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Innovation trägt maßgeblich zur Stärkung unseres Quant-Angebots bei

Innovation trägt maßgeblich zur Stärkung unseres Quant-Angebots bei

25-11-2019 | Einblicke
Ist die Ausbreitung von alternativen Daten und künstlicher Intelligenz ein Wendepunkt für quantitative Investoren? Oder nur eine natürliche Erweiterung?
  • Weili  Zhou
    Weili
    Zhou
    Head of Quant Equity Research
  • Wouter Tilgenkamp
    Wouter
    Tilgenkamp
    Trading developer
  • Thom Marchesini
    Thom
    Marchesini
    Researcher
  • Bastiaan  van Gaalen
    Bastiaan
    van Gaalen
    Quant Selection Research

In aller Kürze

  • Robeco investiert beträchtliche Ressourcen in innovative Technologien
  • Durch alternative Daten können konventionelle Investmentsignale verbessert werden
  • Künstliche Intelligenz und Automatisierung machen unser Research weitaus skalierbarer

Seit über 20 Jahren stehen Researcher von Robeco auf dem Gebiet des Quantitative Investing an der Spitze. Sie gehörten zu den Ersten, die Faktorprämien an den Finanzmärkten der Schwellenländer nachwiesen, über eine weltweite Low-Risk-Anomalie berichteten, ESG-Kriterien vollständig in quantitative Portfolios integrierten und Faktoren an Unternehmensanleihemärkten nutzten. In den letzten Jahren haben wir zudem beträchtliche Ressourcen in innovative Technologien investiert, was zu konkreten Fortschritten bei der Integration von alternativen Daten und künstlicher Intelligenz („KI“) sowie von Cloud Computing in den Investmentprozess geführt hat. Wir haben mit vier Researchern gesprochen, die an den jüngsten Entwicklungen in diesen Bereichen beteiligt waren.

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Sehen Sie angesichts der zunehmenden Bedeutung von „Big Data“ oder alternativen Daten und KI die Gefahr, dass die Antriebsfaktoren hinter den meisten unserer bestehenden quantitativen Strategien obsolet werden könnten?

Weili Zhou: „Nicht in absehbarer Zukunft. Es stimmt, dass sehr hohe Geldbeträge in faktorbasierte Strategien geflossen sind. Zudem könnte die Performance bestimmter Faktoren für einige Zeit unter Druck geraten. Diese beiden Argumente werden oft vorgebracht, um sich mit dem Hinweis, dass es bei „traditionellen“ Faktoren möglicherweise eine „Überfüllung“ gibt, für alternative Signale und Strategien auszusprechen. “

„Als aktiv investierende Assetmanager sehen wir darin aber eher eine Chance als eine Bedrohung. Unserer Ansicht nach haben ‚Überfüllungsprobleme‘ eher damit zu tun, wie Faktoren in generischen Strategien umgesetzt werden. Diese folgen häufig der einfachen Lehrbuchdefinition von Faktoren und investieren in transparente Börsenindizes oder setzen Aktienhandelsgeschäfte an ein paar Tagen im Jahr um.“

„Herausragende Strategien verlangen eine beständige Verbesserung von Signalen, Optimierungsprozessen und der Ausführung. Und Innovation trägt maßgeblich dazu bei, unser Angebot zu verbessern und unser Geschäft skalierbar zu machen. Damit meinen wir nicht, dass Maschinen Menschen im Research vollständig ersetzen könnten. Unter menschlicher Beaufsichtigung können Maschinen aber helfen, neue Muster, die häufig nicht linear sind, zu erkennen oder sogar zu erklären.“

„Darüber hinaus können Maschinen die Erstellung von Research weitaus skalierbarer machen. Mit Hilfe von KI und Automatisierung lassen sich Dinge, für die man früher einen Tag gebraucht hat, in einer Stunde erledigen. Dies alles erklärt, warum Robeco so viel in diesen Bereichen investiert. Das sind wirklich breit angelegte Anstrengungen, an denen nicht nur die Researcher unseres Unternehmens, sondern auch viele andere Mitarbeiter beteiligt sind.“

Können Sie uns ein Beispiel für alternative Daten geben, die im Investmentprozess verwendet werden?

Thom Marchesini:Thom Marchesini: „Zurzeit nutzen wir in unserem Investmentprozess mehrere alternative Datenquellen. Zum Beispiel verwenden wir ein ‚Nachrichtenstimmungssignal‘, das auf zusammengefassten Informationen aus der Analyse von Medientexten basiert. Dieses Signal gibt unserem Aktienauswahlmodell Empfehlungen, in Zeitungsartikeln positiv erwähnte Aktien zu kaufen und solche mit weniger positiver Medienberichterstattung zu verkaufen.

Bevor wir neue Signale berücksichtigen, sehen wir uns diese zuerst immer kritisch an.

„Doch bevor wir diese Signale berücksichtigen, sehen wir sie uns zuerst immer kritisch an. Im Beispiel des ‚Nachrichtenstimmungssignals‘ haben wir festgestellt, dass eine unkritische Zusammenfassung der ‚Nachrichtenstimmung‘ zu unerwünschten Schwerpunktsetzungen führt. In den Nachrichten positiv erwähnte Unternehmen sind i. d. R. größere Unternehmen, deren Aktien eher teuer sind. Nach einer entsprechenden Anpassung zur Berücksichtigung dieses Aspekts sind wir zu dem Ergebnis gekommen, dass das ‚Nachrichtenstimmungssignal‘ eine die Diversifizierung erhöhende Ergänzung unserer Momentum-Strategien für die Industrie- wie auch die Schwellenländer ist.“

Was ist Ihre wichtigste Erkenntnis aus der Verwendung dieser Art von alternativen Daten?

