Institutional Money, Ausgabe 3 | 2021

leine und ließ den Algorithmus nachjustie- ren. Ein Blick auf den langfristigen Chart von 2017 bis Redaktionsschluss lässt auf den ersten Blick aber keine besonders große Wirkung erkennen, liegt der AI-Fonds doch um zehn Prozentpunkte unter dem MSCI World NTR in Euro. Sieht man sich jedoch an, was die AI nach der Pandemie geleistet hat, kann man durchaus beeindruckt sein. Zwar war der Acatis-Fonds bei den Abschlägen im März 2020 mittendrin statt nur dabei, er kam in der Erholungsphase aber viel rascher aus den Startlöchern. Seither hat der Fonds ein Plus von 106 Prozent erwirtschaftet, wäh- rend der MSCI auf eine Performance von knapp 75 Prozent kommt. An dieser Stelle kristallisiert sich auch die Abgrenzung zwischen künstlicher Intelli- genz, aktiven humanen und quantitativ ge- triebenen passiven Strategien heraus. Denn während bei menschlichen Managern Emo- tionen gerade in Krisenzeiten zu Fehlent- scheidungen führen können, agiert die KI vollkommen angstfrei, was in diesem Fall zu einem beherzten Zugreifen und der erwähnten Outperformance gegenüber dem Index geführt hat. Passive quantitative und somit regelbasierte Systeme nehmen wiede- rum die Performance des jeweiligen Index gut mit – im Rebound-Szenario hat sich je- doch gezeigt, was eine aktive emotionsfreie Strategie gegenüber einem rein passiven Ansatz an Zusatzrendite ermöglichen kann. Die andere Seite des Zauns Dass das Thema KI an Traktion gewinnt, lässt sich aber auch auf der anderen Seite des KI-Asset-Manage- ments ablesen – nämlich dort, wo in Unternehmen investiert wird, die von artifizieller Intelligenz am stärksten profitieren. So hat unlängst die Deka ihr Produktangebot um einen aktiv gemanagten Aktienfonds erweitert, mit dem Anleger auf KI setzen können. Der Deka-Künstliche Intelligenz investiert benchmarkfrei weltweit in Unternehmen, die ein besonderes Wachstumspotenzial im Bereich KI versprechen. Das Ma- nagement sucht dabei nach Unter- nehmen, die die technischen Voraus- setzungen für KI-gesteuerte Ge- schäftsmodelle bereitstellen, also beispielsweise Infrastruktur für gro- ße Rechenleistungen, spezifische Compu- terchips oder Plattformen. Ebenso wird in Unternehmen investiert, die KI nutzen, um Produkte und Dienstleistungen zu verbes- sern oder Prozesse zu automatisieren. Das Anlageuniversum besteht aus über 3.000 Titeln. Das Fondsmanagement filtert daraus zunächst alle Titel heraus, die dem thema- tischen Anspruch entsprechen. Das sind aktuell rund 250 Unternehmen aus allen Branchen, wobei Schwerpunkte in den Bereichen Informationstechnologie, Indus- trie, Gesundheitswesen und Konsumenten- anwendungen liegen. Diese Firmen werden dann auf Basis einer Fundamentalanalyse bewertet. Die Analyse umfasst Unterneh- menskennzahlen, die Qualität des Manage- ments sowie relative Bewertungen und die Wettbewerbspositionierung. Übrig bleiben die vielversprechendsten Titel für ein fokussiertes Portfolio, mit dem der thematische Investmentansatz des Fonds konsequent umgesetzt werden kann. Doch auch andere Fondshäuser haben das Thema auf dem Radar. Dazu gehört die ein- gangs erwähnte Fondsgesellschaft Colum- bia Threadneedle. Neil Robinson, Head of Global Equities, ortet sogenannte „Star- effekte bei der KI-Entwicklung“, legt diese aber gar nicht so sehr auf spezielle KI- Investments um, sondern geht davon aus, dass „dieser einschneidende Wandel ganz allgemein viele Positionen der Portfolios von aktiven Vermögensverwaltern betreffen wird“. Erwartungshaltung Doch zurück zu den KI-gemanagten Fonds. Welche Performance können oder sollen Investoren von diesen selbstlernen- den Algorithmen erwarten? Müssen sie die von aktiven menschlichen Managern über- treffen? „Wahrscheinlich nicht“, meint Jäger. „Aus Rentabilitätsgründen reicht es mittelfristig, wenn sie gleich gut sind.“ Denn ähnlich wie bei passiven Strategien sollte in naher Zukunft eine Diskussion rund um die Ma- nagementkosten von KI-Fonds ent- stehen. Einen Schritt in diese Rich- tung hat die DWS  bereits unter- nommen. Die jeweiligen institutio- nellen Tranchen ihres KI-Produkts schlagen mit laufenden Kosten von unter einem halben Prozent zu Bu- che. Man erhält als Investor aktives Management zum Preis von passi- ven Strategien. Aktive menschliche Manager werden sich also wahrscheinlich noch stärker auf Märkte mit hoher Informationsasymmetrie und einer relativ geringen Zahl an auswert- baren Datenpunkten konzentrieren müssen. Denn dort wird künstliche Intelligenz auch in Zukunft ihre Schwächen zeigen. HANS WEITMAYR Perfekter Start Der KI-Fonds von DWS und Arabesque zeigt zu Beginn keine Schwäche. Dem deutschen Fondsgiganten DWS ist gemeinsam mit dem KI- Spezialisten Arabesque ein raketengleicher Start seines KI-Fonds gelungen. Die Vergleichsgruppe „Aktien Welt“ wurde klar distanziert. Quelle: MVD 0 % 1 % 2 % 3 % 4 % 5 % 6 % 7 % 8 % 9 % 10 % 11 % 12 % 13 % Aktien Welt RDWS Concept ESG Arabesque AI Global Equity Performance Apr 2021 Mai 2021 Jun 2021 Jul 2021 Aug 2021 » Aus Rentabilitätsgründen reicht es mittelfristig, wenn die KI gleich gut wie ein menschlicher aktiver Manager ist. « Günter Jäger, Gründer und CEO Plexus Investments 230 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