Künstliche Intelligenz prägt künftig das Asset Management
Viele institutionelle Investoren setzen längst auf Handelssysteme, welche durch Algorithmen gesteuert werden. Vorteil dieser Handelssysteme sind das schnelle Reaktionsvermögen auf globale Ereignisse sowie plötzlich auftretende Marktschwankungen.
Dennoch setzen Vermögensverwalter und Kreditinstitute zu 70 bis 80 Prozent auf diskretionäre Ansätze im Portfoliomanagement. Quantitative Modelle sowie der Einsatz von KI-Systemen bleiben außen vor. Ein Grund dafür ist, dass um die Jahrtausendwende sehr viele Werterhaltungsmodelle und Kurs-Sicherungsmaßnahmen nicht richtig funktionierten. Dadurch Finanzdienstleister mit Themen wie Überwachungsmechanismen sehr vorsichtig geworden. Die Schwierigkeit für solche Systeme besteht darin, relevante Daten zu erheben und zu interpretieren. Die globalen Finanzmärkte produzieren enorme Mengen an Informationen, die von den Handelsvolumina einzelner Aktien bis hin zu globalen Wirtschaftsindikatoren reichen. Diese Daten zu sammeln, zu verarbeiten und daraus fundierte Anlageentscheidungen abzuleiten erfordert entsprechende Ressourcen und die nötige Expertise bei der Entwicklung solcher Modelle.
„Und das ist genau das Thema, woran wir arbeiten“, sagt Professor Dr. Daniel Schallmo von der W & S Portfoliomanagement GmbH und ergänzt: „Wir merken auch, dass die Bereitschaft, innovative Technologien zu nutzen, steigt – gerade nach einem so schwierigen Jahr, wie es das vergangene war.“.
Agile Methoden bieten einen Lösungsansatz für einige dieser Herausforderungen. Um schnell und effizient auf Veränderungen in der Marktlandschaft reagieren zu können, ist es notwendig, dass Innovationen und technologische Fortschritte über kurze Prozessketten Anwendung in der Praxis finden. Neben Agilität trägt die Implementierung quantitativer Methoden erheblich zur Bewältigung der Herausforderungen im Portfoliomanagement bei. Die quantitative Analyse nutzt mathematische und statistische Modelle, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Mit dieser Methode können Portfoliomanager systematisch die Risiken und Erträge verschiedener Anlagestrategien bewerten und fundierte Entscheidungen treffen.
Künstliche Intelligenz bietet weitergehende Möglichkeiten. Maschinelles Lernen als ein Teilbereich der KI befähigt, Daten entsprechend zu filtern und komplexe Muster und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datensätzen zu erkennen. Künstliche Intelligenz kann darüber hinaus dazu genutzt werden, um Handelsstrategien zu optimieren, Trends in unterschiedlichen Sektoren vorherzusagen und operationelle Prozesse zu automatisieren. (DFPA/ljh1)
Die W & S Portfoliomanagement GmbH wurde 2017 als Vermögensverwalter für institutionelle Kunden mit Sitz in Ulm durch Professor Dr. Daniel Schallmo und dem geschäftsführenden Gesellschafter Heribert Danner gegründet und ist zugelassenes Wertpapierinstitut nach § 15 Wertpapierinstitutsgesetz mit der Lizenz zur Finanzportfolioverwaltung. Ziel ist, aus der Verknüpfung von wissenschaftlicher Theorie und den neuesten Möglichkeiten der Digitalisierung wie quantitative Analyse, Big Data und Künstliche Intelligenz Mehrwerte in Form geringerer Kosten, weniger Risiken und höherer Renditen zu generieren.