F\u00fcr die einen ist die Anwendung von k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) im Assetmanagement eine logische Weiterentwicklung und stiftet Mehrwert, f\u00fcr die anderen ist sie eine nicht greifbare diffuse Verunsicherung, angesichts eines potenziell drohenden Kontrollverlusts von Mensch an Maschine. Welcher Teil einmal \u00fcberwiegen wird, wird sich erst zeigen. Es l\u00e4sst sich allerdings bereits jetzt erkennen, welche Vorbehalte Investoren \u00e4u\u00dfern, die nach aktuellem Stand als nicht zutreffend einzusch\u00e4tzen sind.<\/p>\n
Viele Investoren bef\u00fcrchten, dass gro\u00dfe Hedgefonds wie Renaissance Technologies, Two Sigma oder die Man Group den vorhandenen Pool an KI-Spezialisten absorbieren und den Markt in ein Oligopol verwandeln werden. Dies erscheint unwahrscheinlich. Das Anwendungsgebiet f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz ist daf\u00fcr viel zu vielschichtig und vielseitig. Schlie\u00dflich wird KI auf eine Vielzahl von verschiedenen Anlageklassen und Anlagestrategien angewendet. Auch die Auswahl der verwendeten Daten erweitert sich laufend, bis dato zu alternativen, unstrukturierten Daten wie Satellitenbilder oder Textnachrichten. Sowohl Branchenneulinge wie auch Ex-Mitarbeiter gro\u00dfer Finanzh\u00e4user wollen sich mit ihren eigenen Strategien und Ideen durchsetzen. Eine Vertreterin dieser jungen Generation ist Renee Yao. Sie war zuvor schon f\u00fcr etablierte Investmentgesellschaften wie Citadel und Millennium t\u00e4tig und gr\u00fcndete 2015 ihre eigene Investmentboutique Neo Ivy Capital. Das Unternehmen gilt als Paradebeispiel f\u00fcr einen jungen, fokussierten Assetmanager, der mit den Branchengr\u00f6\u00dfen mithalten kann. Denn f\u00fcr die angewendete Statistical-Arbitrage-Strategie sucht ihr System rund um die Uhr automatisch nach Alpha generierenden Handelsm\u00f6glichkeiten in Aktienm\u00e4rkten und wertet dabei unter anderem auch Social-Media-Nachrichten aus. Aber Neo Ivy Capital besch\u00e4ftigt daf\u00fcr nicht, wie die traditionellen Wettbewerber, ein Heer von Analysten und promovierten Wissenschaftlern, sondern ihre Algorithmen simulieren die Denkleistung menschlicher Gehirne. Die daf\u00fcr ben\u00f6tigte enorme Rechnerleistung eines Supercomputers bezieht sie effizient aus der Cloud, indem sie ihrem Cluster nach Bedarf Server hinzuf\u00fcgen kann.
Trotzdem – die Entwicklung von KI-Strategien kostet viel Zeit und Geld. Es ist durchaus m\u00f6glich, dass finanzstarke Marktteilnehmer ein Wettr\u00fcsten entfachen, bei dem viele nicht mithalten k\u00f6nnten. Spannend ist auch die Frage, ob Technologiegiganten wie Facebook, Google oder Amazon in den Finanzsektor dr\u00e4ngen werden, um den etablierten Investmentgesellschaften den Markt streitig zu machen. Schlie\u00dflich sitzen sie auf einem riesigen Datenschatz und sind auch ein wichtiger Wettbewerber um Talente, wie man an der rasant wachsenden Google-Tochter Deep Mind sehen kann.<\/p>\n
Viele sehen ein Investment auf Basis von Algorithmen als eine ,,Black Box\u2018\u2018. Sie bef\u00fcrchten, die Investmententscheidungen der ,,intelligenten\u2018\u2018 Maschine k\u00f6nnten nicht mehr nachvollzogen werden. Tats\u00e4chlich haben zahlreiche Studien festgestellt, dass Investoren in der Regel Menschen gegen\u00fcber Maschinen als Entscheidungstr\u00e4ger pr\u00e4ferieren, auch wenn die Datenlage f\u00fcr regelbasiertes Anlegen spricht. Dies ist umso bemerkenswerter, da die Forschungsrichtung Behavioral Finance zeigt, dass sich Menschen als emotionale Wesen auf den Finanzm\u00e4rkten \u00fcberwiegend irrational verhalten.<\/p>\n
