Lars Wißler: Eine wichtige Aufgabe sind Risikomanagement und Optimierung. Leeway wird häufig als objektiver „zweiter Blick“ eingesetzt, um potenziell schlechte Investmententscheidungen zu identifizieren und zu vermeiden. Die Analysen zeigen, welche Aktien zum aktuellen Marktregime passen und wo die Risiken liegen.
Hinzu kommt auch die Ideengenerierung. Mit dem Leeway-Score wird das gesamte Aktienuniversum gerankt, sodass die attraktivsten Aktien für das aktuelle Marktumfeld direkt sichtbar sind. Dies ist besonders hilfreich, um neue Investmentideen zu generieren, sei es auf globaler Ebene oder spezifisch nach Sektor oder Region.
Ein Beispiel aus der Praxis ist die Aktie der Sportwagenschmiede Ferrari. Die Fondsboutique Avant-Garde Capital nutzt Leeway zur Optimierung der Chancen-Risiko-Positionierung. Im Fall von Ferrari zeigte Leeway, dass die hohe Bewertung – normalerweise ein Warnsignal für den Garp-Ansatz von Avant-Garde – in der Marktphase kein Nachteil war, sondern wegen des starken Fokus auf Qualitätswachstum und Premium-Marken sogar ein Vorteil.
Diese datenbasierte Erkenntnis überzeugte Fondsmanager Anko Beldsnijder, der über eine 32-jährige und mehrfach ausgezeichnete Expertise verfügt, die Aktie des Autobauers trotz anfänglicher Zweifel Anfang 2024 ins Portfolio aufzunehmen. Mit Erfolg, sodass dieses Beispiel bestätigt, wie Leeway auch jahrzehntelange Erfahrung in der fundamentalen Aktienanalyse noch verstärken kann.
Können Sie bitte beispielhaft erklären, wie die Mustererkennung arbeitet?
Wißler: Die Mustererkennung bei Leeway basiert auf einem datengetriebenen Ansatz, der KI und statistische Analyse kombiniert, um die Korrelation zwischen fundamentalen Kennzahlen wie zum Beispiel den Margen und der Kursentwicklung zu identifizieren. Dabei werden die Algorithmen kontinuierlich mit neuen Daten gefüttert, sodass sie sich dynamisch an veränderte Marktbedingungen anpassen können.
Beim klassischen Faktor-Investing werden Regeln einmalig definiert und bleiben unverändert. Doch die Marktbedingungen ändern sich stetig, und Korrelationen sind oft komplexer als einfache Aussagen wie „je niedriger die Verschuldung, desto besser“. Genau dort setzt Leeways adaptives Faktor-Investing an: Die Regeln werden kontinuierlich angepasst, lokale Optima berücksichtigt und auf den jeweiligen Unternehmenstyp zugeschnitten.
Ein Beispiel: Eine Dividende wirkt sich grundsätzlich positiv aus, sollte jedoch nicht zu hoch sein. Bei RWE liegt die optimale Dividendenrendite aktuell bei 3 bis 4 Prozent, während die Ausschüttungsquote unter 40 Prozent bleiben sollte. Überschreiten diese Werte bestimmte Schwellen, sinkt die erwartete Rendite spürbar. Im Gegensatz dazu performen US-Halbleiterunternehmen am besten mit Dividenden unter 2 Prozent jährlich, zeigen jedoch derzeit wenig Sensibilität gegenüber höheren Ausschüttungsquoten.
Wie unterscheiden sich die Instrumente von bisherigen quantitativen Analysen?
Wißler: Die Modelle sind adaptiv. Während viele quantitative Analysen auf statischen Regeln basieren, passt Leeway seine Modelle kontinuierlich an das aktuelle Marktumfeld an. Hinzu kommt die sogenannte Typisierung von Unternehmen. Im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen, die oft „One-Size-Fits-All“-Bewertungen nutzen, berücksichtigt Leeway die spezifischen Merkmale von Unternehmenstypen.
Wir können zudem lokale Optima komplexer Funktionen bestimmen statt nur lineare Zusammenhänge: Viele datengetriebene Analysen arbeiten mit simplen linearen Modellen, etwa „mehr Gewinn = besser“. Leeway kann auch ein Maximum identifizieren, bei dem ein Faktor in mittleren Bereichen den größten positiven Effekt bewirken kann.
Durch Machine Learning schaffen wir Objektivität. Viele quantitative Ansätze beinhalten menschliche Annahmen oder Bias. Leeway ist hingegen vollständig datengetrieben und frei von subjektiven Eingriffen. Das System lernt kontinuierlich aus neuen Daten und passt sich automatisch an Marktregimewechsel an. Es gibt keine begrenzenden Vorgaben, keine vorgefertigte Gewichtung und keine statischen Regeln.
KI und Menschen haben unterschiedliche Stärken, weshalb wir auf die Synergie beider Welten setzen. Menschen sind besonders gut in Ausnahmesituationen, bei schnellen Entscheidungen unter unsicheren Bedingungen und bei der Interpretation extremer Marktveränderungen. KI hingegen brilliert bei der Analyse großer Datenmengen, subtilen Veränderungen und der Identifikation langfristiger Trends.
