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Für qualifizierte Anleger

Die Bedeutung von Mensch und Maschine im Anlageprozess

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.

Teil 2:
Technologie ist wenig hilfreich ohne entsprechendes Know-how

Leitfaden für die Nutzung von Big Data im Anlageprozess

Die Fähigkeit der Technologie, riesige Datenmengen in Sekundenschnelle zu verarbeiten, ist so beeindruckend, dass wir leicht vergessen, dass erst das menschliche Know-how diese technologischen Möglichkeiten zum Leben erweckt. Maschinelles Lernen ist dafür ein gutes Beispiel.

Maschinelles Lernen in der Vermögensverwaltung.

Computer

Maschinelle Lernalgorithmen sind nicht nur in der Lage, Datenberge blitzschnell zu analysieren und Einblicke zu generieren, sondern auch die Beziehungen innerhalb einer grossen Zahl von Einzeldaten festzustellen und sie mit unterschiedlichen Datenmustern abzugleichen. Damit haben Maschinen neben ihrer Fähigkeit, schnell grosse Datenmengen zu analysieren, auch den Vorteil, dass sie schneller als Menschen lernen können.

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Mensch

Obwohl die Rechenleistung und die Fähigkeit zur Mustererkennung von Maschinen diejenige des Menschen übersteigt, beruht der Erfolg der Anwendungen (bzw. jeglicher Technologie) letztlich noch immer auf den Menschen, die sie entwickeln und optimieren. Deshalb hat das Systematic Active Equity (SAE) Team von BlackRock in den letzten zehn Jahren sein Know-how in Daten- und Computerwissenschaften durch Neueinstellungen und Mitarbeiterschulungen stetig erweitert. So sind wir heute in der Lage, die Technologien, die wir in unseren Prozessen nutzen, sowohl selbst zu entwickeln als auch stetig zu verbessern.

Einstellung von Datenwissenschaftlern gewinnt an Fahrt

Quelle: AlternativeData.org, per 31. März 2018.

Fallbeispiel: Kombination unterschiedlicher Signale

Im Folgenden wird es darum gehen, wie sich unsere Research-Kompetenzen in der Praxis auswirken.

Was ist Signalkombination?

Signalkombination steht für ein maschinelles Lernmodell, das das SAE-Team entwickelt hat, um die Beziehungen zwischen Aktienerträgen und einer Reihe anderer quantitativer Daten, so etwa Buchungsdaten und Analysten-Prognosen, maschinell erlernbar zu machen.

Wie analysiert dieses Modell die Informationen?

Unserem Forschungsteam fiel auf, dass das Modell bei der Analyse der Marktdaten den Perioden mit stabiler Performance und den seltenen Verlustereignissen dieselbe Bedeutung in der Analyse der Marktdaten beimass.

Wie wurde das Modell weiterentwickelt?

Diese Beobachtung führte zu einer umfassenden Revision unseres Modells. Der Algorithmus wurde so angepasst, dass er die kurzen Zeiträume mit extrem negativer Performance weniger stark gewichtete.

In anderen Worten: Das SAE-Team musste das Modell austarieren und trainieren, um es einem lern- und denkfähigen Anleger anzugleichen.

Nur zur Veranschaulichung.

Technologie alleine ist nicht genug

Wenn wir maschinelle Lerntechniken entwickeln, ist dabei auch zu berücksichtigen, was wir als Anleger bereits über die Märkte wissen. Zentral ist beim Research des SAE-Teams, dass die neuen Technologien immer einen Mehrwert gegenüber bereits bestehenden Modellen bieten. Aus diesem Grund braucht es ein Know-how, das nicht nur technologische Lösungen entwerfen und optimieren, sondern auch die richtigen Fragen stellen kann, um die Ideen zu testen. So wäre es beispielsweise kein effizienter Einsatz unserer Ressourcen, wenn das Team auf Basis zukunftsweisender Technologien ein hochkompliziertes Modell entwickeln würde, das aber lediglich Verhaltensweisen an der Börse nachzeichnet, die bereits breit bekannt und gut dokumentiert sind, wie etwa die Faktoren Momentum oder Value. In der Praxis fördern wir vor allem solche Ansätze, die uns Einblicke in Vorgänge geben, über die wir als Anleger noch wenig wissen.

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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