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Fondsstrategie : Von der Forschung über den Urknall an die Börse

  • Aktualisiert am

Urknall an der Börse? Bild: dpa

Professor Michael Feindt spürte jahrelang den Ursprüngen des Universums nach. Nun versucht er die Erkenntnisse auf einen Investmentfonds anzuwenden. Er setzt auf künstliche Intelligenz, die aber nicht ganz ungeschoren durch die Krise kam.

          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.

          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.

          Der Kontrollstand der „Urknallmaschine” am CERN ....

          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.

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