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Experten

BlackRock
IT-Code: Künstliche Intelligenz erleichtert Kapitalanlagen | © Pixabay

BlackRock-Experten „Mit Big Data senken Anleger Kosten“

Niedrigere Kosten und dennoch die Chance auf Alpha? Das bieten neue Strategien im Zusammenspiel mit Big-Data-Analysen und Portfoliomanagement.

24.10.2018 - 16:05 Uhr | Von: 

Wer nach Investitionen sucht, hatte lange nur die Wahl zwischen zwei Alternativen: Indexabbildenden, kostengünstigen und transparenten ETFs oder aktiv gemanagten Fonds mit der Aussicht auf Alpha – aber zu deutlich höheren Kosten.

Letztlich zählt natürlich immer, was Anlegern am Ende bleibt. Da Öffentlichkeit und Medien das Thema Kosten dauerhaft in den Fokus rücken, müssen Vermögensverwalter immer bessere Argumente für aktiv gemanagte Strategien kommunizieren. Nur scheinbar aktive Strategien, die an einem Index kleben und so die höheren Kosten nicht rechtfertigen, sind überflüssig.

Dennoch: Wenn man sich unter Profis umhört, heißt es auch immer wieder: Aktive Strategien spielen ihre Stärken gegenüber passiven eher nicht in Zeiten aus, in denen die Aktienmärkte konstant laufen. Vielmehr verdienen sie sich ihr Alpha in volatileren Phasen, den späten Phasen eines Marktzyklus. Während Abwärtsbewegungen schlagen aktive Fondsmanager ebenfalls häufig passive Strategien, da sie Verluste dank Titelselektion und Gewichtung nicht voll mitnehmen.

Kostenvorteile gegenüber aktiven Strategien

Wer als Berater die Portfolios seiner Anleger überprüft oder neu aufbaut, könnte also nach Anlagelösungen suchen, die Kostenvorteile gegenüber aktiv gemanagten Strategien bieten. So ließe sich dann eine Optimierung gegenüber einem Bestandsportfolio mit mäßig aktiven Strategien klassischen Zuschnitts leicht mit Argumenten belegen. Gleichzeitig bleibt die Suche nach Alpha wichtig, gerade wenn Berater die Kapitalmarktaussichten nicht mehr so positiv einschätzen wie in den vergangenen zehn Jahren.

Innovative Technologie und die wachsenden Möglichkeiten von Big-Data-Analysen eröffnen heute neue Chancen. Die Strategien für systematisches Alpha setzen genau an den beiden Punkten an: geringe Kosten, aber dennoch potenzielles Alpha. Sie bieten Anlagen mit systematischem Selektionsprozess von Einzelwerten.

Gleichzeitig arbeiten Big-Data-Analysen in wesentlichen Teilen des Analyse- und Titelselektionsprozesses mit quantitativen Methoden. Das bedeutet in der Praxis, dass solche Strategien leicht skalierbar sind. Es können zahlreiche Wertpapiere rein maschinell analysiert werden. Die Folge sind Kostenvorteile gegenüber aktiven Strategien mit hohem Personalaufwand für Research, die an Anleger weitergegeben werden.

Klar ist, dass Asset Manager für die Anwendung von Big Data besondere Kompetenzen brauchen: langfristige Investitionen in überlegene Technologien einerseits, andererseits die Erfahrung, wie Portfoliomanagement im Zusammenspiel von Mensch und Maschine funktioniert. Das Systematic Active Equity-Team (SAE-Team) von BlackRock hat inzwischen über 30 Jahre Erfahrung.

Hinweis: Diese News ist eine Mitteilung des Unternehmens und wurde redaktionell nur leicht bearbeitet.