«Mit der richtigen Strategie wird Künst­liche Intelligenz zum Erfolgs­faktor im Asset Mana­gement»

09.08.2022

Herr Schilcher, die Digita­lisierung schreitet in vielen Bereichen der Gesell­schaft voran. Ein Thema, das damit auch immer präsenter wird, ist die Künst­liche Intel­ligenz (KI). Wie sehen Sie hier die Schnitt­menge zum Asset Management?

Künstliche Intelligenz (KI) bietet erheb­liche Potenziale in der Kapital­anlage. KI ist mittler­weile in vielen Anwendungs- und Industrie­bereichen nicht mehr wegzu­denken, da die verfüg­bare Menge an Daten konti­nuier­lich immer weiter ansteigt und gleich­zeitig die Kosten für Rechen- und Speicher­kapa­zität weiter abnehmen. Somit ermög­licht KI bzw. maschi­nelles Lernen auch im quanti­ta­tiven Asset Mana­gement, durch einen beherrschten Einsatz, signi­fi­kante Potenziale zu erschliessen. Beispiels­wiese ist es möglich, mehr Einfluss­grössen hypo­thesen­frei zu ana­ly­sieren, deren Inter­depen­denzen schärfer zu erkennen und aus dem Daten­rauschen der Finanz­märkte präziser Infor­ma­tionen zu gene­rieren, um so markt­rele­vante Verän­de­rungen früh­zeitig zu erkennen.

Was ist für Investoren zu beachten, die hier Kapital anlegen wollen?

Da der Einsatz von KI im Asset Management ein inte­ressantes und zukunfts­träch­tiger Bereich ist, werben mittler­weile viele Produkt­anbieter damit. Hier sollten Inves­toren aber genauer bezie­hungs­weise kritisch hinter die Fassade von Anbietern schauen. Nicht immer kommt KI im Invest­ment­prozess auch zum Einsatz oder nur zu einem geringen Teil. Mit ein oder zwei Personen auf Seite des Asset Managers kann jeden­falls keine ernst­zuneh­mende inhalt­liche Ausein­ander­setzung mit dem Thema KI erfolgen, denn die Techno­logie isoliert ist kein Erfolgs­garant, sondern muss sinnvoll mit den Best Practices des quanti­ta­tiven Asset Mana­gements verknüpft werden, um einen nachhal­tigen Mehr­wert für Inves­toren gene­rieren zu können.

Erfolgreich KI-basierte Anlage­lösungen bestehen aus der Symbiose von quanti­ta­tiven Kapital­markt­modellen und maschi­nellem Lernen. Knapp 85 Prozent des Anlage­erfolgs macht die Daten­qualität aus, die damit ein elemen­tarer Teil des Invest­ment­prozesses abbildet. Und ein Daten­satz ist letzt­endlich nur so gut wie das Team, welches daran gear­beitet hat bzw. die Algo­rithmen programmiert.

Auch Sie setzen bei einigen Ihrer Produkte auf die KI als Erfolgs­faktor. Welchen Partner haben Sie dafür im Boot?

Unser Partner ist die Othoz GmbH, die früh­zeitig erkannt hat, dass der Faktor Mensch untrennbar von der Software­infra­struktur ist und somit entscheidend für einen gewinn­brin­genden Einsatz von KI im Asset Mana­gement. Basierend auf dieser Über­zeugung entwickelt Othoz Anlage­strategien aus der Symbiose von quanti­ta­tiven Kapital­markt­modellen und maschi­nellem Lernen. Mit einem 15-köpfigen inter­diszi­pli­nären Team aus den Bereichen Finance, Computer und Data Science sowie Mathe­matik, Physik und Neuro­wissen­schaften gehört Othoz zu den grössten banken­unab­hän­gigen Anbietern. Diese Spezia­listen leisten auch Entwick­lungs- und Forschungs­arbeit und haben einen erheb­lichen Erfahrungs­schatz im Umgang mit grossen Daten­mengen und Modellen.

Was zeichnet die Anlage­strategie von Othoz aus?

Die KI-Infrastruktur von Othoz basiert auf rigoros trainierten Machine-Learning-Algo­rithmen, die in holis­tischen Modellen makro­öko­nomische und funda­mentale Einfluss­grössen sowie Preis­bewe­gungen am Kapital­markt auswerten und daraus emotionslos Selektions- und Allo­kations­signale gene­rieren. Je Aktien­uni­versum stehen mehrere Millionen syste­matisch aufbe­reitete Daten­punkte für die ganz­heit­liche Analyse zur Verfügung, aus denen entschei­dungs­relevante Daten für das Asset Mana­gement gezogen werden. Gepaart mit der Qualität der handelnden Personen kann Othoz seinen Machine-Learning-Ansatz konti­nuier­lich weiter­ent­wickeln und so für Anleger einen nachhal­tigen Mehr­wert am Kapital­markt erwirt­schaften.

Wo kommt denn der angesprochene Investment­ansatz konkret zum Einsatz?

Der Investment­ansatz kommt derzeit bei zwei Fonds­lösungen zum Einsatz. Sowohl der «ART AI US Balanced» als auch der «ART AI EURO Balanced» folgen einer aktiven, quanti­ta­tiven Strategie und basieren auf einem von Othoz entwickelten Machine-Learning-Modell zur Aktien­auswahl. Beiden Fonds liegt eine defen­sive Strategie zu Grunde, die auch in Niedrig­zins­phasen stabile, posi­tive Renditen bei einem im Vergleich zum Aktien­markt redu­zierten Verlust­risiko erzielen soll. Um diese Ziel­setzung in jeder Markt­lage best­möglich zu erreichen, werden mit den entwickelten Machine-Learning-Modellen Long-Port­folios generiert und der Inves­titions­grad der Fonds dynamisch zwischen 0 und 50 Prozent gesteuert. Der US-Fonds, aktuell im Vergleich zum Markt sehr stabil und erfolg­reich, selektiert seine Aktien aus dem S&P 500-Uni­versum, die verblei­bende Liqui­dität wird in Invest­ment-Grade-Anleihen inves­tiert. Das euro­päische Pendant ist dagegen auf EUR-deno­mi­nierten Aktien des STOXX Europe 600-Uni­versums sowie Euro-deno­mi­nierte Invest­ment-Grade-Anleihen fokussiert.

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