Portfolio Magazin

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Ausgabe 10/2017

Die Anlage der Betriebsrenten-Milliarden

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Recht, Steuer & IT
17.07.2017

Portfolio-Interdependenzen werden sichtbar

Der Name ist Programm: Dr. Jochen ­Papenbrock taufte sein Unternehmen auf den Namen „Firamis“, eine Kurzform für ­financial risk and asset managment in ­intelligent systems. Die Besonderheiten von intelligenten Systemen diskutiert er im Interview.

Herr Dr. Papenbrock, Sie haben sich 2012 mit dem Fintech Firamis auf Technologien für Asset Management und Anlageberatung ­spezialisiert. Mit welchem Zweck, mit ­welcher Zielsetzung?
Wir erarbeiten für Asset- und Wealth-­Management-Gesellschaften Lösungen im Bereich Digital Asset & Wealth Management. Die sogenannte Graph Theory und das ­Machine Learning gelten als ­Zukunftsansätze im Asset Management. Graph-basiertes ­Machine Learning ist unser Steckenpferd. Wir haben uns auf ein Machine Learning konzentriert, das mit dem Graphen, also den Vernetzungsmustern von Assets in Zusammenhang steht.

Ist das schon künstliche Intelligenz?
Wir sind ein reines B2B-Startup und ­unterstützen unsere Kunden dabei, ihren ­Investmentprozess unter Einbezug von ­Machine-Learning-Techniken sukzessive zu verändern. Wir haben Asset Manager und Banken als Partner und setzen unsere Technologie bei Finanzproblemen ein. Das ­betrifft etwa den Bereich Risikomanagement, die Portfoliokonstruktion, das Rebalancing und auch die Frühwarnung. Ich spreche lieber von Machine Learning statt von künstlicher Intelligenz (KI), denn es gibt heute noch keine echte KI oder „Super-Intelligenz“.

Was machen Sie beim Kunden ganz konkret?
Die Idee besteht darin, bereits vorhandene Daten wie Kurszeitreihen heranzuziehen, um die Vernetzungsmuster in einem Portfolio besser zu verstehen. Diese Vernetzungen bieten eine tiefere Sicht auf das Zusammenwirken der Positionen in einem Portfolio, denn dort sind oft starke Abhängigkeiten zwischen den Assets zu beobachten. Über das Asset-Netzwerk kann ich eine altbewährte und sehr effektive Technik besser zu nutzen: die Diversifikation. Dafür haben wir ein ­eigenes KI-System aufgebaut, das weltweit einzigartig ist und dem Kunden entsprechende Signale liefert, mit denen er die Analyse­ergebnisse direkt umsetzen kann.

Wie funktioniert das genau?
Alle ökonomischen Aktivitäten und die ­Daten, die daraus resultieren, entstehen an sozioökonomischen Märkten wie dem Aktien­markt. Wir haben es hier mit einem komplexen System zu tun. Und das kann man gut mit Hilfe von Netzwerken analysieren. Und aus meiner Erfahrung heraus weiß ich, dass die Vernetzung der Assets untereinander aufgrund der Globalisierung und der Informationsverarbeitung zunimmt. Insofern nutzen wir die „Maschine“, um aus den Daten mehr über die Vernetzungsstrukturen zu lernen und Handlungssignale abzuleiten. Auf diese Weise kann man ein Portfolio besser austarieren, weil man Abhängigkeiten besser kennt.

 
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