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Anlegen mit künstlicher Intelligenz „Titelselektion und Gewichtung übernimmt komplett das System“

Kevin Endler, Fondsmanager des ACATIS AI Global Equities: „Bei uns fallen nicht Jobs weg, sondern es werden sogar mehr“
Kevin Endler, Fondsmanager des ACATIS AI Global Equities: „Bei uns fallen nicht Jobs weg, sondern es werden sogar mehr“ | Foto: Acatis

der fonds: Herr Endler, Sie sind Portfoliomanager bei Acatis mit Spezialisierung auf künstliche Intelligenz. Vor welchem Hintergrund wurde der ACATIS AI Global Equities im Juni 2017 aufgelegt?

Kevin Endler: Acatis arbeitet schon immer quantitativ. Wir haben bereits vor 15 Jahren eine eigene Unternehmensdatenbank für Fundamentaldaten von Firmen weltweit aufgestellt. Der Bereich Machine-Learning und künstliche Intelligenz ist für uns die nächste Evolutionsstufe im Bereich computergestützter Investmentprozesse, dem Quant-Investieren.

Erste Erfahrungen mit künstlicher Intelligenz haben wir vor fünf Jahren im Bereich Textanalyse gemacht. Die Ergebnisse waren sehr beeindruckend, und wir nahmen Kontakt mit dem Deep-Learning-Pionier Professor Jürgen Schmidhuber auf, um ihm ein gemeinsames Projekt vorzuschlagen. Schmidhuber ist Forschungsleiter am Schweizer Institut für Künstliche Intelligenz. Unsere Vorstellung war, dass Acatis seine Finanzexpertise und seine umfangreiche Unternehmensdatenbank mit Fundamentaldaten zur Verfügung stellt. Und Professor Schmidhuber und sein Team bringen ihre Künstliche-Intelligenz-Expertise ein und entwickeln damit neue Modelle. Nach ein oder zwei Jahren entschieden wir: Das Projekt gefällt uns. Daraufhin gründeten wir als Joint-Venture die Firma Quantenstein.

Der ACATIS AI Global Equities ist unser erster Fonds, in dem wir zu 100 Prozent die Entscheidungen den Modellen der künstlichen Intelligenz überlassen – sowohl die Titelselektion als auch die Portfoliozusammenstellung.

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Welche Vorteile ergeben sich?

Endler: Zu nennen sind hier die klassischen quantitativen Begründungen für den Computereinsatz: Eine Maschine kann in einem gegebenen Zeitraum unvergleichlich mehr Daten auswerten als ein Mensch. Eine Maschine hat keine Emotionen; die setzt die Sachen um, wie sie anstehen. Eine Maschine wird nicht müde. Und ganz besonders wichtig beim Machine-Learning: Wir befinden uns nicht in einer linearen Welt, sondern es werden multi-dimensionale, also nichtlineare Zusammenhänge gefunden, die auch die Vergangenheit mit einbeziehen.

Inspiriert vom menschlichen Gehirn wird in diesen Modellen somit auch dem Erinnerungsvermögen Rechnung getragen. So lassen sich Muster suchen, die beispielsweise im Vorfeld der Finanzkrise virulent waren. Damit lässt sich das menschliche Gehirn überlisten: Heutige Gegebenheiten sind deutlich präsenter als Dinge, die weit in der Vergangenheit zurückliegen. Die Maschine kann im Rückblick auf die Vergangenheit Warnsignale entdecken, die der Mensch ausblendet.

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