KEPLER-Aktienteamleiter Striegl: Welchen Mehrwert liefert Künstliche Intelligenz im Fondsmanagement?

David Striegl, Leiter des Aktienteams in der KEPLER-FONDS KAG, zeigt in der folgenden Detailanalyse auf, wie man durch die gezielte Verwendung von KI im Aktienfondsmanagement einen Mehrwert erzielen kann. KEPLER FONDS | 07.12.2022 10:20 Uhr
Archiv-Beitrag: Dieser Artikel ist älter als ein Jahr.

Künstliche Intelligenz - Definition und Anwendung in der Wirtschaft

Künstliche Intelligenz wird bereits in vielen Bereichen der Wirtschaft genutzt. Dabei kommt dem Machine Learning – einem Teilbereich der Künstlichen Intelligenz –  eine besondere Rolle zu. Diese ist in der Lage, basierend auf vorgegebenen Algorithmen und Daten selbstständig Muster zu lernen und das Gelernte anschließend auf neuen Daten anzuwenden. Die Nutzung ist somit überall dort sinnvoll, wo große Datenmengen zur Verfügung stehen, die bestimmte Muster aufweisen.

Ein Einsatzgebiet im wirtschaftlichen Kontext ist zum Beispiel die vorausschauende Instandhaltung von Maschinen. Dabei wird unter Anwendung von Machine Learning deren Zustand überwacht, um vorherzusagen, wann Wartungen durchgeführt werden sollten. Dies trägt zu Kosteneinsparungen gegenüber der routinemäßigen oder zeitabhängigen Wartung bei, da diese nur dann durchgeführt werden, wenn sie auch tatsächlich notwendig sind. Unerwartete Ausfälle von Anlagen können dadurch ebenfalls vermieden werden.

Eingesetzt wird dies etwa in der Luftfahrt. Denn fällt ein Flugzeug aufgrund eines Schadens aus, führt dies zweifelsohne zu hohen Kosten für die Fluggesellschaft. Dementsprechend sind die Unternehmen bestrebt, mögliche Schäden bereits im Vorfeld zu erkennen und damit einen Ausfall oder gar Unfall vermeiden zu können.

Aufgrund der leichten Zugänglichkeit von enorm großen Datenmengen bietet sich der Einsatz von Machine Learning auch in der Geldanlage an – zumindest in der Theorie. Doch wie sieht es in der Praxis aus?

Machine Learning - Ein brauchbares Werkzeug im Fondsmanagement?

Schon seit einigen Jahren wird Machine Learning an den Kapitalmärkten eingesetzt. Anstatt eines menschlichen Teams analysiert „künstliche Intelligenz“ die Entwicklungen an den globalen Märkten und gibt danach Empfehlungen hinsichtlich der idealen Asset Allokation oder gar zum Kauf oder Verkauf von einzelnen Wertpapieren ab.

Der wesentliche Unterschied im Vergleich zum klassischen Fondsmanagement ist, dass die Künstliche Intelligenz völlig emotionslos agiert und enorme Datenmengen in extrem kurzer Zeit verarbeiten kann. Idealerweise findet der Algorithmus Muster in den Daten, die Aufschluss über zukünftige Entwicklungen an den Märkten geben.

Doch die Ergebnisse reiner KI-Fonds zeigen in der Praxis, dass dieses Ideal oft nicht erreicht wird. Der Grund für den fehlenden Erfolg liegt in der Dynamik der Finanzmärkte. Nicht selten sind Kausalitäten und Muster aus der Vergangenheit in der Zukunft nicht mehr anwendbar. Genau bei diesen sogenannten „Strukturbrüchen“ hat Machine Learning große Probleme, da sie ausschließlich auf Muster in den Daten der Vergangenheit trainiert wird und sich an verändernde Bedingungen nur langsam anpasst.

Sind Ansätze von künstlicher Intelligenz also nicht brauchbar im Kontext des Fondsmanagements? Ganz im Gegenteil. Richtig eingesetzt können sie einen großen Mehrwert liefern.

