Die größten Investmentfehler, so schlagen Sie den Index – Teil 2

Fehler bei der Geldanlage – so klappt es besser!

Halten Sie sich vor Augen – langfristig performen Aktien deutlich besser als jede andere Anlagekategorie! Wir haben im ersten Teil ausführlich über wichtige Fehler bei der Geldanalage gesprochen. Dabei sind wir auf den Bandwagon-Effekt, den Overconfidence Bias, den Anker- & Dispositionseffekt sowie die Prospect-Theorie näher eingegangen und haben Ihnen fünf erfolgreiche Anlagestrategien vorgestellt. Obendrein haben wir geschildert, wie eine zu hohe Cash Quote die Rendite schmälert.  Im zweiten Teil unserer Serie „Die größten Investmentfehler“ wollen wir näher darauf eingehen, wie man strategisch vorgeht und das Gelernte in die Praxis umsetzt. Gerade in Zeiten, in denen es nicht gut läuft, ist das äußerst schwierig. Denken Sie an die großen Finanzgurus wie Ken Fisher, Charly Munger und Peter Lynch. Sie alle blieben Ihren Herangehensweisen treu und blendeten Emotionen nahezu komplett aus. Auch sie haben schlechte Jahre hinter sich, sind aber dennoch höchst erfolgreich.

Gehen Sie wie die Profis vor. Entwickeln Sie für sich ein statisches Modell, einen Plan –die Grundlage für Ihre Anlageentscheidungen. Anhand dieses Plans durchlaufen Ihre Investments immer wieder den gleichen Prozess. Emotionen werden dabei ausgeblendet.

Voraussetzungen für eine erfolgreiche Geldanlage

✓ An einer Strategie festhalten

✓ Nicht jede Strategie funktioniert in jeder Marktphase

✓ Wer mehrere Strategien hat, sollte getrennte Depots führen

✓ Growth- und Value Strategien mit Einzelaktien erfordern viel Zeit und setzen umfassenden Kenntnisse voraus

✓ Privatanleger sind häufig besser beraten, in Fonds und ETFs zu investieren

✓ Geduld und Disziplin zeigen

✓ Anlagehorizont von mindestens fünf Jahren festlegen

✓ Wissen, dass extreme Marktsituationen ein Depot kurzfristig stark beeinflussen können

Verbesserte Entscheidungsfindung durch datengesteuertes Investieren

Datengesteuertes Investieren hilft dabei, Emotionen auszuklammern und ist Grundpfeiler aller erfolgreichen Investoren.

Der einzige Weg das volle Potential des Investierens auszuschöpfen, besteht darin, Entscheidungen datenbasiert zu treffen. Einige Leser kennen sicherlich das Bloomberg-Terminal. Es wurde 1981 erstmalig vorgestellt. Dabei handelt es um datengesteuertes Handelsinformationssystem, das wichtige Marktdaten in Sekundenschnelle bereithält und Tausende von Informationen transparent darstellt. Daten sind für den heutigen Anlageprozess von höchster Bedeutung. Die Weiterentwicklung öffentlich zugänglicher Unternehmensdaten von Aktiengesellschaften hat in den letzten Jahren enorme Möglichkeiten für datengestützte Investitionen geschaffen!

Ansatz zur datengestützten Identifikation von attraktiven Anlagemöglichkeiten:

Die hieraus gewonnen Daten werden von Portfoliomanagern ausgewertet, erfordern jedoch im Nachgang weiterhin menschliches Urteilsvermögen, damit sichergestellt wird, dass ein Gesamtportfolio z.B. das eines großen Fonds den aktuellen Marktbedingungen entspricht und auch angemessen dimensioniert ist. Mit anderen Worten: „datengestützt fundiert und human motiviert!“ Auchheute noch findet im modernen Portfoliomanagement eine menschliche Nachselektion von Einzeltiteln statt. Eine höchstinteressante Form automatisierter Datenverarbeitung ist die automatisierte Auswertung von News mittels NLP (Natural Language Processing). Hierbei werden Text-, Video- und Audiodaten aus verschiedenen Sprachen und Quellen einbezogen. Anhand von NLP-Prozessen erfolgt eine Bewertung der „Stimmung“. Folglich ergibt sich übergeordnet ein positives, neutrales oder negatives News-Sentiment. Modernste NLP-Anwendungen sind sogar imstande, komplette Geschäftsberichte auszuwerten und dem Nutzer ein Feedback zu geben, worauf die Unternehmensleitung besonderen Wert gelegt hat.

