Currency-Overlay-Strategien Wie Währungsmanager künstliche Intelligenz nutzen können

Ulrich Janus, Senior Quant Researcher bei 7orca: „Maschinelles Lernen stellt eine wichtige Diversifizierung innerhalb eines modellgetriebenen Sicherungsansatzes dar.“

Ulrich Janus, Senior Quant Researcher bei 7orca: „Maschinelles Lernen stellt eine wichtige Diversifizierung innerhalb eines modellgetriebenen Sicherungsansatzes dar.“

Sicherung von Währungsrisiken

Als ein häufig unbeabsichtigtes Nebenprodukt internationaler Diversifikation können Währungsrisiken einen bedeutenden Risikofaktor in einem institutionellen Portfolio darstellen. Da das Währungsrisiko durch keine natürliche Risikoprämie entlohnt wird, wird oftmals eine Risikoreduzierung durch die Anwendung entsprechender Sicherungsstrategien verfolgt.

In vergangenen Jahren sind Currency-Overlay-Strategien als flexible und individuell anpassbare Lösungen zur Begrenzung von Währungsrisiken in den Fokus institutioneller Investoren gerückt.

Eine aktive Currency-Overlay-Lösung ist eine Strategie zur Währungssicherung, die ihren Sicherungsgrad an die aktuellen Marktbewegungen anpasst.

Der quantitative Ansatz

Quantitativ ausgerichtete Sicherungsprogramme nutzen Algorithmen für ihre Handelsentscheidungen. Die dabei zum Einsatz kommenden, trendfolgenden Algorithmen basieren auf Ideen aus der Behavioural Finance und verwenden typischerweise technische Indikatoren wie Momentum oder gleitende Durchschnitte. Andere Algorithmen nutzen zusätzlich makroökonomische Faktoren.

Quantitative Manager setzen diese Modelle computergestützt um und vermeiden dadurch die Probleme menschlicher Ermessensentscheidungen. Dieses Setup ermöglicht zudem, die Modelle bei der Entwicklung automatisiert und nach einheitlichen Maßstäben zu testen. 7orca verfolgt einen solchen quantitativen, preisbasierten und trendfolgenden Ansatz. Damit sind wir in der Lage, den Sicherungsgrad dynamisch anzupassen, um unsere Kunden zusätzlich zur Absicherung an positiven Bewegungen profitieren zu lassen.

Künstliche Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten

Die mit der fortschreitenden Digitalisierung einhergehende steigende Verfügbarkeit großer Datenmengen, sowie die weiter wachsende Rechenkapazität haben Methoden der künstlichen Intelligenz zunehmend ins Zentrum der Aufmerksamkeit gerückt. War ihr Nutzen lange Zeit wegen ihres Anspruches an Rechenressourcen begrenzt, eröffnen sie nun interessante Möglichkeiten, um den beschriebenen quantitativen Ansatz weiterzuentwickeln.

Ein besonderer Fokus liegt auf den künstlichen neuronalen Netzen. Inspiriert von den biologischen Grundlagen des menschlichen Gehirns sind diese ihrer Struktur nach an die durch Synapsen miteinander verbundenen Nervenzellen angelehnt.

Mittlerweile haben sie sich jedoch zu einer eigenständigen Disziplin maschinellen Lernens entwickelt und bewiesen, dass sie in der Lage sind, komplexe Muster in Daten zu erkennen. Das macht sie für die Analyse von Marktbewegungen interessant, deren vielschichtige Dynamik bekanntlich schwer zu spezifizieren ist.