Mensch vs. Maschine: Die nächste Grenze der Vermögensverwaltung

Robotic Trader verwalten etwa 1 $ von 3 $. Sie sind allgegenwärtig. Wahrscheinlich besitzen Sie einige Indexfonds, die als Roboter- oder quantitative Fonds gelten. Sie sind billig und bieten in letzter Zeit Zugang zum scheinbar unaufhaltsamen Aktienmarkt. Aber schließlich könnte die Blase platzen (zumindest für quantitative Fonds). Quant-Fonds werden überall geschlossen (z. B. Columbia Threadneedle, Neuberger Berman). Trendfolgende quantitative Fonds verzeichneten einige der schlimmsten Abflüsse seit 13 Jahren. Was sind diese Quant-Fonds genau? Warum sind sie entstanden? Und ist dieser Rückgang ein Signal für ein endemisches Problem mit Quants oder einfach nur ein vorübergehender Reset?

Wachsender Einfluss von Software auf Investitionsentscheidungen

Das weite Feld der Finanzen ist aufgrund seines Zugangs zu Kapital seit langem der Sektor, der dazu neigt, technologische Innovationen vor anderen Industrien anzunehmen. Als im 20. Jahrhundert die Softwaretechnologie aufkam und algorithmische Programme auftauchten, war es unvermeidlich, dass der Finanzsektor als erster das Potenzial nutzen würde. John Bogle, der Gründer von Vanguard, legte in den 1970er Jahren die weltweit ersten Indexfonds auf und setzte Software ein, um Aktienkörbe zu verfolgen und es einem Fonds so zu ermöglichen, automatische Neuzuweisungen in Übereinstimmung mit Änderungen seiner zugrunde liegenden Benchmark vorzunehmen.

Der Vorteil der Verwendung von Software zur Automatisierung des Handels war tiefgreifend, vor allem in seiner Wirkung auf die Senkung der Betriebskosten. Indexfonds mussten nicht für die Humanressourcen bezahlen, die andernfalls für Auswahl- und Allokationsentscheidungen aufgewendet worden wären. Das Aufkommen des Indexfonds war ein wichtiges Ereignis bei der Öffnung der Welt der persönlichen Finanzverwaltung für einen Massenmarkt, der sonst für einen solchen Service zu teuer gewesen wäre.

Spulen wir bis heute vor, und automatisierte (quantitative) Fonds haben sich in den letzten zehn Jahren stetig nach oben bewegt, um den höchsten Anteil des Volumens des institutionellen Handels an US-Börsen zu halten.

ETFs: Indexfonds werden selektiv

Die technologische Weiterentwicklung führte Ende der 1980er Jahre zur Einführung quantitativer Exchange Traded Funds (ETFs). Diese Instrumente setzten Softwareprogramme ein, um auf der Grundlage bestimmter Faktoren dynamische Aktienauswahlentscheidungen zu treffen. Beispielsweise könnte ein Algorithmus so programmiert werden, dass er eine Aktie kauft, wenn ihr Markt-Buchwert-Verhältnis unter 1,0 fällt, und dieselbe Aktie dann verkauft, wenn das Verhältnis über 1,5 steigt. Wie in diesem groben Beispiel gezeigt, wurde die Software so programmiert, dass sie systematische Anlageentscheidungen auf der Grundlage von Fundamentalanalysen trifft, die sonst von menschlichen Managern durchgeführt würden.

In den 30 Jahren seit dem ersten ETF hat sich die Raffinesse des automatisierten Handels aufgrund der rasanten Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz zu immer fortgeschritteneren Stadien entwickelt. Im Zusammenhang mit algorithmischer Software impliziert der Einsatz künstlicher Intelligenz, dass Handelsprogramme lernen und ihre Effektivität aus eigenem Antrieb verbessern können. Nehmen wir also an, dass die in unserem obigen ETF-Beispiel verwendete Software mit einem Modul für künstliche Intelligenz bereitgestellt wurde. Jetzt ist es möglicherweise in der Lage, Daten zur Aktienperformance kontinuierlich zu analysieren, was es ermöglicht, später die Erkenntnis zu gewinnen, dass es eine profitablere Strategie wäre, Aktien nur zu kaufen, wenn ihr Markt-Buchwert-Verhältnis unter 1,25 fällt, und sie zu verkaufen, wenn das Verhältnis auf 1,8 steigt. Die Software beginnt dann, auf der Grundlage dieses Lernens Entscheidungen zu treffen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Seit 2019 verwalten ETFs und Indexfonds zusammen mehr US-Aktien als von Menschen verwaltete Vermögensverwalter. Beim US-Aktienmarktwert von 31 Billionen US-Dollar besitzen Quant-Fonds jetzt 35,1 % der Marktkapitalisierung, verglichen mit 24,3 % der von Menschen verwalteten Fonds. Das ist eine bedeutende Veränderung – aber warum ist das wichtig?

