Motivation für das Fallbeispiel

In meinem Blog befasse ich mich mit den Themen Digitalisierung, IT-Management und Unternehmensarchitektur. Mein Ziel ist es, die Digitalisierung so zu gestalten, dass sie konsequent einen Mehrwert für die Nutzer bietet. Hierbei lege ich großen Wert auf einen ganzheitlichen Blick, der von der Motivation und den Bedürfnissen der Menschen über die Businessperspektive bis hin zur IT-Perspektive reicht.

Das hier vorgestellte Fallbeispiel dient der Veranschaulichung, wie ich meine Investitionsstrategie digitalisiert habe. Dabei geht es nicht um spezifische Produktempfehlungen oder Lösungen, sondern um einen produktagnostischen Ansatz, der sich auf die Digitalisierung von Geschäftsprozessen übertragbar ist. In meinen Artikeln zu IT-Management, Digitalisierung und Unternehmensarchitektur werde ich immer wieder auf dieses Fallbeispiel Bezug nehmen, um praktische Beispiele zu liefern, wie digitale Lösungen in der Praxis umgesetzt werden können.

Das Fallbeispiel entwickelt sich in weiteren Artikeln langsam weiter und wird als Bezugspunkt verwendet, um konkrete Methoden und Strategien zu erläutern. Es steht im Kontext der Digitalisierung von Geschäftsprozessen und zeigt, wie digitale Tools genutzt werden können, um Effizienz und Effektivität in verschiedenen Bereichen zu steigern.

Einleitung meiner Investitionsstrategie

Die Motivation hinter meiner Investitionsstrategie ist der Aufbau von Kapital für meine Altersvorsorge. Angesichts der Unsicherheit in Bezug auf die staatliche Rente benötige ich zusätzliche Stützen, um finanziell abgesichert zu sein. Bisher habe ich in Fonds, ETFs und einzelne Aktien investiert. Allerdings war die Recherche nach Investitionsmöglichkeiten und deren Bewertung äußerst zeitaufwendig. Ich musste Informationen manuell aus verschiedenen Quellen zusammensuchen, in Excel aufbereiten und bewerten. Meine Strategie war nicht geeignet, um Ereignisse wie die Pandemie, Unruhen oder Rezessionen beim Aufbau meiner Altersvorsorge zu berücksichtigen und die daraus entstehenden Risiken zu minimieren.

Während der Gesamtertrag meiner Strategie messbar war, fehlten mir detaillierte Metriken, um vorausschauend zu steuern und kontinuierlich aus den Ergebnissen zu lernen. Aus diesem Grund habe ich nach einer Lösung gesucht, die mir eine klar strukturierte Altersvorsorgestrategie ermöglicht, unterstützt durch präzise Metriken und verlässliche Daten. Diese Lösung sollte standardisierte und automatisierte Informationen aus verschiedenen Quellen bereitstellen, nach fundierten, zielorientierten Kriterien bewerten und Investitionsmöglichkeiten aufzeigen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Lösung ist, dass sie getätigte Investitionen kontinuierlich und automatisiert im Hinblick auf meine Ziele bewertet. Sie ermöglicht mir eine proaktive Steuerung und kontinuierliche Verbesserung meiner Anlagestrategie. Darüber hinaus soll die Lösung auch Unternehmen, deren Aktien Teil eines ETF sind, bewerten und daraus eine Gesamtbewertung ableiten. Das Gleiche gilt für Unternehmen in spezifischen Branchen. All diese Überlegungen beziehen sich auf die Business- und Menschenperspektive meiner Strategie, mit dem Fokus darauf, wie sich Investitionen besser auf meine Altersvorsorge und langfristigen finanziellen Ziele ausrichten lassen.

Neben diesen Funktionen lege ich besonderen Wert auf einen kosteneffizienten Betrieb und eine flexible Weiterentwicklung der Lösung in der Cloud. Diese Aspekte betreffen die technische Perspektive meiner Investitionsstrategie. Die Lösung soll außerdem den Geschäftsnutzen aus digitalen Technologien berücksichtigen. Dabei spielt insbesondere der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) eine Schlüsselrolle, beispielsweise bei der Erstellung von Analysen und Bewertungen. KI kann genutzt werden, um große Datenmengen zu verarbeiten, Muster in den Finanzdaten zu erkennen und präzisere Vorhersagen über Marktbewegungen und potenzielle Investitionen zu treffen. Dies ermöglicht es, fundierte und datengetriebene Entscheidungen zu treffen, die meine Altersvorsorgestrategie weiter optimieren.

Erklärung meiner Investitionsstrategie

Meine Investitionsstrategie berücksichtigt vier strategische Dimensionen, um Investitionsmöglichkeiten in Unternehmen zu identifizieren:

1. Wert des Unternehmens
   Der Unternehmenswert stellt die aktuelle sowie die historische finanzielle Situation eines Unternehmens dar. Dieser Wert wird anhand verschiedener Finanzkennzahlen ermittelt, die aus den aktuell veröffentlichten Unternehmensdaten abgeleitet werden. Beispiele für relevante Kennzahlen sind Return On Equity (ROE) und Operating Margin zur Bewertung der Wirtschaftlichkeit, sowie dynamische Verschuldung und Schuldenquote für die finanzielle Stabilität. Auch das Umsatz- und Gewinnwachstum des Unternehmens wird berücksichtigt, um ein umfassendes Bild zu erhalten.

