Het beleggingsproces van Dynamic Theme Machine bestaat uit drie delen. Eerst signaleren we thema's uit een enorme hoeveelheid data, waaronder earnings calls van bedrijven, nieuwsartikelen en gesprekken met managementteams, aan de hand van een vorm van AI die natuurlijke taalverwerking wordt genoemd. Ten tweede passen we sentimentanalyse toe – een proces dat op basis van de gekozen woordenschat beoordeelt of een tekst positief, negatief of neutraal is – om de meest aantrekkelijke bedrijven te selecteren. Ten derde kopen we aan de hand van Robeco's kwantitatieve modellen de geselecteerde thema's en de bedrijven die daarvan profiteren.

De portefeuille wordt samengesteld met behulp van Robeco's kwantitatieve portfolio optimizer, wat resulteert in een portefeuille van ongeveer 25 thema's en zo'n 100 aandelen. De portefeuille heeft goede factorexposures en een gecontroleerd risico met een tracking error van ongeveer 5% (bron: Robeco).

De strategie biedt klanten gebalanceerde exposure naar opkomende en gevestigde thema's door gebruik te maken van AI, bewezen kwantitatieve modellen en onder toezicht van Robeco's sterke kwantitatieve en thematische teams.