©Elke Mayr
Investmentstrategien mithilfe von Maschinellem Lernen analysieren und replizieren - Das könnte Risikomanagementprozesse effizienter gestalten und die Performance von Portfolios optimieren, so das Ergebnis einer Studie.
In der Welt des Finanzwesens ist die Fähigkeit, Investmentstrategien effektiv zu analysieren und zu replizieren, von unschätzbarem Wert.
Eine kürzlich überarbeitete Studie mit dem Titel "Deep Decoding of Strategies", durchgeführt von einem Mitarbeitern des französischen Unternehmens Ai for Alpha, Forschern der Universität Paris Dauphine und PSL Research University, hat eine neuartige Methode zur Dekodierung von Investmentstrategien mittels maschinellem Lernen vorgestellt.
Diese Methode könnte das Potenzial haben, die Art und Weise, wie Fonds und Portfolios verwaltet werden, grundlegend zu verändern.
Was genau ist Maschinelles Lernen?
Wie der Begriff bereits vermuten lässt, lernt der Computer bei dieser Methode selbstständig, wenn es darum geht, Informationen eigenständig herauszufiltern; heißt: Muster und Zusammenhänge können aus den Daten gezogen werden, ohne dass der Computer dafür explizit programmiert wird. Das Maschinelle Lernen wird in drei Algorithmus-Typen unterteilt:
Supervised Learning (Überwachtes Lernen) ist die häufigste Form des maschinellen Lernens. Datensätze werden vorab gekennzeichnet, damit der Computer Muster erkennt und Labels für neue Datensätze verwenden kann.
Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen) In diesem Fall werden die Daten für den Algorithmus nicht gekennzeichnet. Die Informationen werden aus unstrukturierten Daten extrahiert.
Reinforcement Learning (Bestärkendes Lernen) Hier spielt das Feedback, das man dem KI-System gibt eine Rolle. Die Datensätze sind vorab nicht gekennzeichnet, doch nach einer Handlung wird das System mit positivem oder negativem Feedback angereichert.
Mehr zu Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz lesen Sie hier.
Ein neuer Ansatz in der quantitativen Analyse
Die Studie "Deep Decoding of Strategies" präsentiert eine innovative Methodik, die es ermöglicht, die Strategien von Investmentfonds durch die Anwendung von grafischen Modellen und maschinellem Lernen zu entschlüsseln. Dieser Ansatz ist besonders in der quantitativen Risikomanagementbranche von Bedeutung, wo solche Technologien noch relativ neu sind.
Die Forscher haben ein Modell entwickelt, das dynamische Gewichtungen innerhalb eines Portfolios berechnet, um eine gegebene Investmentstrategie möglichst genau nachzubilden.
Diese Gewichtungen werden durch ein Verfahren bestimmt, das als grafisches Inferenzproblem formuliert ist und effiziente maschinelle Lernmethoden nutzt.
Die Hauptinnovation liegt in der Anwendung von Deep Reinforcement Learning, das es ermöglicht, die Parameter des Modells so anzupassen, dass die Abweichung zwischen der nachgebildeten und der tatsächlichen Strategie minimiert wird.
Praktische Anwendung und Vorteile
Die praktische Anwendung dieser Methode wurde von den Forschenden anhand von stilisierten Beispielen demonstriert, bei denen sie zeigen konnten, dass ihre Methode in der Lage ist, die Strategien real existierender Fonds mit hoher Genauigkeit zu dekodieren.
Dies soll es Investoren und Fondsmanagern ermöglichen, bessere Einblicke in die oft undurchsichtigen Strategien von Fonds zu erhalten und diese Informationen für verbessertes Risikomanagement und strategische Entscheidungen zu nutzen.
Potenzielle Auswirkungen auf die Finanzindustrie
Die Einführung dieser neuen Technologie könnte tiefgreifende Auswirkungen auf die Finanzindustrie haben. Durch die verbesserte Möglichkeit, Investmentstrategien zu analysieren und zu replizieren, könnten Risikomanagementprozesse effizienter gestaltet und die Performance von Portfolios optimiert werden.
Zudem bietet der Ansatz das Potenzial, die Transparenz im Management von Fonds zu erhöhen und Investoren mehr Kontrolle über ihre Investments zu geben.
Über die Studie
Die Studie "Deep Decoding of Strategies" wurde am 6. Juni 2022 veröffentlicht und am 5.Mai 2024 zuletzt aktualisiert. Die Hauptautoren der Studie sind Jean-Jacques Ohana, Eric Benhamou, David Saltiel und Beatrice Guez, die alle für Ai for Alpha tätig sind. Die Studie entstand in Zusammenarbeit mit der Universität Paris Dauphine und PSL Research University.
Die Studie zielt darauf ab, die Anwendung von maschinellem Lernen im Bereich des quantitativen Risikomanagements zu erforschen und zu erweitern. Die Forschung wurde mit dem Ziel durchgeführt, eine effektive Methodik zur Nachbildung und Analyse von Investmentstrategien zu entwickeln.
Key Take Aways
Entwicklung einer neuen Methodologie zur Dekodierung von Investmentstrategien durch maschinelles Lernen.
Einsatz von grafischen Modellen und Deep Reinforcement Learning zur Minimierung der Abweichungen zwischen realen und nachgebildeten Strategien.
Potenzial zur Revolutionierung des Risikomanagements und zur Optimierung der Portfolioverwaltung.
