Institutional Money, Ausgabe 3 | 2024

sogenannte Machine Learning heute bietet, eine substan- zielle Hilfe sein. Sie scheinen sehr bewusst von Machine Learning und nicht von künstlicher Intelligenz zu sprechen. Warum? Prof. Florian Weigert: Am Ende sind die Prozeduren und sta- tistischen Verfahren, die wir nutzen, tatsächlich imMachine Learning angesiedelt. Beim maschinellen Lernen sprechen wir von einer Teildisziplin der künstlichen Intelligenz. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Trainieren von Algorith- men, um aus Daten und Erfahrungen zu lernen und diese zu verbessern anstatt explizit dafür programmiert zu werden. Zudem wird der Begriff künstliche Intelligenz oder Arti- ficial Intelligence inzwischen immer häufiger zum Schlag- wort und damit oft auch für Dinge oder Erscheinungen ein- gesetzt, die mit künstlicher Intelligenz und schon gar nicht mit Machine Learning wirklich etwas zu tun haben. Manche gehen sogar so weit zu sagen, dass das, was im Englischen als Artificial Intelligence bezeichnet wird, eigentlich überhaupt nichts mit Intelligenz zu tun hat, weil man im Prinzip dabei nichts anderes macht, als bestimmte Vergangenheitsergebnisse in die Zukunft fortzuschreiben. Stimmen Sie zu? Prof. Florian Weigert: Letztlich passiert auch bei den meisten Anwendungen der künstlichen Intelligenz nicht viel anderes als das, was wir auch schon aus Anwendungen der klassi- schen Statistik kennen: Man versucht, aus gewissen Patterns und Zusammenhängen, die sich in der Historie gezeigt haben, Rückschlüsse zu ziehen und Prognosen für die Zu- kunft zu erstellen. Der Computer oder eben die Maschine leistet dabei enorm gute Dienste, weil sie in der Lage ist, rie- sige Datenmengen zu verarbeiten, bestimmte Muster zu er- kennen oder auch Interaktionen und Nichtlinearitäten zu berücksichtigen, und zwar in einer Art und Weise, wie das Gehirn und die Intelligenz des Menschen gar nicht in der Lage wären. Warum haben Sie sich ausgerechnet für den Einsatz von Machine- Learning-Techniken zur Vorhersage der Performance von Invest- mentfonds entschieden? Prof. Florian Weigert: Aus der heute schon sehr umfang- reichen wissenschaftlichen Forschung wissen wir schon sehr viel über die Determinanten, die die künftige Wert- entwicklung von Kapitalanlagen via Investmentfonds bestimmen. Dass zum Beispiel die Kosten, die ein Fonds- manager berechnet, eine bedeutende Rolle spielen, die Grö- ße eines Fonds, sowie sich verändernde Mittelzuflüsse auf- grund von guten Performanceergebnissen in der jüngeren Vergangenheit.Wir wissen auch, dass die Erfahrung und das Alter von Fondsmanagern wichtig sind sowie die Diversität von Fondsmanagementteams. Deshalb wollten wir untersu- chen, ob man mit den Möglichkeiten, die uns das Machine Learning inzwischen bietet, die Kombination von bestimm- ten, eventuell auch schon länger bekannten Vorhersagevari- ablen noch weiter optimieren kann, um daraus praxistaug- liche Modelle zu entwickeln. Aber noch einmal einen Schritt zurück: Was macht es denn aus Ihrer Sicht überhaupt so schwierig, die Wertentwicklung von Investmentfonds vorherzusagen? Prof. Florian Weigert: Ich glaube, dass man bei dieser Frage zuvorderst die grundlegende Arithmetik des aktiven Fonds- managements nennen muss, wie sie uns schon länger anhand zahlreicher Forschungsarbeiten bekannt ist … …womit was genau gemeint ist? Prof. Florian Weigert: Ich spreche davon, was wir aus den Arbeiten von William Sharpe – Nobelpreisträger und be- kannt für das von ihm bereits in den sechziger Jahren ent- wickelte Capital Asset Pricing Model – schon länger wissen, nämlich dass die benchmarkadjustierte Performance, auch von aktiv handelnden Fondsmanagern, am Ende ein Null- summenspiel ist. Uns verwundert nicht, dass ein passiver 54 N o . 3/2024 | institutional-money.com THEORIE & PRAXIS | Prof. Florian Weigert | Universität Neuchâtel FOTO: © PABLO FACCINETTO » Aus der heute schon sehr umfangreichen wissenschaftlichen Forschung wissen wir sehr viel über die Determinanten, die die künftige Wertentwicklung von Investmentfonds bestimmen. « Prof. Florian Weigert, Universität Neuchâtel