Unigestion: Künstliche Intelligenz in der Vermögensverwaltung

Poker-Spieler wurden bereits von einem Programm mit künstlicher Intelligenz geschlagen. Sind Asset Manager die nächsten auf der Liste?  

Von Fiona Frick, Unigestion CEO


Das Tempo des technologischen Wandels nimmt zu. Künstliche Intelligenz spielt bei der Verbesserung von Prozesseffizienz und der Qualität von Entscheidungsprozessen eine Schlüsselrolle, wobei sich Anleger jedoch einiger geläufiger Fallen bewusst sein sollten.

Ein Thema, bei dem die künstliche Intelligenz bei ihrem derzeitigen Entwicklungsstadium ihre Grenzen findet, ist die fehlende Transparenz: Es ist durchaus möglich, dass Computerprogramme in Finanzmärkten Muster entdecken und beurteilen, welche Daten mit der grösstmöglichen Genauigkeit auf zukünftige Marktbewegungen schliessen lassen. Das Problem dabei ist, dass der Anlageprozess eine «Blackbox» bleibt.

Komplexität der Finanzmärkte

Asset Manager müssen gefundene Muster genau überprüfen, und müssen sicherstellen, dass sie nicht Kausalzusammenhänge von Korrelationen ableiten. So bestand beispielsweise in den Jahren 1981 bis 1993 eine starke Korrelation zwischen dem S&P 500-Index und der Butterproduktion in Bangladesch. Ein Computer könnte dieses Signal identifizieren und darauf reagieren, obwohl es keinen wirklichen Grund für diese Korrelation gibt und sich die Lage jederzeit wieder ändern könnte. Wir glauben aus diesem Grund, dass Asset Manager den Lern-Algorithmen von Maschinen erst einen Sinn verleihen müssen.

Ein anderes Thema ist die Komplexität der Finanzmärkte, auf denen Entscheidungen untereinander abhängig sein können und Bewegungen zur Risikovermeidung stark von den Emotionen der Teilnehmer abhängig sind. Im Gegensatz zur Physik, Biologie oder Medizin ist die Analyse der Finanzmärkte keine exakte Wissenschaft. Sie wird von menschlichen Verhaltensweisen beeinflusst, was den Wert der Mustererkennung begrenzt.

Neue Technologien nutzen

Wir wollen von der Prozessorleistung der künstlichen Intelligenz profitieren, um Portfolio- Managern Anwendungen zur Verfügung zu stellen, die ihnen zusätzliche Informationen liefert und sie bei ihrer Entscheidungsfindung unterstützen. Für Portfoliomanager wird es eine Herausforderung sein, ihre Kenntnisse in diesem Bereich zu erweitern, um die neusten Technologien für sich nutzbar zu machen, damit sie diese im vollen Umfang nutzen können.

Künstliche Intelligenz in Form von Anwendungen benötigt umfangreiche Datenmengen, um Prognosen erstellen zu können. Durch die Möglichkeit, auf nahezu unbegrenzte Mengen an Daten mit festgelegten Merkmalen in sozialen Medien zurückgreifen zu können, funktioniert sie bestens bei der Beobachtung von spekulativen, massenweise vorkommenden Billigaktien; die Mustererkennung von Finanzmärkten ist jedoch eine grössere Herausforderung, da das Volumen der Daten begrenzt ist und sich letztere ständig weiterentwickeln.

Künstliche Intelligenz als Unterstützung

Aus diesem Grund nutzen die meisten Asset Manager künstliche Intelligenz zur Extrahierung von kurzfristigen Alpha-Signalen bei liquiden und leicht handelbaren Instrumenten wie Währungen, Rohstoffe und Markindizes, bei denen die Verarbeitungsgeschwindigkeit und die Fähigkeit, Muster zu erkennen, die durch klassische Analysen nur schwer auffindbar sind, ein echter Vorteil bedeuten kann. Die künstliche Intelligenz beherrscht die Welt des Hochfrequenzhandels mit Algorithmen, die für die Suche nach Mustern in der Volatilität, in den Tagesnachrichten oder in Volumen geschrieben wurden, welche sie dann in Positionen umsetzen.

Wir gehen davon aus, dass künstliche Intelligenz die nächste Generation quantitativen Managements ist. Wir können uns eine Welt vorstellen, in der Asset Manager nicht mehr den Computern beibringen, wie diese Dinge zu tun haben, sondern ihnen nur noch zeigen werden, wo das Problem ist, und zuschauen werden, welchen Lösungsansatz der Computer bietet, um das Ergebnis anschliessend nur noch zu verbessern.

 

Quelle:  AdvisorWorld.ch