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Künstliche Intelligenz: Vom Backtest zum Start eines neuen KI-Fonds

Seit Jahren handelt Wallrich Wolf AM erfolgreich eine Optionsstrategie. Dann bittet man seinen IT-Administrator, neue Strategien einer Rückrechnung zu unterziehen. Was dabei herauskommt, ist die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz, die seit kurzem einen neuen Fonds der Gesellschaft verwaltet.

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© Wallrich Wolf AM

Der Frankfurter Vermögensverwalter Wallrich Wolf Asset Management ist seit zehn Jahren mit einem Stillhalter-Fonds am Markt. Dabei verkaufen die Portfoliomanager regelmäßig Put-Optionen und verdienen dabei die Optionsprämie. Bis zum Jahr 2011 war der Fonds meist voll investiert, was zwar für stetige Einnahmen sorgte, aber bei einem Anstieg der Volatilität keine Spielräume für neue Positionen ermöglichte.

Auf der Suche nach dem optimalen Investitionsgrad

Geschäftsführer Stefan Wallrich wollte daher wissen, welche Strategien und Optimierungen funktionieren und bat seinen IT-Administrator, der eigentlich für die Wartung der Computer und Server zuständig ist, ihn bei einem sogenannten Backtest zu unterstützen. Ein Backtest ist ein übliches Vorgehen im Portfoliomanagement, um neue Ideen auszuprobieren oder bestehende Strategien zu optimieren. 20 Strategien wurden von Wallrich bis ins Jahr 2008 zurückgerechnet. Dabei zeigte sich unter anderem, dass grundsätzlich ein gewisser Investitionsgrad des Portfolios, abhängig von der aktuellen Markt-Volatilität, gute Ergebnisse bringt. "Bis dahin war ich mit den Ergebnissen schon glücklich, denn ich wollte ja nur einige Strategien zurückgerechnet haben, um unseren bestehenden Fonds zu optimieren," sagt Wallrich, der mit seinem Team Kundengelder über 350 Millionen Euro in verschiedenen Portfolios verwaltet, gegenüber Bloomberg. Doch dann kam der große "Aha-Effekt".

Welcher Investitionsgrad ist nun aber der richtige?

Wallrichs IT-Experte Marcel Heintz entwickelte eine künstliche Intelligenz, die ständig unterschiedliche Investitionsgrade durchrechnet, überprüft und die Ergebnisse hinterfragt. Die Maschine erhält dabei die Vorgabe, einen Teil des Portolios permanent investiert zu halten, um regelmäßige Erträge durch den Optionsverkauf zu generieren und gleichzeitig, je nach Höhe der Volatilität, den Investitionsgrad hoch oder runter zu fahren. Dabei soll bei niedriger Volatilität weniger investiert werden und bei hoher Volatilität und damit hohen Prämien sogar über die 100 Prozent des Portfolios hinaus gegangen werden. Welchen Investitionsgrad die Maschine wählt, bleibt ihr selbst überlassen.

Machine Learning soll noch bessere Ergebnisse ermöglichen

"Die KI bewertet ihre Ergebnisse permanent und hinterfragt ständig, wie komme ich zu dem Ergebnis und wie kann ich das in der Zukunft noch besser machen", erklärt Sebastian Franz, der als DHBW-Student an der Entwicklung mit beteiligt war, im Bloomberg Interview. Der Einsatz künstlicher Intelligenz unterscheidet sich von traditionellen quantitativen Investmentansätzen darin, dass sie versucht, die Lernfähigkeit des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Wenn neue Daten eintreffen, ändert der Algorithmus sein Verhalten. Maschinen erkennen nicht-lineare Zusammenhänge, ohne dass sie vom Menschen darauf hingewiesen werden müssten.

Ausschließlich KI-gesteuerter Fonds als Resultat

Nach einjähriger Forschungsarbeit und überzeugenden Ergebnissen legt Wallrich im Dezember 2017 einen eigenen Fonds (Wallrich Wolf AI Prämienstrategie Fonds, ISIN DE000A2DTL29) auf, der ausschließlich von der KI gesteuert wird. "Wir hätten den Computer in unserer herkömmlichen Strategie einsetzen können, aber um dem Thema gerecht zu werden haben wir uns dazu entschieden, einen neuen Fonds aufzulegen", sagt Wallrich gegegnüber Bloomberg. "Auch um die KI zum alten Fonds abzugrenzen und ihren Erfolg langfristig bewerten zu können."

Künstliche Intelligenzen

Aktuell verwaltet der Fonds sieben Millionen Euro und steht damit, wie die meisten KI-Fonds, noch am Anfang (siehe Grafik).

Evolution, keine Revolution

Für Wallrich ist das Thema KI denn auch keine Revolution, sondern eine Evolution. Er will in den nächsten Monaten den "Intelligenzfaktor" weiter verbessern. Man könne die KI zum Beispiel um zusätzliche Volatilitätsvariablen erweitern oder überprüfen, welche Einflussfaktoren Wechselkurse oder makroökonomische Daten auf die Entscheidungspfade der Maschine haben. Zudem bestünde die Möglichkeit, mehrere Fonds mit der grundsätzlich gleichen Strategie aber untschiedlichen Chance-Risiko-Profilen aufzulegen. Mit der KI sei es möglich, kosteneffizient und mit weniger hochqualifizierten Portfoliomanagern mehrere unterschiedliche Portfolien zu verwalten.

Innovation als Wettbewerbsvorteil 

Für 2018 wird ein Fondsvolumen von 15 Millionen Euro angestrebt. Mittelfristig "kann und soll es deutlich mehr werden", sagt Wallrich. Das hänge dann allerdings vom Erfolg der KI-Strategie ab. "Wenn es funktioniert, und da bin ich sehr zuversichtlich, kann das Ganze auch eine Rakete werden." Man müsse mit der Zeit gehen, und der Wettbewerb zwinge, innovativ zu bleiben, sagt Wallrich. Er könne sich vorstellen, irgendwann das klassiche Portfoliomanagement auch ganz aufzugeben und Gelder nur noch von der Maschine verwalten zu lassen. "Die Maschine kann vieles einfach besser, während wir uns im Portfoliomanagement die Köpfe heiß diskutieren", sagt Wallrich.

Maschine hat derzeit die Nase vorne

Seit Start hat der KI-Fonds bis dato besser abgeschnitten, wie der Bloomberg-Chart-Vergleich illustriert. Das Ergebnis ist angesichts des kurzen dreimonatigen Vergleichszeitraumes seit 1. Dezember 2017 allerdings nocht nicht sehr aussagekräftig.

(kb)

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