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Stefan Mittnik Interview // Ludwig Erhards Maxime heute wäre: intelligentes Robo-Advising für alle

Scalable Capital

Time is Money // Schnell ein paar Fragen an Stefan Mittnik. Er ist seit 2003 Inhaber des Lehrstuhls für Finanzökonometrie an der Ludwig-Maximilians-Universität in München und leitet dort seit 2007 das Center for Quantitative Risk Analysis, das von ihm im Rahmen der Exzellenzinitiative des Bundes und der Länder zur Förderung von Wissenschaft und Forschung gegründet wurde. Er ist zudem Fellow am Center for Financial Studies (CFS) in Frankfurt, Vorsitzender der Finanz- und Versicherungsökono­me­trischen Gesellschaft sowie Mitgründer von Scalable Capital, einem digitalen Vermögensverwalter.

Zahlen oder Worte?
Besser noch: Formeln.

Warum?
Eine Formel ersetzt 1.000 Bilder, die jeweils wiederum 1.000 Worte und Zahlen ersetzen.

Traue keiner Statistik, die du …
… nicht verstehst.

Was ist aus Ihrem Sparbuch aus Kindertagen geworden?
Da gab es mehrere. Die wurden im Laufe des Studiums alle bis auf eine Mark geleert und sind seit dem vergessen. Aber gut daran erinnert zu werden. Dank des Zinseszinses lohnt es sich vielleicht, sie in alten Umzugskisten aufzuspüren.

Schon mal Aktien besessen?
Ja, ich war wohl der Erste in der Familiengeschichte, der sich auf dieses „Teufelszeug“ eingelassen hat. Welche Aktien dies ersten waren, weiß ich nicht mehr. Ich habe aber früh gemerkt, dass bei meinem Anlagevolumen Risikostreuung ein Problem war. Und als einigermaßen Volumen da war, habe ich gemerkt, dass selbst bei verhältnismäßig passiven Strategien der zeitliche Aufwand meine Opportunitätskosten nicht deckt. Außer ein paar strategischen Aktien-Investments bin ich nun praktisch nur mit ETFs unterwegs.

Schon mal von einem Bank-Berater enttäuscht worden?
Ich habe da immer realistische Erwartungen gehabt. Wahrscheinlich habe ich mehr Bank-Berater enttäuscht als umgekehrt. Bank-Beratung hat aber immer wieder Anekdoten für meine Vorlesungen geliefert.

Ihr größter Verlust an der Börse?
Einer meiner ersten Doktoranden in den USA nahm nach seinem Abschluss einen Job an der New Yorker Börse an, anstatt eine akademische Karriere zu verfolgen.

Größter Gewinn?
Ein Beratungsprojekt im Bereich Risikomanagement an einer großen Börse. Das hat viele Doktoranden finanziert und interessante Forschungsfragen geliefert.

Ihr Erweckungserlebnis an der Börse?
Black Monday, Oktober 1987. Frisch aus der Uni hatte ich gerade meine erste Professur in New York angetreten und wollte verstehen, was da passiert war. Damaliges Lehrbuchwissen war aber absolut keine Hilfe. Die Finanzmathematik sah solche Ereignisse nicht vor. Seitdem betreibe ich Finanzökonometrie und Finanzmarktrisiken sind zu einem zentralen Thema in meiner Forschung geworden.

Welche Börsen-Erfahrung würden Sie gerne weitergeben?
Wer behauptet, quantitative Ansätze taugen nichts, bezeugt seine Ahnungslosigkeit. Es sind die falschen Annahmen, die nichts taugen. Modelle müssen sich an die Fakten halten. Das Gegenteil passiert eher selten.

Krawatte?
Habe ich auch.

Trader?
Das überlasse ich jetzt unserem Algorithmus bei Scalable Capital.

Nerd oder BWLer?
Ja, da konnte ich mich nie recht entscheiden. Um beides abzudecken, habe ich ursprünglich Wirtschaftsingenieurwesen studiert.

