Portfolio Magazin

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Ausgabe 10/2017

Die Anlage der Betriebsrenten-Milliarden

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Strategien
02.11.2017

Mit Netzen fängt man nun auch Mäuse

Die Auswertung von Big Data, der Einsatz künstlicher Intelligenz im Kapitalanlageprozess und das akademische Feld der Network Science konvergieren. Der Prozess eröffnet institutionellen Anlegern eine neue Sicht auf Investments.

Die Asset-Management-Branche beschäftigt sich immer häufiger mit der Analyse gigantischer Datenmengen („Big Data“) und sie versucht, mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) noch bessere Anlageentscheidungen zu treffen. Was die einen zu Hochtouren auflaufen lässt, und sei es nur in der PR-Abteilung, sorgt bei anderen für Kopfschütteln. Manche sprechen mit Blick auf Big Data von einer Big Bubble. Und angesichts des rastlosen Wetteiferns mit Hilfe künstlicher Intelligenz im Asset Management reiben sich mit der Materie vertraute Forscher verdutzt die Augen: Schließlich mutiere mancher Portfolio Manager buchstäblich über Nacht zum Robo Advisor. „Leider ersetzen wir zu viel wahre Intelligenz durch künstliche Intelligenz“, sagt einer, der sich damit auskennt und unerkannt bleiben möchte. „Besser ist es doch, die wahre Intelligenz des Menschen mit Hilfe von Maschinen zu unterstützen!“ 

Doch was ist dran an dem von monetären Verlockungen getriebenen Hype? Fest steht, der Dreiklang aus „KI“, „Big Data“ und der für Analysezwecke herangezogenen Netzwerkanalyse, mit deren Hilfe Zusammenhänge in Finanzmarktdaten visualisiert werden, fasziniert Asset Manager, Versicherungen und Banken gleichermaßen. Dass Finanzmärkte komplexe Systeme sind, wissen sie alle. Dass sie, wie andere Systeme auch, auf Netzwerkstrukturen bestehen, ist weniger verbreitet. Daher macht es Sinn, sie mit Netzwerktechniken und Big Data zu analysieren. Die Qualität der Daten und ihrer Quelle ebenso wie die Verlässlichkeit der Informationen sind von entscheidender Bedeutung. Die Frage aller Fragen, die sich heute stellt, lautet jedoch: Welche Technologien sind in der Lage, die wachsenden Datenmengen so darzustellen, dass sich daraus ein Nutzen ziehen lässt? Der Visualisierung kommt ein besonders hoher Stellenwert zu.

Ein breit diversifiziertes Fachpublikum traf sich Ende Oktober in der Goethe-Universität Frankfurt am Main zur Premiere des „Frankfurt Summit on Network Analysis“, um dieser und weiteren Fragestellungen nachzugehen. Mit von der Partie waren das Center für Financial Studies, ein an der Goethe-Universität angegliedertes Forschungsinstitut, das Fintech Firamis sowie zahlreiche Forscher und Praktiker. Das Interesse der Gäste war enorm –, das bestätigte auch Dr. Thomas Funke, Co-Director vom Tech-Quartier, dem Incubator für die Fintech-Szene in Frankfurt. Stolz wies er in seiner Anmoderation darauf hin, dass es in der Main-Metropole unzählige Start-up-Unternehmen gebe, die sich insbesondere mit auf die Finanzbranche zugeschnittenen Anwendungsmöglichkeiten befassten. 

Das große Ganze

Institutionelle Investoren interessieren sich für Bilanzkennzahlen, Finanzdatenreihen und sie analysieren Nachhaltigkeitskriterien, um daraus Rückschlüsse für Anlageentscheidungen ziehen zu können. Was so einfach klingt, ist in der Praxis für viele eine Herausforderung. „Man muss tiefer einsteigen und sich die Vernetzung der Marktteilnehmer vor Augen führen“, sagt Dr. Murat Ünal vom Beratungshaus Sonean. Tue man das nicht, entgehe einem das „Big Picture“, erläutert der Fachmann. 

Unmengen an Daten zusammenzutragen und darauf blitzschnell zugreifen zu können, ist für Mensch und Maschine keine Kunst. Erst, wenn es gelingt, sie zu filtern, Unwichtiges zu entfernen, Zusammenhänge zu erkennen und Rückschlüsse daraus zu ziehen, kommt man als Data Scientist und Endanwender voran, der sich von der Analyse – beispielsweise im Portfolio – höhere Sharpe-Ratios verspricht. Doch an dem Vorhaben lässt sich die Schwierigkeit erkennen, „Big Data“ und daran aufbauende Analyse-Tools in der Finanzwirtschaft zu installieren: Sie betrifft unter anderem die Frage nach den sozialen Verbindungen der Marktakteure untereinander. Und sie birgt auch die Kopfnuss, wie Investoren und Asset Manager (auf persönlicher Ebene) miteinander vernetzt sind. „Die Menschen sind miteinander vernetzt. Man kennt sich vielleicht noch von der Schule oder der Universität“, so Murat Ünal, „und trifft sich als Co-Investoren wieder.“ 

Der Analyse sind keine Grenzen gesetzt. Für Investoren und andere Interessierte ist es durch den technischen Fortschritt ein Kinderspiel, zu hinterfragen, welche Personen in einem Unternehmen zentrale (Kommunikations-)Posten innehaben. Während ein klassisches Organigramm allenfalls darstellt, wer in einem Unternehmen welchen Posten besetzt und die Untergebenen auflistet, kann anhand einer Netzwerkdarstellung die „wahre Organisation“ gezeigt werden, wie Jeppe Hansgaard, CEO beim dänischen Beratungshaus Innovisor, beim Summit erläutert: „Wer ist mit wem vernetzt? Verläuft die Kommunikation nur in eine Richtung, indem Mitarbeiter Befehle empfangen und ohne Feedback zu geben? Wer verleiht dem Unternehmen Energie? Es ist wichtig, diese Personen zu kennen!“, so Hansgaard. Entscheidend sei aber, die Teams zu beachten, um die Leistungsfähigkeit einer Organisation einschätzen zu können, weniger das Verhalten von Individuen. Daran anknüpfend könne man die Zusammenarbeit fördern. 

Mehr zum Thema finden Sie in der November-Ausgabe von portfolio institutionell, die am 17. November erscheint. 

portfolio institutionell 02.11.2017/Tobias Bürger

 
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