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Aktienauswahl
Investieren mit modernster Technologie

Jubelnde Börsenhändler: So klappts mit der Rendite.
Jubelnde Börsenhändler: Eine erfolgversprechende Aktienanalyse kann die Basis bilden. Quelle: Keystone

Die Kombination aus menschlichem Urteilsvermögen, einer geeigneten Infrastruktur und datengestützter Aktienauswahl ermöglicht, Daten in Investmentinformationen und umsetzbare Ideen zu verwandeln.

Von Pascal Mischler
am 11.05.2018

Wir erzeugen mehr Daten denn je. Mehr als 90 Prozent aller bisher erzeugten Daten wurden alleine in den vergangenen zwei Jahren generiert. Sie verändern ganze Branchen – vom Einzelhandel bis zur Gesundheitsversorgung – und können in ihrer Fülle auch für Investoren höchst relevante Informationen darstellen. Etwa frühe und sehr präzise Signale zu Geschäftsentwicklungen, Konsumentenpräferenzen und Verhaltensmustern. Ein Investmentprozess, der menschliches Urteils-vermögen jahrelange Erfahrung und datengestützte Erkenntnisse kombiniert,  ist leistungsstärker als jeder Ansatz für sich alleine.


Alpha-Potenzial durch effektive Datenverarbeitung identifzieren


Die Analyse von Daten aus traditionellen oder alternativen Quellen soll einen Informationsvorsprung schaffen. Das kann ein entscheidender Vorteil sein, wenn es darum geht Aktien auszuwählen, die sich besser entwickeln als ihre Peers. Abhängig von den Erkenntnissen, die be-stimmte Datenquellen in ein Unternehmen ermöglichen, lassen sie sich für den Investmentprozess in vier Säulen untergliedern: Qualität, Werte, Themen & Trends und Stimmung. Zur Beurteilung der Qualität eines Unternehmens können sowohl die üblichen Bilanzanalysen als auch alternative Datenquellen wie etwa Web-Datenverkehr oder Kreditkartendaten herangezogen werden. Zur Trenderkennung versuchen Analysten Verbindungen zwischen Unternehmen sichtbar zu machen, die aufzeigen, wie sich technologische, makroökonomische oder Marktthemen auf ein Unternehmen auswirken können. Zudem können beispielsweise Informationen aus Patenten Aufschluss darüber geben, mit welchen Themen sich die Forschungs- & Entwicklungsabteilung eines Unternehmens befasst. Mithilfe einer datengestützten Methode kann man Aktien täglich überprüfen und nach ihrem Alpha-Potenzial neu einstufen.
 

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Maschinelles Lernen zur Analyse alternativer Daten

Neue Technologien des maschinellen Lernens, darunter Natural Language Processing (NLP), eröffnen neue Wege, um unstrukturierte Daten zu entschlüsseln. NLP bedeutet, Computern beizubringen, wie sie einen Text lesen und diesen binnen Sekunden in verwertbare Informationen umwandeln. Allein durch die Unmenge neuer Artikel, die täglich auf Online-Plattformen veröffentlicht werden, ist dabei Rechenleistung zu einem entscheidenden Faktor geworden.
Diese Technologie kann jedoch auch auf andere textbasierte Informationen übertragen werden, wie beispielsweise Zulassungsanträge, Analystenreports oder Transkripte von Earnings Calls. Statt nur Trends zu verfolgen lassen sich so auch Trends vorhersagen, beispielsweise durch  Änderungen der Stimmungslage. Bei Earnings Calls sind das leichte Nuancen in der Sprachauswahl und in der Tonalität. Dabei ist der Call selbst nicht der interessanteste Teil, denn die Geschäftsleitung liest aus vorgefertigen Skripten in denen alle Aussagen sorgfältig von Anwälten geprüft sind. Viel interessanter sind die Fragen und Antworten nach dem Call.
Zwei Anmerkungen dazu: Erstens ist die Art und Weise, wie die Geschäftsleitung antwortet, sehr aussagekräftig. Unternehmen, die ihre Aussagen mit Zahlen untermauern, erbringen tendenziell bessere Leistungen. Unternehmen mit eher vagen und zweideutigen Antworten befinden sich eher in einem Abwärtstrend. Zweitens lässt sich die optimistische oder pessimistische Stimmung von Analysten daraus ableiten, wie oft sie bei Calls in der Beantwortung von Fragen Lob aussprechen.
Auf der Basis tausender, viele Jahre zurückreichender Earnings Calls lässt sich messen, wie sehr ein Analyst zu Lob und Anerkennung neigt. Dann kann man beurteilen, ob ein Analyst bei einem aktuellen Call über- oder unterdurchschnittlich wohlwollend reagiert. Das ist ein unterbewusstes Zeichen für  die Tendenz eines Analysten. So lassen sich Stimmungsänderungen erkennen, ehe sie sich Wochen oder Monate später in schriftlichen Berichten manifestieren.


«Perfect match»: Kombination aus menschlichem Urteilsvermögen & datengestützter Aktienauswahl


Aktives Management zielte schon immer darauf ab, Anlagechancen zu entdecken, bevor sie im Markt eingepreist sind. Die Menge verfügbarer Daten nimmt exponentiell zu. Für erfolgreiche Anleger ist es entscheidend, diese Daten sinnvoll zu nutzen. Dafür ist neben einer Kombination aus menschlichem Urteilsvermögen und datengestützter Aktienauswahl auch eine technologische Infrastruktur nötig, die ermöglicht, Daten in Investmentinformationen und umsetzbare Ideen zu verwandeln.