Ja und Nein: Obwohl unsere Abläufe einen hohen Automatisierungsgrad aufweisen, sind wir weit davon entfernt, ein Robo-Advisor zu sein, da wir Dir weit mehr und individuellere Anlagen anbieten können als konventionelle Robo-Advisors, die vielfach nur ein beschränktes Anlage- und Strategieuniversum aufweisen und kaum persönliche Beratung anbieten.

Wir sind als reguliertes Finanzdienstleistungsinstitut rechtlich dazu verpflichtet, uns ein Bild über Deine Vermögenssituation und andere relevante Umstände zu machen. Nur dann dürfen wir Dir eine für Dich geeignete Anlagestrategie empfehlen.

Zu Beginn des Registrierungsprozesses bestimmen wir also zunächst mit Hilfe eines Fragebogens Deine individuelle Risikotoleranz. Dabei spielen zwei Aspekte eine wichtige Rolle:

Deine subjektive Akzeptanz, Risiken einzugehen. Diese bestimmt das Risikoniveau, mit welchem Du Dich wohlfühlst und auch gut schlafen kannst.

Und Deine objektive Fähigkeit, Risiken einzugehen. Diese bestimmt das Risikoniveau, welches mit Deinen persönlichen Lebensumständen (z.B. Einnahmen und Ausgaben) und Deiner Vermögenssituation vereinbar ist.

Auf Grundlage dieser Informationen bestimmen wir Deine Risikokategorie und empfehlen Dir eine für Dich geeignete Anlagestrategie – die aber noch nicht in Stein gemeisselt ist…

Aufgrund Deiner Angaben hinsichtlich Deiner Risikofähigkeit, Deiner aktuellen finanziellen Situation und Deinen Erwartungen simulieren wir verschiedene Anlageportfolios, damit Du nicht mehr Risiko eingehst, als Du kannst – oder möchtest.

Erfahrungsgemäss sind dabei unsere Portfolios aufgrund unseres nicht-parametrischen Risikomodells bei kurzen Zeithorizonten etwas sicherer und bei längeren Horizonten etwas risikoreicher ausgelegt als Portfolios, die Dir von Banken vorgeschlagen werden.

Du kannst Dir also sicher sein: wir gehen nicht mehr Risiko für Dich ein, als Du in einem Worst-Case-Szenario zu verkraften vermagst.

Ja. Falls Du mit unserem Vorschlag nicht einverstanden bist, können wir gemeinsam Anpassungen vornehmen. So ist Dein Portfolio immer zu 100% personalisiert.

Grundsätzlich können wir Dein Portfolio auf alle wichtigen Fremdwährungen ausrichten bzw. optimieren, falls Du nicht in Schweizer Franken rechnen möchtest.

In Deinem Portfolio übernehmen wir für Dich die Vermögensverwaltung. Das heisst, dass wir für Dich die Anlageentscheidungen betreffend der Portfolioallokation treffen und suchen für Dich immer die geeignetsten Anlageinstrumente aus. Wir tracken alle Deine Investments in unserem Riskomonitor. Sobald Anlagen gewisse Limiten unterschreiten (oder überschreiten), passen wir Dein Portfolio automatisch der neuen Situation an.

Je früher, desto besser! Es hat sich gezeigt, dass man über sehr lange Zeithorizonte mit Aktien eine sehr gute jährliche Rendite bzw. passives Einkommen aufbauen kann. Hättest Du z.B. 1988 einen Teil Deiner Ersparnisse in ein SPI-ETF (Swiss Performance Index ETF) angelegt, so wäre die durchschnittliche Rendite bis 2019 rund 11,1% pro Jahr gewesen. Bei einem Anlagebetrag von CHF 10’000 wären das rund CHF 1’100 pro Jahr (oder fast CHF 100 pro Monat).

Wenn wir ein Investment für Dich machen, setzen wir ab einer bestimmten Investitionssumme auch gleich eine virtuelle Verkaufsmarke bei ungefähr 90% (diese Marke ist aber nicht bei allen Anlagen gleich) vom Kaufpreis. Wenn das ETF dann z.B. um 10% (dieser Wert ist ebenfalls nicht bei allen Anlagen gleich) steigt, erhöhen wir die virtuelle Verkaufsmarke ebenfalls um 10%. Wenn das ETF weitere 10% von 110 auf 120 steigt, erhöhen wir auch die virtuelle Verkaufsmarke wieder: von 100% auf 110%. Dies machen wir so lange, bis der Aufwärtstrend gebrochen wird und das ETF nicht mehr weiter steigt, oder sogar die nachgezogene Verkaufsmarke unterschreitet. Falls diese Marke nachhaltig unterschritten wird, werden wir das ETF verkaufen, so dass wir den Gewinn für Dich realisieren können.

