Symbiose aus Kapitalmarktforschung und maschinellem Lernen

Der ART AI US Balanced folgt einer aktiven, quantitativen Anlagestrategie. Der zugrundeliegende Anlageprozess verbindet die Analyse von wissenschaftlich anerkannten und langjährig erforschten Finanzdaten mit Methoden des maschinellen Lernens (ML). Durch die zugrundeliegenden ML-Modelle können hochkomplexe Abhängigkeiten erfasst und Anlageentscheidungen auf Basis umfassenderer Datenanalysen als bei herkömmlichen Verfahren getroffen werden.

Positive Renditen bei im Vergleich zum Aktienmarkt reduziertem Verlustrisiko

Zielsetzung des Fonds ist das Erwirtschaften von positiven Renditen bei im Vergleich zum Aktienmarkt reduziertem Verlustrisiko. Um diese Zielsetzung in jeder Marktlage bestmöglich zu erreichen, werden mit den entwickelten ML-Modellen Long-Portfolios generiert und der Investitionsgrad des Fonds dynamisch zwischen 0 und 50 Prozent gesteuert. Die Selektion der Aktien stammt aus dem S&P 500 Universum, die verbleibende Liquidität wird in Investment-Grade-Anleihen investiert.

Dr. Daniel Willmann gibt Einblick in die Möglichkeiten, die sich aus dem Einsatz von künstlicher Intelligenz am Kapitalmarkt ergeben, und die Arten von Daten, aus deren Analyse die künstliche Intelligenz erzeugt wird.

Wie kann ich als Privatanleger künstliche Intelligenz für den Vermögensaufbau nutzen?
Dr. Willmann: Die Erzeugung von künstlicher Intelligenz durch maschinelles Lernen bietet unter zwei Grundvoraussetzungen entscheidende Vorteile: Erstens, es bedarf großer Mengen an Daten, die mithilfe maschinellen Lernens analysiert werden können. Zweitens, nur wenn die untersuchten Zusammenhänge hochkomplex und für den Menschen schwer zu erfassen sind, kann durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz ein entscheidender Mehrwert geschaffen werden. Kapitalanlageprozesse sind prädestiniert für den Einsatz künstlicher Intelligenz, weil sowohl große Mengen an Kapitalmarktdaten vorliegen und die Zusammenhänge an den globalen Kapitalmärkten auch sehr komplex und vielschichtig sind. Der ART AI US Balanced umfasst auch eine Anteilklasse für Privatanleger und bietet ihnen die Chance in einen auf künstlicher Intelligenz basierenden Investmentfonds zu investieren.

Welchen Mehrwert wollen Sie mit Ihrem KI Fonds für den Privatanleger schaffen?
Dr. Willmann: Der dem ART AI US Balanced zugrundeliegende Kapitalanlageprozess basiert auf Forschungsergebnissen unserer sehr technologisch- und wissenschaftlich-geprägten Firma im Bereich des maschinellen Lernens. Der ART AI US Balanced verfolgt eine defensivere Strategie: Mithilfe eines Machine Learning Modells wird ein Aktienportfolio erzeugt und der Investitionsgrad des Fonds abhängig vom jeweiligen Kapitalmarktumfeld dynamisch zwischen 0 und 50 Prozent gesteuert. Die verbleibende Liquidität wird in Renten investiert. Das Machine Learning Modell ist darauf trainiert, für die Anleger stabile Renditen bei begrenztem Verlustrisiko zu erzielen.

Sie sprechen von der Wichtigkeit von Daten für die quantitative Analyse, welche Arten von Daten fließen in Ihre Modelle ein?
Dr. Willmann: Aus unserer Sicht ist die Symbiose von fundierter Kapitalmarktforschung und maschinellem Lernen entscheidend. Daher werten wir keine Facebook- oder Twitter-Daten aus, sondern fokussieren uns auf wissenschaftlich-anerkannte Informationsträger. Für unsere Aktienstrategien mit intelligenter Quotensteuerung sind das im Wesentlichen makroökonomische als auch firmenspezifische Daten. Dadurch können wir die Attraktivität einzelner Titel im Kontext der jeweils aktuellen Kapitalmarktsituation bewerten.