Quants vs. Humans im Investment Management

Quant-Profis

Inwiefern sind quantitative Fonds eine bessere Wahl für Vermögensverwalter als ihre menschlichen Pendants? Der greifbarste Weg führt über die niedrigen Verwaltungsgebühren von Quant-Fonds, die von von Menschen verwalteten aktiven Fonds nicht erreicht werden können. Kosteneffizienz ist einer der Gründe, warum wir Vanguard – den Erfinder des Indexfonds – im Laufe der Jahrzehnte zum größten Vermögensverwalter der Welt aufsteigen sehen. Gebühren sind in Fonds essenziell, weil sie sich im Laufe der Zeit zu einer erheblichen Kostenbelastung für den Anleger summieren und weil – im Kontext der Performancemessung – je höher die Gebühren sind, desto mehr Performance muss die Benchmark übertreffen, um sie zu rechtfertigen. Insbesondere Hedgefonds können Anleger mit Gebühren von bis zu 20 % belasten, dennoch haben sie in den letzten zehn Jahren unterdurchschnittlich abgeschnitten.

Ein weiterer Vorteil von Quant-Fonds liegt in ihrer Fähigkeit, durch die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit Erkenntnisse zu gewinnen. Dies ist möglicherweise nicht unbedingt ein Vorteil für zukünftige Veranstaltungen, wie der renommierte Fondsmanager Ray Dalio feststellt:

„Wenn jemand entdeckt, was Sie entdeckt haben, ist es nicht nur wertlos, sondern es wird auch zu viel rabattiert und es werden Verluste entstehen. Es gibt keine Garantie dafür, dass Strategien, die zuvor funktioniert haben, wieder funktionieren“, sagt er. Eine maschinelle Lernstrategie, die keine menschliche Logik einsetzt, „wird irgendwann explodieren, wenn sie nicht von tiefem Verständnis begleitet wird“.

Quant-Fonds können auch schnellere Anlageentscheidungen treffen als menschliche Manager. So können sie Aufträge schneller platzieren und Gewinne aus geringen Preisunterschieden effektiver nutzen. Sie können bei der Umsetzung von Handelsstrategien viel effektiver sein als menschliche Manager aufgrund ihrer neutralen Ausrichtung und des negierten Risikos von Fat-Finger-Fehlern.

Quant Cons

Und was sind die Nachteile von Quant-Fonds? Ein Nachteil ist, dass mit dem zunehmenden Einsatz künstlicher Intelligenz verschiedene quantitative Fonds unweigerlich anfangen könnten, dieselben Entscheidungen im Einklang zu treffen, was zu Ansteckungsproblemen für die Finanzmärkte führen könnte. Ein wesentlicher Vorteil des von Menschen gesteuerten Fondsmanagements ist die Fähigkeit, idiosynkratische Merkmale eines Marktes zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage qualitativer Daten zu treffen. Quant-Fonds können nicht am Daumen lutschen und können daher in Zeiten von Marktstress zu erhöhter Volatilität beitragen.

Wie werden Quant-Fonds an sich selbst gemessen?

Die systematische Objektivität des quantitativen Handels wirft die Frage auf, wie sich quantitative Fonds voneinander unterscheiden. Wie verschafft sich ein quantitativer Fonds einen Wettbewerbsvorteil gegenüber einem Konkurrenten? Menschliche Manager verdienen sich ihre Sporen, indem sie ein besseres Verständnis der Grundlagen demonstrieren oder durch überlegene Intuition, beides Faktoren, die durch jahrelanges Lernen entwickelt und objektiv durch Alpha unterm Strich bewiesen wurden.

Auf künstlicher Intelligenz basierende Fonds basieren darauf, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und daraus Erkenntnisse und nachfolgende Anlageentscheidungen abzuleiten. Dies führt neue Variablen in die Ranking-Kriterien ein, z. B. welcher Fonds die schnellste Rechenleistung oder Petabytes an Datenzugriff hat. Der Star-Coder kann den Star-Trader ersetzen, da Fonds einen Wettbewerbsvorteil erhalten, wenn sie eine überlegene Regel für maschinelles Lernen haben, die von Datenwissenschaftlern im Hintergrund geschrieben wurde.

Das Verlangen nach Geschwindigkeit

Das Streben algorithmischer Fonds für den Hochfrequenzhandel (HFT), Wettbewerbsvorteile durch schnelleren Handel zu erlangen, hat dazu geführt, dass einige von ihnen ihre eigenen privaten Glasfaser- oder Mikrowellennetze für die Verbindung zu Börsen geschaffen haben. Die Theorie besagt, dass das Verlegen der perfektesten, geradesten Kabellinie zu der ultimativen latenten Effizienz für das Senden von Aufträgen an die Börse führt, wodurch der Eigentümer gegenüber Wettbewerbern, die öffentliche Versorgungsunternehmen nutzen, in eine vorteilhafte Position versetzt wird.