In Bezug auf die Börse: Algorithmus oder nachdenken?
Über Algorithmen nachdenken.

Robo-Advice, also von einem Algorithmus generierte Kauf- oder Verkaufssignale, auch nur wieder so eine Mode?
Ja, genau wie das Rad, die Telefonie und der Personal-Computer.

Emotionen an der Börse. Was sagen Sie dazu?
Das ist ein spannendes Thema. Börsen sind Preisfindungseinrichtungen. Preise reagieren auf News. In perfekten Märkten sollten korrekte Preisanpassungen quasi gleichzeitig mit der Verkündung der News stattfinden. Alle Verzögerungen, die über technische Hindernisse hinausgehen – die Lichtgeschwindigkeit setzt hier (noch) eine natürliche Grenze –, können letztlich als irrationales und emotionsgesteuertes Verhalten deklariert werden.

Haben Sie die Formel für den dauerhaften Börsen-Erfolg gefunden?
Ja: Auf Kosten achten und Risiken im Griff haben.

Kann man den Markt (Index) schlagen?
Effektives Risikomanagement kann höhere risikoadjustierte Renditen generieren.

Gibt es dauerhafte Gewinne, außer den Erfahrungsgewinnen?
Über die letzten 120 Jahre war der Dow Jones ein sehr gewinnbringendes Investment – auch wenn man ihn nicht schlagen konnte. Nicht auszudenken, wenn jetzt noch effektives Risikomanagement hinzukäme.

Der(die) Fondsmanager(in) – ein aussterbendes Berufsbild?
Nein, die wird es immer geben, solange es Finanzmärkte gibt. Aber die Nachfrage nach ihnen wird dramatisch schwinden. Denn, wie viele Fonds-Doubletten brauchen Anleger? Und wie viele Experten braucht die Welt, um das Kurs-Gewinn-Verhältnis der Siemens-Aktie zu beobachten?

Werden an den Aktien-Börsen der Welt künftig noch Menschen handeln?
Der Handel selbst ist jetzt schon automatisiert. Bei Handelsentscheidungen für Standardinstrumente wird die Bedeutung stark abnehmen. Bei engen Nischenprodukten wird der Mensch weiterhin Einsatz finden, solange die Setup-Kosten für Automatisierung noch zu hoch sind.

Wie lernfähig ist ein Algorithmus?
Algorithmen können extrem schnell lernen. Das Dumme ist nur, dass man ihnen vorab klar machen muss, was sie und wie sie lernen sollen.

Wie schnell kann sich ein Algorithmus auf einen anderen Algorithmus einstellen und diesen vielleicht überlisten?
Treffen viele heterogene Algorithmen aufeinander, was auf einer Börse der Fall ist, wird das Design von Überlistungsstrategien umso schwieriger, je atomistischer der Markt ist. Nur wenn ein einzelner Algorithmus oder eine Gruppe von mehr oder weniger homogen handelnden Algorithmen merklichen Einfluss auf Marktpreise oder andere Kenngrößen haben, können Strategien von Gegenspielern identifiziert, analysiert und gegebenenfalls überlistet werden.

Noch eine große Frage: Wohlstand für alle, wie einst Ludwig Erhard sagte?
Erhards Konzept hat ja recht gut funktioniert. Aber die Wahlkämpfer von heute sind da weiter und versprechen: überdurchschnittlicher Wohlstand für alle. Denen, die auf die Einlösung dieses Versprechens nicht warten wollen, empfehle ich, zunächst ein weltlicheres Problem anzugehen: Historisch betrachtet hat Deutschland eine der absolut höchsten Sparraten in der EU, liegt aber in den Vermögensstatistiken abgeschlagen am Ende. Hier kann systematischer, kosteneffizienter und risikobewusster Vermögensaufbau für alle einen erheblichen Beitrag zur Erhöhung des Wohlstands leisten. Ohne Zweifel, Erhards Maxime heute wäre: intelligentes Robo-Advising für alle.

 

Bildquelle: Scalable Capital [bearbeitet]

 

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