TRADING FONDS ZERTIFIKATE ROHSTOFFE AKTIEN UNF MÄRKTE UNTERNEHMEN
Gastbeitrag
Wie intelligente Technologien
das Asset Management
optimieren
Wettbewerb und Regulierung in der Anlageverwaltung prägen operatives Arbeiten
und strategische Entscheidungen, während die Kundenerwartung an hohe Servicequalität
sprunghaft ansteigt. Intelligente Technologien helfen beim Meistern dieser Herausforderungen.
Vermögensverwalter durchleben daher eine fintech-getriebene Umwälzung –
wer diese Entwicklung verschläft oder sich gegen datengetriebene Einmischung sträubt,
bleibt auf der Strecke.
Künstliche Intelligenz und Machine
Learning
Um Insights zu gewinnen, die sich lukrativ
umsetzen lassen, durchdringen Analysten
den Markt und identifizieren subtile Zusammenhänge.
Machine Learning Engines
zerlegen enorme Datenmengen in hohem
Tempo und präsentieren sie sozusagen
auf dem Laufsteg: Analysten erkennen
dadurch das in den Daten schlummernde
Potential und schöpfen es maximal aus; je
aktueller die ML-Engines, desto weniger
Training benötigen sie für zweckgerichtete
Analysen. Weiterhin generieren und testen
selbstlernende Technologien Hypothesen.
Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, Muster
und Korrelationen zu erfassen und daraus
lohnende Schlüsse zu ziehen. Machine
Learning liefert also Entscheidungshilfe
sowohl beim Aufbau profitabler Portfolios
und Vorhersagen erfolgsversprechender
Aktien, bei der Unternehmensbewertung
und der Suche nach neuen Assets als auch
beim Entwickeln einer besseren Anlagestrategie.
Von Vorteil: Vermögensverwaltung
gehört zu den wenigen Branchen, in
denen ausreichend gesammelte, bereinigte und gespeicherte Daten
vorliegen. Auf diesen Fundus aufbauend, kreieren ML-Technologien
aussagekräftige Vorhersagemodelle aus dem Stand.
KI im Asset Management: Beispiele bundesweit
Vermögensverwalter DWS ist ein integraler Bestandteil der
Deutschen Bank und hält eine strategische Partnerschaft zum
Technologieunternehmen für Immobilien-Assetmanagement
Skyline AI. Dessen ML-Lösung verbessert den Anlageprozess für
Immobilieninvestitionen. Die ACATIS Investment Kapitalverwaltungsgesellschaft
42 BÖRSE am Sonntag · 14/19
nutzt Deep-Learning-Modelle, die Muster
in Bilanzen erkennen, und wendet diese Muster dann auf Daten
an, die aus unterschiedlichen Quellen fürs Portfoliomanagement
stammen. ACATIS und der Experte für Neuronale Netzwerke
NNAISENSE gründeten 2016 die Quantenstein GmbH als
Joint Venture, seit letztem Jahr eine hundertprozentige Tochtergesellschaft
von ACATIS Investment. Von Quantenstein
entwickelte KI-Modelle für langfristige Wertanlagen greifen
beim Entwurf performanceoptimierte Anlageportfolios für ein
definiertes Anlageuniversum und bei spezifischen Restriktionen
unter die Arme; Dividendenrendite, Haltedauer oder Inanspruchnahme
gehören zu den Fokusthemen. Mit BayernInvest
hat ACATIS Investment den BayernInvest ACATIS KI Aktien
Global-Fonds aufgelegt. Der offene Fonds von künstlicher Intelligenz
gesteuert und investiert hauptsächlich in globale Aktien
mit fundamentalem und quantitativem Investmentansatz. Die
Cliff Moyce,
Leiter der Finanzsparte
DataArt