2. Wachstum des Unternehmens
   Das Unternehmenswachstum zeigt, wie schnell und nachhaltig ein Unternehmen wächst. Dabei werden Faktoren wie Umsatzwachstum, Gewinnwachstum und das Potenzial für zukünftiges Wachstum betrachtet. Unternehmen mit starken Wachstumsraten bieten oft attraktive Renditechancen, insbesondere wenn sie in zukunftsträchtigen Branchen oder Märkten tätig sind.

3. Preis der Unternehmensbeteiligung
   Der Preis einer Unternehmensbeteiligung wird ermittelt, indem der Kurswert eines Unternehmens mit dem Gewinn oder dem freien Cashflow verglichen wird. Diese Bewertung gibt Hinweise darauf, ob das Wertpapier zu einem fairen Preis gehandelt wird. Ein günstiges Bewertungsverhältnis kann auf eine attraktive Investitionsmöglichkeit hinweisen, während ein hohes Verhältnis auf eine mögliche Überbewertung hinweisen kann.

4. Momentum der Märkte (z.B. Branchen oder Regionen)
   Das Momentum beschreibt die Dynamik der Märkte und gibt Aufschluss über den Auf- oder Abschwung von Aktienkursen in bestimmten Branchen oder Regionen. Das Momentum wird auf Basis von aktuellen und historischen Kursinformationen berechnet und berücksichtigt wichtige Kurskennzahlen wie die gleitende Durchschnittslinie, Volatilität, MOM und MACD. Diese Indikatoren helfen dabei, Markttrends zu erkennen und Investitionsentscheidungen an die Marktdynamik anzupassen.

Risikomanagement

Risikomanagement spielt eine zentrale Rolle in meiner Investitionsstrategie. In der Vergangenheit habe ich ausschließlich langfristig in ETFs investiert, doch globale Ereignisse wie die Pandemie, Kriege oder Rezessionen führten zu erheblichen Marktvolatilitäten und temporären Einbrüchen in den Erträgen meiner Anlagen. Auch Branchen- und Währungsrisiken trugen zu diesen Schwankungen bei.

Meine aktuelle Strategie fokussiert sich auf aktives Risikomanagement, um diese Herausforderungen zu minimieren.

Dabei folgen meine Maßnahmen einem klaren Prozess:

1. Identifikation von Risiken
   Zuerst identifiziere ich die relevanten Risiken, die meine Investitionen beeinflussen könnten, wie z. B. Marktvolatilität, politische Unsicherheiten oder branchenspezifische Risiken.

2. Risiken analysieren
   Danach analysiere ich die erkannten Risiken. Hier hilft mir mein Stockscreener, der die Volatilität sowohl von Märkten und Branchen als auch von einzelnen Unternehmenswerten überwacht und aufzeigt, wo potenzielle Gefahren lauern.

3. Risiken reduzieren
   Durch Diversifikation und die gezielte Auswahl von Investitionen über verschiedene Branchen hinweg versuche ich, die identifizierten Risiken zu reduzieren. Außerdem halte ich meine Investitionen bewusst in kürzeren Zeiträumen, um das Risiko zu minimieren.

4. Risiken monitoren
   Schließlich monitore ich kontinuierlich mein Investitionsverhalten und die damit verbundenen Risiken. Dabei überprüfe ich, ob ich mich an meine Strategie halte und ob die Risiken innerhalb eines akzeptablen Rahmens bleiben. Dieser laufende Überwachungsprozess ermöglicht mir eine flexible Anpassung bei veränderten Marktbedingungen.

Diversifikation

Die Diversifikation meiner Investitionen dient in erster Linie dazu, Risiken zu minimieren, wie bereits im Abschnitt zum Risikomanagement erläutert. Darüber hinaus verfolge ich das Ziel, ein langfristig stabiles Wachstum zu erreichen und gleichzeitig nicht ESG-konforme Investitionen zu vermeiden. Dies bedeutet, dass ich gezielt gewisse Branchen wie den Waffenhandel oder die Nuklearindustrie aus meinen Investments ausschließe.

Mein Diversifikationsansatz orientiert sich stark an der makroskopischen wirtschaftlichen Lage. In Zeiten von Rezession oder bei steigenden Zinsen investiere ich bevorzugt in Branchen, die grundlegende Bedürfnisse erfüllen, wie etwa die Nahrungsmittelindustrie, Gesundheitswesen oder Versorger. In Zeiten wirtschaftlichen Aufschwungs oder bei sinkenden Zinsen verlagere ich meine Investitionen in kapitalintensive Branchen, die auf Forschung und technologische Innovationen setzen, wie die IT-Branche oder das produzierende Gewerbe.

