Kommentar
09:55 Uhr, 04.07.2023

So trifft die KI die besseren Anlageentscheidungen! (Teil 2)

Sub Capitals aus München revolutioniert durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz den Anlageprozess. Wie Privatanleger die innovative Technologie nutzen können und wie es der KI gelingt, relevante Benchmarks zu schlagen, erläutert Sub-Capitals-Mitgründer Marius Siegert in diesem Interview (Teil 2).

Erwähnte Instrumente

  • Strategie-Zertifikat bezogen auf AI Multi-Strategy Portfolio R - WKN: UBS5C2 - ISIN: DE000UBS5C21 - Kurs: 102,350 € (UBS)

Künstliche Intelligenz erobert die Welt und auch den Finanzbereich. Ein Startup, das sich dem Thema voll und ganz verschrieben hat, ist Sub Capitals aus München. Für dieses Interview habe ich mit Sub-Capitals-Mitgründer Marius Siegert gesprochen und mir die Funktionsweise der neuen Technologie im Detail erklären lassen. In Teil 1 des Interviews ging es unter anderem darum, wie es der KI gelingt, bessere Entscheidungen zu treffen als Menschen. In diesem zweiten Teil beantwortet Marius Siegert unter anderem die Frage, ob es der KI nach seiner Ansicht wohl auch in Zukunft gelingen dürfte, relevante Benchmarks zu schlagen.

stock3: Eure KI wird jedes Wochenende neu trainiert, um auch das Marktverhalten der jeweils letzten Woche zu berücksichtigen. Wie hoch ist der manuelle Aufwand beim Training eurer KI oder läuft das alles vollautomatisch ab?

Marius Siegert: Richtig. Vollautomatisch. Das ist genau der Punkt, warum wir mit einem relativ kleinen Team von etwa zehn Leuten in der Lage sind, so riesige Datenmengen zu verarbeiten. Klassische Asset Manager haben in der Regel ein riesiges Team von Analysten und Portfoliomanagern, die sehr viel Geld kosten. Das brauchen wir nicht, denn genau diese Funktion, nämlich Informationen zu verarbeiten, wird durch die KI abgebildet. Es entsteht kein manueller Aufwand für Sub Capitals im Rahmen des sogenannten „Retrainings“ nach jeder Handelswoche.

Mit der UBS habt ihr einen sehr renommierten Partner für euer Zertifikat (WKN: UBS5C2) gewonnen, mit dem auch Privatanleger an den Entscheidungen der KI partizipieren können. Wie schwierig war es, die UBS von eurem innovativen Ansatz überzeugen zu können?

Im Grunde waren wir auf der Suche, nach einem Partner, welcher eine leistungsfähige IT-Infrastruktur anbietet, um die hohe Anzahl an Trades der KI täglich zu bewältigen. Dabei war die UBS natürlich die erste Adresse, da diese auch im unabhängig erstellten Evident AI Index die führende Bank in Europa ist in Sachen Innovation & AI ist. Dadurch war uns bewusst das die UBS sich dem Potenzial von KI bewusst ist. Die ersten Gespräche mit der UBS verliefen dabei äußerst professionell & konstruktiv auf beiden Seiten und nach kurzer Zeit war allen beteiligen Parteien, das große Potenzial bewusst. Nach einigen Boardmeetings, Gremien und Abstimmungen war der Weg frei für unser erstes Finanzprodukt mit einer der renommiertesten Banken der Welt (siehe: Evident - Evident AI Index, evidentinsights.com).

Eine Outperformance ist nicht unbedingt das erklärte Ziel eures Ansatzes, sondern es geht auch darum, möglichst in allen Marktphasen eine positive Rendite zu erzielen, die möglichst wenig mit der Entwicklung des Aktienmarktes korreliert ist. Trotzdem hat die KI bisher eine ansehnliche Outperformance beispielsweise gegenüber dem DAX erzielt. Wie wahrscheinlich ist es aus eurer Sicht, dass es der KI auch langfristig gelingen wird, relevante Benchmarks zu schlagen?

Aus unserer Sicht ist die Wahrscheinlichkeit, relevante Benchmarks wie den DAX, den EUROSTOXX oder den MSCI World langfristig zu schlagen, sehr hoch. Natürlich ist unsere Sicht der Dinge auch subjektiv, aber rein objektiv betrachtet konnte die KI in den letzten 30 Monaten die selbst gehandelten Aktienindizes auf sogenannten Managed Accounts mit Echtgeld in der Performance schlagen. Viel wichtiger als die Performance ist für uns aber die Sharpe Ratio, also einfach ausgedrückt das Risiko-Rendite-Verhältnis.

Allerdings muss man auch erwähnen, dass es durch unseren unkorrelierten Ansatz schon mal ein oder zwei Jahre geben kann, wo der DAX z.B. 30% oder 35% macht und die AI mal weniger Rendite bringt als der DAX. Wenn der DAX aber in einem Jahr 25% verliert, dann ist die Chance höher, dass die KI durch die Möglichkeit des „Shortens“ diesen Kursrückgang in eine positive Performance umwandelt. Im vergangenen Jahr konnte WI beispielsweise eine hohe einstellige Rendite nach Kosten erzielen.

Zuletzt war die Marktbreite in den großen Indizes extrem gering. Eine kleine Anzahl von Aktien, wie die der KI-Profiteure Nvidia, Microsoft und Alphabet waren für einen Großteil der positiven Entwicklung von Indizes wie dem S&P 500 oder dem Nasdaq-100 verantwortlich. Wie wahrscheinlich ist es, dass sich euer Ansatz nicht nur zur Prognose der Kursentwicklung von breiten Indizes, sondern auch für Einzelaktien einsetzen lässt?

