AXA IM: Künstliche Intelligenz im Investmentprozess

Rosenberg Equities, die quantitative Investmentsparte von AXA Investment Managers (AXA IM), nutzt für Kundenportfolios jetzt auch fortschrittliche Modellierungstechniken. Diese beruhen insbesondere auf neuronalen Netzen. Dadurch werden Datenanalysen weiter verbessert und die Investmentprozesse erweitert.

13.10.2017 | 10:30 Uhr

Das erste Beispiel hierfür ist ein Modell auf der Grundlage eines neuronalen Netzes, das in der nachhaltigen Aktienstrategie (Sustainable Equity) zum Einsatz kommt, einer Strategie aus der Advanced-Factors-Reihe. Aktien, denen große Kursausschläge drohen, sollen sich mit dem neuen Modell leichter identifizieren lassen. Dadurch können Extremrisiken verringert und die Risiko-Ertrags-Profile der Kunden verbessert werden.

Gideon Smith, Europa-CIO von AXA IM Rosenberg Equities, sagt: „Dies ist der erste Schritt zum Einsatz neuronaler Netze und hochentwickelter künstlicher Intelligenz in Kundenportfolios. Zugleich ist es die natürliche Weiterentwicklung der fortschrittlichen quantitativen Techniken, die wir bereits seit 30 Jahren anwenden. Wir halten diesen Schritt für naheliegend und glauben, dass er gut zu unserem Investmentansatz mit seinen Schwerpunkten Modellierung und Risikosteuerung passt. Hier haben wir beachtliche Kenntnisse und großes Know-how, und wir freuen uns darauf, auf diese Weise, unseren Kunden auf allen Ebenen des Investmentprozesses bessere Ergebnisse zu liefern.“

Des Weiteren will Rosenberg Equities neue „unstrukturierte“ Datensätze nutzen. Sie sollen die traditionellen Finanzmarktdaten ergänzen, die Investoren üblicherweise verwenden und zusätzliche Erkenntnisse zu den Fundamentaldaten der Unternehmen und der Marktstimmung liefern. Beispielsweise entwickelt Rosenberg Equities ein Sprachverarbeitungsmodell, um Unternehmensmitteilungen und andere Texte zu analysieren. Ziel ist, dadurch mehr über die Anlegerstimmung gegenüber einem Unternehmen zu erfahren.

Heidi Ridley, CEO von AXA IM Rosenberg Equities, fügt hinzu: „Beide Entwicklungen sind ein hervorragendes Beispiel dafür, wie wir mit künstlicher Intelligenz und unstrukturierten Daten unsere vorhandenen Modellierungstechniken ergänzen können. Wir sind davon überzeugt, dass die innovative Nutzung von Daten und Technologie zu besseren Erkenntnissen führt – und natürlich zu besseren Ergebnissen für unsere Kunden.“

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