Wie könnte man gut mit Künstlicher Intelligenz investieren?

Wie könnte man gut mit Künstlicher Intelligenz investieren?

Künstliche Intelligenz-Programme können mehr Daten verarbeiten als ein Mensch und schneller, sie verfügen über ein vollkommenes Gedächtnis, können komplexe Muster und Nichtlinearitäten erkennen und sie agieren emotionslos. Es wäre daher ein Fehler, im Asset Management auf die Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz (KI) zu verzichten.

Der Begriff Künstliche Intelligenz löst nicht bei allen Menschen Begeisterung aus. Viele haben Angst und fürchten, die Computer übernehmen bald die Weltherrschaft, so das apokalyptische Szenario. Die Vorteile Künstlicher Intelligenz werden hingegen verkannt, dabei begegnet sie uns heute schon im Alltag in vielen Bereichen. Im Internet wird uns personalisierte Werbung gezeigt, spezielle Serien werden uns vorgeschlagen und auch bei Übersetzungen hilft uns die KI. Und bereits jetzt können KI-Modelle schon teilweise besser als ein Mensch Bilder klassifizieren oder Brettspiele spielen.

Kurz gesagt, wo die Daten zahlreich, konkret und objektiv sind, ist der Computer dem menschlichen Gehirn in Geschwindigkeit und Genauigkeit deutlich überlegen. Denn mittlerweile stehen die nötige Hard- und Software zur Verfügung, um die Daten verarbeiten zu können.

Investieren Künstliche Intelligenz

Die Aufbereitung der Daten ist entscheidend

Die Hauptarbeit bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Asset-Management besteht in der Aufbereitung der Daten, sodass sie für die Maschine lesbar und interpretierbar sind. Und das System muss wissen, welche Daten es vergleichen beziehungsweise worauf es achten muss. Ein Kurs-Buchwert-Verhältnis im Bankensektor ist beispielsweise anders zu beurteilen als im IT-Sektor. Diese spezifischen Modellvorgaben muss der Mensch der Maschine machen. Die entscheidenden Kniffe kommen immer noch vom Menschen.

Mit Künstlicher Intelligenz der Anlegerstimmung auf der Spur

Ein Fonds, der Künstliche Intelligenz bei der Titelauswahl nutzt, ist zum Beispiel der ACATIS AI BUZZ US Equities. Wie macht er das?

Der Fokus liegt hier allerdings auf der Anlegerstimmung, dem Sentiment, und nicht auf Fundamentaldaten. Denn die Börse wird nicht nur von Vernunft bestimmt, sondern sie ist auch ein Hort von Emotionen, von Angst und Euphorie. Die Anlegerstimmung ist kurzfristig ein sehr entscheidender Bestandteil der Kursbildung, und das Stimmungsmomentum findet vor dem Kursmomentum statt. Diese Stimmungen werden für den Fonds ausgewertet und als prozyklischer Indikator genutzt. Der Fonds investiert in Unternehmen, über die Investoren auf Sozialen Medien, Blogs, Nachrichtenportalen und anderen Quellen besonders positiv berichten. Dazu verwendet er eine proprietäre Sentiment-Analyse, die Künstliche Intelligenz mit Big Data-Technologien kombiniert und aus über 350 in den USA gelisteten Unternehmen die Top 75 Unternehmen mit der besten Investorenstimmung (dem BUZZ) herausfiltert. Die Auswertung dieser tausenden Online-Kommentare und Analysen ist nur mit Künstlicher Intelligenz möglich.

Die aktuelle Investorenstimmung wird monatlich abgebildet, woraus eine ebenfalls monatliche Umschichtung des Fonds erfolgt. Die einzelnen Titel im Portfolio haben zum Zeitpunkt der Umschichtung ein maximales Gewicht von 3%.

Künstliche Intelligenz als weitere Säule im Asset Management

Die Künstliche Intelligenz wird zu einer immer wichtigeren Säule im Asset Management. Sicherlich müssen noch viele Erfahrungen gesammelt und die Modelle verfeinert werden, und jeder muss entscheiden, ob er sie nur zur Unterstützung oder als eigenständigen „Fondsmanager“ nutzt. Doch die Künstliche Intelligenz bietet Werkzeuge, die Weitsicht verleihen. Das Asset Management wird daher nicht um sie herumkommen. Selbst ein alter erfahrener Schiffskapitän würde im Nebel wohl nicht mehr auf Radar und GPS verzichten wollen.

Bildquelle: Franki Chamaki über Unsplash

Dein Autor ist:

Kevin Endler

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Studierte Mathematik an der Johannes Gutenberg Universität in Mainz. Bevor er 2013 zu ACATIS kam, war er als Senior Consultant für die tecis Finanzdienstleistungen AG tätig. Er ist Leiter des quantitativen Portfoliomanagements bei ACATIS und Geschäftsführer der Quantenstein GmbH. Er betreibt Forschung und Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz.
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