Donnerstag, 21. März 2019

Wie Anleger von künstlicher Intelligenz profitieren Maschinen erobern den Finanzmarkt

Portfolio: Renditemaschinen
Getty Images

2. Teil: Computer ohne Anleitung

Trotzdem gibt es Vermögensverwalter, die die Kontrolle schon vollständig an die Computer übergeben haben. Darunter ist auch ein deutscher Fonds, der bei der Auswertung neuer Daten berücksichtigt, was zuvor geschehen ist. Das Verfahren nennt sich Long Short-Term Memory Netzwerk (LSTM), die Fondsgesellschaft heißt Acatis. Für das Projekt Quantenstein hat sich Acatis mit Jürgen Schmidhuber zusammengetan, einem Pionier der KI-Forschung. Das Ergebnis: der Acatis AI Global Equities. Er soll selbstständig aus 4000 Aktien die 50 Kursraketen heraussuchen, die jährlich 3 Prozentpunkte mehr Rendite bringen als der Weltaktienindex.

Die meisten neuen Daten haben keinen Ökonomischen Wert."

Geoffrey Duncombe, Chefanlagestratege Two Sigma

Die Tests liefen erfolgreich. Im wahren Leben indes kam der Computer seit Juni 2017 nicht vom Fleck, während der MSCI World in Euro gerechnet 3,9 Prozent zulegte. "Bisher hinken wir unseren ambitionierten Zielen hinterher", sagt Kevin Endler, Co-Geschäftsführer von Quantenstein.

Der umtriebige und allem Neuen gegenüber stets aufgeschlossene Acatis-Gründer Hendrik Leber (er investierte 2016 zur rechten Zeit in Bitcoin) beschäftigt in seinen Frankfurter Geschäftsräumen gleich hinter den Doppeltürmen der Deutschen Bank neben dem Mathematiker Endler auch den Wirtschaftsinformatiker Oliver Rolle und den Teilchenphysiker Eric Endress. Noch hat das Quantenstein-Trio mit der schlechten Qualität der Finanzdaten zu kämpfen, wofür auch häufige Bilanzregeländerungen verantwortlich sind. Endler hofft, dass der lernende Algorithmus bald Texte analysieren kann und dann die Briefe der CEOs an die Anleger durchforstet.

"Als einzige Aussagen zu den Geschäftsaussichten stehen dem System bisher nur die Analystenschätzungen zur Verfügung - und wir wissen nicht, ob es sich die ansieht", sagt Endler. Der "neue Kollege", wie sie die künstliche Intelligenz hier nennen, ist ein schwieriger Fall.

Vielleicht verlangt das Acatis-Team einfach zu viel von dem unerfahrenen Kerlchen. "Es herrschen Illusionen darüber vor, was Computer ohne Anleitung leisten können", warnt Two-Sigma-Stratege Duncombe. Der 35-Milliarden-Dollar-Fonds stellt trotz KI "immer mehr Leute ein, "weil sie die Systeme stärker machen", mit denen die Quants immer mehr verdienen.

Lernende Maschinen als Renditehebel

Auch für Igor Tulchinsky sind die lernenden Maschinen der wichtigste Renditehebel. Der Softwareingenieur ist Gründer und CEO von WorldQuant. Das Spin-off des Hedgefondsschwergewichts Millennium Management verwaltet mehr als fünf Milliarden Dollar, Tendenz stark steigend. Wenn Tulchinsky auf Finanzgipfeln wie dem des Milken Institute in London auftritt - meist ganz in Schwarz, mit Stiefeletten, auf die Lou Reed stolz gewesen wäre, und Augenringen, die den Heroin-Chic abrunden -, schwärmt er von den Dutzenden neuen Angestellten, die mit KI-Hilfe innovative Strategien aushecken: "Früher erarbeiteten wir 100 Investmentsignale pro Jahr, heute sind es Millionen", sagt Tulchinsky.

Ohne künstliche Intelligenz würden viele Strategien bei WorldQuant gar nicht mehr funktionieren, sagt Tulchinskys COO Michael DeAddio. "Aber es geht immer um Mensch plus Maschine." Der joviale Italoamerikaner, der wie sein Chef Stiefeletten trägt, allerdings gern weinrote, ist so etwas wie das menschliche Übersetzungsprogramm von Tulchinsky. Das Projekt "Robotopia", erzählt DeAddio, soll Prozesse automatisieren, die Menschen nicht besonders gut erledigen können. Damit will er seine 300 Researcher "zehnmal so effizient und wertvoll" machen. Sollte das Experiment gelingen, würde es auch die Macht der Quants verzehnfachen.

Wie viel Rendite "der Rising Star unter den Quant-Fonds" (Bloomberg) dank KI schafft, ist unbekannt. Der Rivale Aspect Capital aus London notierte 2017 mit 5 Prozent im Plus. Ein mittelmäßiges Jahr, seit 1998 schaffte Aspect im Schnitt 7,8 Prozent. Mitgründer Martin Lueck gilt als Pionier der Trendfolger, einer besonders erfolgreichen Quant-Strategie. Mit dem Spekulieren auf Trends an den Märkten fing Aspect an. Doch die Grundidee ist das Einzige, was seit dem Start vor 19 Jahren geblieben ist: "Alles andere haben wir weiterentwickelt", sagt Aspect-CEO Anthony Todd, "sonst wären wir schon lange nicht mehr im Geschäft." Der Physiker (Oxford) setzt auf lernende Maschinen, um das Risiko einzudämmen, wenn verschiedene Anlageklassen in die gleiche Richtung laufen. Und um endlich auch auf kurzfristige Trends zu wetten.

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