Zwischenergebnis der Kooperation mit der Hochschule Darmstadt

Wir werfen einen Blick auf den Stand unserer Kooperation mit der Hochschule Darmstadt. Die Anlagestrategien der Studenten, ihr Entwicklungsstand und mehr, sind Gegenstand dieses Artikels.

Inhaltsverzeichnis

Wer die Beiträge der Plutos Vermögensverwaltung AG aufmerksam verfolgt, der wird sich an den Artikel zu unserer Kooperation mit der Hochschule Darmstadt erinnern. Gerne können Sie noch mal die genauen Hintergründe dieser Zusammenarbeit und Details zu den einzelnen Arbeiten hier nachlesen.

Grundsätzlich ging es bei unserer Kooperation darum, Studierende mit unserer langjährigen Erfahrung am Kapitalmarkt bei der Umsetzung zu unterstützen, künstliche Intelligenz und andere Konzepte in verschiedenen Bereichen der Finanzbranche mit unterschiedlichen Ideen praktisch anzuwenden. Nun haben die Studierenden der Hochschule Darmstadt, welche das Seminar von Prof. Dr. Horsch besuchen, welches von der Plutos Vermögensverwaltung AG mit betreut wird, ihre Zwischenergebnisse präsentiert. Da die Studierenden zeigten, was sie bisher erreicht haben und wie ihr weiteres Vorgehen aussieht, werden wir kurz auf die einzelnen Gruppen eingehen. Ausführlichere Ergebnisse werden wir Ihnen in unserem abschließenden Beitrag berichten können.

Die Bewertung von Anlagestrategien aus historischen Daten

Zur Erinnerung: Das Ziel der Gruppe ist es, verschiedene Anlagestrategien mithilfe von Backtesting also historischen Daten zu analysieren. Die Gruppe hat sich verschiedene Anlagestrategien, die MSCI als Unternehmen bereitstellt und verfolgt, herausgesucht und diese auf Basis historischer Daten analysiert. Besonders interessant waren die Betrachtungen der Rendite relativ zum Risiko, wobei sich hier die Frage stellt, wie man Risiko am besten misst. Für Anleger ist natürlich nicht nur relevant, welche Strategie die höchsten Renditen bringt. Das Risiko, wie auch immer man dieses definieren will, wird jeder Investor berücksichtigen müssen. 

Börsenprognose durch NLP in sozialen Medien: Data Science zur linguistischen Analyse

Zur Erinnerung: Diese Gruppe will herausfinden, ob die Stimmung in sozialen Medien dazu geeignet ist, Entwicklungen an den Finanzmärkten vorherzusehen. Die Studierenden, die sich mit diesem Thema auseinandergesetzt haben, haben sich nicht nur um Zugänge zu Daten in sozialen Medien bemüht, sondern sind bereits so weit, dass sie ein Modell geschrieben haben, was mit Hilfe von der bereits bestehenden AI „Hugging Face“ Kommentare und Beiträge bewertet. Diese Bewertung gibt an, ob ein Beitrag positiv, neutral oder negativ einer Aktie gegenübersteht. Gewisse Probleme gibt es jedoch noch bei der Zuordnung von Aktien zu Beiträgen. Nicht in jedem Beitrag zu einer gewissen Aktie steht auch der Name oder das Kürzel. So gehen einige Beiträge verloren, weil sie nicht zugeordnet werden können. 

Deep Reinforcement Learning im algorithmischen Handel

Zur Erinnerung: Die Studierenden versuchen einen Bot so zu programmieren und zu testen, dass dieser eigenständig Investitionsentscheidungen treffen kann. Die Gruppe hat auch bereits einen solchen Bot programmiert und vorgestellt. Tatsächlich ist es ihm gelungen, phasenweise den Markt zu schlagen. Jedoch ist sehr entscheidend, welcher Zeithorizont betrachtet wird und welche Daten der Bot als Trainingsdaten zur Verfügung hat. Die weitere Aufgabe wäre es, diesen Prozess so weit zu optimieren, dass der Bot den Markt nicht nur unter bestimmten Voraussetzungen und in bestimmten Situationen schlägt, sondern auf lange Sicht gesehen im Durchschnitt immer. 