Alles in Allem bieten datengesteuerte Investitionsmodelle ein solides Fundament für Investitionen und beenden das unsichere Rätselraten, ob und wann man Wertpapiere kauft und verkauft.

Noch einen Schritt weiter könnte bald komplett KI-gesteuertes Investieren gehen. Welcher Privatanleger träumt nicht von der Vorstellung, dass Automatismen und künstliche Lernprozesse zu deutlichen höheren Renditen führen? Wie dies bereits heute aussieht und was es tatsächlich bringt, erfahren Sie im nächsten Abschnitt.

Künstliche Intelligenz – so verändert sie den Aktienmarkt

Die Zukunft? Investieren wir bald alle nur noch mittels künstlicher Intelligenz?

Machen wir uns nicht vor. Die weltweiten Kapitalmärkte generieren täglich Milliarden von Datensätzen. Diese Datenmassen sind für uns bei Weitem zu groß, um reliable Entscheidungen treffen zu können. Unser Gehirn kann die Informationsflut nur zu Teilen verarbeiten. Anhand von Algorithmen sowie entsprechender Datenaufbereitung und Zusammensetzung können Trends deutlich schneller erkannt und prognostiziert werden. Von künstlicher Intelligenz – also dem maschinellen Lernen – verspricht man sich eine Revolution für den Kapitalmarkt. Die daraus abgeleiteten, mathematischen Prozesse können blitzschnell Kauf- und Verkaufssignale für Einzeltitel und ganze Sektoren liefern. Der Einsatz künstlicher Intelligenz z.B. bei der Bewertung von Aktien erfolgt durch sogenannte Bots. Bots sind Computerprogramme, die menschliche Handlungen durch Automatisierung ersetzen. Möglich wird dies durch bestimmte Berechnungsmodelle wie z.B. den Klassifizierungs- und Regressionsbäumen (CART), dem Random Forest Model oder der Ridge Regressionsmethode. Stark vereinfacht formuliert, werten all diese anwendungsbezogenen Software-Automatismen gegebene Daten aus und errechnen anhand von Koeffizienten und vorgegebenen Entscheidungsbäumen Wahrscheinlichkeiten. Die Software „lernt“ somit aus jedem neuen Datensatz.

Stellen wir uns vor, es gäbe eine dominante Internetplattform für Anleger und Investoren, die sich KI-Funktionen zu Nutze macht. Anhand der generierten Selektionsvorschläge kaufen oder verkaufen hunderttausende Plattformuser die gleiche Aktie. Mit einem Schlag stiegen oder fielen Kurse in unvorstellbaren Dimensionen. Der globale Aktienmarkt würden vor Volatilität schlichtweg zusammenbrechen.

>> Merke: Auf heutigen Handelsplätzen, so wie wir sie kennen, ist der Einsatz vollautomatisierter KI-Prozesse nicht denkbar. Das Gesetz der Börse beruht seit hunderten von Jahren auf menschliche Einschätzungen zum Kauf- oder Verkauf von Wertpapieren, Devisen und Rohstoffen. Hieraus leiten sich Handelspreise ab. Eine Software, die heute dazu führen würde, dass man „schnell reich“ wird, würde sofort von der Börsenaufsicht unter die Lupe genommen werden und wäre wettbewerbsverzerrend. Es gilt nach wie vor: Vertrauen Sie auf Ihr eigenes Können! <<

Einige bereits existierende KI-Aktienhandelstools im Überblick

• Trade Ideas
• TrendSpider
• Signal-Stack
• Algoriz
• Leeway
• Danelfin
• TipRanks

Es gibt bereits diverse KI-gesteuerte Analyseplattformen auf dem Markt wie z.B. TrendSpider, Algoriz oder Signalstack. Die drei Softwaretools sind jedoch eher für Trader geeignet und führen automatisch Handelsstrategien aus. Sie sind für den Privatanleger nicht geeignet.

