26.04.2022 | Research

Performance von KI-gesteuerten Fonds

Ruo Chen und Jinjuan Ren von der University of Macau haben in einem Research Paper die Performance von Investmentfonds, die von Künstlicher Intelligenz (AI) verwaltet werden, evaluiert. Als Grundlage dienen US-amerikanische Fonds, die zwischen 2017 und 2019 lanciert wurden. Die Identifizierung als AI-kontrollierter Fonds erfolgt über die Strategiebeschreibung in den Prospekten. Die Autoren definieren diese Fonds als solche, die Machine-Learning-Methoden zur Aktienselektion einsetzen. Im ersten Schritt wird die Performance der 15 identifizierten Fonds mit der Marktrendite verglichen. Es zeigt sich, dass die AI-Fonds keine statistisch signifikante Überrendite erzielen konnten. Gleiches gilt, wenn die risikoadjustierte Performance untersucht wird.


Quelle: Chen, Ren, 2021

Anschließend vergleichen die Autoren die AI-Fonds mit Fonds, welche von klassischen Asset Managern verwaltet werden, wobei den AI-Fonds klassische Fonds mit gleichen Charakteristika gegenübergestellt werden. Dies umfasst Volumen, Alter, Strategie und Style. Auf gleichgewichteter Basis konnten die AI-Fonds eine Überrendite von 5,8 % erzielen. Diese Überrendite ist auf bessere Ergebnisse beim Stockpicking, geringere Transaktionskosten und nicht zuletzt auch das Vermeiden verhaltensbasierter Fehlentscheidungen zurückzuführen. Beim Market Timing hatten die AI-Fonds hingegen keine Vorteile gegenüber klassischen Asset Managern.


Quelle: Chen, Ren, 2021

 

Absolut|alternative bietet institutionellen Investoren einen einzigartigen Zugang zu liquiden alternativen Anlagestrategien, darunter Themen wie Smart-Beta- und Factor-Investing, Digital Assets, Quantitative Strategien, Künstliche Intelligenz und Sektorinvestments.

Abonnenten von Absolut Research können weiterführende Informationen hier herunterladen:
Mehr zum Thema "Künstliche Intelligenz"
zurück