Florian Weigert, Professor für Finanzrisikomanagement an der Universität Neuchâtel, erklärt im cash-Interview, welche Merkmale erfolgreiche Aktienfonds auszeichnen und wo psychologische Fallen beim Investieren lauern. Seine datengesteuerte Strategie nutzt Machine Learning, um Fonds zu finden, die historisch und zukünftig eine bessere Performance aufweisen.
Florian Weigert, Professor für Finanzrisikomanagement an der Universität Neuchâtel, sagt im cash-Interview, welche Charakteristiken erfolgreiche Aktien-Fonds aufweisen - und wo psychologische Fallen beim Anlegen drohen.Unser Ziel ist es, Investoren, ob privat oder institutionell, dabei zu helfen, aktive Fonds auszuwählen, die den Markt in der Risiko-adjustierten Rendite übertreffen.
Das ist vermutlich besonders schwierig, wenn Fonds beispielsweise erst seit sechs Jahren existieren und entsprechende Gewichtungen berücksichtigt werden müssen. Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz und zielt darauf ab, aus historischen Daten zu lernen, um zukünftige Performance vorherzusagen. Wir verwenden hierfür verschiedene Techniken wie Gradient Boosting, Random Forest und neuronale Netzwerke. Diese Modelle sind besonders wertvoll, da sie Nichtlinearitäten und Interaktionen zwischen Variablen erkennen können, was einfache lineare Modelle nicht leisten.
Auch die Klimathematik rückt beim Investieren zunehmend in den Vordergrund: Was müssen Anleger hier wissen und verstehen? Das ist richtig. Zusätzlich sehen wir starke Betroffenheit bei Versorgern, im Bergbau, bei Transportunternehmen,im Manufacturing sowie im Bausektor. Beispielsweise konnten einige Fluggesellschaften durch extreme Wetterereignisse nicht fliegen, was zu erheblichen Verlusten führte..
Aktienfonds Machine Learning Anlagestrategie Risikomanagement Performance
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