Braucht das Investmentfondsmanagement künstliche Intelligenz? Oder: Wie lange braucht die KI noch Investmentfondsmanager


Man könnte die Aussage zu der ersten Frage -Braucht das Investmentfondsmanagement künstliche Intelligenz? – von Dr. Hendrik Leber, Gründer der Investmentfondsgesellschaft Acatis, in Kürze so zusammenfassen:

„noch nicht“

sollte dabei aber immer an die Gorbatschow zugeschriebene Aussage denken: „Wer zu spät kommt, den bestraft das Leben“.

In einem Gastbeitrag der Fachzeitschrift für institutionelle Investoren TiAM (Ausgabe 02/2017) mit dem Titel „KI-Kollege Computer als Assetmanager“  schreibt Dr. Leber über seine Sicht der künstlichen Intelligenz (KI) im Management von Vermögensanlagen. Hier einige Kernaussagen:

KI wird dabei als Sammlung und Verarbeitung einer sehr großen Menge von Daten verstanden. „Verarbeitung“ bedeutet, dass der Computer selbst Schlussfolgerungen zieht.

Um die Leistungsfähigkeit der Computer anhand deren (künstlichen) Intelligenz aufzuzeigen, wird darauf verwiesen, dass der IBM Computer Deep Blue bereits vor 20 Jahren den damaligen Schachweltmeister schlug. Dabei war Schach eigentlich eine Domäne der menschlichen Intelligenz. Daraus die Folgerung zu ziehen, Computer wären – auch heute?- schon die besseren Geldanlagemanager, mag Dr. Leber nicht so ohne weiteres treffen. Beim Schach ergeben sich alle Informationen durch die Spielregeln und diese ändern sich während des Spiels nicht. In der Finanzwelt sei dies anders.

Aber sind deshalb menschliche Fondsmanager überlegen und brauchen nicht zu befürchten, dass Ihnen Computer die Arbeitsplätze wegnehmen? Vor einer derartigen Selbstgewissheit warnt Dr. Leber eindrücklich. Trotz jahrelanger beruflicher Erfahrung wird der Anlagemanager nie die Menge an Daten erfassen und so schnell verarbeiten können wie die künstliche Intelligenz von leistungsfähiger Software und Computer. Von daher plädiert er für das künftige Assetmanagement in Form einer Kombination von Mensch und Maschine.

Bevor ich zu meinen Anmerkungen komme, noch eine weitere interessante Aussage  aus dem Artikel:

KI kann sehr viel leisten. KI und die notwendigen Daten kosten aber auch sehr viel Geld.   Es bleibt also zu fragen, ob es zur Konzentration des Vermögensanlagegeschäfts auf einige sehr wenige Anbieter kommt. Als einen denkbaren Kandidaten nennt er BlackRock .

Was eine solche starke Konzentration für die künftige Wertenwicklung auf den Kapitalmärkten bedeuten könnte, ist eine durchaus interessante Fragestellung, soll aber hier nicht weiter behandelt werden. Daher jetzt zu meinen Anmerkungen:

Anmerkungen

Wenn KI als Sammlung einer großen Datenmenge und die schnelle Verarbeitung von Informationen verstanden wird, so ist dies noch nichts sonderlich Neues. So arbeitet  beispielsweise schon seit 30 Jahren die Londoner Investmentgesellschaft MAN AHL mit quantitativen Ansätzen im Bereich der Trendfolgestrategien.  Vor vielen Jahren hatten wir (die Geschäftsführung von FORAIM) diese Gesellschaft vor Ort besucht und uns ausführlich über deren Ansatz informiert. Ziel von MAN AHL war es, eine sehr große Menge von Preisen unterschiedlicher Anlagemärkte zu verarbeiten, daraus Trends zu erkennen und entsprechend Anlagen zu tätigen. Ich erinnere mich noch an meine damalige Frage, ob auch Erklärungsmuster hinsichtlich der zugrundeliegenden Kausalitäten der Preisentwicklung aus den Daten abgeleitet wurden. Aber dies war nicht das Ziel, es ging ausschließlich darum  Trends zu erkennen.  Es ist eben nicht Ziel von Trendfolgemodellen, Erklärungen zu liefern, sondern Schlussfolgerungen für die Positionierung innerhalb unterschiedlicher Anlageklassen zu liefern. Aber sicherlich kann man dies als KI verstehen, so wie Dr. Leben die KI im Bereich des Assetmanagements beschrieben hat.

Allerdings hat MAN AHL sich deutlich weiterentwickelt, was man sehr gut auf deren Internetseite erkennen kann. Zum Beispiel wird recht verständlich dargestellt, was Machine Learning bedeutet (1). Wenn die „Maschine Computer“ selbst lernt, eignet sie sich damit im gewissen Sinne selbst Erfahrung an. Potentiell hat KI im Bereich der Finanzanlagen damit gegenüber einem herkömmlichen Fondsmanager nicht nur, wie Dr. Leber es richtig beschreibt, den Vorteil viel mehr Daten zu erfassen und zu verarbeiten als ein Mensch dies jemals könnte; durch das Selbsterlernen zieht der Computer damit mit der Erfahrung menschlicher Fondsmanager gleich. Das Selbstlernen der Computer und die heute sehr großen Rechenleistungen versetzen den Computer zudem in die Lage, wesentlich mehr Muster zu erkennen als dies die meisten Menschen kennen.

Muster  liefern zwar keine handfesten Kausalitäten, aber sie können die Basis für das Erkennen bisher nicht erkannter Korrelationen liefern. Und falls es nicht nur um das „Geldverdienen“ im Finanzmarkt geht, könnten sie auch den Anstoß für weitergehende Forschungen bieten, doch irgendwann  echte Kausalitäten zu erkennen. Es ist aber nicht unbedingt die Aufgabe von Fondsmanagern wissenschaftlich höchst fundierte neue Erkenntnisse zu gewinnen, sondern das Kapital ihrer Anleger zu vermehren. Es mag also ausreichend sein (neue) Muster zu erkennen. Dann wird man sich aber  fragen müssen, wie lange das Plädoyer von Dr. Leber  für ein künftiges Assetmanagement in Form einer Kombination von Mensch und Maschine zukunftsweisend ist.

Etwas Zeit werden die Fondsmanager aber wohl noch haben. Anders zieht es aber möglicherweise für viele Händler an den Börsen aus. Weil nach Schätzungen heute bereits zwischen 50% bis 70% aller Kauf- und Verkaufsaufträge an den großen Börsen durch automatisierte Handelsalgorithmen erfolgen, ist die Zahl der Arbeitsplätze an der Wall-Street vom Anfang des Jahrhunderts innerhalb von 13 Jahren von 150.000 auf 100.000 gesunken, und dies obwohl die Handelsvolumina zugenommen haben (2).


(1) AHL explains: Machine Learning

(2) Martin Ford, Aufstieg der Computer, 2. Auflage 2016, Seiten142 bis 144


Diesen Beitrag ordnen wir der Kategorie „Neue Welt der Finanzen zu“. Zweifelsohne wird KI für die zukünftige Welt, und zwar nicht nur für die Welt der Finanzen, große Bedeutung haben. Und KI wird die Finanzwelt verändern, möglicherweise in einem Ausmaß, den voele heute noch nicht ahnen.

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