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.

31.08.2021 | Othoz Capital

Monatliches Update zu den Themen:

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22.06.2021 | Mit Machine Learning einen Mehrwert in der Kapitalanlage generieren

Julien Florian Jensen, Executive Director | Othoz Capital im Interview mit Tim Habicht. Geschäftsführender Gesellschafter | Fundview GmbH

Die von Anlegern gerne gestellten Fragen, wie man als Asset Manager den “Markt“ einschätzt und welche Auswirkungen das aktuelle Börsenumfeld auf die Zusammensetzung und die Performance des Portfolios hat, werden deshalb so unterschiedlich beantwortet, weil es so viele verschiedene Investmentschulen gibt. Das Handwerkszeug reicht von makroökonomischen Größen, fundamentalen Bewertungsgrößen von Unternehmen über die technische Analyse von Kursverläufen bis hin zu nachhaltigen Bewertungskriterien.

Wäre es nicht interessant, mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz eine Analyse fahren zu können, die im Kontext all dieser Bewertungsschulen, simultan, die Attraktivität jedes einzelnen Unternehmens in Bezug auf die gewünschte Zielfunktion des Portfolios ermittelt?

Genau das leistet der Investmentansatz der Othoz Capital. Die Erfahrungen in der Praxis sind sehr ermutigend. Wir können es Anlegern nur empfehlen, sich mit dieser Vorgehensweis näher zu beschäftigen.

Dr. Daniel Willmann über ART AI US Balanced und die Bedeutung von Daten

Vita: Dr. Daniel Willmann

Studium:

  • Betriebswirtschaftslehre und Accounting & Finance an der WHU – Otto Beisheim School of Management, der Ross School of Business an der University of Michigan und der London School of Economics and Political Science
  • Spezialisierung in Kapitalmarktforschung und Unternehmensfinanzierung
  • Dissertation „Myopic Management in the Context of Corporate Financing” an der RWTH Aachen und der Wharton Business School

Berufliche Stationen:

  • Gründer und Geschäftsführer Othoz GmbH und Othoz Capital GmbH

Big Data, Kapitalmarktforschung und maschinelles Lernen – Dr. Daniel Willmann gibt Einblick in die Bedeutung von Datenqualität und die in den Analyseprozessen von Othoz untersuchten Arten von Daten.

Im Fokus der Aktienselektion des ART AI US Balanced steht das S&P 500 Universum. Welche Vorteile bietet der amerikanische Aktienmarkt bei Ihrem Ansatz?
Dr. Willmann: Unsere Machine Learning Modelle werden direkt auf Basis von Daten erzeugt. Daher sind Qualität und Vergleichbarkeit der Inputdaten von entscheidender Bedeutung für die Güte der Modelle. Für den amerikanischen Aktienmarkt können wir diese Anforderungen an die Daten ab den frühen 90er Jahren sicherstellen. In anderen Regionen war das Umfeld hinsichtlich Währung, Gesetzgebung und Regulierung damals noch deutlich heterogener, was die Vergleichbarkeit der für diesen Zeitraum vorliegenden Daten erschwert. Aus diesem Grund haben wir uns bei unseren ersten beiden UCITS-Fonds für das S&P 500 Universum entschieden.

Inwiefern ist geplant Ihren Ansatz auf andere Märkte und Regionen auszuweiten?
Dr. Willmann: Auf Basis unserer Forschung der letzten Jahre haben wir unseren Ansatz inzwischen auf andere Märkte und Regionen erweitert und Kooperationen mit weiteren Datenanbietern aufgebaut. So werden wir nun einen weiteren UCITS-Fonds lancieren, der dem ART AI US Balanced hinsichtlich des Rendite-/Risikoprofils ähnlich ist, jedoch den europäischen Aktienmarkt in den Fokus der Aktienselektion stellt.

Sie sprechen von der Wichtigkeit von Daten, 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 zwei Datenschichten. Zum einen makroökonomische Variablen, mit denen wir das Kapitalmarktumfeld approximieren, in denen die Firmen operieren. Zum anderen firmenspezifische Variablen wie Fundamentaldaten oder technische Indikatoren. Dadurch können wir die Attraktivität einzelner Titel im Kontext der Kapitalmarktsituation bewerten.
 

Detaillierte Informationen zum ART AI US Balanced AK I

WKN / ISIN:

A2PB6S / DE000A2PB6S2

FONDSWÄHRUNG:

Euro

AUFLAGEDATUM:

02.05.2019

GESCHÄFTSJAHRESENDE:

30.04.

INVESTMENTGESELLSCHAFT:

Universal-Investment-Gesellschaft mbH

SUB-ADVISOR:

Othoz Capital GmbH

HAFTUNGSDACH:

BN & Partners Deutschland AG

VERWAHRSTELLE:

Joh. Berenberg, Gossler & Co. KG

FONDSKATEGORIE:

Mischfonds ausgewogen, international

ERTRAGSVERWENDUNG:

Ausschüttend

LAUFENDE KOSTEN:

1,53% p.a.

PERFORMANCEGEBÜHR p.a.:

Bis zu 20% der in der Abrechnungsperiode erwirtschafteten Rendite über dem Referenzwert (EURIBOR® 12M TR (EUR) + 3,5%)

AUSGABEAUFSCHLAG:

0%

MINDESTANLAGE:

50.000 Euro

VERFÜGBARKEIT:

Börsentäglich

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Erich Schilcher
Geschäftsführer
Tel: 0221 975868-31
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Senior Sales Manager
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Lars Postall
Senior Sales Manager
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