{"id":10018,"date":"2019-09-26T09:00:35","date_gmt":"2019-09-26T07:00:35","guid":{"rendered":"https:\/\/my-life.lu\/?p=10018\/"},"modified":"2024-01-23T12:06:04","modified_gmt":"2024-01-23T11:06:04","slug":"kuenstliche-intelligenz-die-schoene-neue-welt-des-investmentmanagements-30051","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/my-life.lu\/de\/kuenstliche-intelligenz-die-schoene-neue-welt-des-investmentmanagements-30051\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz: Die sch\u00f6ne neue Welt des Investmentmanagements?"},"content":{"rendered":"
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K\u00fcnstliche Intelligenz kann Ihnen Ihre Aufs\u00e4tze oder Pressemitteilungen schreiben, Ihre Krankheiten diagnostizieren, Ihre Eink\u00e4ufe bestellen oder sogar Ihr Auto fahren. Zunehmend wird sie aber auch bei der Verwaltung Ihrer Anlagen eingesetzt. Dabei kann es sich um die Auswahl der richtigen Unternehmen handeln, in die investiert werden soll, oder um das Sammeln von Unternehmensdaten als Grundlage f\u00fcr Anlageentscheidungen. KI kann auch beim Risikomanagement hilfreich sein. Das bedeutet, dass Investmentmanager, die sich ausschlie\u00dflich auf menschliche Intelligenz verlassen, Gefahr laufen, abgeh\u00e4ngt zu werden.<\/p>\n

Mit zunehmender Rechenleistung k\u00f6nnen immer gr\u00f6\u00dfere Datenmengen erfasst und abgefragt werden. Eine Reihe von Branchen hat Anwendungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr die von der KI generierte Informationsverarbeitung und -analyse gefunden und das Investmentmanagement stellt hier keine Ausnahme dar.<\/p>\n

In der Finanzbranche wird bereits getestet, ob KI bei der Auswahl von Unternehmen eingesetzt werden kann. Ein zu Beginn des Jahres 2023 vom Finanzvergleichsportal finder.com durchgef\u00fchrtes Experiment ergab, dass ein von OpenAIs ChatGPT ausgew\u00e4hlter Korb an Aktien im Vergleich zu einigen der f\u00fchrenden britischen Aktienfonds eine Outperformance erzielte. Zwischen dem 6. M\u00e4rz und dem 28. April legte ein Dummy-Portfolio aus 38 Aktien um 4,9% zu, w\u00e4hrend die zehn beliebtesten britischen Fonds auf der Handelsplattform Interactive Investor einen durchschnittlichen Verlust von 0,8% verzeichneten.<\/p>\n

Nat\u00fcrlich wies diese Studie einige offensichtliche Einschr\u00e4nkungen auf. Sie erstreckte sich \u00fcber einen relativ kurzen Zeitraum, ChatGPT tendierte dazu, sich auf die gr\u00f6\u00dften Aktien zu konzentrieren, und das Experiment fiel zuf\u00e4llig mit einem Zeitraum zusammen, in dem die relative Performance von Large-Cap-Aktien st\u00e4rker war. Es gibt auch Bedenken, ob ein von der KI generiertes Portfolio eine ausreichende Diversifizierung bieten w\u00fcrde. Es hat sich jedoch gezeigt, dass der Einsatz von KI mit etwas Finesse eine wichtige Rolle bei der Aktienauswahl und dem Portfolioaufbau spielen k\u00f6nnte.<\/p>\n

Es gibt bereits einige spezialisierte Unternehmen, die eigene Technologien und maschinelle Lernverfahren einsetzen, um Tausende von Datenpunkten zu analysieren und Portfolios aufzubauen, die auf den Anlagezielen und der Risikobereitschaft des Anlegers basieren.<\/p>\n

Anlageverwalter nutzen zunehmend KI-Anwendungen, um bessere Entscheidungen treffen und Unternehmen eingehender analysieren zu k\u00f6nnen, sei es durch die Analyse von Massendaten, um ein besseres Verst\u00e4ndnis von Echtzeit-Verkaufsmustern zu erlangen, oder durch die Untersuchung sozialer Medien, um Schl\u00fcsselrisiken zu bewerten.<\/p><\/blockquote>\n

