Der Posteingang von Yvette klingelt am 13. Mai 2038 um 15:02 Uhr. Dies ist die Liste der Trades, die an diesem Tag von den Algorithmen ausgeführt wurden. Eine schnelle Überprüfung wirft keine roten Fahnen auf, was gut ist, da sie sich in einem Anmeldetreffen mit einem neuen Kunden befindet.

„Ich brauche dieses Geld in den nächsten vier Jahren und mache mir Sorgen, Aktien zu kaufen, während sie sich auf einem Markthoch befinden“, erklärt Alex, der neue Kunde. „Und ich möchte wirklich nicht in Tabak- oder Marihuana-Unternehmen investieren.“

„Ich werde all das in Ihre Erklärung zur Anlagepolitik aufnehmen“, sagt Yvette. „Ich sollte den Entwurf bis morgen bei Ihnen haben. Hast du noch andere Bedenken? „

Das Treffen endet und Yvette kehrt zu ihrem Schreibtisch zurück. Das IPS ist fast fertig. Sie fügt lediglich die Einschränkungen für Umwelt, Soziales und Governance (ESG) hinzu und leitet sie zur elektronischen Signatur an Alex weiter.

Yvette öffnet ihre Coding Integrated Development Environment (IDE) und überarbeitet den Algorithmus, den sie für Alex geschrieben hat, wobei Tabak- und Marihuana-Unternehmen aus Alex ‚persönlichem Anlageuniversum ausgeschlossen werden. Obwohl einige dieser Unternehmen in das Anlageuniversum von Yvettes Unternehmen aufgenommen wurden, sind solche vom Kunden eingeführten Beschränkungen ziemlich häufig. Um 17:38 Uhr leitet Yvette Alex ‚endgültigen Algorithmus und IPS zur Überprüfung an die Konformität weiter und sammelt dann ihre Sachen, um für den Tag nach Hause zu fahren.

Das war nicht immer so. Firmen, die früher einfach Modellportfolios betrieben: monolithische „Boxen“, die sich den Kundenbedürfnissen annäherten. Die Finanzplanung war individueller, aber das Ausführen separater Portfolios für jeden Kunden war ein sicheres Ticket aus dem Geschäft. Allein die Berechnungs- und Ausführungslast schließt jede Möglichkeit von kundenspezifischen Client-für-Client-Lösungen aus. Es sei denn, der Kunde hatte ein Konto, das groß genug war, um die Gebühr zu rechtfertigen.

Algorithmische Lösungen haben das alles geändert. Unternehmen könnten sich nun auf eine umfassende Due Diligence auf Makroebene konzentrieren und gleichzeitig ihr Fachwissen einsetzen, um skalierbare, wiederholbare Systeme zu erstellen. Jedes Unternehmen hatte seine eigene Sicht auf die Funktionsweise der Märkte, seine eigenen Modelle für maschinelles Lernen und seine eigene Geldmanagementphilosophie. Diese proprietären Techniken wurden zu den Hauptalgorithmen der Unternehmen.

Da jedoch jeder Kunde anders ist, wurde die Anwendung dieses Master-Algorithmus durch einen Algorithmus auf Client-Ebene angepasst, der vom Portfoliomanager in Absprache mit dem Kunden entwickelt wurde. Da die meisten Kunden keinen Code lesen können, ist die Hauptaufgabe des PM nun die einer Art „Übersetzer“, der die Bedürfnisse und Wünsche des Kunden in diesen benutzerdefinierten Algorithmus umwandelt. Der Algorithmus führt den Plan aus, aber der PM muss ihn erstellen. Wie wir alle wissen, sind diese Firmen heute als „Algenfirmen“ bekannt – ein Portmanteau für algorithmisch cenFirmen.

Zehn Jahre zuvor, als die Gebührenkomprimierung die Karrieren menschlicher Berater bedrohte, schien die Automatisierungsrevolution ihren Todesstoß zu versetzen. Warum sollte ein Kunde mehr als 1% pro Jahr zahlen, wenn derselbe Service für ein Viertel dieser Kosten automatisiert werden könnte?

