Münchner KI-Boutique forciert Wachstum
In den vergangenen Jahren wurde das Fundament gelegt und viel in die Infrastruktur investiert. Jetzt will die KI-Boutique QI Investment mit ihrem ART AI Europe – Market Neutral-Fonds institutionelle und semi-institutionelle Investoren ansprechen.
Tim Habicht · 02/03/2020

In den vergangenen Jahren hat die Münchner auf Künstliche Intelligenz spezialisierte Boutique QI Investment ihr Fundament und den Grundstein für kommendes Wachstum gelegt. Das hieß vor allem die Infrastruktur für Datenanalysen aufzubauen und Prozesse zu implementieren. Gleichzeitig wurde die Datenbasis für die KI-basierte Strategie stark erweitert.

„Damit haben wir das Fundament geschaffen, um mit weiteren Interessenten in Kontakt zu treten und Wachstum zu generieren. Unsere bisherigen Investoren stammen aus der traditionellen deutschen Versicherungsbranche und dieses Jahr wollen wir verstärkt den Dialog mit einem breiteren Kundenkreis suchen. Unsere Anlagestrategie ist vor allem für institutionelle Investoren wie Versicherer und Pensionskassen interessant, aber auch für semi-institutionelle Anleger wie Vermögensverwalter und Family Offices. Dabei bevorzugen wir einen direkten persönlichen Kontakt zu unseren Anlegern”, sagt Axel Stahmer, Mitgründer von QI Investment, im Gespräch mit Fundview.

Aktuell hat der erste Fonds der Boutique, der ART AI Europe – Market Neutral, rund 20 Millionen Euro Assets under Management. Der Fonds investiert in 40 bis 60 europäische Aktien, die durch eine Future-Position auf dem europäischen Aktienmarkt zu 100 Prozent abgesichert sind. „Der Ansatz ist auch im Dialog mit unseren ersten institutionellen Investoren entstanden, die eine Anlage gesucht haben, welche vor potentiellen Abschwüngen am Aktienmarkt gefeit ist und dennoch langfristig Rendite erwirtschaftet”, sagt Stahmer.

Alternative Daten als Grundlage

Die Grundlage für den Fonds sind ausgesuchte Datensätze, über die sich Rückschlüsse auf aktuelle Unternehmensentwicklungen ziehen lassen. Durch den quantitativen Analyseansatz fließen viele neuartige Daten in den Investmentprozess des Fonds ein. Diese sogenannten alternativen Daten beinhalten beispielsweise Satellitenbilder oder von Konsumenten generierte Daten, die von traditionellen Asset Managern und Fondsmanagern meist unbeachtet bleiben.

„Dadurch profitieren Investoren langfristig auch von der steigenden Zahl an relevanten Daten. Die Analyse solcher Datensätze benötigt ein geeignetes, quantitativ ausgerichtetes Setup und kostet sehr viel Zeit und Energie. Das ist aber auch genau das, was uns antreibt und uns Spaß macht. Wie Informationen und Zusammenhänge gefunden werden ist die eine Seite. Die saubere Implementierung und Umsetzung in der Investmentstrategie nimmt aber mindestens genauso viel Zeit in Anspruch“, erklärt Stahmer.

Die Datensätze von QI Investment ermöglichen Live-Einblicke in die Unternehmen, die von traditionellen Finanzdaten, wie Markt- und Fundamentaldaten, nur indirekt und teilweise überhaupt nicht abgedeckt werden. Durch den quantitativen Ansatz analysiert die Boutique derzeit rund 600 Aktien pro Tag. „Wir sind also zeitnah am täglichen Firmengeschehen dran, können aber gleichzeitig die Analyse sehr breit aufgestellt durchführen. Die Strategie kann damit ohne Weiteres auch auf ein größeres oder vom Kunden gewünschtes Aktienuniversum zugeschnitten werden.“

Kooperationen zwischen Boutiquen und Asset Managern sinnvoll

Der Markt für alternative Daten wachse derzeit sehr stark. Die Daten seien teilweise sehr komplex und es seien Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz notwendig, um diese Daten zu erschließen und zu analysieren. QI pflegt hierbei eine sehr akademische Herangehensweise. Die gewonnenen Einsichten werden dem Algorithmus beziehungsweise der KI des Portfolios laufend neu zur Verfügung gestellt. Die daraus entstehenden Transaktionen werden von QI Investment im Einzelnen nochmal genau unter die Lupe genommen und auf Konsistenz und Richtigkeit geprüft. Das gibt dem Investmentansatz die nötige doppelte Absicherung.

Dabei sei der KI-Trend in der Finanz-Branche insgesamt sicherlich nicht von der Hand zu weisen. Er werde durch neue Daten, Fortschritte in der Methodik und die bessere Rechenleistung getrieben.

Stahmer analysiert: „Konkret bedeutet dies, dass sich geeignete Algorithmen mit neuen, unternehmensrelevanten Daten kombinieren lassen - und das zu einem vernünftigen Preis. Allerdings ist es für viele Asset Manager nicht leicht ein eigenes KI-Team aufzubauen. Auch wenn die Ressourcen zur Verfügung stehen, müssen die richtigen Mitarbeiter und Experten gefunden werden. Diese sind nach der Finanzkrise tendenziell in die stark wachsenden Tech-Unternehmen gegangen und immer weniger in die Finanzbranche. Deswegen machen hier Kooperationen zwischen spezialisierten Häusern und Boutiquen mit bestehenden Banken oder Asset Managern großen Sinn.“

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