Integration von KI in Anlageprozesse
Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Anlageprozess kann für institutionelle Investoren einen großen Mehrwert liefern, etwa durch Effizienzsteigerung oder verbessertes Risikomanagement, wie die Meketa Investment Group in einer kurzen Analyse erörtert. Künstliche Intelligenz ist ein Forschungsgebiet, das sowohl maschinelles Lernen als auch Deep Learning umfasst. Eine große Palette an Werkzeugen, von Genetic Learning zu Generalized Additive Models, wird im Finanzbereich eingesetzt und gewinnt immer mehr an Momentum. Etwa 30% aller Finanzdienstleister haben KI bereits auf Unternehmensebene implementiert und 52% machen erhebliche Investitionen in diesem Bereich.
Artificial Intelligence Driven Hedge Funds vs. Hedge Fund Universe
Quelle: Meketa Investment Group
Im Hedgefonds Segment wird dies besonders deutlich. 47% der neuen Hedgefonds setzten 2015 KI ein, 2018 waren es schon 70%. Die Performance wird durch den Einsatz von KI im Investmentprozess positive beeinflusst. Ein Vergleich des Eurekahedge A.I. Hedgefonds Index mit einem breiteren Hedgefonds Universum zeigt, dass die Performance von KI-getriebenen Hedgefonds überlegen war, auch in jeder verfügbaren rollierenden drei-Jahres-Periode.
Quelle: Meketa Investment Group
Zu welchem Grad KI in die Investmentprozesse der einzelnen Manager eingesetzt wird und welche Tools verwendet werden, variiert stark. Während BlackRock KI in zahlreiche Investmentprozesse integriert hat, benutzt Natixis maschinelles Lernen zum Testen der Robustheit von Stresstest-Models, schreiben die Autoren.
Bedenken bei der Integration von KI sind die rückwärtsgewandte Analyse und die damit einhergehende Abhängigkeit von historischen Daten, Overfitting und die fehlende menschliche Intuition.
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