Robo Advisor Hoe het werkt: Algoritmen en machinaal leren (AI)

Robo Advisor Functionaliteit – Hoe werken Robo Advisors? Robo Advisors zijn digitale platforms die optreden als vermogensbeheerders en beleggingsbeslissingen nemen voor de gebruiker zonder tussenkomst van een menselijke adviseur. Ze maken gebruik van algoritmen en machine learning (AI) om een geschikte beleggingsstrategie te ontwikkelen die past bij de beleggingsdoelstellingen, het risicoprofiel en de financiële middelen van de gebruiker. Robo-adviseurs bieden doorgaans een goedkoop alternatief voor traditionele vermogensbeheerdiensten, omdat er geen menselijke adviseurs bij betrokken zijn en de kosten voor aanbieders van robo-adviseurs lager zijn.

Hoe Robo Adviseurs werken

Robo-adviseurs zijn digitale platforms die optreden als vermogensbeheerders. Ze gebruiken algoritmen en machine learning om investeringsbeslissingen te nemen voor de gebruiker zonder tussenkomst van een menselijke adviseur.

Gebruikers van de Robo Advisor specificeren hun beleggingsdoelstellingen, risicoprofiel en financiële middelen, waarna de Robo Advisor een beleggingsstrategie voor hen ontwikkelt. Dit kan bijvoorbeeld bestaan uit ETF’s (Exchange Traded Funds), die een brede spreiding over verschillende activaklassen bieden. De gebruiker kan dan beslissen om de aanbevelingen van de robo-adviseur al dan niet uit te voeren.

• Algoritmen bepalen de handelsprocessen
• Split-seconde beslissing als tactisch voordeel
• AI (kunstmatige intelligentie) neemt toe

Zijn kosteneffectiever dan traditioneel vermogensbeheer

Een voordeel van robo-adviseurs is dat ze meestal goedkoper zijn dan traditionele vermogensbeheerdiensten, omdat er geen menselijke adviseurs bij betrokken zijn en de kosten voor het beheer van het platform lager zijn. Zij bieden echter niet hetzelfde individuele advies en ondersteuning als een menselijke adviseur.

U kunt hier goede aanbieders vinden:

Algoritme van een financieel instrument

Wat is een algoritme?

Bij financiële planning zijn algoritmen computergestuurde berekeningsmethoden die worden gebruikt om investeringsstrategieën te ontwikkelen, resultaten te voorspellen of beslissingen te nemen. Ze kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt in robo-adviseurs of andere financiële planningstools.

Algoritmen kunnen op verschillende manieren worden gebruikt, afhankelijk van de taak die zij moeten vervullen. Enkele voorbeelden zijn:

1. Optimalisering van de portefeuille
2. Risicobeheer
3. Handel

Optimalisering van de portefeuille

Algoritmen kunnen worden gebruikt om de ideale portefeuille voor een gebruiker te ontwikkelen op basis van zijn beleggingsdoelstellingen, risicoprofiel en financiële middelen. Ze kunnen ook worden gebruikt om de portefeuille in de loop van de tijd te volgen en aan te passen.

Risicobeheer

Algoritmen kunnen worden gebruikt om marktgegevens te analyseren en risico’s te voorspellen om het risico van beleggingsbeslissingen te minimaliseren.

Handel

Algoritmen kunnen in handelsplatforms worden gebruikt om automatisch transacties uit te voeren op basis van vooraf vastgestelde regels of op basis van de analyse van marktgegevens.

Algoritmen kunnen helpen bij het automatiseren en optimaliseren van processen en het verkrijgen van nieuwe inzichten uit grote hoeveelheden gegevens. Ze kunnen echter ook fouten bevatten of beïnvloed zijn door menselijke vooringenomenheid, en daarom is het belangrijk ze zorgvuldig te controleren en te verifiëren.

Machine learning (AI) van financiële instrumenten

Wat is machinaal leren (AI)?

