Menschliche Intelligenz ist noch immer unverzichtbar
Asset-Manager, die in der Lage sind, Machine-Learning, Data Science und Künstliche Intelligenz bei der Auswertung von Daten zu nutzen, sehen sich in einer hervorragenden Ausgangsposition, wenn sich die Branche in den nächsten zehn Jahren neu erfinden wird. Aber noch sind Menschen aus dem System nicht wegzudenken.17.04.2018 | 16:12 Uhr
State Street, mit 2,8 Billionen US$ AuM aktuell die Nr. 3 der Rangliste der größten Asset-Manager, setzt massiv auf Datenverarbeitung: Bei der “Massively-Parallel Infrastructure” wird Künstliche Intelligenz für die Auswertung großer Datenbestände eingesetzt und hilft dabei, Unregelmäßigkeiten in Fundamentaldaten zu identifizieren.
Und Branchenprimus BlackRock setzt schon seit 2009 auf computergestützte Systeme. Damals übernahm der Vermögensverwalter den Konkurrenten Barclays Global Investors und damit dessen Systematik der “Factor Funds”. Die Datensätze, nach denen die Aktien für die Fonds ausgesucht wurden, passten damals schon nicht mehr auf die handelsüblichen Festplatten. “Sowas nannten wir damals Big Data”, erinnert sich Andrew Ang, der bei BlackRock über die Faktor-basierten Strategien wacht. Heute werden Faktor-basierte Strategien über alle Asset-Klassen hinweg eingesetzt, nicht nur bei Aktien sondern auch bei Renten und alternativen Anlagen.
Strategie-Experte Ang vergleicht die Gegenwart und Zukunft des Asset-Managements mit der Musikindustrie, in der sich bereits vor zehn Jahren ein radikaler Umbruch vollzogen hat: Damals musste man ganze LPs und CDs kaufen – selbst wenn man nur ein einziges Stück davon hören wollte. Durch Dienste wie iTunes und Spotify können Kunden heute die Titel erwerben, die ihnen am besten gefallen und sich eigene Playlisten ganz nach ihrem Geschmack zusammenstellen.
Genauso verhalte es sich beim Asset-Management, so Ang: Datenanalyse und Technik machten es möglich, die aktiven Manager, die lediglich Ergebnisse entlang der bekannten Faktoren abliefern, von solchen zu unterscheiden, die echtes Alpha generieren. Investoren könnten nun Portfolios zusammensetzen, die sowohl aus Indexfonds, die auf Marktkapitalisierung basieren, bestehen, als auch aus Faktor- sowie Alpha-basierten Fonds – und sie könnten für jedes Produkt den angemessenen Preis zahlen: “Heute sind wir in der Lage, Fondsmanager zu identifizieren, die eine Faktor-Benchmark nicht erreichen; und wir können diese Benchmark auf andere Weise erreichen.”
In Daten lässt sich jedoch noch wesentlich mehr aufspüren als Faktoren alleine, erklärt Michael Hunstad, der bei Northern Trust Asset Management den Bereich Quantitative Strategie überwacht. Er glaubt fest an Künstliche Intelligenz und Datenanalyse – wenngleich er diese Begriffe nur vorsichtig verwendet: “KI, Big Data und Data Mining werden in letzter Zeit als Allheilmittel wahrgenommen”, warnt Hunstad. Das führe dazu, dass auch falsche Beziehungen in den Daten verwendet würden – weil so viele Informationen vorhanden sind und weil das Streben nach Rendite so groß ist. Hunstedts Ansatz besteht darin, jede gefundene Beziehung in einem Datenpool wieder mit wirtschaftlichen Rahmenbedingungen zu korrelieren – und die Frage zu stellen, warum ein bestimmtes Datenmuster überhaupt aufgetaucht ist. Bei Northern Trust Asset Management benutzt man KI und Big Data vor allem zur Risikokontrolle und zur Erkennung von Black-Swan-Events.
Beim Asset-Manager Chiron ist man indes der Meinung, dass der gesunde Menschenverstand noch immer das Maß ist, nach dem KI und Big Data beurteilt werden müssen. “Menschliches Eingreifen ist nötig”, erklärt Brian Cho, Chef des quantitativen Researchs bei Chiron: "Allein die Daten, die der Mensch in den vergangenen zwei Jahren produziert hat, stellen 90 Prozent des gesamten menschlichen Datenvolumens dar.” Wenn zu viele Daten verfügbar seien, so der Experte, gingen auch zu viele Signale im Rauschen unter.
Dem schließt sich Gaurav Mallik, Portfolio Stratege bei State Street, an. Seiner Meinung nach ist für die Formulierung einer soliden Investmentstrategie eine Kombination von Daten-Werkzeugen und menschlichen Fähigkeiten unabdingbar: “Auf lange Sicht entscheidet sich jedes Investment an den Fundamentaldaten”, warnt Mallik. Um solche Analysen zu tätigen, sei die Zuhilfenahme menschlicher Intelligenz noch immer unverzichtbar.
(TG)