Eine ausführliche Erklärung bezüglich “High Watermark” findest Du hier.

Die Hurdle Rate ist vereinfacht gesagt der risikolose Zinssatz. Also zum Beispiel der Zinssatz auf Deinem Bankkonto.

Wichtig: die leistungsabhängige Gebühr bei uns bemisst sich lediglich am Gewinn, der die Hurdle Rate (gegenwärtig bei 0%) übersteigt.

Es wäre Dir gegenüber nicht fair, wenn wir auch die Performance unter dieser Rate mitberücksichtigen würden (Falls die Hurdle Rate z.B. bei 5% liegt, wir für Dich im Jahr aber nur 5% Wertsteigerung generiert haben; dann hättest Du ja eigentlich auch das Geld auf dem Konto belassen können…).

Dies kannst Du jederzeit und uneingeschränkt machen.

In der Praxis sind die Handelsintervalle aufgrund der Erkenntnisse der Behavioral Finance nicht immer vollkommen unabhängig, da beispielsweise eine grosse Transaktion den Kurs einer Aktie beeinflussen und weitere Verkäufe nach sich ziehen kann oder dass der homo oeconomicus schlicht weg nicht immer rational entscheidet. Dies erklärt, warum sich z.B. reale Renditen stärker um den Mittelwert drängen, aber auch weiter in die Rand- oder Extrembereiche (eben auch auf der Verlustseite) auslaufen können, wodurch die Anleger mehr Risiko eingehen, als ihnen die parametrischen (= Annahme einer Verteilfunktion) Risikomodelle suggerieren.

​Als besseren Ansatz empfehlen wir daher für Dich die Verwendung von nicht-parametrischen Messansätzen, bei denen historisch tatsächlich geschehene Marktpreisänderungen direkt in die Simulation von Portfolios mit-einfließen. Eine Annahme über die mögliche Verteilungsfunktion einer Anlage erübrigt sich damit. Wir müssen also in unserem Risikomodellen keine Modellannahmen treffen oder Daten schätzen, wie dies bei parametrischen Risikomodellen (z.B. Value-at-Risk, VaR) der Fall ist.

Die nun auf diese Weise von uns simulierten Worst-case-Szenarien bieten unserer Erfahrung nach eine bessere und intuitiv verständlichere Entscheidungsgrundlage für Deine Portfolio Selektion und die sich daraus ergebenden Risiken. Sollte der potenzielle Verlust in einem solchen Worst-Case-Szenario also grösser sein, als Deine Verlusttoleranz (mit der Du noch ruhig schlafen kannst), passen wir Dein Portfolio so lange an, bis der simulierte maximale Verlust und Deine Verlusttoleranz wieder ungefähr gleich sind.

Ein (etwas extremes) Beispiel am DAX (Deutscher Aktien Index) 2005 bis 2007:
durchschnittliche Rendite: 22.1%
Volatilität: 11.0%

​Gemäss dem VaR-Ansatz verliert der DAX mit 99%-iger Wahrscheinlichkeit nicht mehr als -10.9% pro Jahr (näherungsweise für Konfidenzintervall von 99%: Erwartungswert = 3-mal Volatilität).

Oder anders formuliert: Gemäss Theorie nur 1-mal pro hundert Jahre ist der Verlust im DAX grösser als 10.9%.

In den letzten 20 Jahren gab es jedoch 5 Jahre, in denen der Dax mehr als -10.9% pro Jahr gefallen ist; in den letzten 50 Jahren waren es sogar 8-mal. Grössere Verluste kommen in der Realität also weit häufiger vor, als die Theorie voraussieht (Quelle: Deutsches Aktieninstitut, Renditedreieck).

In einem Worst-Case Szenario, rechnen wir also nicht (wie in der Theorie) mit -10.9% Verlust, sondern richten unsere Risikomanagement so aus, dass auch bei einem potenziellen Verlust von rund -40%* im DAX, Deine persönliche Verlustgrenze im gesamten Portfolio möglichst nicht unterschritten wird.