Entgegen der vorherrschenden Weisheit der Zeit kehrte die Hebelwirkung der Technologie den Trend zur Gebührenkomprimierung um und bot eine beispiellose Skalierbarkeit – ungeachtet der Luddite-Unternehmen. Wie sich herausstellt, sind Kunden bereit, für bessere Lösungen und die Hyperanpassung zu zahlen, die nur durch Technologie erreicht werden kann.

Dieser Schritt in Richtung Hyperanpassung und Skalierbarkeit sollte von Robo-Beratern geleitet worden sein. Das war in der Tat die Erwartung. Robo-Berater wurden jedoch von Software-Ingenieuren und nicht von Finanzberatern entwickelt. Das war ihr fataler Fehler. Seltsamerweise lieferten sie das gleiche Produkt, das die Branche immer geliefert hatte: Sie revolutionierten eher die Plattform als den Service. Obwohl sie effiziente und skalierbare Lösungen entwickelten, konnten sie das angeborene Bedürfnis der Menschen, miteinander zu interagieren, nicht erfüllen – insbesondere, wenn sie nach etwas so Kritischem wie dem Ruhestand suchten.

Darüber hinaus haben Softwareentwickler das Geschäft mit der Vermögensverwaltung einfach nicht verstanden. Sie sahen darin eine streng quantitative, akademische Übung und ließen keinen Raum für Elemente, die mehr waren. . . Mensch.

Codierung kam zu den Massen. Als sich übergeordnete Programmiersprachen, Online-Tools und Kurse vermehrten, tauchte die alchemistische Mystik der Codierung aus dem dunklen Hinterzimmer auf. Code wurde dann zu einer Möglichkeit, die von Portfoliomanagern verwendeten Modelle besser auszuführen – eine Art sekundäre Fähigkeit wie Tabellenkalkulationen oder Bloomberg-Zugriff.

Aber es war mehr als das. Code wurde letztendlich zu einem Weg, die „Hausansicht“ zu institutionalisieren. Bei der Differenzierung von Unternehmen ging es weniger darum, die besten Talente einzustellen und ihnen einen Freibrief zu gewähren, als vielmehr darum, die besten Talente in bestimmten Rollen einzustellen, Rollen, die Algorithmen mit einer einzigartigen Sicht auf die Märkte versahen. Diese Ansicht könnte sich dann in einem Unternehmen mit geringen bis keinen Grenzkosten verbreiten und einen Segen für Unternehmen und ihre Kunden darstellen.

Aber nicht so sehr für Portfoliomanager. Das Portfoliomanagement, das einst eine geschätzte Führungsrolle war, ist heute profaner, zahnähnlicher und weniger kreativ. Das ist natürlich besser, als in den Mülleimer gewischt zu werden. Das Portfoliomanagement hätte leicht den Weg des Langstrecken-Truckers gehen können.

Compliance ist eine weitere verwandelte Rolle. Die Konformitätsprüfung ist jetzt viel mehr eine Codeüberprüfungsfunktion, die sicherstellt, dass das IPS in der menschlichen Sprache mit dem IPS in der Computersprache übereinstimmt. Natürlich bleiben viele der traditionellen Funktionen erhalten. Es besteht jetzt ein größerer Bedarf an regulatorischer Interaktion, insbesondere da die Regulierungsbehörden diese algorithmische Migration im Allgemeinen nur langsam verstanden und überwacht haben. Compliance, manchmal mehr als Portfoliomanagement, ist zu einer Übersetzungs- und Expositionsrolle geworden, die sich darauf konzentriert, was die Master-Algen tun und warum sie es tun.

Die Regulierungsbehörden haben ihren Anteil an Änderungen vorgenommen. Die SEC hat kürzlich einen Plan zum Aufbau einer Abteilung für Codeüberprüfung angekündigt, der algocen Firmen ein starkes Signal gibt, dass dies nicht mehr der Wilde Westen ist. Jemand wird über ihre Schultern schauen.

