Big Data und Machine Learning Neuer Berenberg-Fonds setzt auf Sentiment-Analyse durch künstliche Intelligenz

Berenberg Sentiment Fund

Künstliche Intelligenz im Asset Management: Für den Berenberg Sentiment Fund werden mittels eines Big-Data-KI-Ansatzes alternative Daten in Echtzeit analysiert und daraus Handelssignale generiert. Foto: imago images/Chris Emil Janßen, Canva, Montage: Jessica Hunold

Die Kapitalmärkte werden maßgeblich von Nachrichten und der damit verbundenen Marktstimmung bestimmt. Informationen, die jedoch oft in unstrukturierten Daten aus Sozialen Medien, Nachrichtenportalen oder Dokumenten versteckt und somit für die meisten Marktteilnehmer kaum zu erfassen sind. Das Berenberg Wealth und Asset Management geht jetzt mit einem Fonds an den Start, der genau das versucht.

Investitionsentscheidungen mit Big-Data-KI-Ansatz

Für den Berenberg Sentiment Fund werden täglich mehrere hunderttausend globale und unstrukturierte Echtzeit-Nachrichten automatisch ausgewertet. Einkommende Nachrichten werden zunächst in Kategorien gefiltert, die die entsprechenden Asset-Klassen beeinflussen – zum Beispiel Inflation, Wirtschaft oder Politik. Anschließend werden in den Daten vorliegende Muster gegenüber der Datenhistorie der vergangenen 20 Jahre abgeglichen. Werden Muster wiedererkannt, generiert das System aus den als relevant eingestuften Nachrichten Handelssignale. Mehr als 90 Prozent der eingehenden Nachrichten werden nicht verwendet.

„Dieser Ansatz funktioniert nur in einem stark interdisziplinären Team. Bei uns arbeiten Portfolio Manager, Trader und Data Scientists und Naturwissenschaftler Hand in Hand“, sagt Fondsmanager Nico Baum, Leiter des Innovation & Data Teams bei Berenberg.

Die Idee, intelligente Algorithmen und alternative Daten im Fondsmanagement zu nutzen, ist nicht neu. Zahlreiche Fonds setzen bereits künstliche Intelligenz (KI) zentral im Investmentprozess ein – mit mehr oder weniger großem Erfolg, wie ein Blick auf den Plexus AI Outperformance Index zeigt.

 

 

Der seit Anfang 2019 berechnete Index vergleicht die durchschnittliche Wertentwicklung von KI-Fonds gegenüber ihrer jeweiligen Benchmark und zeigt, ob die Technologie im Asset Management einen Mehrwert gegenüber dem breiten Markt bietet – sprich: ob die Maschine menschliche Wettbewerber schlägt. In Summe übertrafen die KI-Fonds ihre Benchmarks in den vergangenen Monaten nicht. Doch es gibt einige Outperformer. 

Berenberg-Fonds investiert in G10-Währungen und Rohstoffe

Der Berenberg Sentiment Fund strebt unabhängig von Marktzyklen, eine jährliche Rendite von fünf Prozent bei einer Volatilität in gleicher Höhe an. Laut Fondsmanager Baum unterscheidet sich der Fonds in seiner Struktur von bestehenden Produkten am Markt. Das Portfolio besteht aus G10-Währungen und Rohstoffen, insbesondere Gold und Rohöl. Der Makrofonds geht sowohl Long- als auch Short-Positionen ein. „Unser Ansatz aktualisiert täglich, basierend auf der Nachrichtenlage der vergangenen 24 Stunden, seine Einschätzung pro Assetklasse und kann die Positionierung per Asset einmal am Tag anpassen“, erklärt Baum.

 

 

Den zugrundeliegenden Big-Data-KI-Ansatz und die Technik nutzt Berenberg bereits seit zwei Jahren im Währungsmanagement, woraus als Weiterentwicklung der Berenberg Sentiment Fund für private als auch institutionelle Investoren entstand. „Wir glauben, dass sich der Fonds aufgrund der geringen Korrelation und des Risikoprofils hervorragend als Diversifikator für bestehende Portfolien eignet. Somit sollte das Produkt interessant für institutionelle Investoren sein“, sagt Baum. Für den Sentiment-Fonds wird der bestehende Berenberg Systematic Multi Asset zum 4. Oktober 2022 umgewidmet.