Wie ein KI-Fonds nahezu unbeschadet durch die Corona-Krise steuert

03.04.2020 | Dr. Daniel Willmann & Julien Jensen | Othoz GmbH

Selbst die besten aktiven Fondsmanager konnten sich mehrheitlich nicht den jüngsten Verwerfungen an den globalen Kapitalmärkten entziehen. Kann Künstliche Intelligenz (KI) dabei helfen hochvolatile Marktphasen besser zu beherrschen und Portfolios früher robuster aufzustellen? Im Fall des vollständig KI-gesteuerten ART AI Euro Balanced der Berliner Asset-Management-Boutique Othoz lautet das Zwischenfazit „Ja“. Im Gegensatz zu einem Großteil seiner Vergleichsgruppe Mischfonds defensiv Europa weist der UCITS-Fonds seit Jahresbeginn nahezu keinen Verlust auf.

Dem Fonds, der für einen institutionellen Kunden lanciert wurde, liegt eine defensive Strategie zugrunde, die stabile Renditen bei begrenztem Verlustrisiko erzielen soll. Die Selektion europäischer Aktien erfolgt hierbei durch ein Machine Learning (ML)-Modell. Während des wöchentlichen Rebalancing werden 0%-50% des NAVs in EUR-denominierte Titel des STOXX Europe 600 Universums sowie die verbleibende Liquidität in EUR-denominierte, kurzlaufende Investment-Grade-Anleihen investiert.

Dr. Daniel Willmann, Gründer und Geschäftsführer von Othoz, erklärt hierzu: „Der zugrundeliegende Anlageprozess verknüpft eigene Forschung im Bereich des maschinellen Lernens aus großen Datenmengen und die rigorose Anwendung statistischer Verfahren mit etablierter Kapitalmarktforschung. Wissenschaftlich anerkannte Finanzdaten werden mit Hilfe maschinellen Lernens kontinuierlich so detailliert analysiert, dass auch hochkomplexe Zusammenhänge erfasst und somit breiter fundierte Anlageentscheidungen getroffen werden können.“

Julien Florian Jensen, der mitverantwortlich ist für den Bereich Fondsmanagement, ergänzt: „Maschinelles Lernen ermöglicht es uns, hypothesenfrei mehr Einflussgrößen zu analysieren, deren Interdependenzen schärfer zu erkennen, aus dem Datenrauschen der Finanzmärkte präziser Informationen zu generieren und daraus resultierend frühzeitiger marktrelevante Strukturveränderungen zu erkennen.“

Im aktuellen Stresstest konnte der Ansatz eindrucksvoll unter Beweis gestellt werden. Das dem Fonds zugrundeliegende ML-Modell reduzierte seit Ende Dezember letzten Jahres das Aktienexposure von 42% auf circa 14% Mitte Februar und senkte die Quote Ende Februar weiter auf 7%, was dem niedrigsten Investitionsgrad des Fonds seit Auflage am 01.10.2019 entspricht. Daraus resultierend hatte die tiefgreifende Korrektur des europäischen Aktienmarktes nur marginalen Einfluss auf den Kursverlauf. Seit Jahresstart erzielte der Fonds eine Performance von -0,33% bei einem maximalen Verlust von lediglich 2,15%.

Symbiose von quantitativen Kapitalmarktmodellen und maschinellem Lernen.

Die Othoz GmbH mit Sitz in Berlin entwickelt quantitative Anlagestrategien auf Basis von Technologien des Maschinellen Lernens. Das Unternehmen arbeitet daran, die komplexe Dynamik der Einflussgrößen und Interdependenzen an Finanzmärkten in holistischen Modellen abzubilden und mit den Best Practices moderner Anlageprozesse zusammenzuführen. Die 2017 gegründete Gesellschaft ist eingebettet in die weltweite Wissensentwicklung auf dem Gebiet Künstlicher Intelligenz und gehört bereits heute zu den wichtigsten Impulsgebern im Anwendungsbereich Asset Management.

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