LAIQON zieht positive Bilanz für Künstliche Intelligenz im Asset Management

KI erzielt Outperformance bei US-Aktienfonds - Seite 2

Zu den Daten gehören beispielsweise harte Fakten, wie makroökonomische Kennzahlen, Bilanz- und Bewertungsdaten der Unternehmen oder Insider-Transaktionen. Ebenso fließen in die Modelle weichere Daten wie Analysten-Schätzungen, Nachrichten oder die Stimmung von Investoren auf Social Media Plattformen wie Reddit oder X. Insgesamt stehen dem LAIC-ADVISOR mittlerweile über 800 Millionen Datenpunkte für die Mustererkennung zur Verfügung, die bis zu 30 Jahre zurückreichen. Die Erkenntnisse aus diesen Trainingsdaten wendet die KI auf die täglich neu einlaufenden Informationen an, um die aussichtsreichsten Einzeltitel herauszufiltern. Aktuell gehören rund 170 Aktien zum Portfolio des LF - AI Impact Equity US.

„Das Besondere an unserer KI ist, dass sie auf der Basis erkannter Muster nicht nur Renditeprognosen abgibt, sondern zusätzlich auch die Wahrscheinlichkeit für deren Eintreten berechnen kann. Das können nur neuronale Netze, die mit Bayes’scher Statistik kombiniert werden. Soweit wir wissen, sind wir derzeit die Einzigen in Deutschland, die diese innovative Technologie bisher im Asset Management einsetzen“, erklärt Hebestreit. Die Modellierung von Unsicherheiten sei der entscheidende Fortschritt, der die KI zum voll einsatzfähigen Fondsmanager qualifiziere, weil nur so Investmententscheidungen und Risikomanagement integriert betrachtet werden können.

Christian Sievers, Geschäftsführer der LAIC Vermögensverwaltung GmbH, ergänzt: „Wir sehen seit Jahren ein exponentielles Wachstum der zur Verfügung stehenden Daten. Allein zwischen 2018 und 2023 hat sich das verfügbare Datenvolumen auf rund 120 Zettabytes knapp verdreifacht. In diesen Daten liegt das Potenzial, neue Alpha-Quellen zu identifizieren. Das gelingt aber nur mit modernsten Deep-Learning-Modellen und dem Einsatz von KI. Mit unserem LAIC ADVISOR  sind wir in Deutschland in einer Pole-Position für den erfolgreichen Einsatz von KI im Asset Management.“

Art. 9 SFDR-Fonds: Einhaltung des Pariser Klimaabkommens, CO2-Fußabdruck um mehr als 50 Prozent niedriger als Benchmark

Bei der Einzeltitel-Auswahl des LF - AI Impact Equity US werden Nachhaltigkeitskriterien berücksichtigt. Dabei wird in Unternehmen investiert, die ihre Treibhausgasemissions-Intensität über Scope 1, 2 und 3 aktiv senken. Das Ergebnis ist beachtlich:  Auf Basis unseres Datenanbieters ISS-ESG sowie der Portfoliobestände des LF - AI Impact Equity US von Anfang März 2024 gerechnet mit den gegenwärtig verfügbaren CO2 Emissionsdaten der Portfoliounternehmen bzw. der Unternehmen in der Benchmark liegt die Treibhausgasemissions-Intensität des Fonds gegenüber dem Vergleichsindex um mehr als 50 Prozent niedriger und befindet sich  damit deutlich unter dem 1,5-Grad-Celsius-Pfad welches durch das Pariser Klimaabkommen vorgegeben ist. Im Portfolio wird eine jährliche CO2-Emissionsintensitätsreduktion um 7 Prozent angestrebt, um den Vorgaben einer Paris Aligned Benchmark und deren Transitionspfad zu folgen. Zusätzlich werden Unternehmen, die aufgrund von Kontroversen oder gemäß Umsatzerlösen aus ESG-kritischen Sektoren nicht dem „Do No Significant Harm“ (DNSH)-Prinzip oder den Mindestsozialstandards entsprechen, systematisch ausgeschlossen. Bereits bei der Portfoliokonstruktion werden diese Kriterien berücksichtigt und laufend überprüft. Der LF – AI Impact Equity US besitzt ein nachhaltiges Investitionsziel im Sinne des Artikels 9 der Offenlegungsverordnung SFDR.