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Aufstieg des maschinellen Investierens

7. Januar 2021

Lesezeit: 5 Minuten

von Stefano Lecchini, Portfoliomanager LGT Capital Partners

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Die Mathematisierung bzw. die Anwendung quantitativer Methoden im Zusammenhang mit der Entwicklung von Anlagenstrategien scheint unaufhaltbar zu sein. Doch wie viel Power haben die Maschinen wirklich?

Im Oktober 2019 erschien in der Zeitschrift „The Economist“ eine Titelstory zum Thema „The rise of the financial machines“ – das Titelbild und der Titel wirkten nicht sehr beruhigend. Betrachtet man den Aufstieg der Mathematik in der Welt des Investierens, könnte es in einer langfristigen, historischen Perspektive betrachtet, das neuste Kapitel der Eroberungen werden, welche die Mathematik seit nun mehr als 300 Jahren nach der Veröffentlichung der Arbeiten Galileis und Newtons in den Naturwissenschaften (aber nicht nur) errungen hat. Die Frage, ob die Mathematisierung im Anlagegeschäft eine positive Entwicklung darstellt oder nicht, kann man nicht pauschal beantworten, und es ist vielleicht auch ein wenig zu früh dafür. Allerdings möchte ich auf zwei Punkte hinweisen, welche problematisch sind.

Erstens: Es wird immer abstrakter
Erste quantitative Anlagestrategien waren Trendfolgestrategien. Die Intuition dahinter ist ziemlich klar. Jeder kann sich unter dem Begriff „Trend“ etwas vorstellen, und die mathematischen Methoden, welche zur Umsetzung verwendet werden, sind eher einfach, sodass jeder Gymnasialstudent eine rudimentäre Trendfolgestrategie entwickeln kann. Trotz der intuitiven und mathematisch einfachen Ausgangslage gibt es heute eine Debatte darüber, ob Trendfolgestrategien noch profitabel sind.

Heutzutage gibt es viel komplexere Strategien als die Trendfolge: Sie erheben den Anspruch, komplexe Muster (nicht einfach nur „Trends“) zu erkennen und diese in positive Renditen umzumünzen. Dafür verwenden sie fortgeschrittene Methoden, wie zum Beispiel „künstliche Intelligenz“. Der Abstraktionsgrad ist sehr hoch und die Intuition hinter solchen Strategien ist schwierig zu erkennen. So ergeben sich Hürden für Investoren, denn sie müssen sich überwinden, in eine von ihnen wahrgenommene Black-Box zu investieren. Zudem: Wie sollen wir damit umgehen, wenn solche Strategien eine „Baisse“ erleben? Wir haben ja schon Schwierigkeiten die Trendfolgestrategien zu verstehen.

Zweitens: Die Erklärungskraft ist mangelhaft
Ein zweites Problem besteht darin, dass bei der Entwicklung von systematischen Anlagestrategien historische Marktdaten verwendet werden, um Zusammenhänge zu „entdecken“. Auf Basis derer sollen profitable Strategien entwickelt werden. Fundamentale Überlegungen spielen darin eine wichtige Rolle, indem sie eine Orientierung im Datendschungel bieten, zum Beispiel: „Nach welchen Zusammenhängen soll man überhaupt suchen?“.

Allerdings stellt sich die Frage, inwiefern eine so entwickelte Anlagestrategie wirklich einen fundamentalen Zusammenhang an den Märkten abbildet: Ist eine solche Strategie in der Lage, Sachverhalte zu erklären? Oder sind die Erkenntnisse nur Artefakte, eine Art „Fata Morgana“, und kein Abbild des fundamentalen Verhältnisses der Märkte? Auf den Punkt gebracht: Versteht man die Märkte und ihre Dynamiken dank der Mathematisierung von Anlagenstrategien wirklich besser?

Die Zeit wird’s zeigen

Das sind nur zwei Punkte, welche Fragen über die Mathematisierung des Investierens aufwerfen. Es ist noch zu früh für ein klares Bild, aber ähnliche Fragen haben die Eroberung vieler Fachgebieten durch die Mathematik immer wieder begleitet. Das Beispiel der Anwendung der Mathematik in der Philosophie ist in diesem Sinne interessant. Wie alles, braucht auch diese Entwicklung Zeit. In 200 Jahren – oder hoffentlich früher – wird der Gebrauch beziehungsweise Missbrauch der Mathematik im Zusammenhang mit dem Investieren wohl geklärt sein.

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