Unternehmen verstehen<\/h2>\n

Anlageverwalter erkennen die Bedrohung und nutzen zunehmend KI-Anwendungen, um bessere Entscheidungen treffen und Unternehmen eingehender analysieren zu k\u00f6nnen, sei es durch die Analyse von Massendaten, um ein besseres Verst\u00e4ndnis von Echtzeit-Verkaufsmustern eines Unternehmens zu erhalten, oder durch die Untersuchung sozialer Medien, um Schl\u00fcsselrisiken zu bewerten.<\/p>\n

Der weltgr\u00f6\u00dfte Verm\u00f6gensverwalter hat im Jahr 2018 das BlackRock Lab for Artificial Intelligence in Palo Alto im kalifornischen Silicon Valley gegr\u00fcndet, in dem nach M\u00f6glichkeiten gesucht wird, Massendaten (Big Data) zu sammeln und f\u00fcr bessere Einblicke zu nutzen, mit denen h\u00f6here Renditen f\u00fcr Kunden erzielt werden k\u00f6nnen. Schroders, Goldman Sachs und BNY Mellon verf\u00fcgen ebenfalls \u00fcber umfangreiche Programme, in denen die Einsatzm\u00f6glichkeiten dieser Technologie untersucht werden.<\/p>\n

Schroders erkl\u00e4rt, sein Ziel bei der Nutzung von KI liege nicht darin, Modelle und Algorithmen f\u00fcr den Handel zu entwickeln: \u201eWir nutzen unsere Datens\u00e4tze und KI-Techniken, um unseren Anlegern umfassendere Einblicke zu bieten, damit sie bessere Anlageentscheidungen treffen k\u00f6nnen. Wir setzen KI nicht ein, um Menschen zu ersetzen, sondern um ihnen einen Informationsvorsprung bei Anlageentscheidungen zu verschaffen.\u201c<\/p>\n

\u201e(…) Wir setzen KI nicht ein, um Menschen zu ersetzen, sondern um ihnen einen Informationsvorsprung bei Anlageentscheidungen zu verschaffen\u201c (Schroders)<\/p><\/blockquote>\n

Mit der zunehmenden Leistungsf\u00e4higkeit der KI wird dies f\u00fcr Anlageverwalter immer hilfreicher. Fr\u00fcher konnten Computer nur strukturierte Daten analysieren, die auf eine bestimmte Weise vorgelegt wurden. Nun kann KI auch unstrukturierte Daten wie E-Mails, Textnachrichten oder Sprachaufzeichnungen analysieren. Dies erm\u00f6glicht die Interpretation von Informationen aus einer weitaus gr\u00f6\u00dferen Bandbreite von Quellen, einschlie\u00dflich Bildern und Sprache.<\/p>\n

Goldman Sachs erkl\u00e4rt: \u201eDer Zugang zu neuen Datentypen und die F\u00e4higkeit, diese Daten schnell zu erfassen und zu verarbeiten, haben uns neue M\u00f6glichkeiten er\u00f6ffnet, Anlagethemen wie Dynamik, Wert, Rentabilit\u00e4t und Stimmung zu erfassen.\u201c<\/p>\n

Verschafft KI einen Vorteil?<\/h2>\n

Sollten Anleger bei der Auswahl von Anlageverwaltern nach Unternehmen Ausschau halten, die \u00fcber KI-Funktionen verf\u00fcgen? Es gibt nur relativ wenige Daten dar\u00fcber, ob Fondsmanager dank KI bessere Leistungen erzielen, vor allem weil sich die Technologie so schnell entwickelt.<\/p>\n

In einem Bericht von Cerulli Associates aus dem Jahr 2020 wurde festgestellt, dass Hedgefondsmanager, die KI-Funktionen nutzen, einen Wettbewerbsvorteil gegen\u00fcber ihren Konkurrenten haben: Sie erzielten in den drei Jahren bis Mai 2020 eine Rendite von 34%, verglichen mit 12% f\u00fcr die gesamte globale Hedgefondsbranche. Folgedaten lieferten jedoch weit weniger aussagekr\u00e4ftige Ergebnisse, da viele KI-gesteuerte Strategien mit den Turbulenzen an den Aktien- und Rentenm\u00e4rkten zwischen 2020 und 2023 zu k\u00e4mpfen hatten.<\/p>\n

