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Wie Scalable Capital seine Portfolios mit ETFs von iShares baut

Wie Scalable Capital seine Portfolios mit ETFs von iShares baut

Der Münchner Robo-Advisor Scalable Capital erklärt in einem YouTube-Video seine Investmententscheidungen basierend auf computergestützter Finanzökonometrie und betont, dass er bei der Portfolio-Zusammenstellung unabhängig vom neuen Mitgesellschafter BlackRock agiert.

„BlackRock als Minderheitengesellschafter kann, darf und will auch nicht in die Auswahl der Produkte und Portfoliosteuerung eingreifen“, so Erik Podzuweit, Gründer und Geschäftsführer von Scalable Capital. 

Aktuell sind neun von 14 ETFs im Portfolio von iShares, beziehungsweise BlackRock. Generell wählt Scalable Capital aus über 1.500 ETFs, die in Europa zugelassen sind, etwa 15 aus und bildet ein globales Portfolio aus verschiedenen Anlageklassen, das über ein dynamisches Risikomanagement angepasst wird.

Dabei bevorzugt Scalable Capital physische ETFs gegenüber synthetischen und setzt auf eine möglichst exakte Abbildung der Indizes und hohe Liquidität. Das aktuelle ETF-Ensemble besteht seinerseits aus etwa 7.500 Einzelwerten aus etwa 90 Ländern.

Dynamische Risikostreuung

Interessenten entscheiden über das Risikomaß Value at Risk (VaR) über ihre Anlagestrategie. Hierbei bietet Scalable Capital Optionen von 3% VaR bis 25% VaR an. „20% VaR ist unser beliebtestes Produkt“, so Podzuweit. Damit biete Scalabe Capital eine transparente und objektivere Einstufung hinsichtlich der Geeignetheitsprüfung gegenüber den gängigen Einstufungen.

„Sie werden in jedem Jahr einen Index finden, der besser abschneidet. Es waren jetzt mal der DAX und globale Aktien. Aber es geht vielmehr darum, das Vermögen langfristig zu mehren, mitsamt einer guten Kapitalmarktrendite und reduzierten Verlustrisiken“, sagt Podzuweit.

Zu Minderung der Verlustrisiken setzt Scalable Capital auf dynamische Risikosteuerung durch ständige Anpassung der Anlageklassen des Portfolios. Diese fuße auf der Betrachtung der Schwankungsbreite, welche ein Prognosepotenzial biete.

„Wenn der DAX gestern, letzte Woche, letzten Monat überdurchschnittlich stark geschwankt ist, dann ist die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass er ebenfalls morgen, nächste Woche und nächsten Monat schwankt“, erklärt Podzuweit vereinfacht.

Wissenschaftliches quantitatives Risikomanagement

Das computergestützte Risikomanagement reagiere auf die Phasen einer Diskrepanz zwischen Rendite und Risiko an den Märkten. Hierbei wären hohe Risiken ein Zeichen dafür, nicht zu investieren beziehungsweise das Portfolio defensiver aufzustellen. Das Ziel des quantitativen Ansatzes wäre es, so ein besseres Rendite-Risiko-Verhältnis zu erreichen und auch Emotionen aus dem Investmentprozess herauszulösen, denen Portfoliomanager unterliegen würden.

Das Modell basiert auf dem Risiko-Clustering von Nobelpreisträger (2003) Robert F. Engle. „Das Risiko tritt in Grüppchen auf und verharrt so - eine Zeit lang. Das wird für Risikomodelle bei uns, bei Firmen wie Goldman Sachs und großen Staatsfonds eingesetzt“, erklärt Podzuweit, der sieben Jahre als Executive Director bei Goldman Sachs in London und Frankfurt tätig war.

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