HQAM geht mit neuem Künstliche-Intelligenz-Aktienfonds an den Start

HQ Asset Management hat den Europa-Aktienfonds HQAM European Equities aufgelegt. Der Aktienselektionsprozess soll laut HQAM deutlich mehr kursrelevante Informationen aus den Daten schöpfen als herkömmliche Methoden. Die Investments erfolgen in ein europäisches Aktienportfolio unter Einbeziehung eines State-of-the-Art Risikomanagementsystems. HQAM-Geschäftsführer Dr. Lars Edler grenzt den neuen Fonds zu anderen Produkten ab: „KI-Fonds ist nicht KI-Fonds: Zum Teil handelt es sich bei anderen Produkten um Themenfonds. Hier wird in Firmen investiert, die künstliche Intelligenz in ihrer Wertschöpfungskette einsetzen. Wir haben einen KI-basierten Investmentprozess.“

Über die Strategie
Der HQAM European Equities (ISIN: DE000A2P36D2; Mindestanlage 50.000 Euro bzw. ISIN: DE000A2P36E0; Mindestanlage 1,0 Million Euro ) investiert auf Basis eines quantitativ gesteuerten Selektionsprozesses vorrangig in hochkapitalisierte Unternehmen aus dem europäischen Raum. Seit der Auflage hat die Strategie, dargestellt durch den unabhängig berechneten „HQAM European Equities Index“ (ISIN DE000SL0A2N2), den Vergleichsindex MSCI Europe (RI) deutlich übertroffen. ?Fondsmanagerin ist Julia Stöcker.

Die größten Positionen des Fonds sind aktuell: Roche, Nestlé, ASML, LVMH, Unilever. Am stärksten übergewichtet ist der „HQAM European Equities“ derzeit in Zurich Insurance, Swedish Match sowie Halma. Am stärksten untergewichtet in Nestlé, Lonza und Adyen.

Künstliche Intelligenz
Da allen Marktteilnehmern zur selben Zeit die gleichen kursrelevanten Daten vorliegen, kommt es heute nicht mehr auf einen Informationsvorsprung an, sondern darauf, die Fülle an Daten am effizientesten auszuwerten, begründet HQAM die Lancierung des HQAM European Equities.

Die Gesellschaft verwendet dazu Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz. Das selbstlernende System von HQAM bewertet die Kennzahlen tausender Unternehmen innerhalb kürzester Zeit emotionslos und unverzerrt. Dadurch kommt HQAM zu Aktieneinschätzungen, die laut Gesellschaftsangaben rational und nachvollziehbar auf der Fundamentaldatenlage basieren. Auf diese Weise können gute und schlechte Aktien bestmöglich getrennt werden.

?„Im konkreten Anwendungsfall übernimmt die künstliche Intelligenz im Research-Prozess Funktionen, die man durch herkömmliche Herangehensweisen nicht oder nur unzureichend darstellen könnte", erklärt Edler, um anzufügen: „Zum Teil werden bei der Aktienanalyse vereinfachende Annahmen getroffen, etwa dass ein niedriges KGV auf eine billige Aktie hindeutet. Allerdings gibt es Kriterien, deren „Sweet Spot“ eher in der Mitte liegt: Ist die Verschuldung zu hoch, ist das ein mögliches Zeichen für eine nahende Insolvenz. Ist sie zu niedrig, spricht einiges dafür, dass das Unternehmen seine Kapitalstruktur nicht im Griff hat. KI-Methoden machen diese Sweet Spots sichtbar.

Laut Edler bedarf es großer Erfahrung mit diesen Methoden: "Werden sie unbedarft auf Daten losgelassen, besteht eine große Gefahr des sogenannten Data Minings. Dann werden eventuell Scheinkorrelationen identifiziert, die keine prognoserelevante Implikation haben.“ (aa)

Die wichtigsten Eckpunkte des HQAM European Equities:

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