Kritische Betrachtung der Prognosefähigkeit von Aktienkursen mittels ML

Zur Erinnerung: Die Fragestellung dieser Gruppe war es, inwieweit ML überhaupt dafür geeignet ist, Entwicklungen und Schwankungen einer Aktie vorherzusagen. Die Studierenden sind auf einige Probleme gestoßen. Zum einen ist die Literatur, da es ein recht junges Thema ist, nicht so fundiert, wie es optimal wäre. Zum anderen ist die vorhandene Literatur schwer zu vergleichen, da sie sich auf andere Indizes und andere Zeiträume bezieht. Außerdem stellt sich die Frage, wie hoch die Informationsdichte der Prognosen ist. Natürlich ist eine Prognose, ob eine Aktie steigt oder fällt einfacher als jene, die auch vorhersagt, wie viel sie steigt bzw. fällt. 

Fazit

Zusammenfassend sind wir nicht nur von den Zwischenergebnissen der Studierenden, sondern auch von der generellen Kooperation begeistert und freuen uns auf die fertigen Ergebnisse der Gruppen, die wir Ihnen natürlich auch nicht vorenthalten wollen. 

Für diejenigen unter Ihnen, die sich generell für die neusten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz interessieren, können wir auch unseren Podcast empfehlen, bei dem es um den neuen ChatGPT geht. Weiterhin können Sie auch gerne unseren Blogartikel zum Thema ChatGPT lesen. 

Sollten Sie noch Fragen haben, nehmen Sie gerne Kontakt auf!

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Anleger sollten bei der Auswahl ihrer Dividendenaktien nicht nur auf die Dividendenrendite achten. Denn diese wird oft auf Basis der zuletzt gezahlten Dividende angegeben, steht aber im Verhältnis zum derzeitigen Aktienkurs. Erfahren Sie mehr in unserem kostenlosen Whitepaper.

Wichtige Hinweise:

Die in der Rubrik zur Verfügung gestellten Informationen erfolgen nach bestem Wissen und Gewissen. Informationen im Rahmen von Finanzanlagen unterliegen aber stetiger Veränderungen und wechselnder Einschätzungen. Eine Haftung wird ausgeschlossen.
Sofern in den Darstellungen Charts verwendet werden, beziehen sich diese auf den dort angegebenen vergangenen Zeitraum, die angegebene Währung und es ist angegeben, ob es sich um eine Betrachtung vor oder nach Kosten handelt. Eine Kurs- oder Wertentwicklungen in der Vergangenheit ist kein verlässlichen Indikator für zukünftige Ergebnisse. Jede Finanzanlage hat bestimmte Risiken, bitte beachten Sie die Risikohinweise.

Die Plutos Vermögensverwaltung AG ist ein kommerzieller Anbieter, die Ausführungen können daher auch werbliche und bezahlte Elemente beinhalten. Die Informationen stellen keine Anlageberatung oder Kauf- oder Verkaufsempfehlung dar, sondern sind eine Momentaufnahme der Finanzmärkte. Wir empfehlen grundsätzlich vor jeder Entscheidung die Beratung durch Ihre Bank oder einen unabhängigen Vermögensverwalter. Die Plutos Vermögensverwaltung AG erhält, sofern nicht anders angegeben, keine besondere Vergütung für die veröffentlichten Beiträge. Sofern sie aber Funktionen im Rahmen einer dargestellten Finanzanlage wahrnimmt, kann sie hierfür eine Vergütung erhalten.
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Kai Heinrich

Kai Heinrich

Kai Heinrich ist seit 2012 im Vorstand der Plutos Vermögensverwaltung AG und verantwortet schwerpunktmäßig die Bereiche Unternehmenssteuerung, Bestandskundenbetreuung, Fondsmanagement und Organisation. Zusätzlich ist er Fondsmanager des Kana NEB Funds und agiert neben Thomas Käsdorf als Co-Fondsmanager des offensiven Mischfonds Plutos Multi Chance.

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