Die Kunst der Künstlichen Intelligenz

12.02.2021

Herr Lechner, fangen wir mit etwas Aktuellem an: in den letzten Wochen gingen Meldungen über eine «Armee» von Privat­anlegern durch die Medien, die sich über Online­platt­formen austauschen und damit sogar Hedge­fonds in Gefahr brachten.

Das stimmt. Genauer geht es um ein Forum auf der Plattform Reddit. Dort tauschen sich bereits seit Jahren Trader über ihre Investments aus. Während der letzten Monate nahm die Zahl der Foren­mit­glieder immer weiter zu. Im Januar gelang es dann, durch die schiere Masse an Tradern Aktien­preise von einigen Titeln über 2.000 Prozent nach oben zu drücken. Die extremen Anstiege lagen auch an hohen Short-Quoten von Hedge­fonds in den Titeln, insbe­son­dere GameStop und AMC.

Unsere aktuellen Produkte haben einen euro­päischen bzw. deutschen Fokus, wir sind also nicht in ame­rika­nische Titel investiert. Nichts­desto­trotz haben wir die Situation genau beobachtet. Eine unserer Daten­quellen ist Reddit und wir konnten explizit nachver­folgen, was sich in den Foren bewegt hat und wie sich die Scores zu den entspre­chenden Titeln innerhalb kurzer Zeit verändert haben. Da unsere Modelle rekursiv lernend sind, profi­tieren wir von solchen aussergewöhn­lichen Markt­situa­tionen.

Spannend für uns war noch ein weiterer Punkt. Das erste Mal wurde im grossen Stil offen­sichtlich, wie stark der Einfluss von Online­kommuni­kation und sozialen Medien auf Aktien­kurse ist. Wir forschen bereits seit 2014 daran, diese neu­artigen Daten für Invest­ment­ent­schei­dungen nutzbar zu machen. Im Prinzip bestätigt uns diese Ausnahme­situation darin, unseren Ansatz genau so weiter zu verfolgen.

Können Sie in ein paar Worten beschreiben, was Ihr Haus genau macht, wo die Stärken liegen?

Wir sind Pionier für die Pure-Play-Nutzung von Big Data und Künst­liche Intel­ligenz (KI) im Asset Mana­gement. Um unsere Anlage­ent­schei­dungen zu treffen, nutzen wir die Kommu­ni­kation im Internet. Durch diese Analyse können wir ein recht genaues Bild der Markt­meinung im Allge­meinen sowie der Meinung zu einzelnen Titeln bilden. Wir beziehen jeden Tag und in Echtzeit rund zwei Millionen Nachrichten in drei verschie­denen Sprachen in unsere Ana­lysen ein. Unsere Modelle können dadurch Chancen und Risiken nicht nur erkennen und reagieren, sondern anti­zi­pieren und damit agieren.

Fonds basierend auf Künstlicher Intelligenz (KI) konnten in der Vergan­genheit nicht durchs Band über­zeugen. Wie sehen Sie das?

Das ist zum Teil richtig und dafür gibt es unter­schied­liche Gründe. Zunächst muss man verstehen, dass KI nicht gleich KI ist. Es gibt verschie­dene algo­rith­mische Lösungen für verschie­dene Problem­stellungen. Dadurch kann es zu ganz unter­schied­lichen Charak­teris­tika kommen.

Ausserdem gibt es ebenso wie im klassischen Asset Mana­gement unter­schied­liche Strategien. Wir selbst haben aktuell zwei reine KI-Fonds am Markt. Der eine Fonds ist ein long-only Fonds, der aus­schliesslich in deutsche Aktien investiert. Der zweite Fonds investiert nur zu einem bestimmten Teil in euro­päische Aktien und nutzt eine dyna­mische Expo­sure-Steuerung zur Risiko­reduktion. Obwohl beide Fonds KI-Fonds sind, haben die Fonds gänzlich unter­schied­liche Risiko-Rendite-Profile und sind nur schwer direkt mitein­ander vergleichbar. Diese Unter­schiede ziehen sich durch den noch recht kleinen Markt. Es gibt beispiels­weise Fonds, die einen Value-Ansatz verfolgen oder die global inves­tieren. Natürlich kann man auf die Kategorie der KI-Fonds insgesamt schauen, aber man sollte auch immer die zugrunde liegende Anlage­strategie bei der Eva­luierung der Fonds­perfor­mance berück­sichtigen.

Einen letzten Punkt, der KI-Fonds unter­scheidet und zu Perfor­mance­unter­schieden führen kann, ist letztlich auch die Qualität der verwen­deten Daten. Nehmen wir beispiels­weise unseren Ansatz. Wir können noch nicht auf 60 bis 70 Jahre histo­rische Daten zurück­blicken. Das Internet - wie wir es heute kennen - gibt es erst seit den 90ern und wirklich grosse, bearbeit­bare Daten­mengen sogar erst seit Anfang der 2010er. Aller­dings steigt die Daten­menge expo­nentiell an, sodass wir mit unserem Ansatz immer mehr Input-Daten zur Verfügung haben. Das hilft dabei, dass sich unsere selbst­lernenden Algo­rithmen jeden Tag weiter­ent­wickeln und genauere Prognosen ableiten können.

Nutzt man aber beispielsweise eine Value-Strategie und basiert die Anlage­ent­scheidung auf Unter­nehmens­daten, gibt es einfach nicht genug Daten, um Modelle ausreichend zu trainieren. Denn letztlich wird nur viertel­jährlich reportet.

Haben Sie die Datenquellen selbst aufgebaut oder wie kann man sich das vorstellen?

Während meiner Zeit bei der Commerzbank habe ich die Abteilung Business Strategy & Inno­vation geleitet. In dieser Zeit habe ich meine Mit­gründer kennen gelernt, die einen inte­ressanten Ansatz zur Ana­lyse von Online­kommu­ni­kation zu den Kapital­märkten entwickelt haben. Ich fand das Projekt so spannend und dachte mir, darauf aufbauend kann man doch einen Asset Manager entwickeln. Also gründeten wir 2015 Catana Capital. Die Daten stellen natürlich eine wichtige Kompo­nente dar, aber genauso wichtig ist die Anwendung der Daten, um daraus funktio­nie­rende Asset-Mana­gement-Produkte zu entwickeln. Hier können wir inzwischen auf mehr als fünf Jahre Erfahrung zurück­blicken.

Was sind Ihre unter­nehme­rischen Ziele fürs neue Jahr?

Rechtzeitig zum Start ins neue Jahr haben wir im Januar unseren Merger beendet und sind nun Teil der LEHNER INVESTMENTS Group geworden. Dadurch haben wir neue orga­nisa­tio­nelle Strukturen geschaffen, um insbe­son­dere drei Ziele zu verfolgen.

Das erklärte Ziel dieses Jahr ist die Steigerung unseres verwal­teten Vermögens. Dafür haben wir beispiels­weise drei neue, erfahrene Vertriebs­kollegen einge­stellt.

Ausserdem arbeiten wir laufend an der Verbes­serung beste­hender Strategien und insbe­son­dere der Forschung an neuen Strategien. Diese neuen Strategien können in unsere beste­henden Produkte einfliessen, sie können aber auch weitere Produkte wie beispiels­weise ein globales Fonds­produkt zur Folge haben.

Weiterhin treiben wir die Positio­nierung von LEHNER INVESTMENTS als das führende Asset-Mana­gement-Unter­nehmen in Europa für KI- und Big-Data-Anlage­lösungen voran.

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