Institutional Money, Ausgabe 4 | 2024

bei die Gewichte in direktem Zusammenhang mit dem VIX-Signal stehen, und die Autoren gehen davon aus, dass Stressperioden durch einen VIX-Wert, der über jenem seines 80. Perzentils liegt, was in etwa einemWert von 26 Prozent entspricht, gekennzeichnet sind. Die dritte Strategie stützt sich auf den Stressindex (SI): Die Gewichte stehen in direk- tem Zusammenhang mit dem Stressindexsignal. Die vierte (News) verknüpft die Gewichtungen direkt mit demNach- richtensignal. Die SI+News-Kombinationsstrategie, bei der die Gewichte durch die einfache Multiplikation des Stress- index mit demNachrichtensignal berechnet werden, ist die fünfte.Nummer sechs ist die dynamische SI-News-Strategie: Sie ist eine dynamische Selektion zwischen der (fünften) Strategie basierend auf dem Stressindex mit News und der (dritten) Strategie, die nur den Stressindex verwendet. Dieser strategische Wechsel zwischen SI und SI+News zielt darauf ab, effizient durch Zeiträume zu navigieren, in denen die Einbeziehung von Nachrichtensignalen die Leistung der Strategie imVergleich zur Verwendung des Stressindex allein nicht wesentlich verbessert. Empirische Beobachtungen zei- gen ein konsistentes Muster: Die SI+News-Strategie über- trifft die SI-only-Strategie entweder deutlich oder ist ihr un- terlegen. Daher wurde ein strategischer Auswahlmechanis- mus entwickelt. Dieser Mechanismus berechnet die Sharpe Ratio über einen Zeitraum von 250 Beobachtungen, was einem jährlichen Rollzeitraum entspricht, für den vorange- gangenen Monat und wählt anschließend die Strategie aus, die für den kommendenMonat eine bessere Leistung gezeigt hat. Insbesondere gibt es Intervalle, in denen die SI-only-Stra- tegie die kombinierte SI+News-Strategie übertrifft.Die Nach- richtensignale wirken überwiegend in bestimmten Szena- rien performancesteigernd, insbesondere in Krisenzeiten. Wie diese Auswahl vonstattengeht, illustriert die Tabelle „So funktioniert die Dynamik“. Für jeden Monat werden die Sharpe Ratios der beiden Strategien SI/SI+News berechnet. Die Strategie für den Folgemonat wird basierend auf der höheren Sharpe Ratio ausgewählt. Beispielsweise übertrifft im Dezember 2022 die SI+News-Strategie mit einer Sharpe Ratio von 0,9 die reine SI-Strategie mit einer Sharpe Ratio von 0,4. Folglich wird für Dezember, Januar und Februar die dominante SI+News-Strategie ausgewählt. Umgekehrt wird im März und April die reine SI-Strategie dominant, was zu ihrer Auswahl im April und Mai führt. Insgesamt gibt es 18 Experimente, da die Autoren diese sechs Strategien in den drei Fällen vergleichen: einmal ge- genüber dem S&P 500, dann versus demNasdaq Index und schließlich gegenüber einem gleichgewichteten Basket, bestehend aus den beiden Vorgenannten plus Nikkei 225, Euro Stoxx 50 sowie den Emerging Markets von 2005 bis 2024. Um diese Strategien mit einer naiven Long-only-Stra- tegie zu vergleichen, berechnen die Autoren auch eine mo- difizierte Long-only-Strategie, die die gleiche Volatilität wie die Strategie mit der besseren Performance aufweist. Damit berechnen sie die Volatilität ihrer besten Strategien imNach- hinein und skalieren die Benchmark neu, damit diese die- selbe Volatilität aufweist und ein Vergleich mit der Bench- mark auf identem Volatilitätslevel möglich ist. Um die Prognosefähigkeit jeder Strategie zu validieren, muss man nachweisen, dass die Strategieauswahl ein gewis- ses Maß an Beständigkeit (Persistenz) aufweist.Hauptindika- Auf und davon Die dynamische SI+News-Strategie lässt die volatilitätsadjustierte Long-only-Benchmark alt aussehen. Vergleich der dynamischen Strategie, die den Stressindex SI+News und den Stressindex allein unter Berücksichtigung der Persistenz der Outperformance einer der beiden Strategien gegenüber der anderen kombiniert, mit der auf das gleiche Volatilitätsniveau skalierten Long-only-Strategie für den S&P 500. Links findet sich der kumulierte Performancevergleich, rechts die sich aus der Dynamik des Ansatzes ergebende Allokationsquote. Die Ergebnisse für den Nasdaq Index und den Län- derbasket gleichen jenem für den S&P 500. Untersuchungszeitraum: Januar 2005 bis Januar 2024. Quelle: Studie 2015 2010 2005 2024 2020 2015 2010 2005 2024 2020 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 Benchmark Track Record Performance-Multiples Allokation N o . 4/2024 | institutional-money.com 213 KI-Sentiment-Strategie | PRODUKTE & STRATEGIEN FOTO: © AI FOR ALPHA » Die Verwendung der mithilfe der KI erzeugten Nachrichtensignale allein ist nicht effektiv. « David Saltiel, Doctor in Machine Learning, Ai For Alpha, Paris