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Kunst und Wissenschaft: Fintech und Instinkt im Investitionsprozess

Der Ausdruck „das Beste aus beiden Welten“ kann eine übertriebene Phrase werden, aber es gibt Zeiten, wo genau das gilt. Wir glauben, dass das jetzt in der aktuellen Debatte über die richtige Rolle von Fintech und Künstlicher Intelligenz in Bezug auf den traditionellen Investmentmanager der Fall ist.

Von Furio Pietribiasi - 18. September 2017

"Kunst und Wissenschaft": Der quantamentale Ansatz verbindet fundamentale und quantitative Herangehensweisen. Bildnachweis: iStock.com/Warrenrandalcarr

Für einige sollte Fintech den menschlichen Manager ersetzen. Andere bestehen darauf, dass es die Intuition, der Intellekt und die Überzeugungsentscheidung des traditionellen Managers sind, welche überdurchschnittliche Renditen liefern. Die Realität ist vielschichtiger. Die Investmentbranche hat Fintech in den letzten zehn Jahren derart vereinnahmt, dass es in nahezu jedem modernen Manager-Ansatz eine Rolle spielt. Die neue Branchen-Benchmark ist ein „quantamentaler“ Ansatz – eine Kombination aus einem fundamentalen und quantitativen, datengesteuerten Ansatz. Menschliches Verständnis wird durch maschinelles Lernen unterstützt.

Während einige Manager einem rein quantitativen Ansatz folgen, wenden die stärker fundamental orientierten Manager selektive Daten und Technologien an, um zu bestätigen, was ihre Intuition ihnen sagt und ihren Entscheidungsprozess unterstützt. Das ist keine exakte Wissenschaft. Nahezu alle Manager haben einen Investmentansatz und eine Anlagephilosophie, die sie gegenüber Investoren kommunizieren. Diese können viele Formen annehmen, aber nur sehr wenige orientieren sich einfach an „dem folgen, was der Manager denkt“. Investoren schätzen einen disziplinierten, strukturierten Investitionsprozess als Grundlage für kontinuierliche Renditen. Manager produzieren gerne eine Fülle von Daten, die ihre Anlagestrategie unterstützen. Ein genauer Blick zeigt, dass diese Daten die Anwendung des vermeintlichen Investitionsprozesses nicht widerspiegeln.

Die Grenzen des quantitativen Ansatzes

Sehr erfolgreiche Investitionsentscheidungen sind nicht zwingend das Ergebnis einer bestimmten Anlagestrategie, sondern haben mehr mit Glück und überzeugten Entscheidungen außerhalb des Investitionsprozesses selbst zu tun. Allerdings kann dies keine nachhaltigen und wiederholbaren Renditen liefern. Ebenso ist der rein quantitative Ansatz nur so gut wie der Algorithmus, auf dem er basiert. Während Investoren und Manager sich mehr an die Technologie gewöhnt haben, die ihre Investitionen steuert, gibt es Grenzen, was der quantitative Ansatz leisten kann. Das letzte Jahrzehnt hat derart beispiellose Marktbedingungen geschaffen, dass es keine historischen Marktdaten gibt, die der Algorithmus anwenden könnte. Ohne menschlichen Input in diesem Prozess werden Investitionsentscheidungen jedoch nicht begleitet. Investoren brauchen daher oft den Komfort eines Managers, der den Prozess steuert.

Technologien wie Künstliche Intelligenz werden unweigerlich menschliche Rollen in äußerst anspruchsvollen Entscheidungsfindungsprozessen ersetzen. Viele Fondsmanager haben bereits bewiesen, wie erfolgreich das sein kann. Doch viele vergessen dabei, dass der menschliche Input diese Technologie geschaffen hat. Daher wird menschlicher Input benötigt, um sie weiterzuentwickeln. Es besteht kein Zweifel daran, dass Technologie einige Tätigkeiten ersetzen wird. Aber wird sie in der Lage sein, anspruchsvolle Entscheidungsfindungsprozesse zu ersetzen? Langfristig bleibt das abzuwarten, aber kurzfristig wird sie die Irrtümer der menschlichen Entscheidungsfindung reduzieren. Also, wo liegt dann der ideale Ansatz im Bereich „quantamental“?

Manager + Maschine

Die Antwort liegt in einem Ansatz, der die menschliche Entscheidungsfindung mit anspruchsvoller Technologie und Daten verbindet. Die Frage ist, wie Technologie und Daten verwendet werden sollten, um den Investmentmanager am besten zu unterstützen. Zum Beispiel vereint unser Investment-Management-Prozess Med3 umfangreiche Branchendaten mit Analysen, die Faktoren wie Verhaltensmuster messen. Er verbindet intuitives Denken mit einer eingehenden Analyse. Ziel ist es, den Marktzyklus so genau wie möglich abzubilden und das Urteil des Managers zu bestätigen oder zu hinterfragen. Es ist diese Mischung aus Kunst und Wissenschaft, die wir als die nahe Zukunft des Portfoliomanagements für die Branche sehen. Wir nutzen Technologie, um den Managern dabei zu helfen, die gleichen Verhaltensmuster nicht auf unbestimmte Zeit zu wiederholen. Im Großen und Ganzen können Datenanalytik und Künstliche Intelligenz ein breiteres Bild der Leistung eines Managers liefern als nur die traditionelle Messung, ob sie eine bestimmte Benchmark übertreffen. Der Einsatz von Technologie erlaubt uns, den Entscheidungsprozess zu optimieren, vor allem muss er Skalierbarkeit als wichtigen Wettbewerbsvorteil bieten, sonst ist er wertlos. Mit den richtigen Daten, der Technik und deren richtiger Anwendung können die Manager besser verstehen, wo sie falsch liegen und wo sie auf dem richtigen Weg sind. Manager und Maschine arbeiten zusammen, um die besten Ergebnisse für Investoren zu produzieren – das ist Kunst und Wissenschaft.

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