Investieren mit KI: Was ETFs leisten können

Damit bieten wir die Chance, breit den Markt abzubilden und dennoch eine Outperformance zu erzielen. Wir geben Einblicke, wie das ganz konkret funktioniert.

Wichtig ist dabei: Kundinnen und Kunden müssen bei growney nicht selbst aktiv werden. Denn unser Anspruch ist eine bequeme und einfache Geldanlage, die alle Möglichkeiten nutzt.

ETFs und investieren mit KI: So passt das zusammen

Aus mehreren Gründen setzen wir in unseren Portfolios ETFs ein, die KI-Analyse nutzen, um bessere Renditen möglich zu machen – natürlich unter Berücksichtigung von Risiken und Kosten. Die wichtigsten Gründe sind konkret:

• Wesentliche Veränderungen am Finanzmarkt
  Passive Anlagestrategien haben in den letzten Jahren eine gewisse Marktdominanz erreicht. Dadurch werden in der Wissenschaft bereits mögliche Probleme und Ineffizienzen diskutiert. Unsere Aufgabe als Vermögensverwalter sehen wir darin, für unsere Kundinnen und Kunden an dieser Stelle einzugreifen – mit dem Ziel, das ETF-Portfolio besser aufzustellen. KI-Strategien, die kostengünstig funktionieren, können genau von solchen Ineffizienzen am Markt profitieren.

   

• Bewährte KI-Technologie im Investmentbereich

  Innerhalb der LAIQON Gruppe, zu der growney seit einigen Jahren gehört, gibt es eine KI-Lösung, die komplett auf Geldanlage spezialisiert ist und sich bereits in der Praxis seit 2020 bewährt hat. Wir überprüfen regelmäßig, wie sich die ETF-Anlagestrategien optimieren lassen. Da die sehr effiziente und schnelle Analyse durch eine speziell trainierte KI für Anlegerinnen und Anleger ein besseres Rendite-Risiko-Verhältnis nach Kosten möglich macht, sollten auch die Anlagestrategien bei growney davon profitieren. Voraussetzung dafür waren jahrelange Testreihen und eine steuerlich attraktive Variante.
  

• Kosten und Steuern bei aktiven Strategien
  Der Anspruch vieler Kundinnen und Kunden an growney ist eine bequeme und zugleich günstige Geldanlage, die sich optimal an Marktphasen anpasst – das ist auch in zahlreichen Befragungen und Analysen deutlich geworden. Beim Handeln, also dem Kauf bzw. Verkauf von Wertpapieren, fallen oft Gebühren und Steuern an, die sich negativ auf die Performance auswirken können. Als Vermögensverwalter haben wir genau dafür nach einer Lösung gesucht. Mit ETFs sind solche An- und Verkäufe zunächst nicht steuerwirksam für Anlegerinnen und Anleger. Das geschieht erst bei Verkauf der Fondsanteile.

Aktuell setzen wir daher folgenden ETF mit KI-Analyse in unseren Portfolios ein:

• LAIQON European Equity AI Optimized Active (IE000L98FUF7)

ETF mit KI-Analyse: So funktioniert es

Die wesentliche Frage für uns: Welchen Vorteil kann die KI-Analyse unseren Kundinnen und Kunden ganz konkret bieten?

Investieren mit KI bietet die Chance, eine Outperformance nach Kosten zu erzielen – also ein besseres Ergebnis als der Markt. Das kann nur funktionieren, wenn ein gewisser Tracking Error möglich ist, also ein Abstand vom Index. Bei der Wertentwicklung ist dadurch ebenso eine Abweichung nach unten möglich.

Mit einem Tracking Error zwischen 2 und 5 % ist der Abstand zum Index so gewählt, dass

• die Indexentwicklung größtenteils abgebildet wird

• dennoch in gewissem Maße Über- und Untergewichtungen einzelner Werte, Branchen oder Länder erlaubt sind, die eine Outperformance möglich machen

   

Das erfolgt in mehreren Schritten:

1. Umfangreiche Datenanalyse

Täglich werden Millionen von Daten durch die KI analysiert und verarbeitet. Es handelt sich um Daten einzelner Unternehmen, aber auch Makrodaten aus der ganzen Welt - wie z.B. Inflation, Notenbankstatements, Analystenmeinungen oder Wirtschaftszahlen.

2. Systematische Mustererkennung

Die eingesetzte KI ist speziell darauf trainiert, anhand von zurückliegenden Finanzdaten Muster zu erkennen. Dabei werden Daten verwendet, die bis in die 1990er Jahre zurückreichen. Emotionslos und sehr schnell können Ähnlichkeiten erkannt werden und direkt in die Bewertung von Unternehmen und Aktien einfließen.