Thom Marchesini: „Es gibt zahlreiche Anbieter alternativer Daten, und es ist praktisch unmöglich, sie alle zu beurteilen. Deshalb ist es unsere Aufgabe, die Spreu vom Weizen zu trennen. In diesem Prozess halten wir an unserer Anlagephilosophie fest: Nachweise, stichhaltige Gründe und Vorsicht. Neue Datenquellen werden wir nicht lediglich auf der Grundlage von Meinungen in unserem Anlageentscheidungsprozess berücksichtigen. Jede Datenquelle muss durch belastbare empirische Belege und stichhaltige wirtschaftliche Gründe untermauert werden. Wenn wir feststellen, dass sie unseren Ansprüchen nicht gerecht wird, werden wir sie auch nicht nutzen.“

Neben der Signalverbesserung haben wir auch bei der Optimierung, also dem Prozess zur Übersetzung von Signalen in Portfolio-Positionen, einen großen Schritt nach vorne gemacht. Können Sie das näher erläutern?

Bastiaan van Gaalen: „Robeco hat seinen eigenen Optimierungsalgorithmus mit dem Ziel entwickelt und verbessert, eine möglichst hohe Nettoperformance zu erreichen. Dieser Algorithmus basiert auf Hunderten von Parametern, von denen sich jeder anders auf das Ergebnis auswirkt. Wenn wir eine neue Strategie entwickeln oder eine Lösung individuell anpassen, werden Parameter normalerweise neu beurteilt und angepasst.“

„In der Vergangenheit haben wir dies auf der Grundlage unserer firmeninternen Erfahrung auf heuristische Art und Weise gemacht. Wegen der stark gestiegenen Nachfrage nach individuell angepassten Portfolios und unserer eigenen Ambitionen in puncto Innovation haben wir bereits ein paar intelligente Maschinenlernalgorithmen eingeführt, um die Suche nach optimalen Einstellungen zu erleichtern. Auf diesem großen Gebiet für die Entwicklung von Algorithmen ist eine Rastersuche wegen des ‚Fluchs der Dimensionalität‘ nicht wünschenswert.“

„Deshalb haben wir uns von der jüngsten Entwicklung bei der Feineinstellung von Parametern für Maschinenlernalgorithmen inspirieren lassen: Bayessche und evolutionär gesteuerte Suchen, die naturgemäß zu einer auf früheren Ergebnissen aufbauenden Lösung führen. Schließlich haben wir uns auf einen Algorithmus geeinigt, der am besten geeignet ist, lokale Optima zu vermeiden.“

„KI steht im Wettbewerb mit unseren erfahrensten Research-Mitarbeitern und ist inzwischen Bestandteil unserer üblichen Backtests“

„Wir haben diese Technik in einem kontrollierten Umfeld getestet, zum Beispiel im Rahmen einer individuellen Portfolio-Zusammenstellung mit strengen ESG-Vorgaben. Dabei muss man bestimmte Vorgaben lockern, um zu einer gangbaren Lösung gelangen zu können. KI steht tatsächlich im Wettbewerb mit unseren erfahrensten Researchern und ist inzwischen Bestandteil unserer üblichen Backtests.“

Ein letzter, aber entscheidender Schritt in der Wertschöpfungskette von Quantitative Investing ist die Ausführung. Und das ist auch der Punkt, in dem wir uns von der traditionellen Art des Factor Investing unterscheiden. Können Sie unsere derzeitige Praxis für uns erläutern?

Wouter Tilgenkamp: „Viele akademische Studien unterstellen eine monatliche Portfolio-Neupositionierung, um zu testen, ob Faktorprämien vorhanden sind. Das ist in der Welt des Assetmanagements immer noch gängige Praxis. Die Aktienmärkte sind aber jede Woche geöffnet, und zwar an fünf Tagen. Würden wir also nur einmal im Monat Aktien handeln, würden wir damit unsere Möglichkeiten beschränken, die besten Anlagechancen zu finden.“

„Deshalb haben wir den Investmentprozess verbessert, indem wir die Märkte an jedem Handelstag nach Anlagechancen in Aktien durchforsten, deren Kauf oder Verkauf wir für attraktiv halten. In letzter Zeit haben wir mit Hilfe von Algorithmen die Umsetzung so genannter Wunschlisten abgeschlossen. Das sind Listen von Aktien, die wir handeln können, wenn sich an irgendeinem Zeitpunkt des Tages eine günstige Gelegenheit dazu bietet.“

„Um dies für Hunderte von Quantitative-Equity-Depots effizient durchzuführen, brauchten wir Skalierbarkeit. Projekt ‚Obelix‘ (‚Opportunistic Block Liquidity Xapture‘) wurde angestoßen, um ständig nach günstigen Pakethandelsgeschäften mit geringer Marktbeeinflussung zu suchen. Dieser nach Anlagechancen suchende Algorithmus läuft jetzt in der Cloud, und wir sehen eine rasche Zunahme der ausgeführten Aktienhandelsgeschäfte, was unseren Kunden erhebliche Einsparungen einbringt.“

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