- KI hilft bei Asset-Strategie, Portfolio-Planung und Rebalancing
- Mit KI-Anwendungen gemanagte Portfolios schneiden besser ab
- Weniger Volatilität in durch KI gemanagten Portfolios
Künstliche Intelligenz (KI), im Englischen als Artificial Intelligence (AI) bekannt, gibt es seit rund sechzig Jahren als wissenschaftliche Disziplin; sie umfasst eine Reihe von Theorien und Techniken, einschliesslich mathematischer Logik, Statistik, Wahrscheinlichkeiten, computergestützter Neurobiologie und Informatik.
KI zielt grundsätzlich darauf ab, kognitive Fähigkeiten eines Menschen nachzuahmen. KI kann entweder auf vorgegebenen Algorithmen basieren oder durch maschinelles Lernen entwickelt werden. Bei Letzterem lernt ein Algorithmus von Daten und durch Wiederholung, eine Aufgabe eigenständig zu meistern. Im Gegensatz zu traditionellen Algorithmen, bei denen ein spezifischer Lösungsweg vorgegeben wird, lernt der Computer selbstständig, die Strukturen innerhalb der Daten zu identifizieren.
Wird KI beim Investieren eingesetzt?
Computerbasierte Anlagestrategien werden schon seit geraumer Zeit genutzt, zum Beispiel von digitalen Vermögensverwaltern, den sogenannten Robo-Advisors. Diese verwalten Kundengelder mithilfe regelbasierter Modelle, was als Vorstufe von KI im Portfolio-Bereich gesehen werden kann. Professionelle Investoren wie Hedgefonds setzen zunehmend auf KI, um Anlageentscheidungen zu treffen. Hierbei analysieren leistungsstarke Computer Finanzdaten und erkennen Muster und Trends auf den Märkten. Sie durchforsten grosse Datenmengen, die von Unternehmenszahlen und Aktienkursverläufen bis hin zu Aussagen des Managements, News und der allgemeinen Marktstimmung reichen, um vielversprechende Investment-Gelegenheiten zu identifizieren. Dabei berücksichtigt KI nicht nur historische Informationen, sondern auch Schlüsselbegriffe, die Aufschluss über die aktuelle Lage eines Unternehmens oder die Stimmung seiner Führung geben können.
Was kann KI mit Portfolios tun?
KI hat das Potenzial, das herkömmliche Portfoliomanagement zu revolutionieren. KI ist in der Lage, umfangreiche Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und die Diversifikation sowie Risikobewertung und Anlagenauswahl zu unterstützen. Die grösste Stärke der KI liegt darin, dass sie Unternehmen oder wirtschaftliche Trends schneller, tiefgehender und umfassender analysieren kann, wodurch Entscheidungen auf einer logischen Basis getroffen werden können.
Ein weiterer Vorteil ist die Fähigkeit der KI, menschliche Emotionen auszuklammern, was besonders in Krisenzeiten hilft, rational zu handeln und Fehler zu vermeiden. Ein mögliches Ergebnis von KI-Anwendungen im Portfolio-Management kann zum Beispiel eine Liste sein, die die Titel in einem existierenden Portfolio neu gewichtet, beispielsweise basierend auf dem Risikoappetit von Kunden, ESG-Faktoren oder anderen Aspekten. Die Anpassung des Portfolios an die von der KI generierten Liste wird dann durch entsprechende Käufe und Verkäufe im Portfolio umgesetzt. Das ist in Fachkreisen als Rebalancing eines Portfolios bekannt.
Das Portfolio «Swiss Grand Eight»
Um zu veranschaulichen, wie KI ein Portfolio managt, untersuchen wir hier ein einfaches Portfolio, das wichtige Segmente des Schweizer Marktes repräsentiert und für Innovation «made in Switzerland» stehen kann. Nachfolgend nennen wir das Portfolio «Swiss Grand Eight». Dieses umfasst die Titel ABB, Georg Fischer, Sika, Roche, Lonza, Nestlé, Novartis und UBS.
In einem ersten Schritt schauen wir uns an, wie sich das besagte Portfolio über einen bestimmten Zeitraum ohne KI verhalten hätte. Um die Folgen der Pandemie und weitere globale Ereignisse einzubeziehen, wählen wir für das Zurückrechnen des Portfolios einen Zeitraum von fünf Jahren, also vom 1. Januar 2019 bis Ende Dezember 2023. Dieses Vorgehen ist im Fachjargon als Back-Testing bekannt. Einfachheitshalber nehmen wir an, das Portfolio bestehe aus acht gleichen Anteilen der genannten Titel, also 12,5 Prozent pro Titel vom Gesamtwert.
