Überblick 

Das Asset Management ist das Herzstück des Finanzsektors und umfasst eine Reihe von Aktivitäten, die darauf abzielen, die Kapitalrendite zu maximieren und gleichzeitig das Risiko zu minimieren. Mit den rasanten technologischen Fortschritten, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens (ML), erlebt die Landschaft des Asset Managements einen tiefgreifenden Wandel. Maschinelles Lernen verspricht, traditionelle Praktiken zu revolutionieren und beispiellose Erkenntnisse und Effizienzen zu bieten. In diesem Blogbeitrag untersuchen wir das transformative Potenzial des maschinellen Lernens im Asset Management und stützen uns dabei auf Erkenntnisse aus der akademischen Forschung. Unsere Diskussion basiert auf aktuellen Studien wie „Asset Management in Machine Learning: State-of-research and State-of-practice“ von Idowu, Strüber und Berger (2022) sowie anderen relevanten wissenschaftlichen Arbeiten auf diesem Gebiet.

Traditionelles Asset Management vs. durch maschinelles Lernen unterstütztes Asset Management 

Im traditionellen Asset Management werden Entscheidungen in der Regel auf der Grundlage historischer Daten, Markttrends und menschlicher Expertise getroffen. Dieser Ansatz wird jedoch durch inhärente menschliche Voreingenommenheit, zeitaufwändige Analyseprozesse und begrenzte Kapazitäten zur effizienten Verarbeitung großer Datenmengen eingeschränkt. Die statistische Analyse historischer Daten kann zwar Erkenntnisse liefern, reicht jedoch häufig nicht aus, um komplexe Marktdynamiken zu erfassen und zukünftige Trends genau vorherzusagen. 

Umgekehrt revolutioniert maschinelles Lernen (ML) im Asset Management die Entscheidungsfindung, indem es fortschrittliche Algorithmen nutzt, um große Datensätze zu analysieren, komplexe Muster zu erkennen und Vorhersagen mit beispielloser Genauigkeit und Geschwindigkeit zu treffen. Diese grafischen Darstellungen vergleichender Analysen veranschaulichen anschaulich den Kontrast zwischen traditionellem Asset Management und ML-gestützten Ansätzen.  

Vergleichende Analysen zeigen, dass durch ML unterstütztes Asset Management fundiertere Entscheidungen ermöglicht, die Risikomanagementfunktionen verbessert und letztendlich eine bessere Portfolioperformance liefert. Indem sie die Leistungsfähigkeit von ML-Algorithmen nutzen, können Asset Manager verborgene Erkenntnisse aufdecken, sich effektiver an veränderte Marktbedingungen anpassen und neue Chancen flexibler nutzen. 

Hauptmerkmale des maschinellen Lernens im Asset Management 

Maschinelles Lernen verleiht Asset-Management-Tools mehrere wichtige Funktionen, darunter eine verbesserte Reproduzierbarkeit, Zuverlässigkeit und Konsistenz von Anlagestrategien. Laut einer Studie von Idowu et al. (2022) tragen Algorithmen des maschinellen Lernens zur Zuverlässigkeit und Konsistenz von Anlagestrategien bei, indem sie Aufgaben wie Datenanalyse, Portfoliooptimierung, Risikomanagement sowie kontinuierliches Lernen und Anpassen automatisieren.  

Lassen Sie uns dies weiter untersuchen: 

