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Ausgabe 03/2017

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Anlage
30.08.2017

Null und eins = reich I

Hendrik Leber

Künstliche Intelligenz sorgt für einen Erdrutsch in der Kapitalverwaltung, da sind sich Beobachter und Akteure sicher. Die ganz Jungen dürften erleben, wie lernende Maschinen den Menschen bei Anlageentscheidungen immer mehr verdrängen. Teil I

Die Erfindung des Internet beschert der Welt raue Mengen an Daten, die sich zu unendlich vielen Zwecken nutzen lassen. Auch in der Finanzbranche ist die sinnvolle Auswertung der Nullen und Einsen längst nicht mehr wegzudenken. Und auch dort sind wir Zeuge der nächsten Evolutionsstufe, von Computerprogrammen mit sogenannter künstlicher Intelligenz, oft mit KI oder AI abgekürzt. „Künstliche Intelligenz ist aus Sicht der Zukunftsforschung die schwerwiegendste Veränderung, die wir für die kommenden Jahre erwarten können, potenziell einschneidender als alle Stufen der industriellen Revolution“, hebt Michael Carl, Leiter der Bereiche Research und Consulting des Thinktanks 2bAhead hervor.

„Gemeinsames Kennzeichen aller Formen künstlicher Intelligenz ist, ohne vorab definierte Regeln auszukommen“, sagt Carl. „Das System lernt selbst, ob Poker, Krebsdiagnostik, Intraday-Trading oder autonomes Fahren.“ Wo immer der Mensch in der Menge der Daten keine Muster mehr erkennen könne, sei künstliche Intelligenz ihm heute schon überlegen, mit sich stark beschleunigender Tendenz. Auch wenn sich die Entwicklung stark beschleunigt: Datenauswertung- und -fortschreibung mittels künstlicher Intelligenz ist ein knappes Gut und dürfte es vorerst auch bleiben.

„Nur wenige trauen sich heute an das Thema heran oder haben die Kapazitäten dazu“, sagt Hendrik Leber, Gründer und geschäftsführender Gesellschafter von Acatis Investment und einer der Vorreiter auf diesem Feld. Die Leistung des Menschen spiele immer noch die entscheidende Rolle. „Seine Leistung besteht in der Architektur des Systems. Er legt die Variablen, die Lernparameter, die Submodelle, die Ziel- und Fehlerfunktionen fest und führt die Vorverarbeitungen sowie Datentransformationen durch“, erläutert Leber.

Auch die Fehlersuche gehöre zu seinen Aufgaben. „Einfach die Daten in ein selbstlernendes Modell einspielen, sich zurücklehnen und auf ein brillantes Ergebnis warten, funktioniert nicht“, sagt der Vermögensverwalter. Zusammen mit dem Computertechnologie-Unternehmen NNAISENSE hat Acatis Quantenstein gegründet, eine Firma, die künstliche-Intelligenz-Modelle im Bereich des langfristigen Value-Investierens entwickeln soll, also auf unterbewertete Unternehmen mit hohem Potenzial abzielen. Mitgründer und Präsident von NNAISENSE­ ist Prof. Jürgen Schmidhuber, unter anderem wissenschaftlicher Direktor des Schweizer Forschungsinsituts für künstliche Intelligenz IDSIA und einer der weltweit anerkanntesten Forscher in dem Bereich. Deep-Learning-Modelle, ein Ansatz aus dem maschinellen Lernen, ist eines seiner Spezialgebiete.

Finanzwissen trifft Spitzenforschung
„Bei einem Quantfonds werden meistens einfache Regeln umgesetzt, die vom Menschen a posteriori, also aus der Erfahrung heraus, aufgestellt wurden, etwa durch eine lineare Datenanalyse. Ein Modell der künstlichen Intelligenz hingegen findet selbstständig nichtlineare Zusammenhänge und passt sich selbstlernend den jeweiligen Marktgegebenheiten an, ohne die Vergangenheit zu vergessen“, stellt Leber einen wesentlichen Unterschied von Investmentfonds auf Basis künstlicher Intelligenz zu rein quantitativ gemanagten Produkten heraus.

Wesentlich für die Modelle seien somit Nichtlinearitäten; unterschiedlichste Kennziffern würden so in nahezu beliebigen Kombinationen miteinander verbunden. „Neuronen in neuronalen Netzen spezialisieren sich beispielsweise darauf, bestimmte Details zu erkennen, die nachher in eine Gesamtbeurteilung einfließen. So könnte ein Neuron einen bestimmten Zusammenhang zwischen Umsatz und Gewinn beobachten, ein anderes reagiert auf eine besonders hohe Ausprägung von Wachstum, Marge und Marktanteil“, konkretisiert Leber.

