswahl von Wertpapieren. Mittlerweile werden aber auch einige Fonds rein von Computerprogrammen gelenkt. Der große Unterschied zu Software, die quantitativ Datenbanken auswertet, ist, dass KI- Programme selbstständig dazulernen und eigenständig Muster in Unternehmensbilanzen und anderen Zahlen erkennen können.

Das alles ist noch in einem frühen Stadium. "Wir machen derzeit viele Lern­erfahrungen", sagt Leber. Das betreffe insbesondere die zur Verfügung stehenden Daten. "Wir überprüfen gerade, in welchen Ländern und Branchen die Daten wie gut gepflegt sind." Zudem könne er für seine Systeme durchaus noch mehr "Futter" gebrauchen. "Ein paar Millionen Datensätze stehen uns zur Verfügung, aber wir bräuchten Milliarden, um wirklich von einer Big-Data- Analyse sprechen zu können."

Entmutigen lassen will sich Leber von den derzeitigen Schwierigkeiten aber keineswegs. Denn er ist überzeugt, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Vermögensverwaltung in einigen Jahren selbstverständlich sein wird. "Beim Autofahren ist es mittlerweile ja auch keine Frage mehr, dass man das Navigationsgerät eingeschaltet hat."

Investor-Info

Computergesteuerte Fonds
Aktienauswahl mit System

In der Tabelle unten findet sich eine Auswahl empfehlenswerter Fonds, bei denen die Aktienselektion hauptsächlich durch quantitative Analyse erfolgt. Beim First Private Euro ­Dividenden Staufer (FondsNote 2) fahndet Fondsmanager Sebastian Müller nach dividendenstarken Aktien der Eurozone. Er analysiert jeden Titel mit einer Kombination aus diversen Bewertungs- und Dividendenfiltern. Der quantitativ gemanagte Invesco Europa Core Aktienfonds (FondsNote 1) empfiehlt sich als Basisanlage für Anleger, die risiko­reduziert in europäische Aktien investieren wollen. Mit 1,10 Prozent sind die jährlichen Kosten angenehm niedrig. Der Oddo BHF Algo Global investiert weltweit in Aktien, die ein Computerprogramm nach den Kriterien Bewertung, Momentum, Risiko, Wachstum und Gewinnrevision (Veränderung der Gewinn­erwartung der Analysten) ge­filtert hat.

Name ISIN Rendite ¹)
First Pr. Euro Divid. DE0009779611 70,4 %
Invesco Eur. Core DE0008470337 67,6 %
Oddo BHF Algo Gl. DE0009772988 77,4 %

1) Wertentwicklung 5 Jahre; Quelle: fondsweb

Faktor-ETFs
Günstige Quant-Investments

Viele kostengünstige Indexfonds (ETFs) nutzen ebenfalls quantitative Modelle, um Aktien nach bestimmten Kriterien oder Faktoren auszuwählen. So versammelt der Deka Stoxx Europe Strong Growth 20 (FondsNote 1) die 20 "reinsten" Wachstumsunternehmen Europas in seinem Portfolio. Sie werden durch die Analyse von sechs fundamentalen Kennzahlen ermittelt. Der iShares Edge MSCI World Minimum Volatility (FondsNote 2) bietet ein Investment in rund 330 Titel aus dem Welt­aktienindex, die die niedrigsten absoluten Wertschwankungen aufweisen. Die Wertpapiere werden mithilfe einer Mindestvolatilitätsstrategie ausgewählt. Mit dem SPDR US Dividend Aristocrats (FondsNote 2) schließlich setzen Anleger auf US-Unternehmen mit überdurchschnittlich hohen Ausschüttungen, die ihre Dividende zudem die vergangenen 20 Jahre stetig erhöhen konnten.

Name ISIN Rendite ¹)
Deka Eur. Str. Grw. DE000ETFL037 88,1 %
iShares Wld. Min Vol IE00B8FHGS14 77,1 %
SPDR US Div. Aristo. IE00B6YX5D40 90,0 %

1) Wertentwicklung 5 JahreQuelle: fondsweb




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