• Automatisierung der Datenanalyse: Algorithmen für maschinelles Lernen können den Prozess der Analyse großer Mengen von Finanzdaten automatisieren, darunter historische Markttrends, Unternehmensfinanzen, Wirtschaftsindikatoren und Nachrichtenstimmungen. Herkömmliche Datenanalysemethoden basieren häufig auf manueller Verarbeitung und Interpretation, was zeitaufwändig und anfällig für menschliches Versagen sein kann. 
• Portfolio-Optimierung: Algorithmen für maschinelles Lernen eignen sich hervorragend zur Optimierung der Portfolioallokation, indem sie mehrere Faktoren berücksichtigen, darunter Vermögenskorrelationen, Risikotoleranz, Anlageziele und Marktbedingungen. Diese Algorithmen können die Portfoliogewichtung dynamisch an sich ändernde Marktdynamiken anpassen und so sicherstellen, dass Anlagestrategien im Laufe der Zeit anpassungsfähig und robust bleiben. 
• Risikomanagement: Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen können Investmentfirmen verschiedene Arten von Risiken modellieren und quantifizieren, darunter Marktrisiken, Kreditrisiken und operationelle Risiken. Durch die Analyse historischer Daten und die Identifizierung von Risikofaktoren können Modelle für maschinelles Lernen genauere Risikobewertungen liefern und fundierte Entscheidungen bei der Portfoliokonstruktion und Vermögensallokation unterstützen. 
• Kontinuierliches Lernen und Anpassen: Einer der Hauptvorteile von Algorithmen des maschinellen Lernens ist ihre Fähigkeit, im Laufe der Zeit zu lernen und sich anzupassen. Durch die kontinuierliche Analyse neuer Daten und Rückmeldungen können diese Algorithmen ihre Vorhersagegenauigkeit und -wirksamkeit verbessern, was zu zuverlässigeren und konsistenteren Anlagestrategien führt. Dieser iterative Lernprozess ermöglicht es Investmentfirmen, Markttrends voraus zu sein, sich an veränderte Bedingungen anzupassen und neue Chancen zu nutzen. 
• Andere Beispiele aus der Praxis, wie etwa die Verwendung neuronaler Netze zur Vorhersage von Aktienkursen, zeigen die Wirksamkeit von ML bei der Verbesserung von Anlageergebnissen. Ein wegweisender Artikel, der die Anwendung neuronaler Netze zur Vorhersage von Aktienkursen untersucht, ist „Die Anwendungen künstlicher neuronaler Netze, Support Vector Machines und des Langzeit-Kurzzeitgedächtnisses zur Vorhersage von Aktienkursen“ (Chaajer, Shah und Kshirsagar, 2021). In diesem Artikel zeigen die Autoren, wie neuronale Netze trainiert werden können, um historische Aktienmarktdaten zu analysieren und Vorhersagen über zukünftige Preisbewegungen zu treffen.   

Herausforderungen bei der Integration von maschinellem Lernen in das Asset Management 

Trotz seines Potenzials bringt die Integration von maschinellem Lernen in Asset-Management-Praktiken mehrere Herausforderungen mit sich. Wie in der Studie von Idowu et al. (2022) hervorgehoben, umfassen die Herausforderungen im Asset-Management für Komponenten des maschinellen Lernens den Mangel an standardisierten Methoden, die Komplexität bei der Verwaltung mehrerer Asset-Versionen, Schwierigkeiten bei der Zusammenarbeit und den Mangel an expliziter Tool-Unterstützung. 

• Fehlen standardisierter Methoden: Die Integration von Machine-Learning-Modellen in Asset-Management-Workflows ist aufgrund fehlender standardisierter Methoden häufig mit Schwierigkeiten verbunden. Jede Organisation hat möglicherweise ihren eigenen Ansatz für die Entwicklung, Bereitstellung und Bewertung von Modellen, was zu Inkonsistenzen und Ineffizienzen führt. Die Festlegung branchenweiter Standards für die Entwicklung und Bewertung von Modellen kann die Interoperabilität fördern und den Wissensaustausch zwischen Praktikern erleichtern. 
• Schwierigkeiten bei der Zusammenarbeit: Die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Finanzexperten und anderen Beteiligten ist für die erfolgreiche Integration von maschinellem Lernen in die Asset-Management-Praktiken von entscheidender Bedeutung. Unterschiedliche Prioritäten, Kommunikationsbarrieren und isolierte Arbeitsabläufe können die Zusammenarbeit jedoch behindern. Die Einrichtung effektiver Kommunikationskanäle, funktionsübergreifender Teams und kollaborativer Tools kann eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs innerhalb von Organisationen fördern. 
• Fehlende explizite Tool-Unterstützung: Beim Asset-Management für Machine-Learning-Komponenten fehlt häufig explizite Tool-Unterstützung, die auf die spezifischen Bedürfnisse der Anwender zugeschnitten ist. Vorhandene Tools sind möglicherweise generisch oder verfügen nicht über die erforderliche Funktionalität für die effektive Verwaltung von Machine-Learning-Assets. Die Entwicklung spezialisierter Tools und Plattformen, die den einzigartigen Anforderungen des Asset-Managements für Machine Learning gerecht werden, kann die Effizienz und Effektivität bei der Modellentwicklung, -bereitstellung und -überwachung verbessern. 
• Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen standardisierte Protokolle, robuste Datenmanagementsysteme und effektive Kommunikationskanäle entwickelt werden. Mögliche Lösungen sind die Einführung branchenweiter Standards, die Verwendung cloudbasierter Plattformen und die interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Finanzexperten.  

