Die schiere Masse bewältigen
Unabhängig von der oben genannten Unterscheidung gibt es Anbieter, die vor allem traditionelle Kennziffern technologisch optimiert auswerten. Andere verwenden neuartige, alternative Datenquellen. In beiden Fällen ist aber zu beachten, dass die Daten unstrukturiert oder strukturiert vorliegen können:
- Strukturiert sind beispielsweise soziale und umweltspezifische Daten wie Verkehrsstatistiken, Suchmaschinen-Anfragen, Wetterdaten, Werbedaten und Wahlergebnisse sowie Finanzdaten wie Kurspreise und Handelsvolumina, Unternehmenskennzahlen und volkswirtschaftliche Indikatoren.
- Unstrukturiert sind beispielsweise soziale und umweltspezifische Daten wie Zeitungsartikel, Standortdaten, Satellitenbilder, Social-Media-Posts und Blog-Beiträge sowie Finanzdaten wie (Finanz-)Nachrichten, Pflichtmitteilungen und Geschäftsberichte.
Eine große Herausforderung ist, dass viele alternative Daten mit herkömmlichen Methoden kaum zu verarbeiten sind – allein schon der schieren Masse wegen. Im Internet-Zeitalter wächst die Menge beispielsweise von Social Media und Blog-Beiträgen scheinbar ins Endlose. KI- und Machine-Learning-Lösungen im Asset Management können Zeit-, Qualitäts- und Kostenvorsprünge gegenüber rein traditionellen Marktteilnehmern verschaffen. Und generieren damit ganz neue Erkenntnisse.
Erst programmiert, dann gut trainiert
Beispielsweise berechnet der Z22-Algorithmus für die Z22-Smart-Mirror-Strategie jedes Quartal aus den SEC-13F-Filings einen „Smart Money Flow“. 13F-Filings sind Pflichtmeldungen von institutionellen Investoren, die mindestens 100 Millionen US-Dollar in Aktien verwalten. Der Algorithmus lädt sämtliche 13F-Filings auf einen Server, strukturiert die Inhalte, speichert sie in eine Datenbank, sucht nach den Top-Aktien der besten Fondsmanager und wählt bestimmte Aktien davon für das Z22-Portfolio aus. Smart Mirror eben – intelligenter Spiegel.
Der von den Gründern trainierte und zudem selbstlernende Algorithmus reagiert selbstständig und flexibel auf Änderungen in den Filings. Und dann wirkt da noch der Z22 Vola Boost, ein intelligenter Absicherungs-Algorithmus, der das Portfolio in schwierigen Börsenzeiten absichert. Die Performance der Z22-Smart-Mirror-Strategie kann sich sehen lassen: Seit Anfang 2020 bis Ende zum 15. April 2021 legte das Zertifikat – in US-Dollar gerechnet – um 59,4 Prozent zu. Der S&P 500 Total Return Index kam im selben Zeitraum gerade mal auf 32,0 Prozent Plus.
Diverse Ansätze mit gekauften Daten
Ein anderes Beispiel für einen revolutionären Fonds, der alternative Daten mit neuen Technologien nutzt, ist der ebenfalls 2019 gestartete Fonds Art AI Europe Market Neutral von QI Investment (ISIN: DE000A2PB6X2; AI: Artificial Intelligence, englisch für KI). Die für diesen Fonds verantwortlichen Manager Christoph Wagner und Axel Stahmer lassen ihre Software unternehmensspezifische Informationen wie Stellenanzeigen, Marktdaten sowie traditionelle Finanzkennzahlen auswerten – allerdings viel detaillierter als es ohne Technologie möglich wäre.
Die Daten bezieht QI nach eigens definierten Standards überwiegend von externen Lieferanten. Das Unternehmen unterscheidet Daten mit hohem Stand Alone Value, um damit eventuell eigene Handelsstrategien zu begründen, und Daten, die bestehende Investmentansätze verbessern können (Marginal Value).
Der Stand Alone Value zeigt an, welche Rendite und Sharpe Ratio die Handelsstrategie alleinstehend, also ohne weitere Signale erwirtschaften kann. Ein Beispiel ist eine Strategie, die auf den Neueinstellungen von Unternehmen basiert. Ein Beispiel aus der klassischen Faktorenwelt wäre eine Momentum-Strategie.
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Und der Marginal Value zeigt, inwieweit ein Signal eine schon bestehende Strategie verbessern kann. Ein Beispiel hierfür wäre eine Strategie, die auf Basis von Marktvolatilitäten (V-Stoxx oder Vix) Investmententscheidungen trifft. Alleinstehend wäre dies eine schwache Strategie. Sie könnte aber erheblich zum Erfolg anderer Strategien beitragen.
Von Anfang 2020 bis Mitte April 2021 hat der Art AI Europe Market Neutral in Euro einen Gewinn von 0,2 Prozent verzeichnet. Das ist ein Erfolg, weil die Benchmark, der BNP Paribas Equity Europe Market Neutral Index, im gleichen Zeitraum 6,9 Prozent verloren hat. Marktneutrale Fonds haben das Anlageziel, völlig unabhängig vom Marktgeschehen zu performen.