Broker-Dschungel: Wie findet man den besten Anbieter?

Anlegen - aber wo? Immer mehr Anbieter buhlen um unser wertvolles Geld. Ein kleiner Wegweiser.
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Sie heißen Hello Bank, Coinbase oder Trade Republic – und wollen unser Geld. Verwalten. Aber worauf ist bei der Brokerwahl zu achten? Wo lauern die Fallen? Und warum dieser Wildwuchs? Egal ob auf Facebook, Instagram oder Twitter: Werbung für neue Investment-Angebote ist allgegenwärtig. Das kann verwirrend sein. Darum heute: Ein kleiner Wegweiser durch den Broker-Dschungel.

1. Die Hausbank

Viele haben es noch, das Konto bei der Hausbank. Das ist meistens jenes Finanzinstitut, bei dem schon Eltern oder Großeltern waren. Schöne Sache. Die meisten dieser großen Banken, deren Namen wir gar nicht erwähnen müssen, bieten auch den Handel mit Aktien, Anleihen, Fonds und Zertifikaten an. Und dabei sind sie vor allem eines: teuer. Wer ernsthaft und langfristig anlegen will, muss seine Hausbank eigentlich verlassen.

Nur Gott weiß, warum die Großbanken bis heute nicht in den Preiskrieg mit den anderen Anbietern eingestiegen sind. Irgendwann werden sie es tun. Bis dahin gilt: Die Hausbank ist nur für besonders faule Anleger eine Option, denen die gewohnte Umgebung wichtig ist. Aber einen Vorteil haben die Hausbanken neben der Bequemlichkeit. Sie führen die anfallenden Steuern auf Gewinne automatisch ab. Das ist für jeden Kleinanleger wichtig, sonst wird es sehr schnell kompliziert.

2. Die Direkt-Broker

Hier wird es schon interessanter. Unter Direkt-Brokern versteht man die erste Generation von Onlineanbietern. Es ist eine interessante Spezies. In Österreich heißen die Marktführer Hello Bank (die frühere Direktanlage), Dadat und Bank Direkt. Auch die deutsche Flatex hat ein umfangreiches Angebot und kümmert sich – so wie die drei genannten und die Hausbanken – um die Steuern. Theoretisch kann man auch bei jeder anderen Direktbank (etwa aus Deutschland) ein Konto eröffnen – aber muss sich um die Steuern selbst kümmern.

Das gilt auch für den besonders günstigen Anbieter Degiro. Also: Augen auf bei der Brokerwahl – auch bei den Gebühren gibt es zum Teil noch große Unterschiede. Leider ist der Trend zum kostenlosen Handel im kleinen Österreich noch nicht angekommen. Aber das kann ja noch werden. Hier findet sich ein guter Überblick zu den Direkt-Brokern.

3. Die Neobroker

Was für die letzte Boomer-Generation die Direktbanken waren, sind die Neobroker für die Millennials. Der bekannteste ist sicherlich Robinhood. Kein anderer Anbieter steht so sehr für den sogenannten „Retail-Boom“, also den Zustrom von Kleinanlegern. Robinhood hat auch das Handeln ohne Gebühren eingeführt – und die Möglichkeit, Aktien in Teilen zu handeln. Aber Robinhood hat den Schritt nach Europa bisher nicht gewagt. Anbieter wie Trade Republic, Trading 212, eToro oder Plus500 versuchen diese Lücke zu schließen.

Leider ist es für Anleger ein Leichtes, hier den Überblick zu verlieren. Manche dieser Broker haben ein eingeschränktes Portfolio, zum Beispiel bei ETFs – andere setzen vor allem auf so genannte CFDs. Von diesen Produkten sollte ein Anfänger auf jeden Fall die Finger lassen. Neobroker haben meist sehr niedrige Gebühren, kümmern sich aber nicht um die Steuern. Sie sind also am ehesten was für Zocker, die einen guten Steuerberater haben. Langfristige Anleger sind anderswo besser aufgehoben. Manche Neobroker bieten auch Bitcoin und Co. an, aber da ist man bei den Spezialisten besser aufgehoben.

4. Die Kryptobroker

Jetzt sind wir bei Coinbase, Bitpanda, Kraken und Binance gelandet. Im Wilden Westen, der aber immer zivilisierter wird. Vor allem, wenn man zu heimischen Anbieter Bitpanda greift. Dahinter steckt das wahrscheinlich größte österreichische Fintech, man kauft seine Bitcoins quasi lokal. Coinbase ist der weltweit bekannte Konkurrent aus den USA. Kraken und Binance sind wiederum echte Börsen, wo der Handel einiges an Können voraussetzt. Kraken ist besonders beliebt, weil es der größte Marktplatz für Kryptos in Euro ist. Binance ist überhaupt ein Monster.

Dort kann man hunderte Krypto-Assets handeln. Aber Vorsicht: Meistens handelt es sich um Shitcoins, wie die Experten dazu sagen. Dass Krypto generell sehr riskant ist, muss man auch dazu sagen. Und: Auch die Kryptobroker kümmern sich nicht um die Steuern. Das ist aber weniger tragisch, weil Bitcoin nach einem Jahr Haltefrist steuerfrei ist. Es wird wie Gold behandelt, nicht wie Aktien.

PS.: Eine Besondere Erwähnung gebührt dem österreichischen Projekt „Own360“. Dieses FinTech, das inzwischen auch in Deutschland gestartet ist, kombiniert einen eigenen so genannten „Standortfonds“ mit einer App und einer Community. Es ist ein Konzept, das es so nirgends anders gibt und in keine der oben genannten Kategorien passt. Own360 verlangt relativ geringe Verwaltungsgebühren und keine Transaktionskosten, was es vor allem für Einsteiger interessant machen könnte.


Disclaimer: Dieser Text sowie die Hinweise und Informationen stellen keine Steuerberatung, Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar. Sie dienen lediglich der persönlichen Information und geben ausschließlich die Meinung des Autors wieder. Es wird keine Empfehlung für eine bestimmte Anlagestrategie abgegeben. Die Inhalte von derbrutkasten.com richten sich ausschließlich an natürliche Personen.

Die Bitpanda GmbH ist zu 3,9849 % an der Brutkasten Media GmbH beteiligt.

Über den Autor

Niko Jilch ist Wirtschaftsjournalist, Speaker und Moderator. Nach acht Jahren bei der „Presse“ ging er Ende 2019 zum Thinktank „Agenda Austria“, wo er als wissenschaftlicher Mitarbeiter die Bereiche „Geldanlage und digitale Währungen“ abdeckt, sowie digitale Formate aufbaut, etwa einen neuen Podcast. Twitter: @jilnik

die Redaktion

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.
/wie-man-auch-mit-wenig-daten-ki-losungen-nutzen-kann/
(c) TRUMPF Maschinen Austria

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

(c) SCCH

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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