Wie KI, Machine Learning und menschliche Anlageexpertise mögliche Alphaquellen identifizieren
Systematische Anlagestrategien nutzen KI und Machine Learning, um auch in volatilen Märkten gezielt Alpha anzustreben. Entscheidend ist dabei die Kombination datengetriebener Modelle mit menschlicher Anlageexpertise, erklärt Praxisprofessor Gianluca De Nard im Interview.
Interview mit: Gianluca de Nard
Drei Merkpunkte zu systematischen Anlagestrategien:
- Systematische, regelbasierte Strategien zeigen ihre Stärken besonders in volatilen Marktphasen, weil sie diszipliniert Chancen nutzen und Risiken steuern.
- Die erzielte Outperformance beruht auf der bewussten Kombination bewährter Multifaktor-Signale (Value, Qualität, Momentum) mit dynamischen, auf Künstliche Intelligenz (KI) gestützten Modellen und konsequenter Risikooptimierung.
- KI erweitert die Analyse- und Entdeckungsmöglichkeiten, bleibt aber klar in einen von menschlicher Expertise verantworteten Investmentprozess eingebettet.
Systematische Strategien haben seit Jahresbeginn einen guten Lauf, und dies trotz Turbulenzen in der Geopolitik und an den Märkten. Woran liegt das?
Systematische Strategien zeigen ihre Stärken typischerweise dann am deutlichsten, wenn das Umfeld unruhig ist, weil dann viele Fehler passieren können, aber auch grosse Chancen entstehen. Unsere Strategien haben wiederholt gezeigt, dass man mit Ruhe und Klarheit durch solche Phasen «segeln» muss. Ein disziplinierter, regelbasierter Ansatz ist hier ein echter Vorteil. Unser Ansatz beruht auf bewährten, wissenschaftlich gut dokumentierten Alphaquellen, die wir mit proprietären Signalen, langjähriger Erfahrung und adaptiven Machine-Learning-Modellen erweitern. Entscheidend ist, dass all dies in einem erprobten Investmentprozess und einer konsequenten Risikooptimierung verankert ist.
Was waren im laufenden Jahr die wichtigsten Performance-Treiber der Strategien?
Insbesondere der Momentum-Faktor war in diesem Jahr sehr stark, aber auch Value hat einen spürbaren Beitrag geleistet. Unsere dynamischen, KI-basierten Signale haben zusätzlich klaren Mehrwert generiert. Der Schlüssel zum Erfolg liegt jedoch nicht in einem einzelnen Faktor oder Modell, sondern in der bewussten Kombination dieser unterschiedlichen Signale. Diese Diversifikation auf Signalebene erhöht die Robustheit unserer Strategien über verschiedene Marktregime hinweg und war gerade in diesem bewegten Umfeld ein wichtiger Treiber der guten Entwicklung.
Worin liegen die zentralen Vorteile systematischer Anlagestrategien gegenüber der traditionellen, fundamental orientierten Titelselektion?
Der grosse Vorteil liegt in der Breite und Skalierbarkeit des systematischen Ansatzes. Unsere Modelle können laufend eine grosse Menge an strukturierten und alternativen Daten analysieren, und dies praktisch über das gesamte Anlageuniversum hinweg. So lassen sich Muster identifizieren, die mit herkömmlichen Analysemethoden nur schwer oder gar nicht zu erkennen sind – und die häufig komplementär oder sogar unkorreliert zu den Empfehlungen von Analysten ausfallen.
Systematisches Investieren ist daher auch ein Zahlenspiel: Statt auf wenige, grosse Einzelwetten zu setzen, streuen wir breit über viele unabhängige Anlagechancen. So treffen wir häufige, disziplinierte Entscheidungen – immer auf Basis desselben klaren, regelbasierten Rahmens. Systematische Strategien können daher eine starke Ergänzung sowohl zu passiven Engagements als auch zu fundamental aktiven Portfolios darstellen – und eine zusätzliche, differenzierte Alphaquelle.
Wie ist der Anlageprozess aufgebaut, und wie werden die eingesetzten Multifaktor-Signale definiert und umgesetzt?
Unser Anlageprozess kombiniert zwei zueinander komplementäre Informationsquellen. Die erste besteht in einem robusten, proprietären Multifaktor-Ansatz, der sich auf Bewertung, Qualität und Momentum stützt. Diese Faktoren wiederum erfassen wirtschaftlich intuitive und empirisch gut dokumentierte Merkmale im Zusammenhang mit langfristigen Unterschieden bei erwarteten Renditen.