 *1987: -36.4%, 2001: -32.9%, 2002: -43.9%, 2008: -40.4%

Als Beispiel dienen an dieser Stelle die durchschnittlichen Renditen bzw. Gewinne (y-Achse) bei einem bestimmten Anlagehorizont (x-Achse) für den DAX von 1969 bis 2017:

(Quelle: Deutsches Aktieninstitut, Renditedreieck)

Berechnet man die erwarteten Renditen des DAX anhand der (Log-) Normalverteilung, erhält man Renditekurven (dünne Linien), wie sie die Theorie bei einem Konfidenzintervall von 95% vorhersagt. Stellt man jedoch die tatsächlichen Renditen diesen gegenüber, so erkennst Du, dass vor allem bei kurzen Anlagehorizonten die worst-case-Szenarien (dicke, rote Linie) viel empfindlichere Vermögenseinbußen zur Folge hatten als durch die Theorie vorhergesagt:

Die gängigen und gemeinhin akzeptierten Risikomodelle wie z.B. die moderne Portfoliotheorie bzw. Portfolio Selektion von Harry Max Markowitz aus dem Jahre 1952 oder die Risikomessmethoden wie der Value-at-Risk-Ansatz (VaR) der Firma J. P. Morgan haben vor allem in den letzten Wirtschaftskrisen ihre Grenzen offenbart. Dies insbesondere, als dass diese Modelle als Grundannahme die Normalverteilung von Marktpreisänderungen haben, was erwiesenermaßen eine zu starke Vereinfachung der komplexen real-wirtschaftlichen Vorgänge in unsere Welt darstellt, in der auch extreme Ausschläge (meist im negativen Bereich der Renditekurve) durchaus „sehr wahrscheinlich“ und dementsprechend auf keinen Fall zu vernachlässigen sind (z.B. „Black Monday“ am 19. Oktober 1987; Der Dow Jones Industrial Index fiel an diesem Tag um 22.6%).

Ein (etwas extremes) Beispiel am DAX (Deutscher Aktien Index) 2005 bis 2007:
durchschnittliche Rendite: 22.1%
Volatilität: 11.0%

Gemäss dem VaR-Ansatz verliert der DAX mit 99%-iger Wahrscheinlichkeit nicht mehr als -10.9% pro Jahr (näherungsweise für Konfidenzintervall von 99%: Erwartungswert = 3-mal Volatilität).

Oder anders formuliert: Gemäss Theorie nur 1-mal pro 100 Jahre ist der Verlust im DAX grösser als 10.9%.

In den letzten 20 Jahren gab es jedoch 5 Jahre, in denen der Dax mehr als -10.9% pro Jahr gefallen ist; in den letzten 50 Jahren waren es sogar 8-mal. Grössere Verluste kommen in der Realität also weit häufiger vor, als die Theorie voraussieht (Quelle: Deutsches Aktieninstitut, Renditedreieck).

​Des Weiteren basieren die Mehrzahl dieser Modelle auf zeitlich stabilen (meist tiefen) Korrelationen der jeweiligen Anlagen (Grad der Abhängigkeiten untereinander), die sich jedoch gerade in Krisenzeiten stark erhöhen können, was den erwünschten Diversifikationseffekt (Aufteilung des Risikos auf mehrere verschiedene Anlagen/-klassen) zunichtemachen kann; also genau dann, wenn man diesen Effekt am ehesten braucht.

​Nichtsdestotrotz haben auch diese Modelle ihre Daseinsberechtigung – aber immer unter Berücksichtigung der Tatsache, dass diese Modelle nur in „normalen“ Marktphasen adäquate Ergebnisse liefern können.

Bei invesdecenty verwenden wir daher nicht-parametrische Risikomodelle, die auf real, bereits vorgekommenen Verlusten basieren (und nicht auf theoretischen Verlust- und Korrelations-Wahrscheinlichkeiten) und mittels denen wir sog. Worst-Case-Szenarios (Maximum Drawdown) simulieren.

Wir müssen also in unserem Risikomodellen keine Modellannahmen treffen oder Daten schätzen, wie dies bei parametrischen Risikomodellen (z.B. Value-at-Risk, VaR) der Fall ist.