Stefan Klauser ist CEO und Co-Founder von Aisot Technologies, einem ETH-Spin-off.
Im gewählten Zeitraum erzielte der SMI annualisiert eine Performance von 5,73 Prozent und eine Volatilität von 15,49 Prozent. Bei der Volatilität handelt es sich um das Ausmass der Schwankungen im Wert der Anlagen über einen bestimmten Zeitraum. Das Portfolio «Swiss Grand Eight» generierte im selben Zeitraum eine weitaus bessere Performance, 13,28 Prozent, wobei die Volatilität mit 17,97 Prozent ebenfalls höher ausfiel.
Nun schauen wir, wie KI das genau gleiche Portfolio über denselben Zeitraum gemanagt hätte. Dazu benutzen wir die von Aisot Technologies entwickelte KI-Plattform, welche aktuell von institutionellen und professionellen Investoren genutzt wird. Wir geben der KI-Plattform dabei die Möglichkeit, die Titel im Portfolio, basierend auf Vorhersagen zu den einzelnen Titeln, wöchentlich neu zu gewichten, zwischen 0 und 100 Prozent.
Zudem kann die KI, je nach Marktlage, bis zu 35 Prozent Bargeld ins Portfolio einbeziehen. Basierend auf historischen Marktdaten, makroökonomischen Indikatoren sowie alternativen Datenquellen wie Social Media verfolgt die KI-Plattform von Aisot bei der Optimierung das Ziel, die Titel jede Woche so zu gewichten, dass mögliche Risiken wie der Einfluss von Kurseinbrüchen von bestimmten Titeln minimiert und die Performance optimiert werden soll.
Dies ergibt folgendes Bild: Im Zeitraum vom 1. Januar 2019 bis zum 31. Dezember 2023 hatte das mit KI optimierte Portfolio eine annualisierte Performance von 15,35 Prozent erzielt, was im Vergleich zur nichtoptimierten Variante einer Steigerung von gut 15 Prozent entspricht. Fast noch wichtiger als die Performance ist der Vergleich der Volatilität. Hier weist das KI-optimierte Portfolio einen annualisierten Wert von 15,40 Prozent auf, was mehr oder weniger der Volatilität vom SMI (15,49 Prozent) entspricht, aber markant tiefer ist als die Volatilität des nichtoptimierten Portfolios (17,97 Prozent).
KI gewichtet anders
Beim Blick über die historische Verteilung und Gewichtung der Anlagen im Portfolio sehen wir, wie die KI versucht, Zeiten von hoher Volatilität entgegenzuwirken, indem sie den Bargeldanteil im Portfolio erhöht, zugunsten von Titeln, die zu dieser Zeit grösseren Risiken ausgesetzt waren. Dies ist gut sichtbar zu Beginn der Pandemie im Jahr 2020 oder im Jahr 2022, das gezeichnet war von grossen Marktschwankungen.
Obwohl das Beispiel von «Swiss Grand Eight» andeuten könnte, dass die Rolle des Menschen beim Portfolio-Management zukünftig weniger wichtig ist, muss an dieser Stelle festgehalten werden, dass dem Menschen auch in Zukunft die wichtigste Rolle zukommen wird. Dies gilt sowohl für die Programmierung der KI als auch für die letztendliche Entscheidungsfindung und Durchführung. Mensch und Maschine können sich optimal bei der Allokation ergänzen.
KI entlastet Menschen bereits erheblich, indem sie besonders bei der Datenauswertung und -aufbereitung unterstützen kann. Angesichts der Vielzahl von Faktoren, die den Wert von Aktien und anderen Investitionen beeinflussen können, bietet sich KI ideal dafür an, Portfoliomanager beim Prozess der Portfoliozusammenstellung, der Validierung und Personalisierung zu unterstützen.
Aisot Technologies AG, ein offizielles Spin-off der ETH Zürich, entwickelt KI-Lösungen für Vermögensverwalter und Assetmanager, um personalisierte Investmentstrategien effizient zu entwerfen, zu validieren und in Anlageprodukte umzuwandeln. Dabei nutzt Aisot fortgeschrittene KI und individuell angepasste Finanzlösungen. Gegründet im Jahr 2019 und mit Hauptsitz in Zürich unterhält Aisot ein Netzwerk von Partnern und Mitarbeitern in Europa und den USA.