3. Konkrete Prognosen

Ziel des aufwändigen Analyse-Prozesses ist die Ermittlung eines tatsächlichen Unternehmenswerts und der Abgleich mit aktuellen Marktdaten. Dies wird verbunden mit einer Prognose-Erstellung für die nächsten 30 Tage. Die wesentliche Frage dabei: Wird sich ein Einzelwert, eine Branche oder ein Land besser oder schlechter entwickeln als das insgesamt betrachtete Anlageuniversum (also der jeweilige Index). Berechnet werden in den Prognosen zahlreiche unterschiedliche Szenarien.

4. Ständiger Kriterienabgleich im Portfolio

Aus den Prognosen wird eine sinnvolle Portfolio-Konstruktion im ETF abgeleitet. Dabei wird durch ein Netz an unterschiedlichen Kriterien sichergestellt, dass die Abweichungen vom Index nicht zu groß werden können. Bei der Ländergewichtung ist eine Abweichung um maximal 2,5 Prozentpunkte nach oben oder unten erlaubt, bei Branchen um 1,5 Prozentpunkte. Einzelwerte dürfen um max. 2 Prozentpunkte über- oder untergewichtet werden. Eine Aktie, die 5 % des Index ausmacht, darf also im ETF ein Gewicht zwischen 3 % und 7 % ausmachen – solange auch die Länder und Branchenkriterien erfüllt sind.

5. Ergebnis der KI: Trading-Empfehlung

Anhand ihrer täglich durchgeführten umfangreichen Analysen und Prognosen gibt die KI Trading-Empfehlungen: Welche Werte sollen im ETF über- und welche untergewichtet werden? Ebenfalls berücksichtigt werden dabei Transaktionskosten und mögliche Steuerbelastungen, die durch An- und Verkäufe entstehen können. Vor einer Umsetzung der Empfehlung muss sie von einem Menschen überprüft und freigegeben werden.

KI-Trading: Welches Ziel wird verfolgt?

Der Ansatz unterscheidet sich wesentlich von anderen KI-Tools, die bei Trading oder Geldanlage eingesetzt werden. Denn die KI wurde in der LAIQON-Gruppe in Hamburg selbst entwickelt und speziell für die Geldanlage trainiert. Insofern ist die Funktionsweise nicht mit den Lösungen zu vergleichen, die die meisten aus dem Alltag als Sprachmodell (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Perplexity) kennen.

So ist eine besondere, einzigartige Technologie entstanden, die

• täglich bis zu 125 Millionen Datenpunkte in die Analyse einbezieht
• für die Muster-Erkennung umfangreiche Finanzmarktdaten verwendet, die bis in die 1990er-Jahre zurückreichen
• etliche Szenarien für die Wertentwicklung der nächsten 30 Tage berechnet
• das mögliche Potenzial für eine Outperformance systematisch erkennen und nutzbar machen kann
• bei ihren Empfehlungen Tradingkosten und Steuereffekte berücksichtigt
• komplett unabhängig von anderen KI-Tools oder Sprachmodellen agiert
• bereits jahrelang optimiert worden ist und sich für die Geldanlage bewährt hat

Mit den detaillierten Vorgaben und der endgültigen Plausibilitäts-Kontrolle aller An-/Verkäufe durch einen Menschen sind somit zusätzliche Sicherheitsmechanismen eingebaut. Ein ETF mit dieser Technologie soll also gezielt die Möglichkeiten nutzen, die sich am Kapitalmarkt bieten - mit dem Ziel, Anlegerinnen und Anlegern konkret messbare Vorteile zu bringen.

Optimale Kombination für die Geldanlage

In den ETF-Portfolios kombiniert growney passive und aktive, KI-gestützte Ansätze der Geldanlage. Das Ziel ist, wichtige Indizes und die darin enthaltenen Wertpapiere (Aktien, Anleihen) größtenteils abzubilden (passiver Ansatz).

Kombiniert wird das mit KI-Analysen, die das besondere Potenzial einzelner Werte ermitteln und nutzen sollen. In einer festgelegten Bandbreite kann es so zu Abweichungen vom jeweiligen Index kommen. Je nach ermittelter Prognose kann es zu Über-/Unterbewertung gegenüber dem Index kommen – mit dem Ziel, bessere Ergebnisse zu erzielen.

Die derzeitige Marktdominanz passiver Investmentansätze ermöglicht es, von gewissen Ineffizienzen am Markt durch KI-Ansätze zu profitieren. Dank der KI-Analyse ist das deutlich kostengünstiger als bei klassischen aktiven Investmentfonds möglich.

growney achtet bei der Auswahl aktiver ETFs darauf, dass ein ausreichender Tracking Error gegenüber dem Index besteht (2 bis 5 %), um eine Outperformance erzielen zu können. Nur dann ist der beschriebene Ansatz sinnvoll.

Ferner ist Bedingung, dass eine KI speziell auf den Finanzmarkt trainiert ist und hier nicht nur eine Sprachmodell-KI Trading-Empfehlungen gibt - ohne den Markt systematisch zu analysieren. So wollen wir unseren Kundinnen und Kunden die Chance bieten, eine bessere Performance (nach Kosten) zu erzielen - ganz bequem und ohne großen Aufwand.