Machinaal leren is een deelgebied van kunstmatige intelligentie (AI) dat zich bezighoudt met de ontwikkeling van algoritmen die zelf kunnen leren en verbeteren. Dit gebeurt door het algoritme te trainen op grote hoeveelheden gegevens om specifieke taken op te lossen.

Bij machinaal leren is het algoritme niet expliciet geprogrammeerd om een specifieke taak uit te voeren, maar leert het zelf door patronen in de gegevens te herkennen en daarop te reageren. Hoe meer gegevens het algoritme beschikbaar heeft, hoe beter het kan leren en hoe nauwkeuriger zijn voorspellingen worden.

Machine learning wordt op vele gebieden gebruikt, zoals spraak- en beeldherkenning, voorspelling van resultaten, personalisering van diensten en besluitvorming. Het kan helpen bij het automatiseren en optimaliseren van processen en nieuwe inzichten verschaffen uit grote hoeveelheden gegevens. Er zijn echter ook ethische kwesties en uitdagingen die in de context van machinaal leren in aanmerking moeten worden genomen.

Hoe nuttig zijn robo-adviseurs?

Het gebruik van een robo-adviseur kan voor sommige mensen zinvol zijn, terwijl het voor anderen minder geschikt is. Enkele factoren die in aanmerking moeten worden genomen zijn:

1. Beleggingsdoelstellingen
2. Risicoprofiel
3. Financiële middelen
4. Persoonlijke voorkeuren

Uw beleggingsdoelstellingen: Rendement of laag risico pensioenvoorziening

Robo-adviseurs kunnen geschikt zijn voor verschillende beleggingsdoelstellingen, zoals vermogensopbouw, inkomensoptimalisatie of risicospreiding. Als de gebruiker duidelijk omschreven beleggingsdoelen heeft, kan een robo-adviseur een goede manier zijn om die doelen na te streven.

Uw risicoprofiel: valuta, aandelen, ETF, obligaties & co.

Robo-adviseurs houden meestal rekening met het risicoprofiel van de gebruiker bij de ontwikkeling van de beleggingsstrategie. Als de gebruiker echter een hoge risicobereidheid heeft of speciale beleggingsbehoeften die individueel advies vereisen, kan een menselijke adviseur een betere keuze zijn.

Uw financiële middelen: Eigen vermogen

Robo-adviseurs zijn doorgaans goedkoper dan traditionele vermogensbeheerdiensten omdat er geen menselijke adviseurs bij betrokken zijn en de kosten voor het beheer van het platform lager zijn. Daarom zijn ze wellicht geschikter voor mensen met een kleiner vermogen of voor mensen die geen hoge kosten willen betalen voor vermogensbeheerdiensten.

Uw persoonlijke voorkeuren

Sommige mensen geven de voorkeur aan een menselijke adviseur die hen persoonlijk begeleidt en individueel advies geeft. Andere mensen investeren misschien liever zelfstandig en vertrouwen op de aanbevelingen van een robo-adviseur.

Het is belangrijk op te merken dat geen enkele beleggingsoptie geschikt is voor iedereen en dat het belangrijk is uw eigen beleggingsbehoeften en -doelstellingen te begrijpen voordat u een beslissing neemt. Het kan nuttig zijn advies in te winnen bij een financieel adviseur of een andere deskundige om de oplossing te vinden die bij uw behoeften past.

Meer over de functies en mogelijkheden: 20 Robo Advisor Expert Tips

Klassiek vermogensbeheer: Taken

Wat doet een klassieke vermogensbeheerder?

Een klassieke vermogensbeheerdienst is een dienst waarbij een financieel adviseur of een team van financiële adviseurs beleggingsbeslissingen neemt voor een cliënt en het vermogen van de cliënt dienovereenkomstig beheert. De adviseur of het team selecteert de beleggingsproducten waarin de klant moet beleggen en past de beleggingsstrategie aan de veranderende marktomstandigheden aan.

