PRODUKTE11. Juni 2021

KI aus Frankfurt: ML‑Algorithmen identifizieren Trends und Trendbrüche

bigstock.com/Andrey-Suslov

Der Einsatz von KI-Technologien in Banken, Sparkassen und Wertpapierhäusern ist vielerorts geringer ausgeprägt, als es der Hype um das Thema suggeriert. Dass künstliche Intelligenz einen konkreten Nutzen hat, will das Team der Frankfurter Tungsten Trycon zeigen. Trycon: Mit Algorithmen identifizieren sie Trends und Trendbrüche an den Märkten.

KI kann mehr, weiß Michael Günther: „KI soll dabei helfen, zu neuen Lösungen zu gelangen“. Die von ihm und seinem Kollegen Pablo Hess entwickelte maschinelle Intelligenz kommt zum Einsatz, um finanzwirtschaftliche Entwicklungen und Eintrittswahrscheinlichkeiten auszuwerten – und davon entsprechende Strategien abzuleiten.

Die beiden Köpfe des Trycon-Teams (Website) zeigen, dass KI- und Machine-Learning-Technologien „Made in Germany“ funktionieren. In ihrem Anwendungsfall in Form eines KI-basierten Fonds, für den sie mittlerweile rund 35.000 Börsentransaktionen getätigt hätten, würden derzeit Kapitalanlagen in Höhe von gut 85 Millionen Euro verwalten. Zwar können Banken, Sparkassen und Wertpapierinstitute diese Technologie (bislang) nicht lizenziert in ihre IT-Architektur einbauen, sondern über die Fondslösung nur als „externe Intelligenz“ nutzen. Im Hintergrund arbeitet eine proprietäre Software, basierend auf der Programmiersprache Matlab.

Für Informatiker und Fachabteilungen in den Häusern (sowie natürlich für Treasury- und Finanzbereiche) dürften die belastbaren Ergebnisse, die die Technologie liefert, dennoch von hohem Interesse sein. Fonds, die KI-Technologien zu 100% nutzen, gibt es nach Schätzungen weltweit bislang kaum mehr als drei Dutzend.

Leistung der Technologie

Die Trycon-eigene KI-Plattform „QuantMatrix“ sei imstande, zahlreiche Informationen zu verknüpfen und Muster zu erkennen sowie Kursprognosen zu erstellen. Die beiden Portfoliomanager setzen die Ergebnisse ein, um Handelsgelegenheiten zu identifizieren und Anlageentscheidungen zu treffen. Dies sei ihnen, laut eigenen Angaben, beispielsweise im Corona-Jahr 2020 gelungen: Ihr Fonds Tungsten Trycon AI Global Markets (WKN: HAFX29) erzielte im Gesamtjahr 2020 eine Wertsteigerung von 6,2 Prozent.

Sogar während der schwierigen Phase zum Ausbruch der Pandemie, als Ende des ersten Quartals 2020 Anleger weltweit signifikante Verluste verzeichneten, habe ihre Strategie einen Ertrag von mehr als 5 Prozent geliefert.

Pablo Hess, Tungsten Trycon
Tungsten Trycon

Das KI-Modell hat den Richtungswechsel korrekt und ohne Behavioral Bias, also ohne menschlich-emotionale Befangenheit, antizipiert. Das System verarbeitet täglich eine siebenstellige Zahl an Daten. Die Verarbeitung kann den Aufwand herkömmlicher Handelssignale durchaus um das 100.000fache übersteigen.“

Pablo Hess, Tungsten Trycon

Auch in der Abgrenzung gegenüber traditionellen Anlageklassen sei die gewollte Andersartigkeit durch den Einsatz von KI quantifizierbar: So liegt der Gleichlauf (Korrelation) mit dem DAX lediglich bei 0,03 und mit globalen Staatsanleihen bei 0,07 (Zahlen per Mai 2021 seit Start der Strategie im September 2013).

Technische Herausforderung „Signal-to-Noise“

Was die KI für den Fonds so andersartig macht, sind die Menge und Qualität an Preisdaten, die einfließen sowie deren Verarbeitung. Die Entwickler fungieren als Controller und setzen der maschinellen Intelligenz einen Rahmen, überlassen dieser aber die Interpretation, wie die Märkte funktionieren. Der KI-Algorithmus erstellt sein Regelwerk aus den vorhandenen Daten selbst.

Günther hält diese Nutzbarmachung von KI aufgrund der Komplexität der Finanzmärkte für besonders herausfordernd:

<q>Tungsten Trycon
Tungsten Trycon

Der Finanzmarkt ist immer in Bewegung. Es ergeben sich ständig neue Konstellationen und damit ein ungünstigeres Signal-to-Noise-Verhältnis – also viel Rauschen, wenig Signal.“

Michael Günther, Tungsten Trycon

Dies sei anders als in anderen Branchen – beispielsweise der Schrifterkennung, wo die Grundmenge an möglichen Buchstaben begrenzt ist.

Hoher technischer und personeller Aufwand

Der Aufbau einer solchen KI-Lösung und die Einbindung im Anlageprozess sei für viele bestehende und potenzielle Kunden mit einem hohen technischen und personellen Aufwand verbunden. Ihre Lösung versteht sich daher als „To-Go“-Implementierung, berichtet Günther. Kunden müssen dafür keine eigenen Systeme oder Ressourcen aufbauen. Neben Hochleistungsservern kommen hardwareseitig auch GPUs (NVIDIA) zum Einsatz. Von den aktuellen Lieferproblemen bei den Vorprodukten sei Trycon nicht betroffen.

Ausblick: Gegen den Gleichlauf

Um über eine breite Expertise eine ausgewogene Meinung zum Marktbild zu erhalten, fließen neben Deep Learning noch weitere KI- und Machine-Learning-Verfahren in die Innovationsarbeit von Günther und Hess ein. Die beiden Trycon-Entwickler halten den Forschergeist der hiesigen Tech-Szene für wichtig.

Mittlerweile gibt es verschiedene Möglichkeiten, um in oder mit KI zu investieren. Einerseits über Fonds, die in der Titelauswahl auf Unternehmen setzen, deren Geschäftsmodell zumindest teilweise auf KI beruht. Oder, wie im Falle unseres Trycon-Fonds, solche, die KI-Systeme zur Unterstützung von Anlageentscheidungen nutzen.“

Pablo Hess, Tungsten Tryconaj

 
Sie finden diesen Artikel im Internet auf der Website:
https://itfm.link/121484 
 
1 Stern2 Sterne3 Sterne4 Sterne5 Sterne (Noch keine Bewertungen)
Loading...

 

(Visited 282 times, 1 visits today)

Schreiben Sie einen Kommentar

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.