Besser als der Dax, in guten und in schlechten Zeiten.

Mit unserem Beitrag Technische und Quantitative Analyse – Divergenz im Dax Wochenchart wollten wir schildern, wie Technische und Quantitative Analyse, die oft zusammengeführt werden, unterschiedliche Antworten liefern können. Die ersten 2 Kommentare waren anders als erwartet. Der Fokus wurde auf die Short Position vom Februar 2018 gelegt, die unser System bis April dieses Jahres gehalten hat. Der Grund: mangelnde Leistung und/oder zweifelhafte Effizienz. Nur eine kleine Berechtigung als Hedging-Position wurde eingeräumt.

Algo-Sigma. Besser als der Dax, in guten und in schlechten Zeiten.
Dax Short Position von Februar 2018 bis April 2019 (Quelle guidants.com)

 

Wie es im Chart (Quelle: guidants.com) zu sehen ist, die Short Position wurde mit einem Plus von fast 400 Punkten geschlossen. Diesselbe Position war aber bis zu 1.000 Punkten in Minus (Label Drawdown) geraten, und im Laufe der Zeit fast 2.000 Punkte in Plus gewesen. Man könnte sagen: schlechte Ausbeute, zu großes Risiko im Vergleich zum Endergebnis. Das wäre ein großes Missverständnis.

Harmonie

In unserem Modell sind die Einzelpositionen nicht ausschlaggebend. Wir machen auch kein Hedging. Man muss das ganze Portfolio betrachten. Das System Algo-Sigma wurde geplant und entwickelt um Portfolios nicht die Einzelwerte zu handeln. Die Werte, die auf der Handelsliste stehen, sind an sich nichts Besonderes und auch keine Heißen Tipps. Sie müssen wichtige Voraussetzungen erfüllen:

  • Sie müssen mit der Strategie langfristig Gewinne erwirtschaften;
  • Sie müssen aufeinander abgestimmt sein.

Wie das Modell in der Praxis funktioniert, können Sie als Beispiel das wikifolio New Algo Experience nehmen, das wir mit Algo-Sigma steuern. Nach einer kostenlosen Anmeldung können Sie die Bestandteile des Portfolios untersuchen und sogar die Änderungen in Echtzeit beobachten.

Ziel ist, den Dax systematisch und unabhängig von der Wirtschaftslage zu übertreffen. Im Konkret, besser als der Dax leisten, wenn die Börse steigt, nicht so tief wie der Dax fallen, wenn die Börse einbricht.

Weil die nächste Krise kommt. Sicher.

Robo-Advisor und Portfolio Bildung, Beispiel Axel Springer. Algorithmen brauchen Bewegung, um einwandfrei zu arbeiten.

In unserem Softwaremodell und folgerichtig auch in unserem wikifolio New Algo Experience ist die Aktie Axel Springer vertreten. Der Einstieg erfolgte beim Preislevel 54,94, das heißt, die Position ist derzeit im Plus (Stand 23.07.19).

Robo-Advisor und Portfolio Bildung, Beispiel Axel Springer. Das Momentum zum Erliegen gekommen, und die Position wird trotzt Kaufsignal geschlossen.
Axel Springer, das Momentum ist zum Erliegen gekommen. (Stand 23.07.19. Quelle guidants.com)

Wie lange wird dann der Wert drin bleiben?

Solange das Kaufsignal gültig, und die Aktie beim MDAX vertreten ist. Unsere Algorithmen brauchen aber Bewegungen, um einwandfrei zu arbeiten. So wie es im Tageschart (Quelle: guidants.com) unübersehbar ist, ist das Momentum zum Erliegen gekommen. Aus diesem Hintergrund wird die Position geschlossen.

Was ist ein Robo-Advisor und welche sind seine Vorteile?

Die herkömmlichen Investmentfonds stehen immer noch in der Kritik. Die hohen Kosten, insbesondere im Fall von Akteinfonds, ließen sich Was ist ein Robo-Advisor und welche sind seine Vorteile?durch die tatsächliche Leistung nicht rechtfertigen. In anderen Worten, die Fondsgesellschaften und deren Management seien ihr Preis nicht wert.

Eine Antwort auf diese Problematik liefern die heute weit verbreiteten Robo-Advisor. Advisor ist Englisch für Berater, in dem Zusammenhang klar Berater für Finanzen. Und Robo lässt einen gewissen Grad an Automatisierung erahnen. In der Tat werden diese Finanzportfolios nach starren Regeln gebildet.

Vorteile der ETFs

In Einsatz kommen in der Regel ETFs. Es sind Investmentfonds, die an der Börse gehandelt, was für hohe Liquidität spricht, und passiv verwaltet werden. Passiv bedeutet, dass das Management keine aktive Entscheidung trifft, welche Werte überhaupt aufgenommen werden sollten. Es werden hier lediglich Finanzindizes, so wie zum Beispiel der Dax, nachgebildet. Passiv bedeutet auch kostengünstig, da hier Managementgebühren und andere Gewinn mindernde Faktoren entfallen.

Einen ganzen Index zu handeln ist es an sich nicht schlecht. Man sollte nicht vergessen, dass sich ein Index von selbst in einer gewissen Maße optimiert, weil hier nur Werte vertreten sind, die bestimmte Voraussetzungen erfüllen. Ist das nicht mehr der Fall, wird der Wert aussortiert und durch einen Anderen ersetzt. Die wenigen werden sich an die Feldmühle Nobel erinnern. Diese Aktiengesellschaft war aber bis 1990 beim DAX vertreten.

Die Gesellschaften, auch Robo-Advice, die Robo-Advisor vermarkten und einsetzen, machen diese simple Rechnung.