Die Grundlage meiner Entscheidungen ist datenbasiert. Ich analysiere regelmäßig wirtschaftliche Kennzahlen wie die Zinsentwicklung oder Daten zum Wirtschaftswachstum, um passende Branchen zu identifizieren. Diese datengetriebene Herangehensweise erfordert eine kontinuierliche Datenerhebung, Auswertung und eine regelmäßige Neuausrichtung meiner Investitionen, um auf Veränderungen in der makroökonomischen Lage schnell reagieren zu können.

Langfristige Strategie

Das Hauptziel meiner langfristigen Investitionsstrategie ist es, den MSCI World Index zu schlagen und eine höhere jährliche Rendite zu erwirtschaften. Damit strebe ich eine finanzielle Unabhängigkeit im Alter an. Um dieses Ziel zu erreichen, verfolge ich eine datenbasierte Herangehensweise, bei der alle Investitionsentscheidungen auf objektiven Daten und Metriken beruhen. Persönliche Empfindungen, Zeitungsmeldungen oder Empfehlungen von Freunden spielen in meiner Entscheidungsfindung keine Rolle.

Meine Strategie wird regelmäßig überprüft und angepasst, um auf veränderte Risiken und Marktsituationen zu reagieren, wie bereits im Abschnitt zum Risikomanagement erläutert. Besonders wichtig ist mir hierbei, dass meine Entscheidungen rein toolbasiert sind. Der Stockscreener hilft mir, alle relevanten Daten zu analysieren und fundierte, auf Kennzahlen basierende Entscheidungen zu treffen.

Diese Strategie entwickelt sich kontinuierlich weiter. Ich arbeite daran, meine Investitionsentscheidungen zu optimieren, indem ich beispielsweise weitere Datenquellen einbinde, die Datenqualität verbessere und den Entscheidungsprozess durch Automatisierung verfeinere. So stelle ich sicher, dass meine Strategie dynamisch bleibt und sich an neue Marktentwicklungen anpasst.

Kostenmanagement

Ein zentraler Aspekt meiner Investitionsstrategie ist die Minimierung der Transaktionskosten, Managementkosten und Steuerbelastungen. Um die Kosten möglichst gering zu halten, nutze ich verschiedene Broker mit unterschiedlichen Gebührenstrukturen und wähle jeweils den kostengünstigsten Anbieter für meine Transaktionen aus.

Zur langfristigen Kostenkontrolle erhalte ich einmal pro Quartal einen detaillierten Report, der alle anfallenden Kosten auflistet. Dieser Prozess stellt sicher, dass ich die Gesamtkosten im Blick behalte und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen kann. Besonders wichtig ist mir, dass die Broker eine standardisierte und automatisierte steuerliche Aufbereitung meiner Investitionen bieten, um mögliche Steuervorteile zu nutzen und gleichzeitig den Verwaltungsaufwand zu minimieren.

Die wichtigsten Kennzahlen, auf die ich achte, sind die Kosten für Provisionen, Steuern und Transaktionen. Diese Kennzahlen helfen mir, kosteneffiziente Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Renditen meiner Investitionen nicht durch unnötige Gebühren geschmälert werden.

Nutzung von Datenquellen und Technologie

Meine Investitionsentscheidungen basieren rein auf Daten, weshalb die Verfügbarkeit und Qualität der Daten von entscheidender Bedeutung sind. Ich nutze API-Schnittstellen von Datenprovidern, die sehr nah an den Rohdaten arbeiten, wie beispielsweise NASDAQ. Diese Daten werden teils per Push (z. B. neue Quartalszahlen direkt bei der Veröffentlichung) und teils per Pull (z. B. tägliche Volatilitätskennzahlen) übermittelt. Zu den wichtigsten von mir verwendeten Datenquellen gehören:

• Börsenkurse
• Finanzberichte
• Makrodaten und Reports
• Strukturdaten zu Indizes und ETFs
• Branchenspezifische Daten

Meine Lösung, der Stockscreener, setzt auf Platform as a Service (PaaS) und Infrastructure as a Service (IaaS) bei einem Hyperscaler und ermöglicht einen kosteneffizienten Betrieb. Die Lösung nutzt eine Vielzahl von Cloud-Diensten für API-Management, Datenverarbeitung und Künstliche Intelligenz (KI). API Management erleichtert die Interaktion mit den Datenquellen mit Hilfe von Standards, das Datenmanagement sorgt sich um die Datenqualität und mit Hilfe der KI werden umfassende Reports schnell erzeugt oder prägnant analysiert. Der Kern des Stockscreener besteht aus verschiedenen eigenentwickelten Mikroservices, die sich auf folgende Aufgaben spezialisiert haben und die Kernfachlichkeit bereitstellen:

• Rating von Unternehmen
• Bewertung von Märkten und Aktienkursen
• Portfoliomanagement
• Monitoring meiner Investitionsstrategie

Die Lösung wird durch eine CI/CD-Pipeline (Continuous Integration/Continuous Deployment) bereitgestellt, integriert und getestet, um so eine hohe Qualität und Geschwindigkeit zu ermöglichen. Das Ganze läuft auf hochskalierbaren Clustern, um sicherzustellen, dass die Lösung steigende Datenvolumen und Nutzerzahlen verarbeiten kann.