aktualisiert: 24.04.2012 10:33
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Facebook & Co: Social Trading als Publikumsjoker

Anlagestrategie: Facebook & Co: Social Trading als Publikumsjoker | Nachricht | finanzen.net
Was kaufen, was verkaufen: Im Internet heiß diskutiert
Anlagestrategie
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Die Begriffe Schwarmintelligenz oder Weisheit der Masse tauchen in den Medien immer öfter auf, vor allem im Zusammenhang mit dem Erfolg sozialer Netzwerke im Internet.
€uro am Sonntag
Jonathan Assia, Gastautor von Euro am Sonntag, stellt ein Projekt vor, das die Ergebnisse der Forschung zu diesem Thema auf die Finanzmärkte anwenden will, und zeigt, wie weit der Erfolg des Social Trading bisher belegt ist.

Der Publikumsjoker bei Günther Jauchs „Wer wird Millionär“ erfreut sich nicht umsonst größter Beliebtheit bei den Kandidaten. Statistisch gesehen führt der ­Appell an die Klugheit der Masse in der Ratesendung zu mehr als 90 Prozent zum richtigen Ergebnis. Von „Wer wird Millionär“ ist der Sprung in die Finanzbranche nicht weit, schließlich haben sich die meisten Anleger eben jenes Ziel auf die Fahnen geschrieben. Und die Frage stellt sich, ob es nicht auch am Kapitalmarkt einen renditestarken „Publikumsjoker“ gibt.

Schwarmintelligenz, den Begriff verwendet die Wissenschaft für das Phänomen und schielt dabei auf Ameisenstaaten ebenso wie auf Fischschwärme, gewinnt immer mehr an Relevanz. Dazu tragen moderne Kommunikationsmittel — allen voran das Internet — entscheidend bei. Die Wurzeln der Theorie reichen zurück in eine Zeit, als vom World Wide Web noch lange nicht die Rede war. Bereits im vierten Jahrhundert vor Christus postulierte der griechische Philosoph Aristoteles, dass eine große Menge von (durchschnittlich begabten) Individuen bessere Entscheidungen zu treffen vermag als einzelne Experten.

Immer wieder haben Wissenschaftler Experimente angestellt, mit denen quantitativ gezeigt werden sollte, dass Schätzwerte in ­einer großen Gruppe an Qualität gewinnen. So sollten die Besucher eines Bremer Volksfestes im Jahr 2008 schätzen, wie viele Tombolalose während der dreitägigen Festivität verkauft werden. Der Mittelwert (Median) aller Schätzungen lag bei 9.843. Der langjährige Organisator der Tombola schätzte die Zahl der verkauften Lose auf 19 100. Tatsächlich wurden 10.788 Lose verkauft, die Masse lag also deutlich besser, der Experte hingegen lag um 77 Prozent daneben.

Erzielen Privatanleger bessere
Renditen als Finanzprofis?

Überträgt man die Ergebnisse der Forschung aus den Naturwissenschaften auf den Finanzmarkt, so würde dies implizieren, dass die Masse der Anleger insgesamt in der Lage ist, einen besseren Schätzwert für künftige Kursentwicklungen von Aktien, Renten oder Devisen abzugeben als wenige Profis. Das würde bedeuten, dass Privatanleger — sie sind zahlenmäßig, wenn natürlich nicht volumenmäßig — die überwältigende Mehrheit an den Weltbörsen, im Durchschnitt bessere Renditen erzielen könnten als Fondsmanager oder Vermögensverwalter.

Statistische Auswertungen der DWP Bank, der größten deutschen Transaktionsbank, legen dies auch nahe. Demnach handeln Privatanleger entgegen landläufiger Meinung in Summe intelligent und antizyklisch. Von erheblichem Wert für alle Beteiligten wäre es, wenn dieser Umstand prognostisch genutzt werden könnte. Dank Internet scheint dies möglich zu sein. So wie die sozialen Netzwerke Facebook und Twitter längst schon das alltägliche Leben vieler Menschen verändert haben und es maßgeblich gestalten, so erobern Netzwerke nun auch den Kapitalmarkt.

Das weltgrößte Investmentnetzwerk, eToro, zählt mittlerweile über zwei Millionen Nutzer, die auf über 140 Länder verteilt sind. Auch zahllose Finanznetzwerke mit nationaler Prägung entstehen. Würde die Schätzung von zwei Millionen finanzaffinen Nutzern zum Beispiel des Euro-Dollar-Kurses treffender sein, als die Meinung und die Dispositionen der wenige Dutzend aktuell relevanten Devisenfondsmanager weltweit? Es deutet ­einiges darauf hin. Die Schwierigkeit besteht allerdings darin, ernsthafte Prognosen der großen Nutzerzahl dauerhaft und nahezu in Realtime zu erhalten.