Sollte der potenzielle Verlust in einem solchen Worst-Case-Szenario grösser sein, als Deine Verlusttoleranz (mit der Du noch ruhig schlafen kannst), passen wir Dein Portfolio so lange an, bis der simulierte maximale Verlust und Deine Verlusttoleranz wieder ungefähr gleich sind.

Die Grundlage für die gebräuchlichsten volkswirtschaftlichen Theorien bildet das Konzept des Homo oeconomicus, der als Abstraktion eines durchschnittlichen Marktteilnehmers dient. Dieser handelt immer rational, maximiert seinen eigenen Nutzen und ist immer vollständig informiert.

Es kann davon ausgegangen werden, dass es jedoch kaum Anleger gibt, die einzig Ihren Verstand einsetzen und alle Entscheidungen ausschließlich nach ökonomischen Grundsätzen fällen. Hier setzt die verhaltensorientierte Finanzierungslehre an:

Mittels Experimente wurde gezeigt, dass Individuen keinesfalls vollkommen rational entscheiden, sondern Ihr Handeln auch durch Emotionen, Vorurteile, vergangene Erfahrungen und zukünftige Erwartungen geprägt ist. Da in den meisten Fällen auch die individuelle  Informationsverarbeitung unvollständig ist, führt dies notgedrungenermassen meist zu unbewussten und unvollkommenen Entscheidungsprozessen, die wiederum zu fehlerhaften Anlageentscheidungen im Wertschriftenportfolio führen.

Eine Reihe von Anomalien, Ineffizienzen und Verhaltensmuster wurde bislang eingehender untersucht und deren Einfluss auf das Anlageverhalten eines Individuums beschrieben (Behavioral Finance). Aufgrund der Mannigfaltigkeit der Anomalien wird es wohl aber kaum möglich sein, alle Problemfelder durch eine optimierte Portfolio Selektion zu entschärfen, doch sollte es Ziel sein, die Portfolio Allokation bzw. den Portfolio Selektionsprozess so zu wählen, dass möglichst viele Ineffizienzen vermieden werden.

Ein typisches, menschliches (Anlage-)Verhalten ist es z.B., dass Verluste zu lange “ertragen”, Gewinne aber zu schnell realisiert werden; einfach aus dem Grund, dass Menschen bzw. Anleger Verluste mehr fürchten (Verlustaversion), als sie Gewinne schätzen: viele Anleger lehnen es z.B. ab, eine Aktie mit Verlust zu verkaufen, in der Hoffnung sie steigt inskünftig wieder über den Einstiegskurs (sog. Dispositionseffekt).

Auf der anderen Seite verkaufen sie Aktien mit steigenden Kursen zu schnell, da sie “lieber den Spatz in der Hand, als die Taube auf dem Dach” haben.

Bei invesdecenty wirken wir diesen verhaltensbedingten Aspekten bei Anlagen (ab einer bestimmten Anlagesumme von meist CHF 100’000) unter anderem mit Stop loss und Stop buy entgegen: so lange z.B. eine Aktie/ETF steigt, ziehen wir einen Stop loss (gemäss Deiner Anlagestrategie) laufend nach; und wir verkaufen erst, wenn dieser Aufwärtstrend gebrochen wird.

Vielfach werden Anlagestrategien immer noch in «Schubladen»-Portfolios wie z.B. «balanced», «einkommensorientiert», «chancenorientiert» oder ähnlichem eingeteilt. Wie bereits bei den üblichen Risikomodellen erläutert, sind aber (1.) die Anlagerenditen nicht lognormalverteilt und (2.) gerade in Krisenzeiten die Korrelationen zwischen den verschiedenen Anlagen unüblich hoch, was den in der Theorie gewünschten Diversifikationseffekt zunichte macht und das Verlustrisiko über alle «Schubladen»-Portfolios hinweg erheblich verstärkt. Demzufolge können Anleger/innen in solchen Markphasen auch in einem «vorsichtigen» Portfolio erheblich grösseren finanziellen Risiken ausgesetzt sein, als dass dies anfänglich bei der Strategieentscheidung gewünscht gewesen wäre.

Bei invesdecenty verwenden wir daher nicht-parametrische Risikomodelle, die auf real, bereits vorgekommenen Verlusten basieren (also nicht auf theoretischen Verlust- und Korrelations-Wahrscheinlichkeiten) und mittels denen wir sog. Worst-Case-Szenarios (Maximum Drawdown) simulieren.