Lernende Robo-Strategien

Der Private Alpha Algorithmic Robo Fund EUR ist ein Mischfonds mit Fokus Deutschland. Ziel des Fonds ist es, in guten Marktphasen voll investiert zu sein und von der Wertentwicklung am Aktienmarkt zu profitieren. In schlechten Phasen sollen Short-Positionen positive Renditen generieren. 

Das ist ein ambitioniertes Ziel, an dem zahlreiche Fonds in der Vergangenheit schon gescheitert sind. Doch die Macher des Algorithmic Robo-Fonds sind davon überzeugt, ein Konzept gefunden zu haben, mit dem sie den Markt revolutionieren können. 

Die Macher, das sind die beiden Ex-Credit-Suisse-Banker Christoph Gum und Christoph Züllig, die zusammen mit IT-Experten auf dem Gebiet von Big Data-Analysen und künstlicher Intelligenz eine Anlagestrategie entwickelt haben. „Klassische Mandatsansätze sowie gängige Marktprognosen von Großbanken liefern nach unserer Überzeugung keine zufriedenstellenden Ergebnisse. Wir haben deshalb unter Einsatz modernster Technologien nach neuen Möglichkeiten gesucht, um klas-sische Anlagefehler zu vermeiden und unsere eigenen Strategien fortlaufend zu optimieren“, sagt Christoph Züllig. Das Ergebnis dieser Entwicklungsarbeit ist der Private Alpha Algorithmic Robo Fund. 

„Das Anlagekonzept wird durch einen selbst entwickelten Algorithmus umgesetzt, der den Gesamttrend für den deutschen Aktienmarkt identifiziert. Durch seine Möglichkeit, gegen den Markt zu investieren, können selbst in schwachen Marktphasen positive Renditen erzielt werden“, erklärt Christoph Gum. Ein zweites Fondsprodukt ist bereits weit fortgeschritten und wird den globalen Aktienmarkt sowie die gängigen liquiden Anlageklassen, wie Renten und Edelmetalle, abdecken. Der Algorithmus dieses zweiten Fonds nutzt moderne Machine- und Deep Learning-Tools, er optimiert sich also während der Anwendung stetig selbst. „Der Firmenfokus wird verstärkt auf das Artificial Intelligence Ecosystem ausgerichtet sein“, so Gum. Die Fonds sollen so zu lernenden und damit immer besseren Robo-Anlagestrategen werden.