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Der überzeugendste Beleg dafür, dass eine Prognose von demjenigen, der sie abgibt, ernst gemeint ist, ist immer noch finanzielles Commitment. Spaßschätzungen werden vermieden und Hasardeurtum wird zumindest teilweise gezügelt, wenn realer Geldeinsatz mit der Prognose verbunden ist. Oder anders: Wer seine Meinung mit eigenem Geld untermauert, gewinnt damit an Glaubwürdigkeit. Um durch die Weisheit der Vielen tatsächlich Mehrwert für eben jene „Vielen“ zu schaffen, wäre es notwendig, sämtliche Dispositionen in Realtime auszuwerten und dabei auch ins Kalkül zu ziehen, dass der zu schätzende (Kurs-)Erwartungswert durch die Aktionen am Markt beeinflusst wird. Eine offenkundig komplexe Aufgabenstellung.

„Social Trading“ geht deshalb im Netzwerk derzeit überwiegend einen anderen Weg. Die mutmaßlich überlegene Einschätzung der Masse wird nicht dazu genutzt, einen Schätzwert künftiger Kurse zu erhalten. Vielmehr lautet die Aufgabenstellung für die Netzwerkmitglieder, zu ermitteln, wer die künftigen Kurse am besten einschätzen kann. Es gilt also, den besten Prognostiker zu prognostizieren. Und selbstverständlich funktioniert der Ansatz nur ehrlich bei Assetklassen, die so liquide sind, dass selbsterfüllende Prophezeiungen nicht möglich sind.

Die Auswertung des Stimmungsbildes erfolgt bei eToro beispielsweise über die Zahl der sogenannten Follower und Copy Trader. Sie gibt an, wie viele Nutzer die Dispositionen eines anderen Netzwerkmitglieds aktiv verfolgen oder sie gar in Echtzeit nachahmen. So entsteht letztlich eine permanente Abstimmung darüber, wer der beste Trader ist.

Wissenschaftlicher Beleg für
den Erfolg steht noch aus

Die Errungenschaften der Informationstechnologie dienen dazu, eine möglichst umfassende Datenbasis über die bisherigen Trades, deren Erfolg oder Misserfolg, Risikoprofil und Dauer als Abstimmungs- und Entscheidungshilfe zu liefern. Allerdings — dies muss fairerweise angemerkt werden — ist nicht auszuschließen, dass gruppendynamische Prozesse, wie in sozialen Netzwerken üblich, auch zu temporären Verzerrungen führen könnten.

Nichtsdestotrotz, denken wir zehn Jahre zurück: Es gab weder Facebook noch Twitter noch globale Finanznetzwerke. Die wissenschaftliche Klärung vieler Details zu sozialen Netzwerken steht daher heute noch aus. Die Macht des Faktischen allerdings zeigt auch, dass die Entwicklung nicht mehr umkehrbar ist — auch im Finanzbereich. Ungeachtet der ständig steigenden Nutzerzahlen, die für sich sprechen, hat eToro beispielsweise ein Forschungsprojekt mit dem renommierten Massachusetts Institute of Technology, MIT, begonnen, um die mutmaßlichen Vorteile der Schwarmintelligenz im Finanzbereich auch belegen zu können. Vorteile meint in diesem Fall eine nachweisbare Renditesteigerung.

Auf geradezu gespenstische Weise zeigten sich Instinkt, Intelligenz und globale Vernetzung im Social Trading 2011 bei der Natur- und Atomkatastrophe in Japan. Noch bevor eine einzige Meldung der Katastrophe über die Ticker der Nachrichtenagenturen lief, noch bevor die Profis bei US-Dollar/Yen sichtbar agierten, reagierte der Schwarm: Bei eToro stieg die US-Dollar/Yen-Aktivität spürbar mit eindeutiger Verkaufstendenz. Kein wissenschaftlicher Beweis — aber ein Signal. Die Revolution Social Trading hat längst ­begonnen.
Streckenoptimierung in einem Ameisenvolk (pdf)

zur Person:

Jonathan Assia, Chief Executive
Officer von eToro

Assia hält einen Bachelor of Science in Informatik und Computer Management sowie einen Master of Science in Informatik. Er besitzt über acht Jahre Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung und -management sowie zehn Jahre Erfahrung im Investmentbereich und Devisenhandel.
Mit über zwei Millionen Nutzern in über 140 Ländern und Tausenden täglich neu eröffneter Konten weltweit ist eToro das größte Investment-Netzwerk, das Anleger in die Lage versetzt, die Aktionen anderer Investoren in Echtzeit einzusehen und nachzuvollziehen.

Nachrichten zu Facebook Inc.

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13.07.2018Facebook buyJefferies & Company Inc.
13.07.2018Facebook overweightBarclays Capital
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01.02.2018Facebook HoldMorningstar
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02.04.2018Facebook SellPivotal Research Group
31.07.2017Facebook SellPivotal Research Group
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