Next-Generation Quant

Alternative Datensätze bieten ein ungenutztes Potenzial. Sie liefern Anlegern, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, wertvolle Einblicke. Zu diesen unkonventionellen Informationsquellen gehören Kreditkartentransaktionen, Audiodaten aus Gewinnmitteilungen, geografische Informationen und Textdaten aus Nachrichten. Für quantitativ ausgerichtete Investoren kann dieser Informationsschatz die Effizienz von Anlagestrategien erhöhen, wenn er auf geschickte Weise integriert wird.

Machine Learning (ML) gibt Quant-Investoren ein zusätzliches Instrumentarium an die Hand, mit dem sie ökonomische Probleme analysieren und Muster in Daten erkennen können. Die flexible und leistungsstarke Systematik von ML kann nichtlineare Beziehungen zwischen Variablen aufdecken und ihre Wechselwirkungen beleuchten. Das kann für Quant-Investoren bei der Ermittlung von Renditesignalen sowie der Entwicklung von Risikomodellen und Algorithmen für die Portfoliokonstruktion von großem Nutzen sein.

Natural Language Processing (NLP) revolutioniert die Datenanalyse, indem es gesprochene Wörter und Texte in einem noch nie dagewesenen Tempo und Umfang analysiert. Fundamentalanalysten analysieren Research-Reports von Brokern und Unternehmensberichte, sie treffen sich mit Management-Teams, um Erkenntnisse zu gewinnen. Mittlerweile können Quant-Investoren ähnliche Aufgaben mithilfe von NLP durchführen, z.B. Stimmungsanalysen. In diesem sich wandelnden Umfeld bieten Tools wie ChatGPT eine nuancierte und tiefgreifende Interpretation von Sprache und überbrücken die Kluft zwischen Daten und Einblicken.