FondsDISCOUNT.de: Herr Dr. Knopf, Sie haben zusammen mit dem Wirtschaftswissenschaftler Professor Dr. Wolfgang Kuhle den Supremum Fonds (ISIN: DE000A2P6A56) initiiert, der im vergangenen August aufgelegt wurde. Wie kam es zu der Idee? Welchen Bezug hatten Sie zuvor zum Thema Investments und Börse?


Dr. Markus Knopf: Es gibt wenige Orte, an denen mathematische Theorie und Praxis so nah beieinander liegen. Wir haben uns daher schon länger für Finanzmärkte interessiert. Wenn man eine Weile „von Hand“ gehandelt hat, fällt einem auf, dass in den Märkten Muster auftreten. Diese Muster kann man am besten über einen Algorithmus ausnutzen.  


Welche Details können Sie uns über den Algorithmus verraten?


Wir verwenden Ergebnisse aus vielen verschiedenen Bereichen der mathematischen Ökonomie und der Statistik. Grundsätzlich verfolgen wir zwei Strategien. Zum einen entwickeln wir neue Modelle. Das heißt, da der Markt, wie man häufig sagt, „schon alle Bücher gelesen hat,“ haben wir uns ein paar neue Methoden ausgedacht, um einen kleinen Vorsprung zu haben. Zum anderen kombinieren wir bekannte und altbewährte Modelle auf eine neue Art und Weise. Das heißt, dass wir hybride Modelle entwickeln, die wir dann verwenden, um unsere Vorhersagen zu verbessern.


Ein Beispiel für ein solches Hybridmodell ist die unter dem Titel „Thought Viruses and Asset Prices“ erschienende Arbeit von Prof. Kuhle. Darin wird modelliert, wie sich bestimmte Investmentideen epidemieartig unter den Anlegern verbreiten. Daraus kann man dann gute Vorhersagen über den Kurs bestimmter Aktien ableiten. Technisch kombiniert das Papier zwei bekannte Modelle: einen einfachen Walrasianischen Markt und das Standardmodell der Epidemiologie.


Der Auswahlprozess der Titel ist laut Anlagestrategie computergesteuert. Welche Faktoren werden dabei berücksichtigt?


Die Idee ist, die modernen Methoden aus Statistik, Ökonometrie und Maschine Learning zu nutzen. So wollen wir Muster in Finanzmarktdaten identifizieren. Bei unserer computergestützten Auswahl können menschliche Fehler umgangen werden – das ist aus unserer Sicht einer der größten Vorteile. Zudem kann ein Computer wesentlich größere Datenmengen präziser auswerten als ein Mensch. So sind wir in unserer Allokation verlässlicher. Unsere Ansprüche stellen sich wie folgt dar:


1. Persistenz: Spezifische Muster müssen in längerer Historie in den historischen Daten nachweisbar sein. So können wir am ehesten davon ausgehen, dass sie in der Zukunft weiter auftreten.


2. Häufigkeit: Ausreichend viele der 1.500 auf dem nordamerikanischen Markt vorliegenden Aktien müssen sich mehrfach in der Woche so verhalten, wie es unsere Mustererkennung verlangt. So kann ein diversifiziertes Portfolio aufgebaut werden.


3. Profitabilität: Diese muss auch nach Abzug der Transaktionskosten gewährleistet sein. Realisieren lässt sich dieser Ansatz nur mit modernen ökonometrischen Methoden. Unser Team mit den unterschiedlichen Kompetenzen ergänzt sich in diesem Zusammenhang wunderbar, weil unser Ansatz aus zwei Komponenten besteht: Er hat zum einen Bestandteile aus der Mathematik und IT. Gleichzeitig ist das Design des Trading-Algorithmus auf eine ökonomische Problemstellung zurückzuführen.


Es gibt bereits einige algorithmusbasierte Anlagestrategien auf dem Markt. Was zeichnet Ihre Strategie aus? Wodurch unterscheidet sie sich von den anderen?


Es gibt zwei Arten von Anlagestrategien: Die einen konzentrieren sich auf den ökonomischen Teil und die anderen legen ihren Schwerpunkt auf den Bereich der mathematisch-formalen Titelauswahl. Wir haben diese Ansätze miteinander verknüpft. Das findet man in der Fondslandschaft nicht so häufig, weil man in der Regel Fachexperten aus dem einen oder anderen Bereich hat. Unser Ziel war es, Menschen zusammen zu bringen, die die Expertise aus verschiedenen Fachbereichen einbringen und daher die genannten Bereiche sehr gut kombinieren können. Daraus ergeben sich spannende Interaktionen zwischen den Akteuren.


Schwerpunkte der Investitionen bilden Traditionsunternehmen des nordamerikanischen Marktes. Warum wurde dieser Fokus ausgewählt?


Nordamerika ist der ideale Startpunkt für unser Projekt: Dort lassen sich die liquidesten Marktplätze finden. Zudem gibt es dort die modernste Dateninfrastruktur und die größte Anzahl an Large Caps. So ist es für den Algorithmus einfacher als anderswo, profitable Unternehmen herauszufiltern. Zum Anlageuniversum zählen rund 1.500 Titel. Aktuell denken wir darüber nach, für Europa und Asien ein ähnliches es Modell zu entwickeln


Gibt es besonders interessante Investments?


Ob ein Einzelwert interessant ist, entscheidet die Datenlage mittels Risk-Reward-Analyse. Generell stehen, wie erwähnt, nordamerikanische Traditionsunternehmen in unserem Fokus. Das sind Unternehmen, die schon länger am Markt und dementsprechend erfolgreich sind. Dazu gehören sicherlich die etablierten Technologieunternehmen, wie beispielsweise Google oder Microsoft, die sich stark im Markt positioniert haben. Diese mehrheitlich natürlichen Monopole mit relativ stabilem Verhalten sind für uns auf jeden Fall interessante Investments. Unser Ansatz hat eben nichts mit Stimmungen und Emotionen zu tun.


Was haben Sie sich für den Fonds vorgenommen? Welches Fondsvolumen möchten Sie bis zum Ende des kommenden Jahres erreicht haben?


Was die Performance betrifft wollen wir natürlich unserem Namen „Supremum“ gerecht werden und ein möglichst starkes Ergebnis erreichen. Was das Fondsvolumen angeht sind rund 25 bis 50 Millionen angepeilt.

 


Herr Dr. Knopf, wir danken Ihnen für die interessanten Ausführungen.