Wie bei jeder Analyse sind die gewonnenen Erkenntnisse nur so gut wie die Daten, die in das Modell einflie\u00dfen. Wenn sie erhebliche L\u00fccken aufweisen, sind sie wahrscheinlich irref\u00fchrend und k\u00f6nnten Anlageentscheidungen eher beeintr\u00e4chtigen als verbessern. F\u00fcr eine zuverl\u00e4ssige Analyse m\u00fcssen die Daten genau und konsistent sein.<\/p>\n

Es ist jedoch auch wahr, dass Anlageverwalter, die diese Techniken nicht nutzen, ins Hintertreffen geraten k\u00f6nnten. Das Datenvolumen w\u00e4chst weiterhin explosionsartig; Statistica sagt voraus, dass es sich zwischen 2022 und 2025 auf 181 Zettabyte verdoppeln wird (ein Zettabyte entspricht einer Billion Gigabyte). Zum Vergleich: Im Jahr 2010 gab es nur zwei Zettabyte an Daten.<\/p>\n

Mit der zunehmenden Verf\u00fcgbarkeit von Daten werden Investmentmanagement-Gruppen, die sich allein auf menschliches Fachwissen verlassen, m\u00f6glicherweise Probleme bekommen. Luke Ellis, CEO des britischen Hedgefonds-Managers Man Group, ist der Ansicht, dass sich die Nichtanwendung quantitativer Ans\u00e4tze unter Verwendung von Big Data f\u00fcr Fondsgesellschaften als fatal erweisen k\u00f6nnte: \u201eWenn Sie nicht wissen, wie Sie mit Daten angemessen umgehen, sind Sie im Handumdrehen weg vom Fenster\u201c.<\/p>\n

Zusammenarbeit mit Datenanalysten<\/h2>\n

Die L\u00f6sung liegt darin, dass Anlagemanager und Datenanalysten eng und harmonisch zusammenarbeiten. Anlageteams m\u00fcssen ermitteln, auf welche Bereiche sich die Datenanalysten konzentrieren sollen. Wenn jede Gruppe f\u00fcr sich allein arbeitet, stellen Datenanalysten laut Schroders nicht zwangsl\u00e4ufig die richtigen Fragen. Zudem erlangen die Anlageteams kein Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Funktionsweise der Technologie.<\/p>\n

Wirksame datenwissenschaftliche Analysen werden Einblicke erm\u00f6glichen, die anderen bisher wahrscheinlich entgangen sind.<\/p><\/blockquote>\n

Wirksame datenwissenschaftliche Analysen werden Einblicke erm\u00f6glichen, die anderen bisher wahrscheinlich entgangen sind. Je gr\u00f6\u00dfer die Datenmenge, die zum Verst\u00e4ndnis eines Unternehmens oder einer Anlage relevant sein kann, desto mehr Kombinationen und Permutationen sind bei der Analyse m\u00f6glich.<\/p>\n

Ist die k\u00fcnstliche Intelligenz also ein zentraler Bestandteil der sch\u00f6nen neuen Welt des Investmentmanagements? KI ist zweifelsfrei eine wichtige Entwicklung. Investmentgesellschaften, die das richtige Ma\u00df zwischen Datenwissenschaft und etabliertem Portfoliomanagement finden, k\u00f6nnten erheblich im Vorteil sein. Im schlimmsten anzunehmenden Szenario k\u00f6nnte das Management jedoch v\u00f6llig abh\u00e4ngig von historischen Daten und Trends werden, anstatt zu analysieren, wie sich ein Unternehmen aktuell schl\u00e4gt. Menschen und Roboter brauchen einander mehr, als ihnen bewusst ist.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

K\u00fcnstliche Intelligenz kann Ihnen Ihre Aufs\u00e4tze oder Pressemitteilungen schreiben, Ihre Krankheiten diagnostizieren, Ihre Eink\u00e4ufe bestellen oder sogar Ihr Auto fahren. Zunehmend wird sie aber auch bei der Verwaltung Ihrer Anlagen eingesetzt. Dabei kann es sich um die Auswahl der richtigen Unternehmen handeln, in die investiert werden soll, oder um das Sammeln von Unternehmensdaten als Grundlage … <\/p>\n

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