Anlagephilosophie und Zielgruppe von Smavesto
Hallo Herr Rollenhagen, was genau macht Smavesto in maximal zwei Sätzen?
Smavesto ist der Robo Advisor der Sparkasse Bremen, der künstliche Intelligenz für die Allokation der Portfolios einsetzt. Dabei wird für jeden Kunden ein individuelles Portfolio zusammengestellt und kontinuierlich nach Marktlage neu adjustiert.
Welche Anlagephilosophie hat Smavesto?
Die Smavesto-Kunden erhalten ein Anlageprodukt, das sich vollständig an ihren Erwartungen hinsichtlich der maximal akzeptablen Verlustschwellen orientiert und bei Bedarf rechtzeitig Reallokationen anstößt, um das Risiko eines Unterschreitens dieser Schwellen so gering wie möglich zu halten.
An welche Zielgruppen richtet sich Smavesto mit seinem Produktangebot und wie viele AuM und Kunden haben Sie im jeweiligen Segment?
Smavesto steht aufgrund des sehr geringen Mindestanlagebetrags von 1.000 EUR bzw. 50 EUR bei monatlichem Sparplan jedem Wertpapierkunden deutschlandweit zur Verfügung. Da Smavesto ein rein digitales Produkt ist, sind die Nutzung eines PCs/Smartphones/Tablets und die Volljährigkeit des Kunden die einzige Mindestvoraussetzung.
Im Zuge der Corona-Krise haben unsere Autoren noch mit einer Reihe weiterer Robo Advisors über die Beeinflussung der Branche durch die Krise gesprochen:
Was kostet den Privatkunden mit einem Anlagevolumen von 10.000 EUR der Service von Smavesto und wie konkurrenzfähig sind Sie damit ggü. anderen Robo Advisern sowie klassischen Asset Managern?
Für unsere Leistungen erhalten wir einen jährlichen Betrag von 1 % der Assets under Management. Damit bieten wir eine deutlich werthaltigere Dienstleistung im Vergleich zu anderen Robo Advisors zu einem fairen Preis (keine Musterdepots, sondern individuelle Portfoliokonstruktion, monatliche Reallokationen, starker Fokus auf Absicherung maximaler Verlustschwellen durch algorithmische Optimierung).
Anlagestrategie von Smavesto
Wie sehen Ihre Anlagestrategie und das Risikomanagement aus?
Bei Smavesto erhält der Kunde ein individuelles ETF-Portfolio, welches i.d.R. aus 5-7 ETFs und/oder ETCs besteht. Das Selektionsuniversum beinhaltet grundsätzlich alle in Deutschland zugelassenen ETFs und ETCs. Um allerdings Redundanzen zu verhindern, wird auf Grundlage des Tracking Errors und der Kosten die Anzahl der ETFs pro abgebildetem Markt reduziert. Das Risikoprofil des Anlegers leitet sich aus dem von ihm bestimmten Maximum Draw Down, also der maximalen Verlustbereitschaft über einen bestimmten Zeitraum, ab. Zudem hat der Kunde weitere Möglichkeiten der Individualisierung seines Portfolios, er kann z.B. entscheiden, ob in Fremdwährungstitel investiert wird.
Die Allokationsentscheidung der ETFs in Abhängigkeit der Marktentwicklung übernimmt ein Algorithmus unter Einsatz von Methoden des Machine Learning unseres Kooperationspartners Get Capital AG. Die Entwicklung der Kapitalmärkte wird mittels Returnschätzer auf Basis von Regime Switching-Modellen nach Bayes über unterschiedliche Zeithorizonte berechnet. Die Basis dieser Berechnungen bildet das im zu analysierenden Zeithorizont herrschende und automatisch erkannte Marktregime. Im Gegensatz zu häufig aus Simplizitätsgründen verwendeten gleitenden Durchschnittswerten können regimeorientierte Returnschätzer die Länge eines Regimes in qualitativ unterschiedlichen Marktszenarien anpassen. Bei stabilen Märkten kalkulieren sie die Ertragserwartung auf Basis langfristiger, in Krisenzeiten auf Basis kurzfristiger Zeithorizonte. Dies ist unserer Meinung nach sehr vorteilhaft, da in den verschiedenen Situationen völlig unterschiedliche Portfoliokonstruktionen sinnvoll sind.
Die Anpassung des Portfolios, also die Reallokation, wird in konstanten Zyklen jeweils zum Monatsende durchgeführt und ist in der Regel zum Anfang eines jeden Monats umgesetzt. Bei außergewöhnlichen Ereignissen an den Kapitalmärkten kann dies auch häufiger geschehen. Die Ergebnisse des Algorithmus werden zusätzlich durch erfahrene Portfoliomanager kontrolliert, die letztlich die Anlageentscheidungen und die sogenannten Orders – die Aufträge zum Kauf oder Verkauf bestimmter Wertpapiere – freigeben.
