Digitalisierung Wie Künstliche Intelligenz im Asset Management funktioniert
Die Frankfurter Fondsboutique Acatis gehört zu den Vorreitern beim Portfoliomanagement mit Künstlicher Intelligenz (KI; Englisch: Artificial Intelligence, kurz AI) in Deutschland. Bereits im Mai 2018 brachte das Team um Firmengründer Hendrik Leber den Fonds Acatis AI Buzz US Equities (ISIN: DE000A2JF683) auf den Markt.
Für die Aktienauswahl und -gewichtung nutzt Acatis eine KI-Lösung, die Millionen von Unternehmensnachrichten und Social-Media-Kommentaren in mehr als 30 öffentlich zugänglichen Online-Medien auswertet. Bei diesen Sentiment-Analysen geht es unter anderem darum, ob die öffentliche Stimmung für bestehende und potenzielle Portfoliounternehmen positiv oder negativ ist und welchen Kurseinfluss die Meinungsmacher haben.
KI für den Investmentprozess nutzt inzwischen aber nicht mehr nur Acatis, sondern wird zum Branchentrend. Doch bringt KI im Asset Management wirklich Mehrwert?
Jeder 2. KI-Fonds schlägt Benchmark
Um diese Frage kontinuierlich und transparent zu beantworten haben wir den AI Outperformance Index entwickelt, mit dem wir seit Anfang 2019 die relativen Ergebnisse von KI-gestützten Investmentfonds zusammenfassen. Das Ergebnis des ersten Halbjahres ist positiv: 55 Prozent der Fonds, die im Index vertreten sind, haben sich besser als ihre Benchmark entwickelt.
Auch der Acatis-Fonds gehört dazu. Er hat über diesen Zeitraum eine Nettorendite von 19,3 Prozent (Benchmark: 18,5) erwirtschaftet. Dabei korrelieren die KI-Fonds tief zu ihren zugrundeliegenden Marktrenditen sowie untereinander.
1.200% Rendite in 20 Jahren?
Alpha mit KI generieren funktioniert also. Doch ein Selbstläufer ist die Outperformance nicht. Wir rechnen damit, dass kommende Halbjahresbilanzen auch deutlich schlechter ausfallen können. Schließlich stecken KI-Anwendungen weltweit noch in den Kinderschuhen. Asset Manager brauchen noch Zeit, um ihren Einsatz zu erlernen, KI in realen Portfolioprozesse zu testen und die optimalen Einstellungen für die individuellen Bedürfnisse ihrer Kunden zu finden.
KI-Fonds ist nicht gleich KI-Fonds
Diese Einstellungen werden voraussichtlich sehr unterschiedlich sein. Welche Erfolgskriterien performanceentscheidend sind, werden wir auch mit Hilfe des Plexus AI Outperformances Indexes feststellen. Für qualifizierte Hinweise brauchen wir noch etwas Zeit. Was wir nach über zwei Jahren Research bereits sicher feststellen ist, dass nicht alle Fonds, die angeben, KI zu verwenden, KI auch tatsächlich zentral für ihre Investmentauswahl nutzen.
Wenn Fondsmanager beispielsweise lediglich zugekaufte Software einsetzen, um Prozesse zu optimieren oder Kosten zu sparen, sehen wir darin keinen KI-Fonds. Solche Fonds gelangen auch nicht in den AI Outperformance Index. Voraussetzung dafür ist KI als relevante Innovation in der Investmentstrategie.
Die Befürchtung mancher Investoren, dass KI-Fonds die Technologie in gleicher oder sehr ähnlicher Art und Weise anwenden, teilen wir nicht. Vielmehr erwarten wir, dass jedes Fondshaus KI anders einsetzen wird, weil sowohl die Anwendungsgebiete als auch die Investmentansätze und -ziele stark differieren. Wir sehen KI als extrem individualisierbare Innovation, die – optimal genutzt und ergänzend zu klassischen Investmentauswahlprozessen – einen großen Nutzen für Fondsanbieter und deren Kunden bringen wird.