Stand der Technik Tools im maschinellen Lernen für das Asset Management 

In der Landschaft des Vermögensmanagements führt die Integration von maschinellem Lernen zu einem tiefgreifenden Wandel, der sich in der Einführung hochmoderner Tools durch Branchenführer zeigt. Laut (Ucoglu, 2020) haben namhafte Wirtschaftsprüfungsgesellschaften wie PwC, Deloitte, EY und KPMG eine Reihe fortschrittlicher Tools für maschinelles Lernen entwickelt. Diese Tools werden verwendet, um die Koordination und Verwaltung von Prüfungen zu optimieren, bestimmte Prüfungsaufgaben zu automatisieren (insbesondere in Bereichen wie der Bargeldprüfung), Datenanalysen durchzuführen, Risiken zu bewerten und Informationen aus Dokumenten zu extrahieren. Diese Ernennungen bedeuten eine Anerkennung der zentralen Rolle, die maschinelles Lernen bei der Optimierung von Entscheidungsprozessen und der Erlangung eines Wettbewerbsvorteils auf dem Markt spielt. Darüber hinaus unterstreicht die sich entwickelnde Landschaft der beruflichen Qualifikationen die Bedeutung von KI-Expertise in der Finanzbranche. Darüber hinaus müssen angehende Finanzanalysten seit 2019 Kompetenzen in KI nachweisen, um diese begehrte Auszeichnung zu erhalten. Diese Anforderung spiegelt die Anerkennung des transformativen Potenzials des maschinellen Lernens im Asset Management durch die Branche wider und unterstreicht die wachsende Nachfrage nach Fachleuten, die diese fortschrittlichen Tools effektiv nutzen können.  

Praktische Anwendung und Fallstudien 

Im dynamischen Bereich des Investmentmanagements hat sich die Integration von maschinellem Lernen (ML) als zentraler Treiber für Innovation und Effizienz herausgestellt, wie führende Unternehmen wie MAN AHL, New York Life Investments und Goldman Sachs zeigen (Smart Solutions, 2021). 

•  MAN AHL  

MAN AHL, bekannt für seinen aktiven Handel mit verschiedenen Hedgefonds und Anlagestrategien, nutzt ML, um sowohl Handelsstrategien als auch die Ausführungseffizienz zu verbessern. Durch die Entwicklung von Algorithmen, die Trades generieren und optimieren Durch die Nutzung umfassender Handelsabwicklungsprozesse konnte MAN AHL beachtliche Erfolge bei der Ausweitung des Alphas und der Diversifizierung seines Portfolios erzielen.  

• New York Life Investments 

Ähnlich verhält es sich bei New York Life Investments, das für einen Global Player wie die New York Life Insurance Company Vermögenswerte verwaltet. Das Unternehmen nutzt ML, um Signale für quantitative Modelle zu generieren. Mithilfe prädiktiver Analysen und ML-Techniken verfolgt das Unternehmen effektiv umfangreiche Anlageportfolios, navigiert durch große Mengen an Marktdaten und verbessert die Vorhersagegenauigkeit. ultsofortige Stärkung thMonatsausblick des Unternehmens.  

• Goldman Sachs 

Darüber hinaus nutzt Goldman Sachs, ein führendes Investmentmanagement-Unternehmen, ML, um die Datenanalyse in der Sell-Side-Forschung zu verbessern. Durch die Stärkung seines Research-Datenstrategieteams und den Einsatz fortschrittlicher Analysetechniken ermöglicht Goldman Sachs seinen Forschern, effizient auf relevante Erkenntnisse zuzugreifen und so die Anlagestrategien zu verbessern und den Forschungsprozess zu optimieren.  

