Thematic Investing

Dynamic Theme Machine ETF

Wachstumsthemen frühzeitig erkennen

Bei Dynamic Theme Machine handelt es sich um eine quantitative thematische Strategie, die künstliche Intelligenz einsetzt, um aufkommende und etablierte Themen zu erkennen und in diese zu investieren. Die Strategie wechselt zwischen Themen, je nach aktueller Attraktivität wird ge- oder verkauft.

~100
gleichzeitig erkannte Themen
~25
im Fonds gehaltene Themen
>100K
Texte, die analysiert werden, um Themen zu finden

Warum in die Dynamic Theme Machine investieren?

Zukunftstrends bewegen die Aktienmärkte – doch nicht jeder Trend hält, was er verspricht. Die Dynamic Theme Machine identifiziert aussichtsreiche Entwicklungen mit Renditepotenzial und meidet gleichzeitig Bereiche, deren Relevanz oder Wirkung nachlässt. So bleiben Sie stets am Puls der Zeit – und einen Schritt voraus.

Wichtigste Themen

Die wichtigsten Themen im Portfolio, geordnet nach der aktiven Gewichtung, sind:

Digitale Werbung und Medien-Streaming

Etwa 70 % der weltweiten Werbeausgaben entfallen auf den digitalen Bereich, und dieser Anteil nimmt weiter zu, da Marken feststellen, dass sie ihre Kunden besser ansprechen können. Im Bereich des Medien-Streamings haben sich nach dem Ende des Konkurrenzkampfs bei Streaming-Diensten während der Pandemie einige wenige marktbeherrschende Unternehmen herauskristallisiert.

Künstliche Intelligenz und Cloud-Technologien

Künstliche Intelligenz (KI) breitet sich in vielen Branchen aus, wobei Chiphersteller von höheren Investitionsausgaben profitieren. Auch Softwareunternehmen integrieren KI-Modelle in ihre Produkte, um deren Funktionalität zu verbessern. Gleichzeitig verlagert sich die Datenverarbeitung immer mehr von standortbasierten Lösungen in Cloud-Umgebungen.

Krebsbehandlungen

Krebs ist weltweit die Ursache für fast jeden sechsten Todesfall, und es werden erhebliche medizinische Fortschritte bei der Erkennung und Behandlung von Krebs erzielt. Krebsfrüherkennung kann besonders hilfreich sein, um die Lebensqualität zu erhöhen und die Lebenszeit zu verlängern.

Psychische Gesundheit und Neurologie

Psychische Erkrankungen werden immer häufiger und besser erkannt. Sie sind auf die Alterung der Bevölkerung, den gesellschaftlichen Druck und schwindende soziale Tabus zurückzuführen. Die Finanzmittel werden aufgestockt. Unternehmen erreichen Fortschritte bei der Bereitstellung von Therapien für erkrankte Personen.

Biologische Forschung und Technologie

Dieses Thema umfasst verschiedene Entwicklungen, darunter HIV-Therapien der nächsten Generation, die Verlagerung von kleinen Molekülen zu Biologika und Arzneimitteln für Infektionskrankheiten.

Sonstige Themen

Der Fonds ist auch in den folgenden Themen aktiv:

Genetische Medizin
Prognosen zufolge wird der Markt für Genomeditierung bis 2030 ein Volumen von 30 Milliarden USD erreichen. Im Jahr 2023 wurde in den USA die erste Gentherapie zugelassen. Die Kosten für die Genomsequenzierung sanken von 1.200 USD im Jahr 2015 auf 500 USD im Jahr 2024.
Satellitenkommunikation
Satelliten können jetzt direkt mit Mobiltelefonen verbunden werden. In einigen Jahren wird es wahrscheinlich üblich sein, Daten direkt von Satelliten abzurufen. Die Zahl der erfolgreichen Starts in die Umlaufbahn hat sich von 114 im Jahr 2020 auf 263 im Jahr 2024 mehr als verdoppelt.
Immersive Spiele
Geräte für erweiterte Realität werden immer besser und von den Verbrauchern mehr und mehr angenommen. In den vergangenen zwei Jahren haben Ray-Ban und Meta über 2 Millionen Datenbrillen verkauft. Die virtuelle Realität steckt allerdings noch immer in den Kinderschuhen.
Autonome Fahrzeuge
In den USA hat sich die Zahl der fahrerlosen Taxifahrten im letzten Jahr auf 200.000 pro Woche mehr als verdoppelt, was verdeutlicht, dass autonome Fahrzeuge allmählich zur Realität werden.
Reisen und Freizeit
Immer mehr, vor allem jüngere, Verbraucher geben Erlebnissen den Vorzug vor Waren, wodurch die Ausgaben für Reisen und Freizeit ansteigen. Auch die älteren Generationen, einschließlich der Boomer, geben mehr aus, da sie bei guter Gesundheit und wohlhabend in Rente gehen.

Die Strategie

Der Anlageprozess der Dynamic Theme Machine besteht aus drei Teilen. Zunächst bestimmen wir Themen aus einer riesigen Datenmenge, darunter Gewinnmitteilungen von Unternehmen, Nachrichtenartikel und Interviews mit Führungspersonal, indem wir eine Form der künstlichen Intelligenz einsetzen, die als „Natural Language Processing“ bezeichnet wird. Zweitens nutzen wir die Stimmungsanalyse – einen Prozess, der basierend auf dem gewählten Wortschatz klassifiziert, ob ein Text positiv, negativ oder neutral ist – um die attraktivsten Unternehmen auszuwählen. Drittens kaufen wir die ausgewählten Themen und ihre Begünstigten mithilfe der quantitativen Modelle von Robeco.

Der Portfolioaufbau erfolgt mithilfe der quantitativen Portfoliooptimierung von Robeco. Daraus ergibt sich ein Portfolio mit etwa 25 Themen und rund 100 Aktien. Das Portfolio verfügt über eine gute Faktorpositionierung und ist mit einem Tracking Error von etwa 5 % risikokontrolliert (Quelle: Robeco).

Die Strategie sorgt bei Kunden für eine ausgewogene Positionierung in aufstrebenden und etablierten Themen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz, bewährten quantitativen Modellen und unter Aufsicht der starken Quant und Thematic Teams von Robeco.

ETF-Fondsinformationen

Dynamic Theme Machine UCITS ETF USD Acc

performance ytd (31-12): 17.19%
SFDR (31-12): Article 8
Ertragsverwendung (31-12): No
Aktueller Preis (30-1): 5.88
Inception date (31-12): 10-11-2024

Fonds ansehen

Frühere Wertentwicklungen, Simulationen oder Prognosen sind kein verlässlicher Indikator für die zukünftige Wertentwicklung.Annualisiert (für Zeiträume, die länger als ein Jahr sind). Die Performance-Zahlen sind abzüglich Gebühren und basieren auf den Transaktionspreisen.

Das Angebot aktiver ETFs von Robeco

Wie aktive ETFs von Robeco Ihr Portfolio erweitern können.

Sie können auf dieses Video nicht zugreifen, weil Sie unsere Werbe-Cookies noch nicht akzeptiert haben. Sobald Sie diese akzeptiert haben, können Sie alle Inhalte ansehen: