Die Zahl der Fonds, die mit Hilfe künstlicher Intelligenz Wertpapiere auswählen, steigt. HQAM-Geschäftsführer Dr. Lars Edler erklärt, wie groß die Unterschiede zwischen den einzelnen Produkten sind – und sagt, worauf Anleger achten sollten

Herr Dr. Edler, HQAM legt einen neuen Europa-Aktienfonds auf, der mit Künstlicher Intelligenz Aktien auswählt. Warum ist KI gerade so gefragt?
KI derzeit in aller Munde. Durch die Anwendung von KI-Methoden in vielen Bereichen aus Wissenschaft und Praxis treten neue Möglichkeiten zu Tage, Daten zu analysieren, Informationen zu extrahieren und diese für bestimmte Zwecke zu nutzen. Ganz wichtig ist aber, dass KI kein Selbstzweck, sondern eine logische Weiterentwicklung von Datenanalyse- und Prognoseverfahren ist.

Woher kommt der Boom dieser Methoden?
Die Methoden der KI sind heutzutage einfach zugänglich. Rechenkapazität und Speicherplatz sind im Grunde kein Thema mehr, und dank Open Source sind auch die entsprechenden Algorithmen relativ schnell zu implementieren. Hier beginnt allerdings häufig das entscheidende Problem: Es bedarf großer Erfahrung mit diesen Methoden, diese sehr flexiblen Werkzeuge richtig zu parametrisieren und die eingehenden Daten so zur Verfügung zu stellen, dass es zu sinnvollen Ergebnissen kommt.

Worauf achten Sie bei HQAM noch?
Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Qualität der Input-Daten. Diese spielt für uns eine herausragende Rolle, denn nur, wer qualitativ hochwertige Daten in den Prozess hineingibt, kann erwarten, zu qualitativ hochwertigen Ergebnissen zu kommen. Vereinfacht gesagt: Garbage in – Garbage out.

Was zeichnet den neuen Fonds aus?
Der HQAM European Equities investiert vorrangig in hochkapitalisierte Unternehmen aus dem europäischen Raum und hat das Ziel, eine möglichst hohe Outperformance gegenüber der Benchmark bei gleichzeitig stark kontrolliertem aktivem Risiko zu erreichen. Die Steuerung des Risikos wird im Rahmen der Portfoliooptimierung vorgenommen.

Was macht HQAM anders als andere Anbieter?
Ganz wichtig ist, dass KI-Fonds nicht KI-Fonds ist. Zum Teil handelt es sich bei anderen Produkten um Themenfonds. Hier wird beispielsweise in Firmen investiert, die künstliche Intelligenz in ihrer Wertschöpfungskette einsetzen, etwa aus dem Bereich Pharma. Wir haben einen KI-basierten Investmentprozess. Im konkreten Anwendungsfall übernimmt die künstliche Intelligenz drei Funktionen, die wir durch herkömmliche Herangehensweisen nicht oder nur unzureichend darstellen könnten.

Welche Punkte sind das?
An erster Stelle steht die Berücksichtigung der Interaktion verschiedener Variablen: Wenn bei der Beurteilung der relativen Attraktivität von Wertpapieren eine Kennziffer singulär betrachtet wird, können wichtige Elemente des Kontexts fehlen, die die Kennzahl möglicherweise in einem anderen Licht erscheinen lassen. Nur mit einem Blick auf das Gesamtbild kann man die notwendigen Rückschlüsse ziehen, wie die Performance eines Unternehmens in der Zukunft aussehen kann.

Was ist der zweite Punkt?
Punkt Nummer zwei ist die Berücksichtigung von Nicht-Monotonie: Häufig werden bei der Aktienanalyse vereinfachte Annahmen getroffen. Zum Beispiel, dass ein niedriges Kurs-Gewinn-Verhältnis auf eine billige Aktie hindeutet. Dies trifft bei der Auswertung einiger Variablen sicherlich zu, vernachlässigt allerdings, dass es Kriterien gibt, deren „Sweet Spot“ eher in der Mitte liegt. Ist die Verschuldung eines Unternehmens zu hoch, ist das ein mögliches Zeichen für eine nahende Insolvenz. Ist sie zu niedrig, spricht einiges dafür, dass das Unternehmen seine Kapitalstruktur nicht im Griff hat.

Und Nummer drei?
Da geht es um die Dynamik der erklärenden Variablen: Es gibt eine Vielzahl von Variablen, die eine Aktie beschreiben. Die Mehrzahl davon sind Mikrodaten, die aus den Bilanzen abgeleitet werden. Doch Unternehmen bewegen sich nicht im luftleeren Raum, sondern werden natürlich durch externe Gegebenheiten beeinflusst wie etwa dem Punkt des Konjunkturzyklus, an dem die Weltwirtschaft derzeit steht.

Was zur Folge hat, dass sich die relative Wichtigkeit bestimmter Variablen im Ablauf der Zeit verändert?
Genau. KI-Methoden können diesem dynamischen Verhalten erklärender Variablen gerecht werden, da sie oftmals sehr robuste Eigenschaften haben, die ihr „Wissen“ nicht aus einem Zeitpunkt in der Vergangenheit ableiten, sondern vielmehr darauf abzielen, stabile Strukturen in den Zusammenhängen von Daten zu identifizieren, die dann für eine Prognose genutzt werden können.

Was kann passieren, wenn man diese Punkte nicht beachtet?
Werden KI-Methoden „unbedarft“ auf Daten losgelassen, besteht eine große Gefahr des sogenannten Data Minings. Es werden eventuell Zusammenhänge und Scheinkorrelationen identifiziert, die gar keine prognoserelevante Implikation haben. Und das Schlimmste daran ist: Mit fehlender Sachkenntnis wird noch nicht mal erkannt, dass es sich hier um ein völlig sinnloses Ergebnis handelt. Dies wird sich dann später in der Performance des Anlagekonzeptes zeigen, was natürlich viel zu spät ist.

Zum Interviewten

Dr. Lars Edler ist Geschäftsführer und CIO von HQ Asset Management (HQAM) in Düsseldorf. Der promovierte Volkswirt ist Spezialist für quantitative Verfahren im Asset Management und verfügt über langjährige Erfahrung bei der aktiven Steuerung großer Vermögen institutioneller Investoren sowie wohlhabender Privatkunden.

Zu HQ Asset Management (HQAM)

HQAM gehört zu den Finanzdienstleistern der Familie Harald Quandt. Das Unternehmen bietet einen klaren Fokus auf quantitatives Asset Management für institutionelle und semi-institutionelle Anleger. Kunden sind Banken und Versicherungen ebenso wie Pensionskassen und Stiftungen. Maßgeschneiderte Portfolios stehen bei den Lösungsansätzen stets im Vordergrund.

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Bitte beachten Sie:
Die Vermögensanlage an den Kapitalmärkten ist mit Risiken verbunden und kann im Extremfall zum Verlust des gesamten eingesetzten Kapitals führen. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Indikator für die Wertentwicklung in der Zukunft. Auch Prognosen haben keine verlässliche Aussagekraft für künftige Wertentwicklungen. Die Darstellung ist keine Anlage-, Rechts- und/oder Steuerberatung. Alle Inhalte auf unserer Webseite dienen lediglich der Information.

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Dr. Lars Edler
Geschäftsführer, CIO
HQ Asset Management
Dr. Lars Edler ist Geschäftsführer und CIO von HQ Asset Management (HQAM) in Düsseldorf. Der promovierte Volkswirt ist Spezialist für quantitative Verfahren im Asset Management und verfügt über langjährige Erfahrung bei der aktiven Steuerung großer Vermögen institutioneller Investoren sowie wohlhabender Privatkunden.
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Die Zahl der Fonds, die mit Hilfe künstlicher Intelligenz Wertpapiere auswählen, steigt. HQAM-Geschäftsführer Dr. Lars Edler erklärt, wie groß die Unterschiede zwischen den einzelnen Produkten sind – und sagt, worauf Anleger achten sollten
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  1. Zum Interviewten
  2. Zu HQ Asset Management (HQAM)