Die Neuronen könnten in der Vergangenheit gelernte Muster und Ereignisse speichern und zu gegebener Zeit wieder aufrufen. Im Zusammenspiel aller Neuronen entstehe­ dann das Gesamtmodell. Als weiteren großen Unterschied zu Quantmodellen sieht der Profianleger, dass im künstliche-Intelligenz-Modell, wie Quantenstein es entwickelt habe, die Aktienauswahl bis hin zur Portfoliokonstruktion in einem einzigen „durchintegrierten“ Prozess geschehe, im Fachjargon End-to-End-Architektur genannt. Bei einem Quantfonds dagegen fußten Auswahl, Allokation und Gewichtung der Anlagen und die Portfoliokonstruktion auf einem stufenartigen Prozess.

Im vergangenen Jahr hat Acatis den bestehenden Aktienfonds Acatis Global Value Total Return UI nach eigenen Angaben in einer erstmaligen praktischen Anwendung nur noch mit Titeln bestückt, deren Vorauswahl auf künstlicher Intelligenz basierte und seither basiert. Das zugrundeliegende Programm ist ein Convolutional Neural Network (CNN), ein übereinandergelagertes neuronales Netzwerk, das Aktien erkennen soll, die kurz-, mittel- und langfristig eine Überrendite erzielen.

Basis für das Training des Programms war die hauseigene Fundamentaldatenbank, die Acatis laufend fortführt und die Daten bis ins Jahr 1989 enthält. Konkret lieferte das CNN 1.300 Aktienvorschläge, die anschließend durch einen bestehenden Value-Filter liefen. Im Anschluss hat das Fondsteam die Ergebnisse geprüft und umgesetzt. Die Steuerung der Investitionsquote blieb und bleibt von diesem Vorgehen unberührt.

Am 23. März schließlich kam der Vermögensverwalter mit dem Aktienfonds Bayerninvest Acatis KI Aktien Global-Fonds (Isin DE000A2AMP25) auf den Markt, der eigenen Angaben zufolge komplett von künstlicher Intelligenz gesteuert wird. Das selbstlernende Modell passt sich der Zeit voranschreitend dem Marktumfeld an; ein Fondsmanager greift nicht in die Portfolioentscheidungen ein, betont Acatis. Die Investmentstrategie stammt von der Kapitalverwaltungsgesellschaft Bayerninvest, die darauf aufbauende Aktienauswahl, -gewichtung und -umschichtung basiert auf Deep-Learning-Modellen, die Quantenstein für Acatis entwickelt hat. Von rund 4.000 Aktien weltweit aus entwickelten Ländern wählt das Programm bis zu 50 Aktien aus und schichtet halbjährlich um. Die Marktkapitalisierung der Firmen liegt bei mindestens einer Milliarde Euro.

Als Ziel strebt der Anbieter eine nachhaltige Überrendite von mindestens drei Prozent pro Jahr zum MSCI Welt Index an, bei vergleichbarer Volatilität. „Das Interesse am Markt für ein solches Produkt ist sehr hoch. Nach unseren Erkenntnissen ist dieser Fonds der erste globale Aktienfonds, der komplett von künstlicher Intelligenz gesteuert wird“, kommentiert Leber. Er wäre nicht überrascht, wenn auch andere Finanzadressen künstliche Intelligenz bereits einsetzen, ohne es jedoch zu veröffentlichen, etwa die US-Investmentgesellschaften Blackrock, Renaissance, Bridgewater oder Two Sigma. „Google hätte mit der KI-Einheit Deep Mind mit Sicherheit das Potenzial für diesen Bereich. Ob sie sich allerdings einer so starken Regulierung stellen möchten, ist eine andere Frage“, meint der Vermögensverwalter (siehe auch Ausgabe 1/2015 „Fonds made by Google“).

Interessant ist für ihn, dass zum Thema Kapitalanlage und künstliche Intelligenz nichts publiziert werde: „Man liest viel über die Forschung zu Katzenfotos und Selfie-Optimierung, aber nichts über die Finanzwelt.“ Robo Advice versuche zwar, beides zu verbinden und die Vermögensverwaltung von morgen zu sein. Bisher seien dort aber eher klassische statistische Verfahren zu beobachten.

(Bild Leber: Acatis)

portfolio international 30.08.2017

 
Heike Gorres
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