02. Aug 2021 Aktien

Künstliche Intelligenz – neue Perspektiven für die Kapitalanlage

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen – nicht nur spannende Investmentthemen ergeben sich daraus, sondern auch ein neuer Ansatz im Fondsmanagement der DWS.

  • Unternehmen aus dem Bereich Künstliche Intelligenz (KI) bieten Anlegern attraktive Investmentmöglichkeiten.
  • KI hilft aber auch dabei, Anlagechancen zu finden, weil sie besser als jeder Mensch eine Fülle von Daten analysieren kann.
  • Die DWS kooperiert bei der Datenanalyse via künstliche Intelligenz mit dem Fintech-Partner Arabesque Artificial Intelligence.
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Die digitale Revolution schreitet voran und verändert unseren Alltag in hohem Tempo. Ein paar Beispiele illustrieren, was heute etwa schon mit der Schlüsseltechnologie Künstliche Intelligenz (KI) möglich ist: Sie kann Personen oder Objekte auf Bildern identifizieren und automatisch klassifizieren, Krebs im Frühstadium auf Röntgenbildern erkennen, oder das Verhalten von Menschen analysieren und zu entsprechenden Vorlieben Produkte empfehlen. „Bei vielen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz stehen wir gerade erst am Anfang“, ist Tobias Rommel überzeugt, der den Aktienfonds DWS Invest Artificial Intelligence managt. Vor allem in den Bereichen autonomes Fahren und Robotik sieht er große Fortschritte, die mit Hilfe des maschinellen Lernens erzielt werden können.

Der Bereich Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant. Was heute noch als modernste Anwendung gilt, kann morgen schon überholt sein.

Softwarealgorithmen lernen durch Datentraining dazu

Maschinelles Lernen ist ein Teilaspekt der KI, unter der man die Fähigkeit von Maschinen versteht, menschliche kognitive Fähigkeiten zu imitieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. KI basiert auf programmierten Abläufen (Algorithmen) die durch allmähliches maschinelles Lernen immer „intelligenter“ werden. Dabei passen sich die Softwareprogramme durch ständige Auswertung der Datenströme immer besser an die Aufgabe an und lernen eigenständig dazu.

Börsennotierte Unternehmen, die sich mit KI beschäftigen, stammen aus den unterschiedlichsten Sektoren, wie Rommel verdeutlicht: „Dienstleister, die sich auf Sammeln und Auswerten von Daten spezialisiert haben, gehören genauso dazu, wie Hersteller von Chips, Graphikkarten oder Datencentern. Darüber hinaus lohnt ein Blick auf die Segmente Datenschutz und Netzsicherheit.“ Doch längst nicht alle Unternehmen, die sich KI verschrieben haben, dürften am Ende auch als Gewinner dastehen, mahnt der DWS-Experte. Denn der Bereich entwickelt sich rasant, und was heute noch als modernste Anwendung gilt, kann morgen schon überholt sein.

Maschinenintelligenz bietet auch Vorteile für den Investmentprozess

KI ist nicht nur eine Schlüsseltechnologie, die Anlegern gute Chancen verspricht. Die DWS nutzt sie auch dazu, um den Investmentprozess selbst zu optimieren. Denn Fondsmanager, die unter Hunderten oder Tausenden Aktien die aussichtsreichsten Werte finden wollen, stehen vor dem Problem, eine ungeheure Masse an Informationen sortieren zu müssen. Maßgeblich für den Erfolg ist, Daten schnell abzurufen und zu analysieren, bevor andere Marktteilnehmer eine Entwicklung oder einen Trend ebenfalls erkennen und der Vorsprung dahin ist.

Die DWS ist dazu Ende 2019 eine Partnerschaft mit dem Fintech Arabesque Artificial Intelligence (AAI) eingegangen. Der Partner AAI liefert mit Hilfe seiner AI Engine der DWS Datensignale. Dabei analysiert die Engine sehr große Mengen an Finanzdaten und filtert Muster und Datenkombinationen heraus, die Prognosekraft hinsichtlich künftiger Renditeentwicklungen von Aktien haben. Damit managt die DWS den Aktienfonds DWS Concept ESG Arabesque AI Global Equity, der seit Auflegung Ende März dieses Jahres um rund 10 Prozent[1] im Wert gestiegen ist.

Gefüttert wird die künstliche Intelligenz bisher mit strukturierten Daten, zum Beispiel Bilanzkennzahlen, Gewinnschätzungen, Marktentwicklungen, aber auch mit Indikatoren aus der Charttechnik. „Ziel ist es, so viele Daten wie möglich zu erfassen und dann diejenigen Signale herauszufiltern, die den Kurs einer Aktie bewegen. Die Maschine lernt dabei selbstständig Zusammenhänge zu erkennen, die mit klassischen quantitativen Investmentmodellen verborgen bleiben“, erläutert Reiner Martin. Er leitet als Head of Portfolio Engineering SIS die Kooperation mit Arabesque auf DWS-Seite.

Ziel ist es, mit Hilfe von KI große Datenmengen zu analysieren und Aktienrenditen zu prognostizieren.

Die Ergebnisse der KI-Analyse sind vielversprechend, die Performance der ausgewählten Aktien kann sich sehen lassen.

Die künstlich intelligente Aktienauswahl der DWS beruht auf immer mehr Daten

Ein Hindernis besteht darin, dass nicht alle Daten für die Vorhersage wirklich relevante Informationen bieten. Das muss die Maschine im Lauf der Zeit lernen und bei ihrer Analyse berücksichtigen. Der Algorithmus muss also trainiert werden. „Momentan sind wir noch in einer Phase, in der wir jeweils rund 260 Datenpunkte für 1600 einzelne Aktien abrufen und mit KI analysieren“, verdeutlicht Martin. Der Analyseprozess selbst bezieht sich auf „Regeln“, also aus empirischer Beobachtung abgeleitete Zusammenhänge der Ökonomie, die die Maschine selbstständig erlernt und nicht vorgegeben werden. „So kann die Maschine Zusammenhänge oder Muster in Finanzdaten finden, die einem menschlichen Analysten gegebenenfalls entgangen wären“, meint der DWS-Experte.

Die Analyseergebnisse dazu sehen bislang vielversprechend aus. „Wir haben die KI-Signale, die uns die Maschine geliefert hätte, bis zum Jahr 2012 zurückverfolgt, und die Performance der ausgewählten Aktien ist sehr gut“, freut sich Martin. Einer der komplexesten Schritte in diesem Prozess ist es, aus den unterschiedlichen maschinellen Lernmodellen die richtigen auszuwählen und zu mischen. Dazu braucht es Experten, die in so unterschiedlichen Bereichen wie maschinelles Lernen, Statistik, Ökonometrie oder Portfoliokonstruktion zuhause sind.

Mensch und Maschine schaffen mit KI einen Mehrwert für den Investor

Macht KI über kurz oder lang den Fondsmanager überflüssig? „Das glaube ich nicht. Sie wird zwar eine immer wichtigere Rolle spielen, aber den Bedarf an menschlichen Analysten und Portfoliomanagern nie ganz ersetzen“, ist Martin überzeugt. Schließlich müssen auch regulatorische Anforderungen beurteilt und auch die Portfoliokonstruktion selbst von Menschen überwacht werden. „Unsere Portfolioingenieure erstellen auf Basis der durch die KI erzeugten Signale ein globales Aktienportfolio, das quantitativ optimiert wird und bei dem auch die ESG-Standards der DWS berücksichtigt werden“, so Martin. In Kombination mit menschlicher Intelligenz bietet KI so die Chance, einen echten Mehrwert für Anleger zu schaffen.

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