Die Softwareplattform „Danelfin“ aus Barcelona hingegen verspricht beispielsweise, dass täglich mehr als 10.000 Merkmale pro Aktie analysiert und mit einem KI-Score von 1 – 10 bewertet werden. Der Anlagehorizont soll bei rund drei Monaten liegen!

Unter den zigtausenden Merkmalen befinden sich laut Danelfin etwa 600 technische Signale aus dem Chart, 150 fundamentale und 150 Stimmungsindikatoren. Zum Zeitpunkt unseres Tests am 07.03.2024 standen die Aktien von ServiceNow, Booking.com sowie die Deutsche Bank mit jeweils 10 von 10 Punkten an der Spitze.

Auch das Aktientool von Leeway aus Berlin verspricht überdurchschnittliche Renditen durch künstliche Intelligenz. Daraus leitet sich der sogenannte „Market-Fit-Score“ ab, der bei der Anlageentscheidung helfen soll. Wir haben zum gleichen Zeitpunkt die Topscorer-Aktien der Plattform Danelfin abgefragt. Hier ergeben sich wiederum bei Leeway ganz andere Ratings. ServiceNow stand auf Halten, Booking.com konnte nicht ausgewertet werden und die Deutsche Bank lag mit einem Score von nur 7,3 von 100 Punkten im dunkelroten Verkaufsbereich.

Das dritte Tool im Test stammt vom israelischen Finanztechnologieunternehmen TipRanks, das seinen Hauptsitz in Tel-Aviv hat. TipRanks wirbt mit seiner „Financial-Accountability-Engine“, die dutzende Finanzwebsites, Unternehmensberichte und Analystenbewertungen in Echtzeit auswertet. Neben einer Webseite gibt es eine mobile Plattform. Darüber hinaus verfolgt TipRanks auch Finanzblogger, Unternehmensinsider und Fondsmanager und macht diese Daten für Premium-Nutzer zugänglich. Das 2012 gegründete Unternehmen gibt selbst an, monatlich mehr als 10 Millionen Besucher auf seiner Webseite zu haben.

TipRanks richtet sich eher an Kleinanleger, die es vorziehen, mit möglichst wenig Aufwand in Einzeltitel zu investieren. Erfahrene Investoren sind hier fehl am Platz. Es fehlt der analytische Ansatz und eben auch der Inhalt, den gerade Investoren suchen, um tiefgreifender zu recherchieren. Zum Vergleich haben wir auch bei TipRanks unsere drei Aktien abgefragt. ServiceNow notierte mit 8/10 Punkten, Booking.com mit 7/10 Punkten und die Deutsche Bank mit 10/10 Punkten.

Das Fazit zur KI-basierten Aktienselektion:

Mit dem Aufkommen von Tabellenkalkulationen z.B. durch MS-Excel vor rund 30 Jahren dachten wir, dass wir durch das Sammeln und Auswerten von Daten einzigartige Modelle erstellen können, die uns treffsicher zum Kauf und Verkauf von Aktien führen. Doch mehr denn je war in schwierigen Börsenjahren der Verstand gefragt, nicht nur Zahlen.

Der englische Mathematiker und Astronom Isaac Newton sagte seinerzeit: „Wenn Sie etwas nicht verstehen, auch wenn andere davon begeistert sind, ist es besser, etwas anderes zu tun oder zu warten, bis Sie es verstanden haben“. Genau das ist auch unsere Meinung. KI-basiertes Handeln mit Einzelaktien kann zu falscher Sicherheit führen! Unser stichprobenartiger Test der drei Plattformen Danelfin, Leeway und TipRanks zeigte bei gleichen Wertpapieren völlig unterschiedliche Ergebnisse.

Allein der Begriff „künstliche Intelligenz“ verursacht aktuell viel Lärm. Es fühlt sich fast an, wie zu Beginn der 2000er Jahre, als das Internet für die breite Masse zugänglich wurde und neue, aufgeblasene Märkte entstanden. In Zeiten schwieriger Geopolitik schwankt der Markt oft sehr stark. Dies könnte durch den Einsatz generativer KI deutlich schlimmer werden. Nämlich wie bereits von uns geschildert dann, wenn haufenweise Anleger durch Ratschläge großer Softwareplattformen gleichzeitig Kauf- oder Verkaufsorders platzieren.  