Particuliere investeerders, instellingen of bedrijven

Vermogensbeheer kan worden aangeboden aan verschillende soorten beleggers, zoals particuliere beleggers, instellingen of bedrijven. Het kan worden afgestemd op verschillende beleggingsdoelstellingen, zoals vermogensopbouw, inkomensoptimalisatie of risicospreiding.

Individuele begeleiding versus hogere kosten

Een voordeel van een klassiek vermogensbeheer is dat de klant een individuele adviseur heeft die zich bezighoudt met zijn beleggingsbehoeften en hem persoonlijk advies kan geven. De kosten van vermogensbeheer zijn echter meestal hoger dan die van robo-adviseurs omdat er menselijke adviseurs bij betrokken zijn.

Ontwikkeling van beleggingsstrategieën via robo-adviseurs

De ontwikkeling van beleggingsstrategieën door robo-adviseurs is meestal gebaseerd op het gebruik van algoritmen en machine learning. De robo-adviseur verzamelt informatie over de gebruiker, zoals zijn beleggingsdoelstellingen, risicoprofiel en financiële middelen, en gebruikt deze informatie vervolgens om een geschikte beleggingsstrategie te ontwikkelen.

1. Selectie van beleggingsproducten
2. Diversificatie van uw portefeuille
3. Herbalanceringsstrategieën

Selectie van beleggingsproducten

Een belangrijk onderdeel van de beleggingsstrategie is de selectie van de beleggingsproducten waarin de gebruiker gaat beleggen. Dit kunnen bijvoorbeeld aandelen, obligaties, fondsen of ETF’s zijn. De robo-adviseur kan dan passende producten selecteren die overeenkomen met de beleggingsdoelstellingen van de gebruiker en rekening houden met zijn risicoprofiel.

Diversificatie van uw portefeuille

Een ander onderdeel van de beleggingsstrategie kan diversificatie zijn, d.w.z. spreiding van de activa over verschillende activaklassen en producten. Dit kan helpen het risico tot een minimum te beperken en de kans op rendement te vergroten.

Herbalanceringsstrategieën

De Robo-adviseur kan ook passende herbalanceringsstrategieën ontwikkelen om ervoor te zorgen dat de portefeuille van de gebruiker in overeenstemming blijft met zijn beleggingsdoelstellingen en dat geen enkele activaklasse wordt overwogen.

Al met al bieden robo-adviseurs een handige en kosteneffectieve manier om een beleggingsstrategie te ontwikkelen en uit te voeren zonder afhankelijk te zijn van de steun van een menselijke adviseur. Zij bieden echter niet hetzelfde individuele advies en ondersteuning als een menselijke adviseur.

Conclusie: Geautomatiseerd handelen met Robo Advisor

Het gebruik van een robo-adviseur kan voor sommige mensen zinvol zijn, terwijl het voor anderen minder geschikt is. Het is belangrijk dat u uw eigen beleggingsbehoeften en -doelstellingen begrijpt voordat u een beslissing neemt, en dat u zo nodig advies inwint bij een financieel adviseur of een andere deskundige. Robo-adviseurs zijn misschien beter geschikt voor mensen met duidelijke beleggingsdoelstellingen en kleinere activa die geen hoge vergoedingen willen betalen voor vermogensbeheerdiensten. Zij kunnen echter niet hetzelfde persoonlijke advies en begeleiding bieden als een menselijke adviseur.

Geen beleggingsadvies of koopaanbeveling.

Alle hier gegeven informatie vormt geen beleggingsadvies of koopaanbeveling. Alle uitspraken zijn mijn algemeen gepubliceerde mening. Ik heb de informatie verkregen uit mijn ervaring als particuliere belegger. Dit ervaringsverslag kan en is niet bedoeld ter vervanging van persoonlijk beleggingsadvies van professionals.