Einsatz von KI-Algorithmen Ersetzen Roboter bald aktive Portfoliomanager?
Wer Nadeln finden will, braucht Heuhaufen
Das spannende Feld der alternativen Daten dagegen wird beständig befüllt mit einer Flut unsortierter Abfälle der digitalen Neuzeit. Neben den eher noch konventionellen Umsatzdaten von Kreditkarten, Satelliten-Bildern von Straßen, Parkplätzen, Häfen und Getreidefeldern, Wetterdaten über Land und Wasser geht es hierbei nämlich vor allem um Text-, Sprach- und Bild-Analysen sämtlicher wenig bis gar nicht strukturierter Beiträge in den professionellen Medien, Nachrichtenagenturen und den sozialen Netzen. In kürzester Zeit ist ein ganzes Ökosystem um das Sammeln, Aufbereiten und Analysieren dieses vermeintlichen Datenabfalls entstanden. Auch spezialisierte Berater ließen nicht lange auf sich warten. Eine gute Illustration dieses beachtlichen Ökosystems mit vielen Beispielen findet sich unter www.alternativedata.org.
Abhängig von Fokus und Größe gehen Fondsgesellschaften unterschiedlich mit dem Performance-Potenzial alternativer Daten um. Das Spektrum reicht von der gelegentlichen Berücksichtigung konkreter Broker-Empfehlungen, die auf Alternative Data aufsetzen, über die systematische Integration zugekaufter Alternative-Data-Signale in den vorhandenen Investmentprozess, bis hin zum Aufbau großer eigener KI-Teams, die selbst alternative Rohdaten sammeln und zu Investmentsignalen zu verdichten versuchen.
Königsweg Quantamental Investing
Als quantitativer Asset Manager gehen wir den goldenen Mittelweg. Nur systematische, regelgebundene Prozesse erlauben es nämlich, ex post zu ermitteln, ob und wie solch neue Alpha-Quellen gewinnbringend in den Investmentprozess einzubinden sind. KI, alternative Daten und sogenannte Quants sind für einander geschaffen. Im Idealfall kommt neben dieser systematischen Investmentdisziplin auch noch ein tiefes Verständnis der fundamentalen Zusammenhänge hinzu. Evidenzbasiertes Quantamental Investing ist aus unserer Sicht der Königsweg des aktiven Managements.
Nach unseren Auswertungen versprechen die meisten neuen Datenquellen weit mehr als sie halten. Vieles ist bereits in anderer Form bekannt oder als Signal zu schwach oder instabil, um die Transaktionskosten zu rechtfertigen. Wir sehen jedoch durchaus auch interessante Informationsquellen wie zum Beispiel im Bereich Sentiment-Analyse, Forensic Accounting, Merger Arbitrage oder auch Director Dealings. Manche Signale eignen sich als Ergänzung bestehender Prozesse, andere rechtfertigen unter Umständen sogar gänzlich neue systematische Fondskonzepte, die dabei das Potenzial passiver Smart-Beta-Produkte übertreffen. Es tut sich was im Quant-Land.
Über den Autor:
Tobias Klein ist Gründungspartner und Chef der Frankfurter Fondsboutique First Private. Als Geschäftsführer Investments ist er für das Portfoliomanagement und quantitative Research zuständig. Tobias Klein ist Wirtschaftsingenieur der Universität Karlsruhe und studierte Economics & Finance an der Stanford University.