Übermäßiges Vertrauen in leistungsfähige KI-Tools wird dazu führen, dass sich der Fehler von Isaac Newton wiederholt und viele Privatleute ohne tiefgründiges Wissen Geld am Kapitalmarkt verlieren. An der Börse gilt nach wie auf jedem Markt vor das Gesetz von Angebot und Nachfrage!

Die Brüder Auguste und Louis Lumiere aus Frankreich reichten 1895 ein Patent für einen Kinematographen ein. Die Geburtsstunde des Kinos! Beide dachten damals, dass diese bahnbrechende Erfindung bereits vollkommen und nicht mehr zu verbessern sein. Heute, 125 Jahre später, wissen wir, was daraus geworden ist. Und genau so wird auch die Zukunft der Kapitalmärkte aussehen. Die Vergangenheit lehrt uns, dass etwas Vollkommenes immer wieder durch etwas Besseres ersetzt wird.

Was können Robo-Advisor?

Sicherlich ist Ihnen den Begriff „Robo-Advisor“ schon einmal begegnet. Seit ungefähr 10 Jahren werben Banken, Broker und Vermögensverwalter mit diesem Begriff. Beim Robo-Advisor handelt es sich um einen digitalen Anlageberater, der ein Wertpapier-Portfolio erstellen kann. Rund 25 Mrd. Euro werden allein in Deutschland von digitalen Vermögensverwaltern gemanagt. Zuallererst muss der digitale Berater mit allerhand Daten gefüttert werden. Alter, Beruf, persönliche Risikoneigung, Anlagesumme oder Ziele und geplante Dauer des Vermögensaufbaus. Anhand der eingegebenen Daten werden passende Anlageklasse wie Aktien, Anleihen oder Rohstoffe ausgesucht. Wer eine höhere Risikoneigung hat, bekommt zum Großteil Aktienfonds und ETFs in sein Portfolio. Bei geringerer Risikoneigung werden häufig Anleihen beigemischt. Dies sorgt dafür, dass das Depot weniger schwankt.

Darin unterscheiden sich die digitalen Berater!

Es gibt zwei Arten von Robo-Advisorn. Aktive und passive. Bei aktiven Anlageberatern, die auch als Full-Service-Advisor bezeichnet werden, geschieht eine Umschichtung des Portfolios in der Regel ohne Zutun des Kunden. Umschichtungen wie höhere Aktienquoten erledigt der Advisor auf Basis der anfangs angegebenen Vermögensziele automatisiert. Einige aktive Roboadvisor sind bei Cominvest oder Scalable im Angebot.

Passive Robo-Advisors, die man auch als Half-Service-Berater bezeichnet, erstellen zwar ebenso ein Portfolio nach Kundenbedürfnissen, eine Änderung, also aktives Eingreifen geschieht nicht automatisiert. In regelmäßigen Zeitabständen sollte der Kunde seine Bedürfnisse anpassen oder neu formulieren. Passive Advisors bieten beispielsweise Quirion, Visualinvest oder Moneyfarm an. Der US-Fondsriese Vanguard stellte übrigens seinen Robo-Advisor in Deutschland aufgrund mangelnder Nachfrage vergangenes Jahr wieder ein.

Diese Renditen haben Anleger mit Robo-Adivors erzielt!

Einer der Testsieger verschiedener Vergleichsportale ist Quirion. Das Fintech-Unternehmen wurde 2013 von der Quirin Privatbank AG gegründet und später als eigenständiges Unternehmen ausgegliedert. Das typische Depot besteht aus einem breit gestreuten ETF-Portfolio verschiedener Branchen, Länder und Währungen.

Wir zeigen Ihnen anhand diverser Modellportfolios, welche Renditen im Einzelnen erzielt wurden. Datengrundlagen bilden sowohl das Globale Portfolio 50/50 als auch das nachhaltige Portfolio. Für beide können sich Anleger bei Abschluss eines Verwaltungsvertrages entscheiden.

Die Performance des Testsieger der Stiftung Warentest Quirion:

*Quelle: Geldanlage-Digital. Je nach Gebührenmodell fallen Extrakosten an. Steuern nicht eingerechnet. l

Bei der Verwaltung durch den Robo-Advisor kommen Servicegebühren, die je nach Gebührenmodell bis zu 1,20% betragen, sowie Zusatzkosten für die Fonds, hinzu.

