Einsatz von Algorithmen bei ETF-Anlagen

Studienarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,7, Nordakademie Hochschule der Wirtschaft in Elmshorn, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit untersucht den Einsatz von Robo-Advisor bei der Zusammenstellung und Verwaltung von ETF-Finanzportfolios. Dabei findet keine Unterscheidung zwischen Aktien-, Anlagen oder gemischte ETFs statt, sondern wird vielmehr auf die Anwendung von Algorithmen bei der Zusammenstellung und Optimierung von ETFs fokussiert. Die in der Arbeit aufgeführten Analysen dienen nicht als Anlageempfehlung, und wird auf Basis der durch die Arbeit erreichten Erkenntnisse zukünftige Forschungsbedarfe aufführen. Einleitend werden Definitionen von ETFs, algorithmenbasierten Anlageberatern und -verwaltern (sogenannte Robo-Advisor) sowie die Funktion von dem ETF Robo-Advisor aufgestellt. Basierend auf dieser Grundlage werden relevante Praxisbeispiele von deutschen ETF Robo-Advisor aufgeführt, sowie die Leistung der ausgewählten Beispiele analysiert. Anschließend wird durch einen Performance-Vergleich zwischen dem Robo-Advisor und traditionelle Anlagestrategien untersucht, inwiefern die unterschiedlichen Strategien sich in Bezug auf Kosteneffizienz und Rendite unterscheiden. Weiterhin wird eine Langzeitbetrachtung aus Basis der Erkenntnisse aus der Arbeit aufgeführt sowie zukünftige Forschungsbedarfe vorgeschlagen. Die Schlussbetrachtung wird die wichtigsten Erkenntnisse aus der Arbeit zusammenfassen.