Asset Management „Wir investieren in KI-Fonds als Mittel zum Zweck“

Michael Günther (l.) und Sascha Hinkel: Der Tungsten-Portfoliomanager und der Deka-Fondsselekteur erklären, wie Künstliche Intelligenz im Portfoliomanagement eingesetzt werden kann. | © DAS INVESTMENT

Michael Günther (l.) und Sascha Hinkel: Der Tungsten-Portfoliomanager und der Deka-Fondsselekteur erklären, wie Künstliche Intelligenz im Portfoliomanagement eingesetzt werden kann. Foto: DAS INVESTMENT

DAS INVESTMENT: Erklären Sie bitte mal in Kurzform, worin sich eine KI-basierte von einer klassischen Investmentstrategie unterscheidet.

Michael Günther: Die KI-Variante bezieht ein Vielfaches an Daten und Variablen und deren intelligente Verknüpfung ein, um Handelsgelegenheiten an den Märkten zu finden.

Und nun die Langversion ...

Günther: KI hat zwei Dimensionen – die Technologie und die verwendeten Daten. Die Modelle entstehen aus der Computeranalyse großer Datensätze. KI ist daher mehr als die Fortsetzung herkömmlicher Quant-Strategien. Sie beeinflusst nicht nur Geschwindigkeit und Effizienz des Fondsmanagements, sondern kann Portfoliozusammensetzungen erzeugen, die sich durch die Analyse vieler Tausend oder Millionen Einflussfaktoren von traditionellen Portfolios erheblich unterscheiden.

Welche Daten können als Rohstoff für die Analysen dienen?

Günther: Das ist unterschiedlich. Manche Anbieter beschränken sich auf den Einsatz strukturierter Finanzdaten, andere verwenden exotischere Datenquellen wie Twitter-Nachrichten, von denen sie sich neue Erkenntnisse versprechen. Der Einsatz unkonventioneller Daten, verknüpft mit KI, ist per se aber noch kein Erfolgsgarant. KI in der Finanzbranche wird im öffentlichen Diskurs zuweilen undifferenziert behandelt und mit Themen wie Robo-Advisory in einen Topf geworfen. Daher die Verunsicherung. Für Fondsmanager wie mich geht es in erster Linie darum, welchen Nutzen ein KI-Baustein für das Portfolio erwirtschaften kann.

Wie sehen Sie das als Investor, Herr Hinkel?

Sascha Hinkel: Bei der Fondsselektion prüfen wir sowohl nach quantitativen als auch qualitativen Gesichtspunkten. Wenn wir in einen KI-Fonds investieren, dann als Mittel zum Zweck, nicht als Selbstzweck. Welchen Mehrwert verspricht uns diese Investition gegenüber einer herkömmlichen Strategie, die keine Künstliche Intelligenz nutzt? Und: Bietet die Anlagestrategie möglicherweise eine Alleinstellung, qualifiziert sie sich unter dem Gesichtspunkt einer breiten Risikostreuung und wirksamer Risikostreuung auf Ebene des Gesamtportfolios?

Warum erfüllt ausgerechnet ein KI-basierter Fonds diese Auswahlkriterien?

Hinkel: Für ein breit strukturiertes Portfolio schauen wir stets nach Konzepten, die die Ausgewogenheit der Allokation als Ganzes unterstützen und die Korrelation mit anderen Anlagen verringern. KI-Fonds können sich insofern qualifizieren, als sie bestimmte andersartige Handelsgelegenheiten ausfindig machen und in diese investieren können. Als Anleger kann ich auf diese Weise Spezialwissen ins Portfolio holen beziehungsweise eine bestimmte Nische zusätzlich besetzen. Spezialwissen und Risikostreuung bekommt man doch aber auch über andere Stile ins Portfolio.

Hinkel: Absolut, ja. Das tun wir auch – etwa über Makro-, Bottom-up- oder bisherige Quant-Ansätze. Aus unserer Sicht existiert aber nicht die eine Strategieausprägung oder der eine Fondsmanager. Es sind immer wieder andere Konzepte, die die besten Ergebnisse erzielen. Daher geht es vor allem auch darum, ausgeprägte Stil, Konzept- oder Managementabhängigkeiten zu reduzieren. Hier können KI-Lösungen aufgrund ihrer Anpassungsfähigkeit eine wichtige Rolle spielen.