USP Smavesto und Wettbewerb
Es gibt mittlerweile eine Vielzahl von Anbietern für Robo Advisory, B2B sowie B2C. Wie differenziert sich Smavesto, d.h. was genau ist Ihr USP?
Wir erstellen als einziger Robo Advisor im deutschen Markt einen auf den individuellen Kunden zugeschnittenen Anlagevorschlag. Häufig arbeiten Wettbewerber mit Musterdepots, zwischen denen je nach Marktsituation arbitriert wird. Aus unserer Sicht ist die Einzelwertoptimierung der bessere Weg zu einer kundenorientierten Anlageberatung über unseren Robo Advisor.
Weiterhin liegt unsere Mindestanlagegrenze bei gerade einmal 1.000 EUR, damit ermöglichen wir einer deutlich größeren Zahl von Kunden, unser Produkt zu nutzen. Aus unserer Sicht ist dies ja gerade der Sinn einer automatisierten Anlageberatung.
Welche (Marketing-) Strategie nutzen Sie, um neue Kunden zu gewinnen?
Smavesto wird als hybrides Modell sowohl online als auch klassisch beworben. Des Weiteren bauen wir unseren bundesweiten Vertrieb kontinuierlich aus.
Wie erreichen Sie im Haus die Vereinbarkeit von digitaler Vermögensverwaltung durch Smavesto und persönlichen Beratung in der Filiale?
Smavesto kann je nach Kundensituation eine Ergänzung oder auch die zentrale Komponente zum Vermögensaufbau sein. Daher sehen wir keine Konkurrenzsituation zu eigenen Wertpapierprodukten, vielmehr folgt Smavesto der Grundidee, einen hohen Kundennutzen zu stiften, und ergänzt unsere Produktpalette daher optimal.
Welche Parteien waren am Aufbau Ihres Angebots beteiligt?
Smavesto hat für die Entwicklung des Robo Advisors neben internen Ressourcen auch die Marktexpertise der Get Capital AG, der Baader Bank AG und der DSER GmbH eingekauft. In einem intensiven Projekt wurden der Onlineauftritt, die Depotanbindung und die maschinelle Optimierung der Portfolios etabliert, danach haben wir 1 Jahr die Wirksamkeit unseres Ansatzes erfolgreich pilotiert.
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Herausforderungen in der Corona-Krise
Wie hat sich die Corona-Krise bisher auf Ihr Geschäft ausgewirkt? Was sind aktuell die größten Herausforderungen für Sie?
Unser Allokationsalgorithmus hat unsere Kunden in der Corona-Krise vor größeren Verlusten bewahrt. Sehr schnell wurden bereits Ende Februar alle Aktien-ETF-Positionen verkauft und in volatilitätsärmere Renten- und Geldmarkt-ETFs investiert.
Seit Mai erfolgte wieder ein behutsamer Aufbau der Aktienquote. Größere Kapitalabflüsse waren nicht zu verzeichnen.
Welche mittel- bis langfristigen Risiken erwarten Sie durch die Corona-Pandemie für sich und den Robo Advisory Markt allgemein?
Aufgrund der Corona-Krise erwarten wir für unsere Kunden systembedingt keine zusätzlichen Risiken.
Welche Chancen könnten durch die Krise entstehen?
Auf erhöhte Volatilitäten und daraus resultierende kürzer werdende Zyklen des vorherrschenden Marktregimes kann unser Allokationsalgorithmus entsprechend reagieren. Durch die vorgesehene monatliche – oder bei Bedarf zwischenmonatliche – Reallokation kann zeitnah das Portfolio angepasst werden.
Eine letzte Frage haben wir noch für Sie…
Was wollten Sie in einem Interview schon immer einmal sagen, wurden es aber nie gefragt?
Für 1 % p. a. an Kosten bieten wir unseren Kunden mehr als 100 Wertpapiertransaktionen – individuell nach ihren Vorgaben. Damit bieten wir nach unserer Überzeugung ein einzigartiges Preis-Leistungs-Verhältnis, verbunden mit einem Portfoliomanagement, das vor Smavesto nur Banken oder Großanlegern zur Verfügung stand.
Letztlich hat Smavesto nach unserer Einschätzung als einziger Robo Advisor das Potenzial, wirklich disruptiv und nachhaltig die Vermögensanlage in Deutschland zu verändern und echten Kundennutzen zu stiften.
Herzlichen Dank für das Interview!
Eine Übersicht aller geführten Interviews finden Sie hier:
Interview mit Björn Schmuck
Interview mit Prof. Dr. Dirk Söhnholz
Interview mit Iven Kurz
Interview mit Fabian Knigge
Interview mit Thimm Blickensdorf
Interview mit Dr. Harald Brock
Interview mit Björn Siegismund
Interview mit Martin Daut
Interview mit Dr. Dirk Rollenhagen
Interview mit Dr. Olaf Zeitniz
Interview mit Frank Huttel