Um fair zu sein, der jüngste Skandal um „diesen Algen“ – wir alle kennen den einen – hat gezeigt, wie viel Geld ein paar gut platzierte Leute von ahnungslosen Anlegern und ihren ahnungslosen Portfoliomanagern verdienen können. Die Architekten des Master-Algorithmus des Unternehmens haben eine kleine Unterroutine strukturiert – nur drei Codezeilen! – Front-Run-Großkundengeschäfte. Trades über ihrem Schwellenwert „groß genug“ lösten eine bedingte Anweisung im Master-Algo des Unternehmens aus, die die Ausführung für 100 Millisekunden pausierte und die Trades in einen alternativen Algorithmus exportierte, der auf einem separaten Server ausgeführt wurde. Dieser Algo kaufte dann die Wertpapiere, um sie zwei Sekunden später zu verkaufen, nachdem der erfüllte Kauf des Kunden den Wertpapierpreis etwas höher angehoben hatte. Während das System angesichts des Handelsvolumens nur ein paar Cent Gewinn pro Trade einbrachte, summierten sich all diese Pennys zu einer beträchtlichen Summe.

Und die angeblichen Verschwörer wären damit durchgekommen. Sie wurden nur gefasst, weil einer eine unordentliche Scheidung durchlief, und ihr Ehepartner verlangte die Hälfte des Offshore-Kontos, das die unrechtmäßigen Gewinne enthielt.

Wie die SEC behauptet, dauerte diese Aktivität fast fünf Jahre, da niemand den Master-Algorithmus jemals überprüft hat – außer den Tätern. Und selbst wenn jemand dies getan hätte, hätte er diese drei Codezeilen wahrscheinlich nicht gefunden und markiert. Oder die Verschwörer hätten sie gerade vor der Überprüfung gelöscht.

Die akademische Forschung hat in dieser Hinsicht geholfen. Das unauffällige Überprüfen von Millionen von Codezeilen ist eine monumentale Aufgabe, ebenso wie das Überprüfen von Millionen von Unternehmensdokumenten, bevor die digitalen Speicher- und Suchfunktionen erfunden wurden. Trotzdem hat die Notwendigkeit, Code zur Betrugsbekämpfung zu erkennen, zu unzähligen Veröffentlichungen und theoretischen Durchbrüchen in der akademischen Gemeinschaft geführt. Wir treten in ein Zeitalter ein, in dem Informatiker Nobelpreise für Wirtschaftswissenschaften gewinnen werden. Und das aus gutem Grund: Ihre Tools werden dazu beitragen, den Betrug des gemeinsamen Investors zu verhindern.

Abgesehen von Volumenspitzen hatte das Aufkommen des Algozäns als dominante Schnittstelle für Investoren nur geringe Auswirkungen auf die Marktdynamik. Einige erwarteten ein nachlassendes irrationales Verhalten, da der computergestützte Handel die kognitiven Fehler beseitigte, für die Menschen anfällig sind. Das ist nicht passiert. Hüteverhalten, Dynamik und Unterbrechungen der Handelsspanne sind in einem ansonsten effizienten und rationalen Markt nach wie vor anhaltende Anomalien. Es kann sein, dass die Erwartung dieser Anomalien, wie sie in jüngsten Studien diskutiert wurde, ausreichte, um sie aufrechtzuerhalten, als ob die Überreste einer vergangenen Ära in den Märkten fest verankert wären. Ironischerweise hat die algorithmische Revolution unsere kognitiven Vorurteile eher verkalkt als ausgeschnitten.

Das Aussterben des Exchange Traded Fund (ETF) steht in keinem direkten Zusammenhang. Immerhin fand der kometenhafte Aufstieg des passiven Investierens vor der algozänen Revolution statt. Anfangs waren ETFs ein bevorzugtes Anlageinstrument für Algocens, was das Problem verschärfte. Ihr spezifiziertes Engagement und ihre geringen Kosten machten sie zu einer einfachen Wahl und stellten somit den Löwenanteil der algocen Portfolios dar. Es war zu dieser Zeit schwer vorhersehbar, dass ETFs das Walloping in Kauf nehmen würden, das sie gemacht hatten.

