Künstliche Intelligenz im Portfoliomanagement von ACATIS

Künstliche Intelligenz (KI) verbinden viele mit Robotern und selbstfahrenden Autos. Die Verfügbarkeit von millionenfachen Massendaten und die rasant steigenden Rechnerleistungen prädestinieren die KI aber auch für eine Anwendung im Portfoliomanagement. Kennzeichnend für Künstliche Intelligenz-Programme sind autodidaktisches Lernen sowie das eigenständige Erkennen von Mustern.

Im Investmentbereich kann KI eingesetzt werden unter anderem für:

  • die Unternehmensbewertung
  • die Vorhersage künftiger „Gewinneraktien“
  • die Portfoliooptimierung
  • das Erkennen kritischer Textpassagen
  • die Identifizierung von ähnlichen Firmen

Künstliche Intelligenz im Portfoliomanagement von ACATIS - Teil 1

Künstliche Intelligenz im Portfoliomanagement von ACATIS - Teil 2

ACATIS forscht

ACATIS forscht seit mehreren Jahren im Bereich der Künstlichen Intelligenz, um sie für das Portfoliomanagement nutzbar zu machen. Den Anfang bildeten Programme zur Textanalyse, die z. B. einen Geschäfstbericht nach bestimmten Schlüsselwörtern durchsuchen konnten.  
Heute arbeitet ACATIS hauptsächlich mit Deep Learning Modellen, einem Ansatz aus dem Bereich des Maschinellen Lernens. Diese Art der Künstlichen Intelligenz ist vergleichbar mit einem guten Analysten, der über langjährige Erfahrung verfügt. In seiner Berufslaufbahn lernte er viele Unternehmen kennen und bildete sich Eindrücke von ihnen. Im Lauf der Zeit entwickelte er ein Gespür für Muster in den Zahlen und Bilanzen von Unternehmen. Er hat mit der Zeit die entscheidenden Merkmale zu erkennen gelernt. Seine Erfahrung hilft ihm nun, neue Sachverhalte schnell und besser einzuordnen. Auf vergleichbare Weise arbeiten Deep Learning Modelle. Sie lernen selbstständig Bilanzmuster zu erkennen, die sie dann auf neue Daten anwenden können. Je mehr Daten das System zur Verfügung hat, desto besser kann es lernen und „Erfahrung“ sammeln.
Mit dem Datenumfang steigen jedoch auch die Anforderungen an die Rechnerleistungen. Zwei große Vorteile von Deep Learning Modellen gegenüber einem Analysten sind ihre viel größere Kapazität und ihre Losgelöstheit von Emotionen. Das System kann auch Muster finden, die der Mensch gar nicht erkennen würde. Zudem entscheidet das System strikt nach selbstgenerierten Regeln, wodurch alles Emotionale außen vor bleibt.

Praktische Anwendung

ACATIS Global Value Total Return

Das Sondervermögen wird in Unternehmen investiert, deren Vorauswahl auf Künstlicher Intelligenz oder anderen quantitativen Modellen basiert. Danach greifen unsere klassischen Value-Filter: Bewertung, Total-Shareholder-Value-Trendnorm. Zum Schluss führen wir eine manuelle Prüfung durch. Das Ergebnis ist ein Portfolio mit 50 gleichgewichteten Titeln. Ein zusätzliches Overlay Management dient der Vermeidung überhöhter Risiken. Die aus allen Daten erstellten Prognosen zu den Aktienmärkten bilden die Basis für den Investitionsgrad. Die wirtschaftliche Investitionsquote wird mit einer synthetischen Long- oder Short-Position gesteuert. Der Fonds wird nach Art. 8 der EU-OVO angelegt. ACATIS hat 54 Nachhaltigkeitskriterien festgelegt, die von Investoren als "sehr wichtig" beurteilt wurden. Ausschlusskriterien wurden von der Mehrheit der Befragten festgelegt. Unternehmen, die die Anforderungen verletzen, sollen nur dann im Portfolio gehalten werden, wenn ihr addierter Anteil 10% am Fondsvermögen nicht übersteigt.

ACATIS AI Global Equities

Die Philosophie des Fonds ist es, die Themen Value Investing und Künstliche Intelligenz miteinander zu kombinieren. Die  KI soll dabei in die Lage versetzt werden, die Analysearbeit eines Value Investors für alle Firmen und Branchen weltweit zu übernehmen. Dazu sollen zwei unternehmensspezifische Datenquellen genutzt werden: das Zahlenwerk der Geschäftsberichte sowie Managementgespräche mit Analysten in Textform. Die Titelauswahl erfolgt über eine paarweise Bottom-up-Analyse der Unternehmen im jeweiligen Sektor. Die Regionen- und Sektorallokation orientieren sich an den Gewichtungen des MSCI World Index. Die Künstliche Intelligenz ist für die Auswahl der Aktien im Fonds verantwortlich.

Presseartikel zum Thema Künstliche Intelligenz bei ACATIS

"Roboter am Investmentruder"

Lesen Sie hier den Artikel von Börse Online vom 29.06.2023.

"In der Summe schlagen die Fonds ihre Benchmarks zurzeit nicht. Das geht aus einer Untersuchung des Analysehauses Plexus Investments hervor. Dennoch gibt es Ausnahmen. BÖRSE ONLINE stellt drei* Spitzenperformer vor."

*Darunter den ACATIS AI Global Equities

 

"KI besser als MSCI-World-ETF"

Lesen Sie hier den Artikel der Frankfurter Allgemeinen Zeitung vom 06.07.2023

„Derzeit entwickelt es sich zum neuen Volkssport, Dinge bei ChatGPT einzugeben und zu schauen, wie viel die Maschine zu bestimmten Fragen schon weiß. Hendrik Leber hat diese Faszination schon länger gepackt, und so heuerte er für seine Fondsgesellschaft Acatis vor zehn Jahren einen Mathematiker und einen promovierten Physiker an, um Künstliche Intelligenz (KI) im Fondsmanagement zu testen. … Der Erfolg gibt der KI bisher recht. Nach zwei Jahren des Testens und der Entscheidung, die Finanzbranche und die Immobilienbranche wegen schwerer vergleichbarer Zahlen nicht in den Fonds* aufzunehmen, steht für die vergangenen vier Jahre ein Plus von 64 Prozent nach Kosten des KI-Fonds einem Plus von 48 Prozent des MSCI World gegenüber.“

*ACATIS AI Global Equities

 

ACATIS testet zurzeit mehrere Modelltypen im Bereich der Künstlichen Intelligenz.

Wer die Funktionsweise einer künstlichen Intelligenz einmal testen möchte, kann dies auf der Seite https://playground.tensorflow.org spielerisch tun.