Institutional Money, Ausgabe 3 | 2021

immerhin einen Anhaltspunkt dafür, wel- cher Prozentsatz der aktiven Manager im Vergleich zu KI-Fonds ihre Benchmark überbieten. Auch ein zweiter, genauerer Blick auf die Daten lässt die KI-Fonds in einem günstigeren Licht erscheinen (siehe Tabelle „Outperformance – der zweite Blick“) . Denn über zwölf Monate betrachtet haben die beobachteten KI-Fonds im Ver- gleich zu ihrer Benchmark eine durch- schnittliche Outperformance von 4,85 Pro- zent erzielt. Die Streuung ist allerdings relativ breit und reicht von plus 24,4 Pro- zent bis hin zu minus 21,8 Prozent. Jäger meint jedenfalls, dass das KI-Uni- versum in den vergangenen Jahren einen Reifeprozess durchlaufen habe. Das kann man auch an der Zusammensetzung seines Index erkennen. „Vor zwei Jahren waren es nur zwölf Mitglieder, mittlerweile sind es 16. Die zwölf von damals sind aber nicht mehr alle im Index vertreten“, so Jäger. Vielmehr habe eine Rotation stattgefunden, in deren Rahmen manche Fonds ihre Stra- tegie geändert hätten und nicht mehr in das reine KI-Universum passen. Wieder andere hätten die kritische Masse nicht erreicht und seien vom Markt genommen worden, und eine dritte Gruppe sei schlicht vom Mitbe- werb aufgekauft worden. Die Entwicklung vergleicht er mit jener im Robo-Investment, als ein paar kleinere Player vorgestoßen und die großen Mitbewerber später, dafür aber vehement in den Markt eingedrungen sind. Schlachtschiffe stechen in See Dass diese Einschätzung stimmen könn- te, hat im Frühjahr das Fonds-Schlachtschiff DWS angedeutet. Am 31. März 2021 hat der Asset Manager nämlich einen Aktien- fonds aufgelegt, dessen Aktienauswahl „maßgeblich auf dem Einsatz von künstlicher Intelligenz beruht“, wie es in der entsprechenden Aussen- dung hieß. Der DWS Concept ESG Arabesque AI Global Equity greift demnach „die drei Megatrends auf, die die DWS für das kommende Jahrzehnt identifiziert hat: Niedrig- zinsen, Nachhaltigkeit und Digitali- sierung“. Der Fonds stellt dabei das erste gemeinsame Produkt von DWS und Arabesque AI dar. Das britische Unternehmen hat sich auf künstliche Intelligenz spezialisiert und ist mit der DWS Anfang 2020 eine strategi- sche Partnerschaft eingegangen. Der Fonds selbst berücksichtigt ESG-Kriterien, ver- folgt einen Total-Return-Ansatz und um- fasst zwischen 60 und 70 Aktien aus dem MSCI-Welt-Universum. Sein erwarteter Tracking Error liegt zwischen sechs und sieben Prozent. Laut DWS zeichnet sich der KI-Fonds dadurch aus, dass er sehr umfassend ist und nicht auf einzelne Märkte, Investmentstile oder Anlageklassen setzt. „Mit dem Produkt kombinieren wir in einem aktiv gemanagten Investmentfonds die Vorteile der künstli- chen Intelligenz mit der Expertise unserer Investment Manager“, sagt Manfred Bauer, Leiter der Product Division bei der DWS. Datenflut Das Management setzt dabei auf die Vorteile, die die KI beim Bewältigen der gewaltigen Datenmengen hat. So lag im Jahr 2009 die Zahl der neuen Daten noch bei 0,5 Zettabyte (ein Zettabyte entspricht 1.073.741.824 Terabyte), 2019 bereits bei 45 Zettabyte. Für das Jahr 2025 erwarten Experten neue Daten im Umfang von 175 Zettabyte, also die 350-fache Menge des Jahres 2009. „Für das menschliche Gehirn ist diese Entwicklung ein großes Problem, für die künstliche Intelligenz dagegen gilt: Je mehr Informationen, desto besser“, so Bauer. Exitus Homo sapiens? Aus DWS-Sicht wird künstliche Intelli- genz eine zunehmend wichtige Rolle im Asset Management einnehmen, Analysten oder Fondsmanager komplett ersetzen wird sie jedoch nicht. Auch bei DWS verfolgt man einen komplementären Ansatz: Dem- nach generiert die KI-Engine täglich eine Vielzahl von Signalen, die auf die allfällige Attraktivität einer Aktie schließen lassen. Die Spezialisten der DWS für quantitatives Investieren bauen daraus ein regional und über Sektoren diversifiziertes Portfolio und überprüfen dieses monatlich. Bis Redak- tionsschluss ist dieses Konzept hervor- ragend aufgegangen, hat der KI-Fonds von DWS seine Benchmark mit knapp fünf Pro- zentpunkten doch klar hinter sich gelassen. Das könnte auch schon die halbe Miete gewesen sein. Denn laut Jäger ist gerade die Anfangsphase für KI-Fonds enorm wichtig. Das liege an der enorm hohen Erwartungs- haltung und dem Fehlen echter Bench- marks. „Wenn ein Value-Fonds schlecht läuft, kann das Management auf die Perfor- mance von anderen Value-Fonds hinweisen und wird auf Verständnis stoßen. Bei einem KI-Fonds funktioniert das nicht.“ Beherzte KI Davon, dass ein solcher Start mehr als holprig sein kann, weiß Hendrik Leber von Acatis ein Lied zu singen. Der bereits erwähnte Acatis AI wurde zunächst als Acatis KI Aktien Global lanciert, legte aber das hin, was man salopp als „Bauch- fleck“ bezeichnet. Die Performance war enttäuschend und hinkte allen vergleichbaren Indizes und Bench- marks hinterher. Leber zog die Reiß- Outperformance – der zweite Blick Durchschnittlich gesehen haben KIs ihre Benchmark geschlagen. Outperformance 1 Monat 3 Monate 6 Monate 12 Monate Durchschnitt -0,07 % -1,23 % -1,89 % 4,85 % Top 5,21 % 5,64 % 12,19 % 24,39 % 75 - %-Quantil 1,04 % 0,65 % 2,94 % 12,19 % Median -0,02 % -1,37 % -1,26 % 4,84 % 25 - %-Quantil -0,48 % -3,49 % -7,39 % 0,52 % Flop -5,20 % -6,77 % -13,24 % -21,80 % Die cleverste KI hat ihre Benchmark in den vergangenen zwölf Monaten um fast 25 Prozent hinter sich gelassen. Quelle: Plexus Investments » Wir kombinieren in einem aktiv gemanagten Fonds die Vorteile der künstlichen Intelligenz mit der Expertise unserer Investment Manager. « Manfred Bauer, Leiter Product Division DWS 228 N o. 3/2021 | www.institutional-money.com P R O D U K T E & S T R A T E G I E N | KÜNS T L I CHE I NT E L L I GENZ