Es gab natürlich Hinweise. Der „Flash-Crash“ vom 24. August 2015 war ein großer. Viele Blue-Chip-Aktien hatten ihre Leistungsschaltergrenzen erreicht und ihren Handel eingestellt. Da die autorisierten Teilnehmer keine Arbitrage zwischen Aktien und dem ETF-Portfolio durchführen konnten, gingen viele ETFs in den freien Fall – was massiv von ihren Benchmarks abweicht. Sobald der Handel wieder aufgenommen wurde, drückten die Arbitrageure die ETF-Preise wieder nach oben. Ein Großteil des Stresses hatte sich durch das Ende aufgelöst und da sie die Preisbewegung innerhalb eines Tages nicht gesehen hatten, dachten die meisten Beobachter nur, dass es ein schlechter Tag an der Wall Street war. Am Ende war es, wie wir jetzt wissen, ein Vorbote.

Die spekulative Geschichte ist ein heikles Geschäft, aber wenn der Handel mit diesen Aktien nicht wieder aufgenommen worden wäre und der Markt mit diesen passiven Fonds geschlossen worden wäre, hätte die jüngste Krise sehr gut vermieden – oder zumindest gemildert werden können. Fachleute, Einzelinvestoren und Aufsichtsbehörden hätten viel mehr Fragen aufgeworfen. Vielleicht hätte dieser eine schlechte Tag eine Krise verhindern können. Wir werden es natürlich nie erfahren.

Um fair zu sein, hatten Experten vor dem übermäßigen Einsatz passiver Investmentfonds gewarnt, insbesondere in illiquiden Marktsegmenten. Dies sind genau die Marktsegmente, die die Hauptlast des Unglücks der Branche getragen haben.

Ungeachtet der offensichtlichen Nachteile war der größte Mehrwert des Algozäns der zunehmend maßgeschneiderte Ansatz, der einzelnen Anlegern zur Verfügung steht. Privatanleger haben jetzt einen Anpassungsgrad, der noch vor wenigen Jahren nur den reichsten zugänglich war. Die Möglichkeit, über verschiedene Marktdynamiken zu kaufen und zu verkaufen, Portfolioverluste zu berücksichtigen und einzudämmen sowie bestimmte Wertpapiere einzuschließen oder auszuschließen, ist nur aufgrund der billigen Rechenleistung und der relativ einfachen Codierung verfügbar. Diese Anpassung bietet Anlegern die beste Chance, ihre finanziellen Ziele zu erreichen, ohne ihre Werte zu beeinträchtigen.

Letztendlich wird dies das Erbe der algocen Firma sein.

Yvettes E-Mail klingelt am nächsten Tag um 9:32 Uhr. Compliance hat die Überprüfung des IPS ihres Kunden abgeschlossen und einige kleinere Code-Revisionen vorgeschlagen. Sie gibt sie ein und leitet Alex ‚benutzerdefiniertes Algo an die Architekten des Unternehmens weiter. Anschließend sendet sie ihrem Kunden eine E-Mail, dass sie bis morgen in Betrieb sein könnten, bis ihre elektronische Signatur vorliegt.

Yvette öffnet ihre IDE, um das IPS für die gerade angemeldete Stiftung zu beenden. So altmodisch die Stiftung auch ist, sie hat eine quadratische Nutzenfunktion mit einem Risikoaversionsparameter angefordert. . .

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Alle Beiträge sind die Meinung des Autors. Als solche sollten sie weder als Anlageberatung ausgelegt werden, noch spiegeln die geäußerten Meinungen notwendigerweise die Ansichten des CFA-Instituts oder des Arbeitgebers des Autors wider.

Bildnachweis: © Getty Images / Yuichiro Chino

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Franklin J. Parker, CFA

Franklin J. Parker, CFA, ist Gründer und Chief Investment Officer von Directional Advisors in Dallas. Er ist CFA-Charterholder, internationaler Redner und Autor zahlreicher von Experten begutachteter Artikel und Artikel. 2017 wurde Parker für seine Arbeit zur Verschmelzung von aktivem Investmentmanagement und zielorientiertem Investieren mit dem NAAIM-Gründerpreis für Investment Research ausgezeichnet. Obwohl Parker auf der Viehfarm der Familie in Zentral-Texas aufgewachsen ist, lebt er jetzt mit seiner Frau und seinen drei Kindern in Dallas.