Diese Beispiele unterstreichen die transformative Wirkung von ML im Investmentmanagement, von der Verbesserung von Handelsstrategien über die Optimierung von Entscheidungsprozessen bis hin zur Generierung aussagekräftiger Erkenntnisse zur Förderung des Anlageerfolgs. 

Der Zukunft OAusblick 

Maschinelles Lernen wird die Vermögensverwaltung grundlegend verändern und beispiellose Wachstums- und Innovationsmöglichkeiten bieten. Da sich ML-Technologien ständig weiterentwickeln, müssen sich Vermögensverwalter anpassen, um in der dynamischen Finanzlandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Zukunft der Vermögensverwaltung liegt in der kontinuierlichen Erforschung und Einführung fortschrittlicher ML-Tools, um die Effizienz zu steigern, Risiken zu mindern und die Rendite für Anleger zu maximieren. 

Die Integration von Machine Learning (ML)-Technologien durch SmartDev 

 Bei SmartDev, einem führenden Anbieter von Finanztechnologielösungen, haben wir bedeutende Fortschritte dabei gemacht, maschinelles Lernen zu nutzen, um die Vermögensverwaltungspraktiken zu revolutionieren. Unser Unternehmen hat das transformative Potenzial von ML-Technologien erkannt und sie in seine Plattformen integriert, um Vermögensverwaltern modernste Tools und Erkenntnisse bereitzustellen. Durch diese Integration ermöglicht SmartDev seinen Kunden, die Macht datengesteuerter Entscheidungsfindung zu nutzen und wertvolle Erkenntnisse aus riesigen Mengen an Finanzdaten zu gewinnen. Durch die Verwendung von ML-Algorithmen können die Plattformen von SmartDev Markttrends analysieren, Anlagemöglichkeiten identifizieren und Portfoliostrategien präzise und effizient optimieren. Diese Einführung von ML-Technologien stattet Vermögensverwalter mit den Tools aus, die sie benötigen, um die Komplexität moderner Finanzmärkte zu meistern und in der Vermögensverwaltung immer einen Schritt voraus zu sein. Unser Engagement für Innovation und technologiegetriebene Lösungen unterstreicht unser Engagement, Kunden mit den Ressourcen auszustatten, die sie benötigen, um in einem zunehmend wettbewerbsorientierten Umfeld erfolgreich zu sein. 

Sind Sie bereit, Ihre Vermögensverwaltungspraktiken zu revolutionieren? Kontakt SmartDev und erfahren Sie noch heute, wie unsere hochmodernen Lösungen zum maschinellen Lernen Ihnen wertvolle Erkenntnisse liefern und Ihre Anlagestrategien optimieren können! 

Verweise 

 Chaajer, P., Shah, M. und Kshirsagar, A. (2021). Die Anwendung künstlicher neuronaler Netze, Support Vector Machines und des Langzeit-Kurzzeitgedächtnisses zur Vorhersage des Aktienmarktes. Decision Analytics Journal, 2, S.100015. doi:https://doi.org/10.1016/j.dajour.2021.100015. 

 Idowu, S., Strüber, D. und Berger, T. (2022). Asset Management im maschinellen Lernen: Stand der Forschung und Stand der Praxis. ACM Computing-Umfragen, 55(7). doi:https://doi.org/10.1145/3543847. 

Intelligente Lösung(en). (2021). Fallstudien von Vermögensverwaltungsfirmen, die maschinelles Lernen erfolgreich nutzen. [online] Verfügbar unter: https://www.smarts.sg/post/case-studies-of-asset-management-firms-successfully-leveraging-on-machine-learning [Zugriff am 11. April 2024]. 

Ucoglu, D. (2020). Aktuelle Anwendungen des maschinellen Lernens in der Buchhaltung und Wirtschaftsprüfung. Presseakademie, 12(1), S. 1–7. doi:https://doi.org/10.17261/pressacademia.2020.1337.