„Wenn wir darauf verzichten, nach den besten Werten zu suchen, verlieren wir an Leistung. Aber die Erfahrung hat gezeigt, siehe die oben genannte Kritik, dass die Vorteile überbewertet sind. Die Differenz übrige Leistung minus wesentlich geringere Kosten macht, dass etwas mehr am Ende im Vergleich zu den traditionellen Investmentfonds beim Anleger liegen bleibt.“

Konsens ist nicht gleich Konsens

Nicht alle sind mit dieser Begründung einverstanden. Wir zum Beispiel lehnen zum großen Teil diese Auslegung eines Robo-Advisor ab und haben diese Milchmädchenrechnung umgeschrieben.

Mehr Leistung aber geringere Kosten im Vergleich zu den aktiven Fonds macht, dass am Ende wesentlich mehr im Vergleich zu den anderen Modellen beim Anleger liegen bleibt.“

Wie macht man das?

Das macht man, wenn man einen Robo-Advisor einsetzt, der den Namen „Robo“ wirklich verdient hat.

Robo-Advisor Algo-Sigma

Unser Robo-Advisor heißt Algo-Sigma (Algo-Σ). Er findet die Werte wie Aktien, Finanzindizes, Rohstoffe, Währungen, die sich in einer Phase der Stärke finden, und kauft sie. Geht die Phase zu Ende, stoßt er den Wert ab, und zwar völlig emotionslos. Er hat keinen Hunger, er ist nie krank, er verliebt sich in keine Idee, er hat keine Gefühle, er braucht keinen Schlaf. Er ist lernfähig und optimiert sich von selbst weiter. Auf Basis von Algo-Sigma haben wir bereits einige wikifolios wie New Algo Experience aufgebaut.

Das verstehen wir unter Robo-Advisor.

 

Algo-Sigma als Robo-Advisor 2. Generation hat im Vergleich eine bessere Performance im Jahr 2018

Leistung von Algo-Sigma. Als Robo-Advisor im JAhr 2018 bessere Performance im Vergleich
Algo-Sigma 2018 (Quelle: wikifolio.com)

Es wird oft nachgesagt, daß jeder Fondsmanager früher oder später von seinen Benchmarks geschlagen wird. Das mag vielleicht auch stimmen, dies ist aber auch kein Grund als digitaler Vermögensverwalter ausschließlich passiv verwaltete ETFs in den Betracht zu ziehen. Wir fragen uns, wie wirklich „digital“ eine solche Strategie ist. Es duftet eher nach Rechenschieber als nach Artificial Intelligence.

 

Vorteile von Algo-Sigma in Bezug auf die Volatilität

Robo-Advisor der 2. Generation wie Algo-Sigma bringen ausgewählte Vorteile. Das wikifolio Gordon Digital Algo Experience wurde Ende Oktober gestartet, gehandelt wurde erstmals am 24 Februar dieses Jahres. Aus der Grafik (Quelle: wikifolio.com) ist klar zu entnehmen, wie volatiler der Dax in Vergleich zu unserem Portfolio wirkt. Das hat unterschiedliche Gründe. Zu einem ist Algo-Sigma in Schwächephasen gar nicht investiert. Nur eine Dax Short Position ist möglich. Zu anderem war das Dax Short Szenario bereits in Februar 2018 eingetreten. Einfach zu spät um uns entsprechend zu positionieren.

Vorteile vom Robo-Advisor der 2. Generation Algo-Sigma im Bezug auf Volatilität

DAX Trendwechsel

DAX Trendwechsel in unserem wikifolio Gordon Digital Algo Experience

Dax Long von 03.04.2019
Dax Long von 03.04.2019 - Chart courtesy of stockchart.com

Neu in unserem wikifolio Gordon Digital Algo Experience

Mit dem doppelten Dax Long Signal am 03. April von Algo- Σ ist der Trendwechsel perfekt. Long @11803 @11816, die Tatsache, daß die 2 Signale noch nicht von 15 Punkten getrennt sind, hat uns keine Wahl gelassen. Damit ist der DAX Short Setup von Februar 2018 definitiv vom Tisch.

Gordon Digital Algo Experience

Gordon Digital Algo Experience

Gordon Digital Algo Experience ist die direkte Weiterentwicklung von World Algo Sigma, das seit 2 Jahren in unserer internen Simulation und auch als wikifolio läuft.
Aus der Auswertung der bisherigen Ergebnisse haben wir ein neues Modell entwickelt, das wir seit Mitte Februar 2019 aktiv umsetzen. Unser Ziel bleibt nach wie vor, ein Finanz-Portfolio zu entwerfen, das langfristig mit Hilfe von Algorithmen und nur mit deren Hilfe gewinnbringend ist. Einzige Ausnahme bilden Maßnahmen zur Risikominimierung insbesondere Wechselkursrisiko. Zum Einsatz kommt unser Handelssystem Algo-Σ. Da wir ein ganzes Portfolio damit aufbauen, ist es einem Robo-Advisor gleichzustellen. Wir können in unserer Simulation die Dividende nicht berücksichtigen. Daher rechnen wir mit einer besseren Performance als der Errechneten.

Was hat sich seit unseren ersten Versuchen geändert? Wir haben uns auf folgende Richtlinien geeinigt:

  • Das Portfolio wird keine strukturierten Produkte (kurz Hebelprodukte) enthalten;
  • Nur werte aus Europa, überwiegend aus dem Euroraum, werden aufgenommen;
  • Es wird kein Ranking System mehr verwendet, um die Positionsgröße zu bestimmen;
  • Indexe dürfen gehandelt werden, Währungen, Zinsen und Spreads dagegen nicht.

Die Handelsmarken werden wie immer in Wochentakt aktualisiert. Das entspricht dem Schlusskurs von Freitag, und zwar für alle Bestandteile unserer Handelsliste.

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