Fondsstrategie Von der Forschung über den Urknall an die Börse

Jahrelang spürte Michael Feindt den Ursprüngen des Universums nach. Am Forschungszentrum Cern bei Genf, in dem immer wieder winzige Urknälle herbeigeführt werden sollen, beschäftigte sich der Wissenschaftler mit Elementarteilchen-Physik.

Dort entwickelte er die Methode Neuro-Bayes, die auf Basis statistischer Daten Erscheinungen in der Welt der Elementarteilchen vorhersagen soll. Das läuft ja wohl in der Welt der Finanzmärkte ganz ähnlich ab, muss sich der Professor gesagt haben, der heute das Institut für experimentelle Kernphysik an der Universität Karlsruhe leitet.

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Brücke zwischen Spitzentechnologie und Asset Management?

Heute jedenfalls fungiert der Erfinder des Neuro-Bayes-Algorithmus als geistiger Vater seiner Anwendungen in der Vermögensverwaltung. Er steht hinter dem Neuro-Bayes Short Term Trading Fund, dem nach eigenen Angaben einzigen Fonds in Deutschland, der nach den Erkenntnissen der Hochenergie-Quantenphysik gemanagt wird. "Ich wollte mit dem Fonds eine Brücke zwischen Spitzentechnologie und Asset Management schlagen", sagt Feindt.

Das Besondere an dem Fonds ist, dass er vollständig auf künstlicher Intelligenz beruht und menschlichen Einfluss vollständig ausschalten soll. Das versuchen viele Fonds, die sich auf quantitative Verfahren stützen, bei denen lange statistische Zahlenreihen so ausgewertet werden, dass am Ende zuverlässige Anlageentscheidungen herauskommen.

Doch mit dem Neuro-Bayes-Fonds geht Feindt einen Schritt weiter. Er schließt den menschlichen Einfluss noch gründlicher als alle anderen dieser Modelle aus. Deshalb filtert der Computer sämtliche Informationen heraus, die in irgendeiner Form durch subjektiven Einfluss verzerrt sein könnten, zum Beispiel durch eine Prognose, eine Erwartung oder eine Markteinschätzung. "Wir brauchten für jede Aktie und jeden Tag beschreibende Informationen, die mit Sicherheit nur von der Vergangenheit abhängen und keine Aussage über die Zukunft enthalten", sagt Feindt. "Die Prognose darf sich natürlich nur aus Informationen ableiten, die zum Prognosezeitpunkt bekannt sind."

Der Clou beim Einsatz künstlicher Intelligenz ist, dass diese Systeme auf neuronalen Netzwerken basieren und aus gemachten Fehlern eigenständig lernen sollen mit dem Ziel, sich ständig selbst zu verbessern. Der Vorteil dieser Methode ist gegenüber menschlicher Intelligenz, dass sich der Computer nicht durch Gefühle wie Panik oder Gier in die Irre leiten lässt.

Als Grundlage für die Ableitung der Prognosen, die der Fonds verwendet, sucht sich der Computer sämtliche relevanten Informationen, die er zu den rund 800 Aktien aus dem Anlage-Universum finden kann: Schlusskurs, Tagestief, Tageshoch, Volatilität und so weiter. Das machen alle Fondsmanager ähnlich, die quantitative Methoden anwenden. Und das beherrschen die meisten dieser Fondsmanager mittlerweile. "Die Herausforderung liegt darin, die relevanten Informationen vom allgemeinen Informationsrauschen zu trennen", sagt Feindt.

Beim Neuro-Bayes-Fonds werden außerdem nach Darstellung Feindts die komplexen Zusammenhänge erkannt und für die Aktienkurs-Prognose benutzt. "Dabei wird die Neuronenschicht so lange optimiert, bis ein Maximum an Prognosegüte erreicht ist", heißt es in einer Präsentation. Neben der wahrscheinlichen Tagesrendite liefert die Prognose auch die Information über die Bandbreite der möglichen Tagesbewegung. Denn der Neuro-Bayes-Fonds will nur kurzfristige Kursentwicklungen vorhersagen, um für jeweils einen Börsentag Aktien zu finden, die über- oder unterbewertet sind.

