7. März 2017, 14:12
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BayernInvest und Acatis legen innovativen Fonds auf

Das Thema künstliche Intelligenz nimmt auch am Kapitalmarkt immer mehr an Fahrt auf. Die Investmentgesellschaften BayernInvest und Acatis wollen von diesem Trend profitieren und legen den ersten globalen UCITS-Aktienfonds auf.

Kuenstliche-Intelligenz in BayernInvest und Acatis legen innovativen Fonds auf

Acatis und BayernInvest bringen eine Fondsneuheit auf den Markt.

Selbstfahrende Autos sind im Kommen, nun nehmen auch selbststeuernde Fonds an Fahrt auf. Davon sind die BayernInvest Kapitalverwaltungsgesellschaft mbH und die Acatis Investment GmbH überzeugt und bieten ab 23. März 2017 den ersten in Deutschland zugelassenen Publikumsfonds an, der zu 100 Prozent von künstlicher Intelligenz (KI) gesteuert wird. Der Fonds “BayernInvest Acatis KI Aktien Global-Fonds” (ISIN DE000A2AMP25) ist ein weltweit in Einzeltitel investierender Aktienfonds. Die Investmentstrategie mit den wesentlichen Vorgaben stammt von der BayernInvest. Die darauf aufbauende Aktienselektion, -gewichtung und -umschichtung basieren auf so genannten Deep Learning-Modellen von Acatis. Ein Fondsmanager greift dabei nicht mehr in die Portfolioentscheidungen ein. Das selbstlernende Modell passt sich in der Zeit voranschreitend dem Marktumfeld an und hat einen langfristigen Horizont.

“Hohes Interesse am Markt”

Die Initiatoren des innovativen Fonds sind sich einig. “Das Interesse am Markt für ein solches Produkt ist sehr hoch. Nach unseren Erkenntnissen ist dieser Fonds der erste globale Aktienfonds, der komplett von künstlicher Intelligenz gesteuert wird”, versichert Dr. Hendrik Leber, Sprecher der Geschäftsführung und Gründer von Acatis. Dr. Volker van Rüth, Sprecher der Geschäftsführung der BayernInvest, ergänzt: “Die künstliche Intelligenz spielt längst in vielen Lebensbereichen eine wichtige Rolle. Wir sind davon überzeugt, dass solche innovativen Technologien angesichts ihrer Leistungsfähigkeit auch im Fondsmanagement einen festen Platz erobern werden. Die Performance-Tests des BayernInvest Acatis KI Aktien Global-Fonds sind äußerst beeindruckend.”

Ziel: Drei Prozent Outperformance pro Jahr gegenüber MSCI World Index

Der „BayernInvest Acatis KI Aktien Global-Fonds“ selektiert aus einem Investmentuniversum von ca. 4.000 globalen Aktien bis zu 50 Aktien aus entwickelten Ländern und schichtet halbjährlich um. Die Marktkapitalisierung der Aktien liegt bei über 1 Mrd. Euro. Ziel des risikooptimierten Portfolios ist eine nachhaltige Outperformance von mindestens 3 Prozent pro Jahr gegenüber dem MSCI World Index. Dieses Ziel wurde in neun von elf Jahren in einem Walk-Forward-Test deutlich übertroffen. Drawdowns werden dabei schneller aufgeholt als vom MSCI World Index selbst.

Deep Learning Modelle

Die Deep Learning Modelle für den Fonds wurden von der Quantenstein GmbH für Acatis entwickelt. Die Quantenstein GmbH ist ein 50/50-Joint Venture von Acatis Investment (um das Team von Dr. Hendrik Leber) und NNAISENSE (um das Team von Prof. Dr. Jürgen Schmidhuber). Die Modelle basieren auf Fundamentaldaten wie zum Beispiel Umsatz, EBIT, Gewinn und vielen anderen mehr. Die Fundamentaldaten stammen aus der umfangreichen Unternehmensdatenbank, die Acatis seit 15 Jahren aufbaut und stetig erweitert. Die Daten reichen bis in das Jahr 1986 zurück. Das Modell, das auf Millionen von Beobachtungen beruht, kommt von Prof. Dr. Jürgen Schmidhuber, dem Erfinder der Long-Short-Term-Memory Neuronen (LSTM), es arbeitet also auf LSTM-Basis. Das Besondere an diesen speziellen Neuronen ist die eingebaute Gedächtnisleistung. So können in der Vergangenheit gelernte Muster und Ereignisse gespeichert und zu gegebener Zeit wieder aufgerufen werden. Die Architektur des Systems wurde von Quantenstein entwickelt. Es sucht sich selbst die Zusammenhänge, und die Neuronen in neuronalen Netzen spezialisieren sich auf die Erkennung bestimmter Details. Erst im Zusammenspiel aller Neuronen entsteht das Gesamtmodell. Innerhalb des angewandten Modells werden mehrere in einer end-to-end Optimierung miteinander verknüpfte Submodelle eingesetzt zur Ermittlung der Aktienattraktivität quer über alle globalen Aktien, zur Portfoliogewichtung sowie zur Portfoliokonstruktion. (tr)

Foto: Shutterstock

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