Digital Eye Wie Bilderkennungsverfahren bei der Portfoliosteuerung helfen können

Felix Fernandez (l.) und Tobias Setz von Open Metrics Solutions.

Felix Fernandez (l.) und Tobias Setz von Open Metrics Solutions. Foto: Open Metrics Solutions

Sowohl im Bereich der strategischen Asset-Allokation als auch im Rahmen der taktischen Portfolio-Steuerung sind robuste Schätzverfahren und fortschrittliche Optimierungsmethoden nicht mehr wegzudenken. Der hier vorgestellte, neue Ansatz basiert darauf, aus der Transformation eines Finanzportfolios in Bild-Momente Informationen zu gewinnen, um diese für eine holistische und dynamische Portfoliosteuerung zu nutzen. Das Konzept nennt sich Geometric Shape Factors (Geometrische Formfaktoren) oder kurz GSF.

Dynamik des Investment-Universums verstehen

Zunächst geht es darum, ein Universum der möglichen Portfolios aufzuspannen, welches sich aus allen möglichen Kombinationen der Instrumente im Portfolio ergibt. Dies wird in der Regel als das „Feasible-Set“ bezeichnet. Im folgenden Bild sieht man ein Feasible-Set für ein Long-Only- Portfolio aus europäischen Renten und in Euro abgesicherten Rohstoffen.

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Es spielt also keine Rolle, wie man vom 31. Mai 2015 bis 31. Juli 2018 in die dem Portfolio zugrundeliegenden Instrumente investieren würde. Das Portfolio würde immer innerhalb des Feasible-Set liegen. Nun ist ein Feasible-Set in der Regel ein dynamisches und kein statisches Gebilde. Das bedeutet: Während unterschiedlicher Marktphasen (Bullen- und Bärenmärkte) verändert es sich hinsichtlich Fläche, Position, Orientierung und Exzentrizität, also seiner geometrischen Grund-eigenschaften.

Im Kern geht es nun darum, die zeitlichen Veränderungen dieser geometrischen Eigenschaften zu messen. Dazu wird das Feasible-Set über die Zeit in Bildsequenzen übersetzt und diese untersucht. Im mathematischen Sinne werden die geometrischen Formfaktoren (GSF) über eine Ellipse definiert. Damit hat man ein intuitiv verständliches Modell, um die Marktdynamik zu messen. 

Im folgenden Bild sieht man die Überlagerung des Feasible-Sets durch eine Ellipse mit den gleichen geometrischen Grundeigenschaften wie das Feasible Set; also Fläche, Position, Orientierung und Exzentrizität, sowie die Veränderung über die Zeit, jeweils im Halbjahresabstand dargestellt.

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