Hier k\u00f6nnen KI-Strategien sogar zu einer Versachlichung der Diskussion beitragen. Herwig van Hove, Gr\u00fcnder von Vahoca, hat in Zusammenarbeit mit G Squared Capital den Anlageprozess seines Hauses virtualisiert, mit dem er eine US-Aktienstrategie und eine globale Aktienstrategie mit Long- und Short-Elementen umsetzt. Eine Komponente seines Systems sind virtuelle Analysten, die Kauf- und Verkaufsempfehlungen f\u00fcr Aktien abgeben. Virtuelle Portfolio- und Risikomanager konstruieren anhand dieser Empfehlungen das Aktienportfolio. Van Hove betont, dass gerade durch den Einsatz von Maschinen die Transparenz der Entscheidungen erh\u00f6ht wird. Seine Computer haben kein Bauchgef\u00fchl, verfallen keinen Emotionen und z\u00f6gern nicht, Empfehlungen auszusprechen, die ein menschlicher Analyst als unpopul\u00e4r empfinden w\u00fcrde. Bei jeder Transaktion kann van Hove zeigen, aufgrund welcher Fakten die Maschine ihre Entscheidung getroffen hat. Und dies sehr detailliert, da f\u00fcr jede Aktie mehr als 10 000 Datenpunkte aufbereitet werden – weit mehr, als menschliche Fondsmanager in der Regel nutzen bzw. verarbeiten k\u00f6nnten.<\/p>\n
Die letztlich entscheidende Frage lautet: ,,Welchen Mehrwert bringt der Einsatz von KI im Assetmanagement?\u2018\u2018 Oft wird der Vorwurf laut, Assetmanager mit KI-Unterst\u00fctzung bef\u00e4nden sich mehrheitlich noch im Versuchsstadium. Jedoch ist die Entwicklung schon wesentlich weiter. Es gibt heute mehr als 50 Investmentboutiquen, die bereits \u00fcber mehrere Jahre forschen, entwickeln und k\u00fcnstliche Intelligenz im engeren Sinne anwenden. Eine Reihe dieser H\u00e4user konnte die in der Testumgebung erzielten Ergebnisse auch in realen Fonds und Depots in nennenswerte Performance umsetzen.
Ein sehr gutes Beispiel ist Guillaume Vidal, CEO der 2014 von ihm mitgegr\u00fcndeten Firma Walnut Algorithms.
Er wendet wie ein klassischer Commodity Trading Advisor (CTA) eine systematische Managed-Futures-Strategie an, die Long- und Short-Positionen in Futures-Kontrakten einnimmt. Der entscheidende Unterschied: Seine Algorithmen \u00fcberwachen im Hintergrund laufend die erzielten Gewinne und k\u00f6nnen sich selbst\u00e4ndig an ge\u00e4nderte Marktsituationen anpassen, ohne diskretion\u00e4re Eingriffe eines Programmierers. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen kann das System aus sehr gro\u00dfen Datens\u00e4tzen Muster herausfiltern, was zu pr\u00e4ziseren Entscheidungen und schlussendlich zu einem profitablen Investment f\u00fchrt. Nach mehrj\u00e4hriger Entwicklung handelt Walnut Investments seit Sommer 2017 die Strategie live an Terminb\u00f6rsen. Die Resultate lassen sich sehen: In den ersten zw\u00f6lf Monaten, vom 18. Juli 2017 bis 17. Juli 2018, wurde eine Nettorendite von 21,2% erzielt.<\/p>\n
KI-basierte Strategien sind vielleicht noch nicht an der Schwelle zum Mainstream, aber dicht davor. Anleger sollten nicht die technologischen Entwicklungsspr\u00fcnge untersch\u00e4tzen, die den Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz auch weiter unterst\u00fctzen. Jedes Smartphone ist in Rechenpower und F\u00e4higkeiten bei Text- und Spracherkennung inzwischen einem Supercomputer vom Anfang des Jahrzehnts \u00fcberlegen, und diese Entwicklung geht ungebremst weiter. Unterm Strich braucht es aber Expertise und ein gut funktionierendes Netzwerk, um die passenden Anbieter f\u00fcr ein Investment zu finden.<\/p>\n
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G\u00fcnter J\u00e4ger, Managing Partner, PLEXUS Investments<\/p>\n
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