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Sind Investment-Algorithmen krisensicher?

15. Oktober 2021

Lesezeit: 4 Minuten

von Tilmann Schaal, LGT

Experte für Investment-Algorithmen: Andreas Vetsch, LGT Capital Partners

Welche Rolle können systematische Handelsstrategien in Ihrem Portfolio spielen? Analyst Andreas Vetsch kennt die Antwort - samt Risiken und Nebenwirkungen. 

In kaum einer anderen Branche ist die IT so wichtig fürs Geschäft wie in der Finanzindustrie. Ob als Unterstützung in der Verwaltung von Fonds, in der Finanzberatung oder bei der Geldanlage mittels automatisierter Strategien: Die Wahrscheinlichkeit ist gross, dass Anleger heute in irgendeiner Weise von Algorithmen abhängig sind, egal wie und wo sie investieren.

Was sind die Vor- und Nachteile der Automatisierung bei der Geldanlage - insbesondere vor dem Hintergrund einer möglicherweise plötzlichen Korrektur an den Finanzmärkten? Wir haben Andreas Vetsch, einem Experten auf diesem Gebiet bei der LGT Capital Partners, dazu drei Fragen gestellt.

Wie verbreitet sind Algorithmen heute an den Finanzmärkten?

Der Einsatz von Algorithmen (Algos) ist in der Branche inzwischen weit verbreitet. Sie nehmen Emotionen aus dem Handelsprozess heraus, ermöglichen die Evaluation von Strategien am Computer und bieten Vorteile bei der Umsetzung, insbesondere wenn sie in grossem Umfang eingesetzt werden.

Man kann zwischen Algorithmen für Investments und fürs Trading unterscheiden. Erstere sind für Anleger äusserst nützlich, um aus der Vielzahl von Wertpapieren systematisch aussichtsreiche Anlagen zu ermitteln. Letztere helfen, Aktien, Fonds und andere Assets durch Automatisierung effizienter zu handeln.

Während das aktiv verwaltete Vermögen immer noch von diskretionären Managern dominiert wird, wächst der Anteil der Nutzung von Algorithmen bei systematischen Ansätzen. Immer mehr Anleger verwenden sie, um einen reproduzierbaren und datengesteuerten Anlageansatz umzusetzen. Im Handel werden hingegen bereits über 80 Prozent der Transaktionen mit liquiden Futures, Large-Cap-Aktien der grossen Industrieländer oder Credit-Default-Swap-Indizes von Algos ausgeführt. In den letzten Jahren hat der elektronische Handel aber auch auf anderen Märkten erheblich zugenommen, zum Beispiel bei dem für Unternehmensanleihen.

Können Algorithmen selbständig auf grosse, unvorhergesehene Kursschwankungen reagieren oder muss dazu der Mensch eingreifen?

Es ist wichtig, zwischen zwei Modellen zu unterscheiden: das eine antizipiert, das andere reagiert. In vielen Szenarien können antizipierende Modelle, die sich auf Verhaltensheuristiken stützen, scheinbar "irrationale" Marktentwicklungen problemlos bewältigen. Ebenso können Modelle, die auf Basis aktueller, genauer und eindeutiger Informationen auf das Marktverhalten reagieren, bei einer Vielzahl unvorhersehbarer Szenarien gut funktionieren.

Investment-Algorithmen
Research Analyst Andreas Vetsch: "Der Einsatz von Algorithmen ist in der Branche inzwischen weit verbreitet."

Sind Modelle jedoch stark angepasst, statisch, langsam, oder basieren nur auf historischen Mustern, tun sie sich mit Regimewechseln und noch nie dagewesenen Ereignissen ungleich schwerer. Sie können ein falsches Gefühl von Sicherheit vermitteln. Auch wenn Marktereignisse durch noch nie dagewesene Faktoren oder Umstände ausgelöst wurden, können Anleger auf dem falschen Fuss erwischt werden oder die Modelle versagen völlig.

Daher können historische Daten nicht auf die Zukunft extrapoliert werden, solange deren Grundlagen nicht richtig erkannt, verstanden und aufgenommen werden. Darüber hinaus können Systeme oder Algos eine nützliche Rolle im Handel spielen, solange die Menschen, die dahinter stehen, dafür auch tatsächlich verantwortlich sind. Diese Verantwortung schliesst die Erkenntnis ein, dass sich die Strukturen der Märkte ändern können und dass Systeme, die für eine Marktordnung konzipiert sind, in einem anderen Umfeld möglicherweise nicht funktionieren.

Werden Anlagealgorithmen in Zukunft bei diesen einmaligen Marktereignissen besser abschneiden?

Während des Börsencrashs rund um Covid konnten wir grosse Leistungsunterschiede zwischen verschiedenen Anbietern aus der Quant-Industrie beobachten. Fokussierte, kurzfristige Strategien, die zeitnah Informationen nutzen, schnitten im Allgemeinen gut ab, langsamere, weniger reaktive und eher rückwärtsgerichtete Strategien eher schlecht. Hinter jedem Algorithmus steht ein Modell. Aufgrund ihrer Konstruktionsmerkmale bewältigen sie Krisen an den Finanzmärkten besser als andere. Das lässt sich mit einem selbstfahrenden Auto vergleichen, das lediglich für Autobahnen programmiert ist und an einer kurvenreichen Bergstrasse demgemäss scheitern muss.

Daher ist es für Anleger wichtig, zwischen verschiedenen systematischen Strategien zu unterscheiden und zu verstehen, was jede von ihnen leisten kann - oder eben nicht. Wenn Anleger die Nuancen verschiedener Investment-Algorithmen verstehen und krisenerprobte Ansätze wählen, können sie Zeiten meistern, in denen eine "irrationale" Marktdynamik die Oberhand hat.

Informationen und Insights

Andreas Vetsch ist Research Analyst bei LGT Capital Partners und beschäftigt sich in dieser Rolle auch mit digitalen Technologien. Er und seine Kolleginnen und Kollegen im Asset Management suchen nach attraktiven Anlagemöglichkeiten und den besten Portfoliomanagern. Sie betreuen auch einen substanziellen Teil des Vermögens des Eigentümers der LGT, des Fürstenhauses von Liechtenstein.

Sind Sie darüber hinaus an aktuellen Entwicklungen der Märkte und der Wirtschaft weltweit interessiert, empfehlen wir Ihnen die Insights unserer Research-Experten des LGT Private Banking.

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