Man vs. Machine

Während des untersuchten Zeitraums (2006 bis 2021) erzielten die KI-gestützten Hedgefonds durchschnittliche Renditen von etwa 0,75 % pro Monat gegenüber etwa 0,25 % pro Monat für die von Menschen geführten Hedgefonds. Doch wie kann man in solche KI Hedge Funds investieren?

Künstliche Intelligenz verändert unser Leben bereits in vielen Dingen positiv und leistet bereits heute Erstaunliches. Beispielsweise in der Medizin werden KI-Methoden bei der Krebserkennung als auch -behandlung erfolgreich eingesetzt, wie IBM’s Watson in den Mayo-Kliniken eindrucksvoll unter Beweis stellt. Auch bei anderen hochkomplexen Problemen wie Wettervorhersagen oder Brettspielen wie Schach oder Go ist KI dem Menschen bereits heute oftmals deutlich überlegen. Doch warum findet sie bisher kaum Einzug in die Finanzwelt? Die ernüchternde Antwort lautet: KI wird zwar bereits von Finanzmarktteilnehmern wie einigen quantitativen Hedge Funds eingesetzt. Doch sind diese Funds entweder geschlossen für neue Investoren (wie beispielsweise Jim Simons Medallion Fund) oder deren Mindestanlagesummen sind so hoch (durchschnittlich bei 4.8mio € (Source: Preqin) im Euroraum), dass sie vor allem für Privatanlegende nicht in Frage kommen. KI-Methoden finden also bereits Anwendung, aber nur Wenige können davon profitieren. Bestehende Robo Advisor Lösungen, welche teilweise offensiv mit KI werben, verwenden zumeist nur einfache lineare Finanzmarktmodelle und keine komplexen KI-Ansätze, wie man sie in anderen Anwendungsfällen oder bei besagten quantitativen Hedge Funds findet. Zumindest indizieren dies die veröffentlichen Whitepaper der Robo Advisor sowie die oftmals mäßige Performance dieser im Vergleich zu breiten Indices wie dem MSCI World. Wie können Privatanlegende also wirklich KI wie professionellere Investoren einsetzen?

Genau dieser Herausforderung stellen wir uns mit dem FinTech Start Up Sub Capitals seit 2017. Dabei haben meine beiden Mitgründer Marc & Franz und ich die Vision, den Finanzmarkt zu einem faireren Ort zu machen, indem wir KI-Investmentansätze für alle ermöglichen. Unser Ausgangspunkt war der, eine KI zu kreieren, welche in der Lage ist, ein Aktienindexportfolio zu managen. Dabei wurde recht schnell klar, dass bisherige Finanzmarktmodelle kaum die enorme Zunahme an neuen und relevanten Datenquellen berücksichtigen. Im wesentlichen konzentrieren sich diese auf tägliche historische Renditen und fundamentale Daten, welche nur einen kleinen Bruchteil der verfügbaren Datenmenge darstellen. Vor allem die für Privatanlegende zugänglichen Vermögensverwaltungen betrachten zumeist nur einen sehr geringen Teil an Daten, um Kauf- und Verkaufsentscheidungen für ihre Kunden zu treffen. KI wird dabei eher als Buzzwort verwendet, da zumeist nur ein kleines simples KI- Modell an irgendeiner Stelle im Investmentprozess zum Einsatz kommt. Wir bei Sub Capitals sind allerdings der festen Überzeugung, dass wir die neuen Datenquellen nutzen sollten, um bessere Finanzmarktmodelle zu entwerfen und so eine KI zu kreieren, welche selbständig unser Portfolio managed. Unsere KI von Sub Capitals berücksichtig heute bereits die intraday Preis- und Volumedaten von 100 Indices über 6 Jahre, täglich 100.000 Nachrichtenquellen in 8 Sprachen und über 250.000 Referenzdaten zu weltweiten Derivaten und Futures. Damit ist es uns möglich, wesentlich komplexere Anlagestrategien umzusetzen und so auch in schwierigen Börsenjahren positive Renditen zu erwirtschaften.

Konkret handelt die KI von Sub Capitals eine Long/Short-Strategie auf liquide Aktienindizes. Dabei kann die KI sowohl auf steigende als auch auffallende Kurse setzen. Unsere KI setzt dabei als Finanzinstrumente insbesondere Futures auf den DAX, EURO STOXX und NASDAQ ein und handelt dabei sehr regelmäßig: Theoretisch könnte sie jede halbe Stunden eine Position eröffnen oder schließen, tut dies allerdings im Schnitt nur 4 mal pro Tag.

Nach mehreren Jahren intensiver Aufbauarbeit an unseren Algorithmen konnten wir bereits 2021 unseren ersten öffentlichen Prototypen Neoland launchen. Dort war es Usern möglich, sich unsere KI individuell zu konfigurieren und diese mittels Demo-Accounts unter realen Bedingungen ausgiebig zu testen. Nach 16 Monaten Testphase des Prototypen mit Spielgeld, hatten 86 % der User eine Outperformance gegenüber dem iShares MSCI World ETF (Ticker: URTH) von durchschnittlich 18 %. Ähnlich wie das Ergebnis der Studie kommen wir von Sub Capitals zum Schluss das die Automatisierung mittels KI und die Betrachtung einer größeren Datenmenge im Wesentlichen zu der Performance beigetragen hat.

Mit diesem überaus zufriedenstellenden Ergebnis sind wir nun bereit, unsere ausgiebig getestete und funktionierende KI, Privatanlegenden mit Echtgeld zugänglich zu machen. Zusammen mit einem Wertpapier Emittent bieten wir demnächst ein Zertifikat an, welches bereits ab einer Investitionssumme von 100 € einen Zugang zu unseren KI-Algorithmen ermöglicht. Anders als klassische Robo-Advisor lässt sich unser Zertifikat wie eine Aktie oder ein ETF bei jedem gängigen Broker handeln. Damit machen wir bei Sub Capitals den Finanzmarkt ein Stück fairer und KI im Investmentprozess für alle möglich.

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Und hier geht’s zur Studie: Man versus machine: on artificial intelligence and hedge funds performance: Applied Economics: Vol 54, No 40 (tandfonline.com)