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Innovative Anlagestrategien setzen auf die Methoden der künstlichen Intelligenz

Mönchengladbach, 08.12.2015 – Befeuert durch immer leistungsfähigere Speichermedien und immer schnellere Übertragungswege hat die digitale Revolution in allen Lebensbereichen zu einer explosionsartigen Zunahme der verfügbaren Daten geführt. Auch Entscheidungsträgern in der Kapitalanlage steht eine immer größere Menge an Daten zur Verfügung. Neue Methoden aus den Bereichen Big Data Analytics und künstliche Intelligenz helfen, aus den ständig wachsenden Datensätzen Informationen zu gewinnen und systematische Anlageentscheidungen abzuleiten.
Die GET Capital AG bietet seit 2006 rein quantitative Anlagestrategien an. Aktuelle Ergebnisse der universitären Forschung werden fortlaufend dahingehend überprüft, ob sie Innovationen oder Verbesserungen für den Investmentprozess liefern können. Der Investmentansatz der GET Capital AG ermittelt täglich für das vom Anleger vorgegebene Risikobudget die Allokation, welche das optimale Verhältnis von erwartetem Ertrag zu eingegangenem Risiko liefert. Als Input für das Modell werden die historischen Zeitreihen der Assets verwendet. Die Risikomessung erfolgt über den Expected Shortfall, in der Ertragsschätzung kommen regimeorientierte Returnschätzer zum Einsatz.

Regimeorientierte Returnschätzer

Seit der Finanzkrise zeigen die Märkte ein deutlich verändertes Verhalten. Trends sind seitdem wesentlich volatiler und von unterschiedlichen Zeitdimensionen gekennzeichnet. In diesem Umfeld stoßen klassische Trendfolgesysteme, die mit fixierten Zeitfenstern arbeiten, an ihre Grenzen. Die von GET Capital eingesetzten regimorientierten Returnschätzer arbeiten mit einer Vielzahl von flexiblen Zeitfenstern, welche gemäß ihrer Erklärungskraft gewichtet werden. Diese Methode der Mustererkennung heißt „Bayesian Online Changepoint Detection“ (BOCD) und stützt sich auf Forschungen des Fachgebiets künstliche Intelligenz. Regimeorientierte Returnschätzer passen sich dynamisch der aktuellen Kapitalmarktlage an und reagieren deshalb schneller als klassische Schätzverfahren.

Diversifikation als messbares Ergebnis eines mehrstufigen Prozesses   

Für die Zusammenstellung eines Anlageuniversums kombiniert GET Capital in einem mehrstufigen Prozess Big Data Analysen mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz. Nachdem alle potentiellen Assets einen Liquiditätsfilter durchlaufen haben, erfolgt im sogenannten Clustering eine Aufteilung in möglichst homogene Teilgruppen. Der nächste Schritt ist die Ermittlung derjenigen Assets, welche eine möglichst hohe Prognosequalität aufweisen. Auf Basis der so ermittelten Teilmenge erfolgt dann die Berechnung des Anlageuniversums mit dem höchstmöglichen Diversifikations- und Returnpotential.
„Gerne wird intuitiv von einem diversifizierten Portfolio gesprochen, ohne ein tatsächliches Diversifikationsmaß zu haben. GET Capital hat ein Verfahren entwickelt, welches unter Berücksichtigung der Vorgaben des Anlegers systematisch ein hochdiversifiziertes Universum konstruiert. Diversifikation ist messbar und ein wesentlicher Performancetreiber.“ erläutert Louis Couraceiro, Leiter Institutionelles Geschäft bei der GET Capital AG.

Quelle: GET Capital AG