Künstliche Intelligenz kopiert menschliches Gehirn Acatis legt 2. Robo-Fonds auf

Roboter bei einer Technik-Messe in Jinan, China: Beim neuen Acatis-Fonds werden die Aktien vollständig durch künstliche Intelligenz ausgewählt | © Getty Images

Roboter bei einer Technik-Messe in Jinan, China: Beim neuen Acatis-Fonds werden die Aktien vollständig durch künstliche Intelligenz ausgewählt Foto: Getty Images

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Im März 2017 legte Acatis Investment für einen begrenzten Anlegerkreis den ersten in Deutschland zugelassenen globalen Publikumsfonds auf, dessen Aktienauswahl und Portfoliozusammensetzung zu 100 Prozent durch künstliche Intelligenz, also Artifical Intelligence (AI) erfolgen. Die Performance des Fonds seit Start lag gleichauf mit der des MSCI World bei einer leicht erhöhten Volatilität.

Um diese Anlagestrategie künftig auch ausländischen und privaten Investoren anbieten zu können, startet Acatis zusammen mit Universal-Investment einen weiteren künstliche Intelligenz Fonds, den  Acatis AI Global Equities (ISIN DE000A2DMV73).

Der  Acatis AI Global Equities ist ein weltweit in Einzeltitel investierender Aktienfonds. Die Vorgaben und die Daten für die Investmentstrategie stammen von  Acatis. Die darauf aufbauende Aktienselektion, -gewichtung und -umschichtung basieren auf Deep-Learning-Modellen, die inspiriert sind durch die Funktionsweise des menschlichen Gehirns.

Das für den  Acatis AI Global Equities genutzte Modell basiert auf der Arbeit von Jürgen Schmidhuber, Miterfinder der Long-Short-Term-Memory-Neuronen (LSTM) und einer der Pioniere im Bereich des Deep Learning. Die eingesetzten Deep-Learning Modelle können in der Vergangenheit gelernte Muster und Ereignisse speichern und zu gegebener Zeit wieder aufrufen.

Das selbstlernende Modell hat einen langfristigen Horizont. Die Modelle wurden vom AI-Spezialisten NNAISENSE für das mit  Acatis eingegangene 50/50-Joint- Venture Quantenstein entwickelt. Sie suchen sich selbst die Zusammenhänge, und die Neuronen in neuronalen Netzen spezialisieren sich auf die Erkennung bestimmter Details. Im Zusammenspiel aller Neuronen entsteht das Gesamtmodell.

Die Modelle basieren auf 232 Fundamentaldaten wie zum Beispiel Umsatz, EBIT und Gewinn. Die Fundamentaldaten stammen aus der umfangreichen Unternehmensdatenbank, die  Acatis seit 15 Jahren aufbaut und stetig erweitert. Die Daten reichen bis in das Jahr 1986 zurück. Innerhalb des angewandten Modells werden mehrere end-to-end-optimierte Submodelle eingesetzt. Der Fondsmanager stellt bei der Portfoliokonstruktion nur noch die Umsetzung im Fonds sicher.

Ziel: 3 Prozent Outperformance gegenüber MSCI World Index

Der  Acatis AI Global Equities selektiert aus einem Investmentuniversum von ca. 4.000 globalen Aktien bis zu 50 Aktien aus entwickelten Ländern und schichtet halbjährlich um. Die Marktkapitalisierung der Aktien liegt im Wesentlichen bei über einer Milliarde Euro. Ziel des risikooptimierten Portfolios ist eine nachhaltige Outperformance von jährlich mindestens 3 Prozent gegenüber dem MSCI World Index.