Michael Günther, Entwickler und Portfoliomanager von Tungsten TRYCON, sprach mit Vivien Steinhübl darüber, welchen Beitrag künstliche Intelligenz (KI) im Bereich der Finanzmärkte leisten kann und warum es wichtig ist, KI nicht als potenzielle Verdrängung des Menschen zu sehen, sonders als Ergänzung.

Herr Günther, welche Vorteile gibt es bei der Nutzung von KI?

Michael Günther: Zunächst einmal würde ich gerne etwas weiter ausholen. Wir bei Tungsten Capital arbeiten hauptsächlich mit vier Portoliostrategien: von Single Asset (Equity/Volatilität) bis Multi-Asset und von long only bis long/short. Mein Kollege Pablo Hess und ich kümmern uns um den Bereich Multi-Asset long/short, und nur hier setzen wir künstliche Intelligenz ein. Wir haben beide im Jahr 2000 begonnen, den Einsatz von KI an den Finanzmärkten zu erforschen, im September 2013 ging dann unsere KI-basierte Strategie an den Start. Wir erwarten, auf diese Weise zu anderen Portfolios zu gelangen und andere Chancen nutzen zu können. KI bietet einfach eine weitere Dimension, um Daten zu verarbeiten, und damit eine andere Sicht auf die Märkte. Interessant ist es sicher auch zu wissen, wie wir uns schlagen im Vergleich zu anderen Multi Asset long short Strategien. Mit Blick auf das Sharpe Ratio können wir sagen, dass unsere Strategie in den oberen 10-Prozent-Bereich fällt.

Welche Investoren fragen KI-Lösungen nach?

Michael Günther: Praktisch alle Anleger beschäftigen sich aktuell mit der Frage: „Wie gehe ich mit dem Negativzins um“. Da KI hierauf eine Antwort geben kann, richtet sie sich an ein sehr breites Feld von Investoren. Dachfonds, Family Offices, institutionelle Investoren und semi-institutionelle Investoren fallen theoretisch alle darunter, aber auch Versorgungseinrichtungen genauso wie Versicherer. Nicht zuletzt, weil KI auch im Mandate-Mantel umsetzbar ist.

Was sind die Ergebnisse dieser Strategie?

Michael Günther: Aus meiner Sicht zeigt unsere knapp achtjährige Historie, dass KI bereit für den praktischen Einsatz auf den Finanzmärkten ist. Man kann, bei richtiger Konfiguration, bessere Ergebnisse erzielen als auf traditionelle Weise, aber KI ist auch viel Arbeit, und man kann theoretisch einiges falsch machen. Mir scheint es wichtig, realistische Erwartungen zu wecken und dann zu schauen, ob man mithilfe von KI innerhalb der eigenen Disziplin einen Vorteil erwirtschaften kann. KI kann auch anhand neuer Daten dazulernen mit der Zeit, Algorithmen können sich fortlaufend weiterentwickeln, das ist ein wichtiger Punkt. Diesen Lerneffekt würde ich als wesentlichen Vorteil verbuchen.

Wie kann der Mensch als Risikomanager die KI kontrollieren?

Michael Günther: Künstliche Intelligenz zu kontrollieren ist auf jeden Fall machbar. Zwei Punkte sind hierbei von großer Bedeutung. Erstens: Wie positioniert sich die KI? Und zweitens: Wie viel Raum gebe ich dieser Positionierung? Wie groß darf eine einzelne Position überhaupt sein? Dieses Risikobudget geben wir vor, es liegt nicht im Einflussbereich der KI, sie kann sich nur innerhalb dieses Rahmens bewegen. Das ist wichtig für beide Seiten, für den Anleger und auch für uns als Portfoliomanager. Schließlich kann auch die KI nicht mit Bestimmtheit wissen, wohin sich der Markt zukünftig entwickelt. Wichtig ist, KI weder als Verdrängung des Menschen zu sehen noch die Erwartung zu haben, dass sie besser als der Mensch zu sein hat. KI arbeitet anders und kann dadurch neue Perspektiven auf das Marktgeschehen aufzeigen, und das alleine bringt schon viel Mehrwert.

Viele Versorgungseinrichtungen investieren verstärkt in Real Assets. Wo sehen Sie demgegenüber den Vorteil in einer KI-basierten Lösung?

Michael Günther: Dass Fixed Income substituiert wird mit Real Assets sehe ich wegen der damit verbundenen Illiquidität ein Stück weit mit Sorge, wenngleich ich die Beweggründe gut nachvollziehen kann. KI kann eine ähnliche Wirkung bringen und ähnliche Renditen liefern wie Real Assets, aber mit hoher Liquidität. So bleiben Investoren jederzeit handlungsfähig, das ist ein großer Vorteil. Und dennoch müssen sie nicht auf ein hohes Maß an Diversifikation verzichten.

Wie schlugen sich Ihre KI-Algorithmen während der Crash-Phase zu Beginn der COVID-19-Pandemie und in der folgenden Rally bis heute?

Michael Günther: Für unsere KI Strategie war das tatsächlich eine sehr erfolgreiche Phase. Im März 2020 erreichten wir das zweitbeste Monatsergebnis überhaupt, da die Strategie die Marktverwerfungen richtig antizipiert hat und sehr gut zurecht kam mit dem schwierigen Umfeld. Auch hat sie nicht nur den Sturm gut überstanden, sondern auch den Punkt zum Wiedereinstieg erkannt. Die Flexibilität, zwischen long und short abzuwechseln, ist ein wichtiger Punkt, den unsere KI mitbringt. Vielleicht zum Schluss noch eine Message, die mir wichtig ist: Was uns ein wenig stolz macht, ist die Tatsache, dass wir auf diesem Weg eine Strategie entwickelt haben, die ein Höchstmaß an Diversifikation bietet. Wir haben uns verschiedene Ausgangsportfolios angesehen und uns die Frage gestellt, ob man diese mit den Renditen der KI verbessern könnte. Tatsächlich konnten wir zeigen, dass sie selbst bereits sehr erfolgreiche Portfolios noch robuster machen konnte und die tiefe Korrelation der Strategie die Risikotragfähigkeit erhöht.

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