Der entscheidende Punkt ist jedoch, wie diese Signale definiert, kombiniert und implementiert werden. Dazu replizieren wir nicht einfach generische Faktoren. Vielmehr haben wir eigenständige, proprietäre Signale entwickelt. Diese kombinieren wir systematisch über ein breites Universum von Unternehmen hinweg.
Und die zweite Komponente?
Die zweite Komponente bildet unser Machine-Learning-Modell. Dieses ist in der Lage, in einer grossen Menge potenzieller Einflussgrössen komplexe, nichtlineare Zusammenhänge und Interaktionen zu identifizieren. So können Investmentchancen ausgemacht werden, die mit traditionellen linearen Modellen oder mit fundamentaler Analyse nur schwer zu erfassen sind.
Das aus den beiden Informationsquellen resultierende Alpha-Signal wird anschliessend über die Portfolio-Optimierung in konkrete Positionen übersetzt. Das ist entscheidend: Eine gute Renditeprognose zu haben, ist nur ein Teil des Anlageprozesses. Die erwarteten Renditen müssen auch in einem Verhältnis zu Risiko, Diversifikation, Transaktionskosten und Portfoliobeschränkungen stehen. Denn schliesslich muss es das Ziel sein, ein bezüglich Rendite und Risiko effizientes und widerstandsfähiges Portfolio zu verwalten – und nicht eine Ansammlung von Aktien mit attraktiven Einzelsignalen.
Welche Rolle spielt in diesem Prozess die menschliche Expertise?
Traditionelle quantitative Modelle bleiben äusserst wertvoll. Dies, weil sie robust, transparent und wirtschaftlich interpretierbar sind. Entsprechend bilden unsere proprietären Value-, Qualitäts- und Momentum-Faktoren ein wichtiges Fundament des Anlageprozesses. Machine Learning ergänzt diese Modelle, indem es uns ermöglicht, einen deutlich grösseren Merkmalsraum zu analysieren und komplexe, nichtlineare Muster sowie Interaktionseffekte zu identifizieren. Ebenso ist festzuhalten: KI konstruiert unsere Portfolios nicht autonom. Die Verantwortung liegt weiterhin bei unseren Experten aus dem Research sowie den Portfoliomanagern. Menschen bestimmen weiterhin die Auswahl der Daten, deren wirtschaftliche Interpretation, die Modellarchitektur und die Risikobeschränkungen. Und sie beurteilen auch kritisch, ob identifizierte Muster robust und wirtschaftlich sinnvoll sind.
Kurz, für uns ist und bleibt das Zusammenspiel von menschlicher Expertise und Maschinen zentral. KI erweitert das Spektrum dessen, was wir analysieren und potenziell entdecken können; die menschliche Expertise stellt sicher, dass diese Erkenntnisse robust in investierbare Portfolios übersetzt werden.
Wo siehst du die Chancen, und wo die Risiken für den systematischen Ansatz bis Ende Jahr? Mit dem Zinszyklus und den Midterm-Wahlen in den USA stehen ja erneut Turbulenzen an.
Wir blicken auf ein Umfeld, das durch anhaltende Unsicherheit und Phasen erhöhter Volatilität geprägt ist. Für uns bedeutet das ein Spannungsfeld aus zusätzlichen Risiken und attraktiven Chancen für systematische Strategien. Die Risiken liegen vor allem darin, dass sich Marktregimes abrupt und mehrfach ändern können und kurzfristiger «Lärm» zunimmt. Die Chancen ergeben sich daraus, dass genau solche Phasen häufig zu einer stärkeren Spreizung der Renditen zwischen einzelnen Aktien führen. Unsere Erfahrung zeigt, dass ein disziplinierter, regelbasierter Prozess, kombiniert mit einer bewussten Mischung aus robusten statischen und adaptiven dynamischen Signalen, besonders geeignet ist, um durch diese Turbulenzen hindurch ein ausgewogenes Risiko-Rendite-Profil anzustreben.
Unsere Portfolios sind bewusst sektor- und länderneutral konstruiert. Wir wollen keine makroökonomischen oder politischen Entwicklungen prognostizieren, sondern uns auf die Titelselektion konzentrieren. Damit reduzieren wir das Risiko, von sektoralen oder regionalen Schocks überrascht zu werden, und können unseren Fokus auf die Identifikation relativer Gewinner und Verlierer innerhalb der einzelnen Segmente richten.
Rechtliche Hinweise Schweiz
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