insider Ausgabe 02/20 Online

2. 1. m Asset-Management kommt das Thema KI unterschied- lich zum Einsatz. Auf der einen Seite gibt es Fonds, die in Unternehmen investieren, die stark mit KI arbeiten und davon profitieren. Ein solches Unternehmen ist bspw. Face- book, das die Daten der Nutzer auswertet und diesen wiede- rum Vorschläge für Beiträge, Gruppen oder Werbung macht. Dieser Teil soll hier nicht vertieft werden. Auf der anderen Seite gibt es Fonds, die KI nutzen, um ein Portfolio zu erstel- len, zu steuern und weiterzuentwickeln (s. Infografik 1): Die Technik wird somit genutzt, um Investmententscheidungen zu verbessern. Es geht hierbei immer – in unterschiedlichs- ten Ausprägungen – um die Verbesserung des Verhältnisses von Risiko und Ertrag. Des Weiteren gibt es Fondslösungen, © Alexander Limbach - stock.adobe.com 30 Beim Stichwort „Künstliche Intelligenz“ (KI) kommen jedem von uns andere Bilder in den Kopf. Manch einer denkt an die Niederlage des damaligen Schachweltmeisters Garri Kasparow gegen den Schachcomputer „Deep Blue“ oder an Arnold Schwarzenegger in der Kinofilmreihe „Terminator“. Was künstliche Intelligenz genau ist bzw. wie sie funktioniert, ist für die meisten Menschen nur schwer greif- und vorstellbar. WELCHEN BEITRAG KANN KI LIEFERN? PORTFOLIOMANAGEMENT 4.0 die sowohl in KI-basierte Unternehmen investieren als auch die Systematik zur Anlageoptimierung (in welche Aktien wird zu welchen Zeiten und mit welcher Gewichtung investiert?) verwenden. Abb. 1: „Ausgewählte Fonds, die auf KI setzen“ ART AI Euro Balanced R, WKN: A2PMXK GET Capital Quant Global Equity Fonds I, WKN: A1JYTQ ACATIS AI BUZZ US Equities A, WKN: A2JF68 KI unterstützt an vielen Stellen Bei der KI geht es um die Verarbeitung von Daten, und zwar am besten sehr vielen, regelmäßig gelieferten Daten. Im Asset-Management sind dies Zahlenreihen von Aktienkur- sen, Branchenindizes, Zinssätzen, Einkaufsmanagerindizes oder auch aus Veröffentlichungen wie Geschäftsberichten generierte Zahlen, z. B. Gewinn und Verlust, Investitionen in Forschung und Entwicklung usw. Es geht letztlich immer um rein quantitative Auswertungen. Rein mengenmäßige Model- le und Algorithmen haben im Asset-Management eine lange Historie, sind also nichts Neues. Innerhalb der KI-Prozesse werden diese Modelle sozusagen aufgrund der Ergebnisse hinterfragt und im Ergebnis bestätigt, verändert, neu kombi- niert oder verworfen. Diese automatisierte Methodik gab es vorher nicht. Mit der Entwicklung der Computer sind zwei Bereiche in den letzten Jahrzehnten enorm vorangeschritten: Rechen- geschwindigkeit und Speicherung, wie sich allein durch die Mobiltelefonie belegen lässt. Damit einhergehend haben die technischen Möglichkeiten die Entwicklung der KI rasant be- schleunigt. Sie setzt bei Bedarf inzwischen an jedem Punkt der Wertschöpfungskette im Asset-Management an. Be- trachten wir vier ausgewählte Punkte: Anlageuniversum KI kann helfen, Diversifikationsvorteile zu erkennen und zu nutzen, z. B. durch die Identifikation unkorrelierter Asset-Klas- sen oder Fonds. Ebenso möglich wäre die genauere Einschät- zung illiquider oder mangels historischer Daten nur schwer zu analysierender Anlageklassen durch Annäherung an ähnliche Assets. Handelssignale Darüber hinaus unterstützt KI dabei, wesentliche Handelssig- nale zu definieren. Anhand dieser Einstufung kann im weite- ren Anlageprozess die Allokation vorgenommen werden. KI ermöglicht es, relevante Signale auch selbstständig zu er- kennen und neue Datenquellen auszuwählen. So lässt sich