Einsatz von Machine Learning - Zusammenarbeit mit Hochschulen im neuen KEPLER Equity Research Center

Ausschlaggebend für den Erfolg beim Einsatz von Machine Learning im Fondsmanagement ist der Mensch selbst. Nur wenn die Stärken und Schwächen dieser Methoden bekannt sind, können die Modelle so konfiguriert werden, dass sie einen Mehrwert liefern – realistische Erwartungen sind dabei angebracht. Unsere Ansicht diesbezüglich: KI ist ein unterstützendes Werkzeug im Fondsmanagement, soll aber nicht eine alleinige Entscheidungsbefugnis haben.

Auch wir bei KEPLER befassen uns mit Machine Learning. Zu diesem Zweck haben wir kürzlich das KEPLER Equity Research Center ins Leben gerufen. Im Rahmen dessen arbeiten wir eng mit Hochschulen aus der Region (z.B. FH Oberösterreich Campus Hagenberg oder JKU Linz) zusammen mit dem Ziel, auch neueste wissenschaftliche Erkenntnisse im Fondsmanagement zu integrieren.

Das erste Pilotprojekt unter dem Titel „Frühzeitiges Erkennen von negativen Unternehmensentwicklungen mittels KI“ in Zusammenarbeit mit der FH Hagenberg läuft bereits. Dabei werden durch Machine Learning große Datenmengen (z.B. Fundamentaldaten der Unternehmen, makroökonomische Daten und Stimmungsindikatoren) analysiert und Wahrscheinlichkeiten für zukünftige Kursbewegungen ausgegeben. Diese ergeben für uns dann idealerweise wertvolle Hinweise, welche Aktien aufgrund ihrer fundamentalen Situation von vornherein besser gemieden werden sollten.

Von David Striegl, Leiter des Aktienteams in der KEPLER-FONDS KAG 

Performanceergebnisse der Vergangenheit lassen keine Rückschlüsse auf die zukünftige Entwicklung eines Investmentfonds oder Wertpapiers zu. Wert und Rendite einer Anlage in Fonds oder Wertpapieren können steigen oder fallen. Anleger können gegebenenfalls nur weniger als das investierte Kapital ausgezahlt bekommen. Auch Währungsschwankungen können das Investment beeinflussen. Beachten Sie die Vorschriften für Werbung und Angebot von Anteilen im InvFG 2011 §128 ff. Die Informationen auf www.e-fundresearch.com repräsentieren keine Empfehlungen für den Kauf, Verkauf oder das Halten von Wertpapieren, Fonds oder sonstigen Vermögensgegenständen. Die Informationen des Internetauftritts der e-fundresearch.com AG wurden sorgfältig erstellt. Dennoch kann es zu unbeabsichtigt fehlerhaften Darstellungen kommen. Eine Haftung oder Garantie für die Aktualität, Richtigkeit und Vollständigkeit der zur Verfügung gestellten Informationen kann daher nicht übernommen werden. Gleiches gilt auch für alle anderen Websites, auf die mittels Hyperlink verwiesen wird. Die e-fundresearch.com AG lehnt jegliche Haftung für unmittelbare, konkrete oder sonstige Schäden ab, die im Zusammenhang mit den angebotenen oder sonstigen verfügbaren Informationen entstehen. Das NewsCenter ist eine kostenpflichtige Sonderwerbeform der e-fundresearch.com AG für Asset Management Unternehmen. Copyright und ausschließliche inhaltliche Verantwortung liegt beim Asset Management Unternehmen als Nutzer der NewsCenter Sonderwerbeform. Alle NewsCenter Meldungen stellen Presseinformationen oder Marketingmitteilungen dar.
Klimabewusste Website

AXA Investment Managers unterstützt e-fundresearch.com auf dem Weg zur Klimaneutralität. Erfahren Sie mehr.

Melden Sie sich für den kostenlosen Newsletter an

Regelmäßige Updates über die wichtigsten Markt- und Branchenentwicklungen mit starkem Fokus auf die Fondsbranche der DACH-Region.

Der Newsletter ist selbstverständlich kostenlos und kann jederzeit abbestellt werden.