Alternative Daten bieten Klarheit in unsicheren Zeiten

Beitrag vom 13. Juli 2020 - von Jeff Shen, Co-CIO Active Equity und Co-Head Systematic Active Equity (SAE) bei BlackRock

In ungewöhnlichen Zeiten müssen Anleger über den Tellerrand blicken, um das Anlageumfeld beurteilen zu können. Jeff Shen legt dar, wie sich alternative Daten dabei nutzen lassen. 

Seit dem plötzlichen Auftreten des Coronavirus herrschen nicht nur ungewöhnliche Bedingungen an den Märkten, sondern sie verändern sich auch rasant. In dieser Situation scheint es manchmal unmöglich, die Dinge klar einzuschätzen.
Offizielle Daten scheinen im Moment zu langsam zu reagieren oder auf unpräzisen Beobachtungen zu basieren – was es für Investoren schwierig macht, die Situation umfassend und klar einzuschätzen. Zudem haben viele Unternehmen angesichts der gestiegenen Unsicherheit an den Märkten ihre Geschäftsprognosen zurückgezogen, was die Analyse auf Branchen- und Unternehmensebene erschwert.
Vor diesem Hintergrund kommt alternativen Daten und Analysetools eine neue Bedeutung zu: Sie geben Anlegern die Möglichkeit, Trends in der Wirtschaft und an den Märkten zu erkennen, die traditionelle Instrumente in der Regel nur deutlich langsamer effizient herausarbeiten können.

Was sind alternative Daten?
Alternative Daten (auch: Big Data) sind physische, unstrukturierte (z. B. Texte) oder nicht-finanzielle Daten, die tagtäglich durch den Einsatz von Alltagstechnologien entstehen – unter anderem durch Smartphones, GPS- und Smart-Home-Geräte. Auf die richtige Art zusammengestellt und interpretiert können alternative Daten wertvolle Einblicke in die künftige Entwicklung von Ländern, Branchen und Unternehmen bieten.
Das Team von BlackRock Systematic Active Equity verwendet seit mehr als einem Jahrzehnt alternative Daten unterschiedlicher Formate. Einige davon waren in diesem Jahr besonders wertvoll, insbesondere wenn man sie in den richtigen Kontext stellt. Hier stellen wir drei Beispiele vor und zeigen, inwiefern diese Daten dazu beigetragen haben, die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen und das Anlageumfeld in der Coronavirus-Pandemie zu beurteilen.

1. Fußgängerverkehr
Der Fußgängerverkehr im Umfeld von Einkaufszentren war eine der ersten Big-Data-Kennzahlen, die systematische Investoren nutzten. Allerdings verloren diese Daten im Zuge der wachsenden Bedeutung von Online-Einkäufen nach und nach an Relevanz.
Die coronabedingten Schließungen unterstützten den Online-Handel in diesem Jahr zwar zusätzlich, aber die Daten aus dem Fußgängerverkehr gewannen auf andere Art und Weise an Bedeutung. Die Politik des Social Distancing verlief je nach Land und Voraussetzungen sehr different. Aus dem Vergleich des Fußgängerverkehrs an verschiedenen ausgewählten Punkten ergab sich ein schneller Überblick über die wirtschaftliche Aktivität in unterschiedlichen Ländern und Branchen. So konnten wir beispielsweise Ende Mai feststellen, dass die Bewegungsmuster in China seit Beginn der Lockerung des Shutdown im März und April wieder fast zwei Drittel des normalen Umfangs erreicht hatten.

2. Maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache
Methoden zur maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural language processing, NLP) konnten insbesondere Ergebnisse für die Gewinnprognosen von Analysten liefern. Dies war in der aktuellen Situation besonders wichtig, da viele Analysten ihre Prognosen für das erste Quartal 2020 nur relativ langsam aktualisiert haben. Dies ist gut nachvollziehbar und war in der globalen Finanzkrise 2008/09 ähnlich – in einer Welt, in der der Spielraum für Fehler enorm ist, ist es sehr schwer, punktgenaue numerische Einschätzungen zu geben. Aber: In Zeiten, in denen Analysten länger für exakte Prognosen brauchen, kann die maschinelle Textanalyse ihrer Berichte den Blick auf ihre Perspektive vervollständigen – solange mathematische Berechnungen fehlen.
Die maschinelle Sprachauswertung von Analystenberichten ist zudem hilfreich, um sich früh ein Bild von Tendenzen in der Fiskalpolitik zu machen. Zunächst sondieren wir die Texte nach Entwicklungen in den einzelnen Ländern und schauen dann verstärkt auf diejenigen mit einem Trend zu Lockerungsmaßnahmen, wie aktuell zum Beispiel die USA. Das untenstehende Diagramm zeigt auf Basis der Auswertung von Tausenden von Analystenberichten, wie stark sich die finanzpolitische Richtung in unterschiedlichen Ländern verändert hat.
Graph zu Alternative Daten
3. Stellenausschreibungen
Trends am Stellenmarkt können wichtige Informationen über die Wachstumsaussichten auf Branchen- wie Unternehmensebene erschließen. In der COVID-19-Krise haben wir unsere Analyse von Stellenausschreibungen auf Schwellenländer ausgedehnt. Dort sind diese Daten üblicherweise knapp und deswegen weniger aussagekräftig. Angesichts des rasanten Wandels im aktuellen Umfeld haben sie sich aber trotz geringerer Abdeckung als nützlich erwiesen, um potenzielle Gewinner und Verlierer zu identifizieren. Außerdem lieferte die Analyse des Stellenmarktes Einsichten darüber, welche Unternehmen insbesondere nach Manpower suchen, um Arbeit von zu Hause aus und die Beschleunigung der Digitalisierung im Allgemeinen voranzubringen. Diejenigen, die hier die Ersten am Markt sind, könnten später in der Lage sein, ihre Wettbewerber zu überflügeln.

Von Big Data zu aussagekräftigen Erkenntnissen
In diesem Jahr, aber auch in der langen Zeit, in der wir bereits alternative Daten analysieren, hat sich eine Sache sehr deutlich gezeigt: Zu unterschiedlichen Zeiten lässt sich aus unterschiedlichen Einsichten tendenziell ein Mehrwert herauslesen. Einige Daten sind aussagekräftiger rund um die Veröffentlichung von Geschäftsergebnissen, andere eher bei langsameren, mehrere Monate andauernden Trends. Wir haben versucht, unterschiedliche Zeitpunkte zu nutzen, dabei aber festgestellt, dass der Ansatz unsere Anlageentscheidungen am effektivsten unterstützt, der auf einer Vielzahl differenzierter Einsichten beruht.
Letztendlich weisen alle alternativen Datenquellen Mängel auf. Darum können wir nur besser, aber nie perfekt werden. Unsere Erfahrung hat uns gelehrt: Aus einer Vielzahl von Datensätzen lassen sich Inkonsistenzen und Anomalien ebenso aufdecken wie potenzielle Trends. In Kombination können wir uns auf Basis all dieser Daten ein Bild von den Hintergründen machen, bevor die offiziellen Daten sie eindeutig zutage treten lassen. Dieser Informationsvorsprung könnte entscheidend sein, wenn sich die Anlagewelt und mit ihr Chancen und Risiken schnell verändern.
Jeff Shen, PhD, ist Co-CIO Active Equities und Co-Head Systematic Active Equity (SAE) bei BlackRock.

 

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