Diesen Nachteil haben Robo-Adisor

Leider, und das muss man immer wieder erwähnen, sind die Kundenerfahrungen in Sachen Robo-Advisors nur gemischt. Der Robo-Advisor ist kein Zauberer! Betrachten wir allein das aussagekräftige Bewertungsportal „Trustpilot“, so bemängeln Kunden, dass sie nach etlichen Monaten Verluste eingefahren haben, dass hohe Spesen angefallen sind und dass sie letztendlich das Vertrauen verloren haben. Meist geschieht dies in schwachen Marktphasen, in denen an den Kapitalmärkten kaum Renditen zu erzielen sind. Anleger sind nun mal leider auf sich allein gestellt, wenn sie einen Robo-Advisor in Anspruch nehmen. Wer persönlich nicht das Verständnis und die Erfahrung für den Kapitalmarkt aufbringt, ist oftmals sehr enttäuscht.

Die Kombination aus Allem. Der HAC Geldanlage-Butler

Im Juli 2023 haben wir unseren HAC Geldanlage-Butler ins Leben gerufen. Der klassische Robo-Advisor ist ein anonymes Produkt, dass den Kunden mit seinen Fragen und Entscheidungen allein lässt. Deshalb haben wir uns dazu entschieden, das Beste aus beiden Welten – dem persönlichen Kontakt aber auch der digitalen Vermögensverwaltung zu vereinen – und in unserem Geldanlage-Butler zu bündeln. Wir haben damit eine digitale Infrastruktur geschaffen, über welche der Kunde in erster Linie allein sehr gut seine Ziele definieren kann, auf hochqualifizierte Betreuung jedoch nicht verzichten muss.

„Die Kombination aus menschlicher Betreuung durch ausgebildete Vermögensverwalter und hocheffizienter digitaler Infrastruktur ist unserer Meinung nach die Zukunft der persönlichen Vermögensverwaltung“, Michael Arpe, Vorstand HAC

Wissen zum Mitnehmen – Zusammenfassung unserer zweiteiligen Serie „Die größten Investmentfehler“

Neben etlichen – zumeist mentalen Fehlern – die wir wahrscheinlich alle bereits kennen oder selbst erlebt haben, ist eine klare Strategie von entscheidender Bedeutung für den Börsenerfolg. Daneben können etliche Softwaretools, die uns tiefe Einblicke in den Markt geben, sehr hilfreich sein. Noch wichtiger jedoch, ist das klare Festhalten an der eigens manifestierten Strategie und das Ausblenden von Emotionen und Gefühlen. Das hochgelobte Thema der künstlichen Intelligenz spielt in Wahrheit nicht „die Rolle“ die es medial derzeit einnimmt. Persönliches Urteilsvermögen, Erfahrung, Disziplin und andere menschliche Eigenschaften, können nicht in einem Programm kodifiziert werden. KI ist mit Gewissheit dazu geeignet, Entscheidungen schneller und leichter zu treffen, indem Sie riesige Datenmengen vorselektiert, doch Märkte, wie wir sie kennen werden nie autonom funktionieren. Der Kapitalmarkt mit seinen Schwankungen ist nach wie vor vom Faktor Mensch abhängig. KI-basierte Aktienkäufe wären aus den von uns besprochenen Gründen mit dem jetzigen System nicht vereinbar.  

Zum Abschluss noch einige Do’s und Dont’s, die wir Ihnen auf jeden Fall mit auf den Weg geben möchten:

Die Do’s and Dont’s im privaten Depot

✓ Diversifikation! 10 – 20 Aktien sind hervorragend

✓ Fokussierung auf wenige Top-Depotpositionen

✓ Regelmäßiges Ausmisten

✓ Statisch handeln, getreu dem eigenen Plan

✓ Gewinneraktien halten, solange die Parameter stimmen

✓ Liebhaber von Einzelaktien verwenden besser kostenpflichtige Software

✘ Aus der Emotion heraus entscheiden und investieren

✘ News durchstöbern und sich davon leiten lassen

✘ Verluste aussitzen und Gewinne mitnehmen

✘ Finger weg von Bottom-Fishing

✘ Schlechte Börsenjahre führen i.d.R. zur Strategieaufgabe