Eine bewusste Designentscheidung bei Leeway ist die „Trägheit“ der KI. Trends halten oft viel länger an, als viele Marktteilnehmer erwarten, wie beispielsweise im aktuellen Growth-Markt. Während Menschen dazu neigen, zu früh auf vermeintliche Richtungswechsel zu reagieren, bleibt die KI länger auf Kurs. Dies birgt jedoch Risiken bei extremen und schnellen Marktveränderungen.
Wie weit kann der KI-Einsatz die Kosten verglichen mit früheren Analysen senken?
Wißler: Der Einsatz von KI reduziert die Kosten im Vergleich zu klassischen quantitativen Analysen erheblich. Personalkosten waren und bleiben der größte Faktor. Im Vergleich zum klassischen Analysten ist die Kosteneffizienz extrem, gerade wenn man die Anzahl der analysierten Unternehmen einbezieht.
KI automatisiert Prozesse und skaliert mühelos auf Tausende von Unternehmen, wodurch die Kosten pro Analyse stark sinken. Selbst bei hohen Rechenkosten bleibt KI günstiger, da sie menschliche Arbeitszeit ersetzt. Zudem entfallen regelmäßige Anpassungskosten, da KI-Modelle adaptiv sind und sich automatisch an neue Marktbedingungen anpassen.
Wie weit verbessert KI unter dem Strich die Fonds-Performance?
Wißler: Das lässt sich pauschal kaum beantworten. Der KI-Index von Plexus Invest zeigt immer noch abwärts. Viele Anbieter, die KI im Bereich Asset Management nutzen, versuchen, eine autonome Super-KI zu schaffen. Das schlägt bisher weitgehend fehl. Das stützt unsere Sicht, dass die Synergie mit der KI und die Unterstützung des klassischen Asset Managers durch die KI der richtige Weg ist.
Die letztlich mögliche Verbesserung kann je nach Nutzung stark variieren. Der Avant-Garde-Fonds hat im ersten Jahr des Einsatzes von Leeway die Benchmark um 6 Prozent geschlagen. Eine strukturelle Mehrrendite von 2 bis 3 Prozent durch Leeway erscheint bisher realistisch.
Werden KI-Instrumente großflächig Einzug ins Asset Management halten?
Wißler: KI-Instrumente werden zweifellos großflächig ins Asset Management integriert. Ihre Fähigkeiten in der Datensammlung, -aufbereitung und -analyse sind unvergleichlich und ermöglichen eine enorme Effizienzsteigerung. Als unterstützendes Werkzeug, quasi als persönlicher Assistent (PA), wird KI in vielen Bereichen unverzichtbar werden. Besonders bei der Voranalyse und Identifikation von Trends kann KI brillieren.
Je näher man jedoch an entscheidungskritische Punkte gelangt, desto selektiver und vorsichtiger wird der Einsatz sein. Dennoch wird KI die Arbeitsweise im Asset Management revolutionieren, Prozesse beschleunigen und die Kosten deutlich senken. Sie wird nicht den Menschen ersetzen, sondern ihn unterstützen und entlasten.
Welche weiteren spannenden KI-Entwicklungen erwarten Sie?
Wißler: In den nächsten Jahren wird KI eine massive Welle der Personalisierung auslösen. Statt „One size fits all“ wird es möglich sein, Dienste, Tools und sogar Produkte exakt auf persönliche Vorlieben zuzuschneiden. Besonders spannend wird, wie KI im Support-Bereich endlich hält, was sie seit Jahren verspricht. Automatisierte Interaktionen, die bisher oft frustrierend schlecht waren – wie zum Beispiel Telefon-Support-Automaten – werden durch KI hilfreicher und angenehmer werden.
Gleichzeitig wird KI die Suche, Datensammlung und -aufbereitung massiv automatisieren, was enorme Zeit- und Kostenvorteile bringt. Semi-autonome KIs könnten im Finanzbereich eigene Handelssysteme entwickeln, die nicht nur Trends erkennen, sondern auch ihre eigenen Nischen schaffen. Vielleicht erleben wir sogar ein Ökosystem, in dem kleine KI-Agenten Schwächen großer Haupt-KIs ausnutzen, um Arbitrage zu betreiben.
Unternehmen wie Meta zeigen bereits, wohin es gehen könnte, indem sie KI-Accounts auf Instagram einführen wollen. Spannend wird auch, wie KI die menschliche Kreativität ergänzt – sei es durch die Generierung neuer Ideen, die Simulation von Szenarien oder die Unterstützung bei Entscheidungsprozessen. KI wird nicht nur Werkzeuge verbessern, sondern auch völlig neue Möglichkeiten eröffnen, die wir uns heute kaum vorstellen können.
Über den Interviewten:
Lars Wißler ist Informatiker und einer der Gründer und Geschäftsführer der PWP Leeway mit Sitz in Berlin.
Leeway-Gründer im Interview
„KI kann selbst den erfahrensten Managern helfen“