Bisher haben wir der KI nicht die Möglichkeit gegeben, auch Einzelaktien zu handeln, da bei diesen Titeln das Risiko deutlich höher ist als bei einem breiter gestreuten Index. Man denkt nur an Gamestop oder Wirecard. Da können die Kursschwankungen wirklich extrem sein.

Technisch gesehen wäre das gar keine so große Umstellung, aber natürlich müssen immer genügend Daten (News, Preis- & Volumendaten, alternative Daten...) zu dem entsprechenden Einzelwert vorhanden sein. Im Moment haben wir ein größeres Interesse von institutionellen Asset Managern, unsere KI für die Modellierung von Einzelwerten zu nutzen. Diese sollen aus heutiger Sicht im nächsten Jahr diese Signale für Einzelaktien über unsere KI Plattform beziehen können. Wir selbst werden den Einzelaktienansatz im aktuellen UBS Zertifikat nicht implementieren.

Wie leistungsfähig sind die Rechner, auf denen eure KI läuft?

Unsere IT-Infrastruktur ist sehr leistungsfähig. Wir setzen auf die Cloud Computing Lösungen von Microsoft und Amazon, da diese Sub Capitals in ihr Start Up Programm aufgenommen haben. Durch die flexible Cloud Computing Lösung können wir Rechenkapazität nach Bedarf abrufen und müssen uns nicht um die Einrichtung & Wartung eigener Server kümmern. Insbesondere am Wochenende haben wir einen hohen Bedarf an Rechenkapazität für das Retraining der KI-Modelle, da die Modelle innerhalb kürzester Zeit (innerhalb von 48h) mit den Daten der vergangenen Handelswoche neu trainiert werden müssen. Hier stoßen wir zwar noch nicht in Gefilde wie z.B. OpenAI mit ChatGPT, aber die Wichtigkeit einer leistungsfähigen Infrastruktur ist nicht ganz zu vernachlässigen.

Wie zufrieden seit ihr persönlichen mit den bisherigen Anlageentscheidungen eurer KI? Hat sie eure Erwartungen deutlich übertroffen?

Das ist eine sehr gute Frage. Wir und unsere Partner, insbesondere die UBS, sind mit den Anlageentscheidungen der KI bisher sehr zufrieden. Persönlich haben wir im Sub Capitals Team in den letzten 30 Monaten deutlich stärkere und schwächere Phasen der KI erlebt. Daher würde ich sagen, dass die Erwartungen zwar nicht deutlich übertroffen, aber zumindest erfüllt wurden.

Erwartet ihr, dass Künstliche Intelligenzen wie die von euch entwickelte früher oder später alle menschlichen Portfoliomanager ersetzen werden?

Ich ziehe hier gerne den Vergleich mit Elektro- und Verbrennungsmotoren. Auch hier gab es in der Gesellschaft lange Zeit ein vereinfachtes Schwarz-Weiß-Denken. Nämlich, dass das Elektroauto alle bisherigen Verbrenner ersetzt. Auch die ersten E-Autos waren anfangs eher Exoten, bis sie durch ihre Leistungsfähigkeit und immer bessere Reichweiten an Popularität gewannen. So sehe ich auch den aktuellen Stand der KI im Asset Management. Dort werden wir, wenn die Leistungsfähigkeit (z.B. gemessen in Performance oder Sharpe Ratio) der KI die des Menschen übertrifft, immer mehr KI im Investmentprozess finden. Dazu gibt es bereits eine Studie, die die Performance von Hedgefonds, die stark auf KI setzen, mit der Performance menschlicher Portfoliomanager vergleicht (Artikel auf stock3: Man vs. Machine | stock3). Vorab: Das Ergebnis spricht für KI. Allerdings wird dies zunächst nicht dazu führen, dass alle menschlichen Portfoliomanager durch KI ersetzt werden, sondern dass diese - ähnlich wie der Verbrennungsmotor in der Automobilindustrie - nach und nach verdrängt und ersetzt werden, allerdings nicht von heute auf morgen.

Vielen Dank für das Gespräch!

Bisher konnte das KI-gesteuerte Zertifikat (WKN: UBS5C2) eine positive Performance erzielen und dabei auch Benchmarks outperformen. Der folgende Chart vergleicht die Performance des Zertifikats mit dem DAX (L&S-Kursindikation) seit Start des Zertifikats.

KI-Strategie-Zertifikat (WKN: UBS5C2) im Vergleich zum DAX
Statischer Chart
Live-Chart
Chart in stock3 Terminal öffnen

Links:

Offenlegung: Der Autor dieses Artikels ist privat im KI-gesteuerten Zertifikat (WKN: UBS5C2) investiert. Die stock3 AG ist an Sub Capitals beteiligt.

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Über den Experten

Oliver Baron
Oliver Baron
Experte für Anlagestrategien

Oliver Baron ist Finanzjournalist und seit 2007 als Experte für stock3 tätig. Er beschäftigt sich intensiv mit Anlagestrategien, der Fundamentalanalyse von Unternehmen und Märkten sowie der langfristigen Geldanlage mit Aktien und ETFs. An der Börse fasziniert Oliver Baron besonders das freie Spiel der Marktkräfte, das dazu führt, dass der Markt niemals vollständig vorhersagbar ist. Der Aktienmarkt ermöglicht es jedem, sich am wirtschaftlichen Erfolg der besten Unternehmen der Welt zu beteiligen und so langfristig Vermögen aufzubauen. In seinen Artikeln geht Oliver Baron u. a. der Frage nach, mit welchen Strategien und Produkten Privatanleger ihren Börsenerfolg langfristig maximieren können.

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