Künstliche Intelligenz (KI) im Portfoliomanagement: Eine Revolution?
Wenn wir über den Einsatz von KI-Systemen im Portfoliomanagement sprechen, meinen wir damit automatisierte Investmententscheidungsprozesse, die von künstlicher Intelligenz umgesetzt werden. Diese KI-Systeme werden so programmiert, dass sie eigenständig und ohne menschliche Einflüsse Entscheidungen treffen können. Die Grundlage für den Einsatz von KI besteht darin, dass durch eine umfassende Analyse historischer Daten Prognosen über die zukünftige Preisentwicklung möglich werden.
Diese Entscheidungen basieren auf der Analyse riesiger Datenmengen, darunter Unternehmenskennzahlen, Kursverläufe und sogar Aussagen von Vorständen. Dabei sucht die KI nach Mustern, um vielversprechende Gelegenheiten zu identifizieren. Eine der größten Stärken der KI liegt darin, Unternehmen und wirtschaftliche Trends schneller, gründlicher und tiefergehender zu analysieren, was zu fundierteren Entscheidungen führt. Ein Ergebnis dieser Analyse kann beispielsweise eine Rangfolge der Attraktivität von Unternehmen sein, die dann im Portfolio durch entsprechende Käufe und Verkäufe umgesetzt wird. Ein weiterer Vorteil von KI besteht darin, dass sie menschliche Emotionen ausblenden kann, was gerade in Krisensituationen dazu beiträgt, Fehler zu vermeiden.
Quelle: Statista
Grenzen der KI:
Allerdings stößt die Effektivität eines KI-Systems an ihre Grenzen, wenn keine ausreichende Datenbasis vorhanden ist. Ohne tiefe und umfassende Daten gibt es keine Analyse. Dies ist beispielsweise bei Unternehmen aus den Schwellenländern der Fall. Zudem kann KI weder die Qualität von Produkten und Produktionsprozessen noch die Stimmung der Mitarbeiter erfassen. Hier kann ein menschlicher Portfoliomanager, der möglicherweise durch Unternehmensbesuche auf solche Faktoren aufmerksam wird, von Vorteil sein.
Ein weiteres Problem besteht darin, dass “relative Attraktivität” allein nicht immer ausreicht, um eine Aktienposition zu begründen. In diesem Bereich bietet ein KI-System jedoch aufgrund seiner gründlicheren und tiefergehenden Analyse bessere Möglichkeiten. Das Ausschalten menschlicher Emotionen bleibt ebenfalls ein Vorteil. Das Selbstlernpotenzial eines KI-Systems ist ein vielversprechender Aspekt für die Zukunft. Dennoch bleibt der Mensch derzeit ein wesentlicher Bestandteil, sei es durch die Programmierung der KI oder als letzte Instanz für Entscheidungen und deren Umsetzung. Ein vollständig autonomes System, das Analyse, Entscheidung und Handel ohne menschliches Eingreifen durchführt, erscheint derzeit nicht sinnvoll.
Praktische Beispiele, in denen die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine bereits gut funktioniert, sind der Acatis AI Global Equities (ISIN DE000A2DR2L2) und der ODDO Artificial Intelligence (ISIN LU1919842267). Beide Fonds zeigen mittlerweile eine Outperformance in verschiedenen Zeiträumen und Marktphasen. Diese Beispiele verdeutlichen, dass das Asset Management vor grundlegenden Veränderungen steht. Der Mensch wird weiterhin eine zentrale Rolle im Portfoliomanagement spielen, muss jedoch seine Rolle neu definieren. Privatanleger sollten sich rechtzeitig mit diesem Thema und seinen Auswirkungen auseinandersetzen.
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