In 52 Prozent aller Fälle liege das neuronale Netz pro Einzelentscheidung im Durchschnitt richtig, heißt es weiter in einer Präsentation. Einen besseren Wert erreichten auch professionelle Händler in der Regel nicht. Am ehesten lasse sich die Strategie des Neuro-Bayes-Fonds mit aktienmarktneutralen Strategien aus der Welt der Hedge-Fonds vergleichen. Bei diesem Ansatz versucht der Fondsmanager, Ineffizienzen am Aktienmarkt aufzuspüren und diese auszunutzen. Eine kurzfristige Ausrichtung - "Statistical Equity Arbitrage" genannt - basiert auf der Auswertung historischer Kursentwicklungen, Aktienempfehlungen und einer eingehenden Fundamentalanalyse der Aktie.

Doch auch Kollege Computer erwies sich in der Finanzkrise nicht als unfehlbar. Auch der Neuro-Bayes-Fonds verbuchte erhebliche Rückgänge, obwohl er eigentlich mit seiner marktneutralen Strategie bei solchen Kurseinbrüchen sich robuster zeigen sollte. "Wir sind nicht ungeschoren durch die Krise gekommen, aber wir haben aus den Fehlern, die wir in der Konstruktion des Fonds zuvor gemacht hatten, gelernt", sagt Feindt. "Dadurch konnten wir die Volatilität des Fonds spürbar senken." Der Fonds sei 2008 zu hohe Risiken eingegangen, auch wenn er unter dem Strich mit einem Minus von 3,6 Prozent besser abgeschnitten habe als viele Hedge-Fonds.

Fonds ist nicht ungeschoren durch die Krise gekommen

"Jetzt haben wir die Risikokontrolle an den entscheidenden Punkten verbessert", sagt Feindt. "Das System lernt jetzt viel schneller." Der Erfolg zeigt sich darin, dass der Fonds zwar nicht eine übermäßig hohe Rendite im Vergleich zu anderen Fonds aufweist, sondern dass er die Schwankungsanfälligkeit deutlich gesenkt hat. Und das ist für viele Anleger mehr wert als eine hohe Rendite.

Der Physiker jedenfalls ist von seinem Konzept mehr denn je überzeugt: "Was wir da entwickeln, ist völlig anders als alles, was bisher am Markt existiert." Den Neuro-Bayes-Fonds konzipierte zwar Professor Feindt. Doch auf den Weg gebracht wurde der Fonds durch die Fondsgesellschaft Lupus Alpha in Frankfurt, die seit drei Jahren die Naturwissenschaftler bei ihrem Ausflug in die Welt der Finanzen unterstützt. Heute arbeiten mehr als zehn Physiker täglich an diesem System. "Wir sind im Dezember 2006 mit dem Fonds von Professor Feindt in unserem Talenthotel gestartet, und er erwies sich rasch als die erfolgreichste Strategie darin", sagt Ralf Lochmüller, Gründer und Managing Partner von Lupus Alpha.

Jetzt ist das Projekt so weit, dass der Fonds an den Start gehen kann. Zwar soll er nicht dem breiten Publikum zum Kauf angeboten werden. Doch auch die institutionellen Anleger, die das Modell testen wollen, müssen zunächst überzeugt werden. "Wir brauchten zunächst eine Historie über die Wertentwicklung und Transparenz", sagt Lochmüller. Nach drei Jahren lasse sich das Konzept beurteilen. "Dabei war die Finanzkrise ein hervorragender Stresstest, um zu sehen, wie sich der Fonds auch in solchen Belastungen verhält", sagt der Fondsexperte.

Lochmüller hält die Arbeiten der Atomphysiker für richtungweisend. "Der Neuro-Bayes-Fonds ist ein Ansatz, der nicht allein Auswirkungen für den Kapitalmarkt hat, sondern auch völlig andere Anwendungen ermöglicht", sagt der Fondsmanager. Schon bevor er den Neuro-Bayes-Fonds aufsetzte, hatte Feindt ein System entwickelt, um das chaotisch scheinende Verhalten von Kunden besser in den Griff zu bekommen. Das System wendet heute ein großer Versandhändler an. So zeigt die Urknall-Forschung manchmal gänzlich unerwartete Folgen.