Nur ein paar Millisekunden können den Vorteil messen, der durch den Besitz eines privaten Glasfasernetzes erzielt wird. Aber diese wenigen Millisekunden können zu Unterschieden von Millionen oder Milliarden Dollar an Gewinnen für HFT-Firmen führen, die Tausende von Aufträgen während einer Handelssitzung ausführen. In seinem Buch „ Flash Boys “ beschreibt der Autor Michael Lewis, inwieweit einige Trader die marginalen Gewinne einer privaten Glasfaserleitung realisierten, die zwischen den Börsen von Chicago und New York gebaut wurde. Die NASDAQ-Börse in New York hat die schnellste Ausführungszeit unter den großen Börsen der Welt, was zeigt, welche hohen Einsätze für umsichtige Trader angeboten werden, die sich jeden möglichen Vorteil verschaffen wollen, indem sie als Erste in der Reihe stehen.

Der Aufbau privater Glasfasernetze ist jedoch kostspielig. Sie erfordern erhebliche Anfangsinvestitionen und können durch physische Barrieren wie Berge behindert werden. Richtfunknetze hingegen erfüllen den gleichen Zweck, jedoch mit dem Vorteil höherer Geschwindigkeiten und weniger geografischer Hindernisse aufgrund ihrer luftgestützten Übertragung. In einigen Märkten haben HFTs bereits Kampflinien gezogen, um die optimalsten Mikrowellennetze zu besitzen.

Einige HFTs haben sogar Co-Location ausprobiert, was sich darauf bezieht, ihre Handelssoftware in Systemen zu platzieren, die sich innerhalb der Börsen befinden, an denen sie handeln. Dies ist in gewisser Weise das Endspiel für den Kampf um das Timing, um Aufträge an eine Börse zu bringen. Viele Börsen bieten jetzt Co-Location-Dienste an und erheben Gebühren für die Bereitstellung von Platz für Händler, um ihre Systeme näher am System der Börse zu platzieren. Doch langfristig dürfte die Legalität dieser Co-Location-Dienste in Frage gestellt werden, was ähnlich wie die Debatte um die Netzneutralität ethische Fragen aufwirft. Aktienmärkte sind ihrem Wesen nach Market Maker oder Marktplätze, die Käufer und Verkäufer vorurteilsfrei zusammenbringen. Ein abgestuftes System des Zugangs zu Vorteilen bricht diese Beziehung zusammen, was eine besorgniserregende Situation darstellt.

Selbst wenn ein HFT versucht hat, sich mit allen möglichen Vorteilen zu wappnen, gibt es keine Garantie dafür, dass er immer funktioniert. Der Fall Knight Capital wird uns immer wieder daran erinnern. Knight war einer der ersten HFTs, die auf den Markt kamen, aber im Jahr 2012 funktionierte seine algorithmische Software nicht richtig, und innerhalb von nur einer Stunde wurden falsche Trades in Höhe von 7 Milliarden US-Dollar getätigt. Die Korrektur dieser fehlerhaften Geschäfte kostete das Unternehmen fast eine halbe Milliarde Dollar und führte schließlich dazu, dass der Fonds liquidiert und geschlossen werden musste.

Werden Robo-Advisors die revolutionäre Anwendung von KI im Finanzwesen sein?

Das bringt uns auch zum Thema persönliche Vermögensverwaltung. Auf gesellschaftlicher Ebene könnte dies der wichtigste Bereich sein, den man sich ansehen sollte, da ein großer Teil der Investitionen, die in Aktienfonds fließen, gebündelte Kapitalanlagen einzelner Bürger sind (z. B. Renten).

Robo-Advisors sind softwaregesteuerte Anlageberater, die Kunden auf der Grundlage von Algorithmen leiten. Sie haben im letzten Jahrzehnt allmählich an Bedeutung gewonnen. Es ist sowohl vielversprechend als auch gefährlich, die menschliche Entscheidungsfindung aus der Finanzberatung zu entfernen. Einerseits besteht die Chance, breite Bevölkerungsschichten an institutionelle Konzepte der Finanzplanung und des Anlageportfolioaufbaus heranzuführen. Andererseits sind einige der Entscheidungsgrundlagen des Robo-Advisory ziemlich willkürlich (d. h. mit zunehmendem Alter mehr Anleihen besitzen) und werden – obwohl sie im Sinne des Lehrbuchs möglicherweise „korrekt“ sind – möglicherweise nicht berücksichtigt die individuellen Verhältnisse des Anlegers. Der Einsatz künstlicher Intelligenz wird Robo-Berater weiter stärken, wenn sie beginnen, ihre Zuteilungsentscheidungen auf der Grundlage ihrer eigenen Erkenntnisse zu verfeinern.

Ist das eine Alarmglocke für den Human Wealth Manager? Wird es die Art und Weise, wie Vermögensverwaltung in Banken und anderen Finanzinstituten durchgeführt wird, die Vermögensverwaltungsdienste anbieten, erheblich verändern? Wenn es um Geld und Investitionen geht, alles der Software und Technologie zu überlassen, ist ein Risiko, das sicherlich nur wenige eingehen werden. Letztendlich benötigt Software, selbst wenn sie KI-Komponenten enthält, Regeln, um zu funktionieren; und diese Regeln können nur von Menschen gemacht werden. Robo-Advisors können den Vermögensverwaltungsprozess schneller und effizienter gestalten. Doch vielleicht wird der wirkliche Gewinner in diesem Kampf die Institution sein, die es schafft, die Vorteile der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine zu nutzen.