Big Data in der Vermögensverwaltung

Risiko für Ihr Kapital: Alle Finanzanlagen sind mit Risiken verbunden. Deshalb können der Wert einer Anlage und die mit ihr erzielten Erträge Schwankungen unterworfen sein, und der ursprüngliche Anlagebetrag kann nicht garantiert werden.

Leitfaden für die Nutzung von Big Data im Anlageprozess

Teil 1

Es braucht viele Datenquellen und vor allem die «richtigen» Daten.
 

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Teil 2

Die erfolgreiche Nutzung von Technologien wie maschinellem Lernen verlangt besonderes Know-how.

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Teil 3

Ohne stete Innovation könnten die Technologien, die ein Anlageteam verwendet, ihren Wettbewerbsvorteil einbüssen.

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Teil 4

Innovation beruht auf einer Kultur der Zusammenarbeit und des Teamdenkens, die über die Zeit wachsen muss.

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In Kürze

  • Sekündlich werden über Internet, Smartphones, Satelliten und andere innovative Technologien Myriaden neuer Daten erzeugt. Diese riesigen Datenmengen bezeichnet man als «Big Data».
  • Viele Vermögensverwalter sind bestrebt, das Potenzial von Big Data auszuschöpfen. Sie setzen Technologien wie Sprachverarbeitung, Bilderkennung und maschinelles Lernen zur Analyse grosser Datenmengen ein, mit dem Ziel, tiefere Einblicke bezüglich neuer Anlagechancen zu gewinnen.
  • Das Systematic Active Equity (SAE) Anlageteam bei BlackRock nutzt diese Technologien seit mehr als einem Jahrzehnt, um alternative Daten zu untersuchen. Im Laufe dieser Zeit hat das Team vier Aspekte herausgearbeitet, die dazu beitragen können, diese Technologien im Anlageprozess effektiv anzuwenden.

Due-Diligence-Checkliste zu Big Data herunterladen

Viele Vermögensverwalter hoffen, mithilfe von maschinellem Lernen und Big-Data-Analysen einzigartige Einblicke in Anlagechancen zu erhalten. Sie können sich hier eine Checkliste mit Fragen herunterladen, die Sie sich stellen sollten, wenn Sie sich mit diesem Thema näher auseinandersetzen möchten.

Alle gesammelten Daten werden entsprechend der Datenschutzerklärung von BlackRock verarbeitet, die hier eingesehen werden kann.

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