Anleger können sich Big-Data-Lösungen zunutze machen, um erfolgreicher zu investieren, erklärt der Fondsanbieter GAM: "Systematische Strategien können gesammelte Daten maschinell auswerten, um Anlagesignale über alle Anlageklassen hinweg frühzeitig zu erkennen“, sagt Anthony Lawler, Fondsmanager bei GAM. Investmentmanager nutzten bereits Big Data und künstliche Intelligenz, um die Diversifikation und das Risiko-Rendite-Potenzial von Portfolios zu verbessern. 

Beim systematischen Investieren liegt der Fokus auf Daten und Evidenz. Dadurch werden für Anleger typische oder gängige Verhaltensmuster bei Anlageentscheidungen umgangen. Auch wird die Investmentkapazität sehr deutlich übertroffen, da korrekt programmierte Maschinen tausende Variablen in Echtzeit auswerten können, um so zu fundierten Anlageentscheidungen zu gelangen und zugleich strikte Risikokontrollen zu beachten. "Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse durch Big Data können komplexe Algorithmen dann fundierte Anlageentscheidungen treffen“, so Lawler.

Weiterentwicklung statt Revolution
Computerunterstützte Anlagestrategien seien keine Revolution, sondern vielmehr die Weiterentwicklung des Ansatzes, wie Anlageanalysen und -entscheidungen durch den Einsatz von Algorithmen, Big Data und vermehrt auch künstlicher Intelligenz verbessert werden können, so Lawler. Abgesehen von ihrer Skalierbarkeit hätten quantitative Strategien in den letzten Jahren wettbewerbsfähige Ergebnisse erbracht, während einige eher traditionelle Ansätze im Vergleich schwächer abgeschnitten hätten. Dies habe zum Teil auch daran gelegen, dass Algorithmen nicht durch Verhaltenstendenzen oder Emotionen beeinflusst werden, erklärt der Fondsmanager. (fp)