Anlageprozess
Beurteilung des Anlageuniversums
Mit Techniken des maschinellen Lernens Anlagemöglichkeiten strukturieren
Unser Anlageprozess ist systematisch, datenbasiert und wiederholbar. Er beginnt mit einer intelligenteren Organisation des Anlageuniversums – einer, die das tatsächliche Verhalten von Unternehmen auf den Märkten widerspiegelt, nicht nur ihre Kategorisierung auf dem Papier.
Die meisten traditionellen Anlagestrategien gruppieren Unternehmen nach Branchen oder Regionen. In der Praxis kann dies jedoch irreführend sein – Unternehmen derselben Branche verhalten sich oft sehr unterschiedlich. Deshalb verfolgt Forward Lucy einen anderen Ansatz.
Wir untersuchen zunächst, wie sich Unternehmen am Markt bewegen. Mithilfe von maschinellem Lernen analysieren wir die Renditemuster von Tausenden von Aktien, um zu erkennen, welche tendenziell gemeinsam tendieren. Aktien mit ähnlichem Verhalten – etwa weil sie von denselben Themen beeinflusst werden oder ähnliche Geschäftsmodelle haben – werden in sogenannten Clustern zusammengefasst.
Um sicherzustellen, dass diese Gruppierungen auch aus geschäftlicher Sicht sinnvoll sind, überlagern wir detaillierte Unternehmensdaten. Dazu gehören Informationen darüber, was jedes Unternehmen tatsächlich tut und woher seine Einnahmen stammen – basierend auf Daten aus Unternehmensklassifizierungssystemen. Beispielsweise wird Amazon nicht nur als Einzelhandelsunternehmen bezeichnet, sondern unser System erkennt, dass das Unternehmen auch im Cloud-Computing tätig ist – und berücksichtigt dies.
Letztendlich wird das Anlageuniversum in kleine Gruppen ähnlicher Unternehmen aufgeteilt, die leichter zu vergleichen sind und beim Aufbau eines ausgewogenen, diversifizierten Portfolios nützlicher sind.
Um Top-Down-Entscheidungen zu erleichtern, ordnen wir diese Cluster auch in vier breitere Kategorien ein:
Zykliker – Unternehmen, die in Zeiten starker Konjunktur tendenziell gut abschneiden
Defensive Unternehmen – stabilere Unternehmen, die sich in schwächeren Märkten behaupten
Future Growth – schnell wachsende Unternehmen, die von langfristigen Themen angetrieben werden
Neutral – Unternehmen, die nicht eindeutig in eine Kategorie passen
Diese Struktur bildet die Grundlage für alles, was wir tun. Sie ermöglicht es uns, Unternehmen effektiver zu analysieren, Vergleiche anzustellen und Portfolios aufzubauen, die sowohl diversifiziert als auch ausgewogen sind.
Stimmungsanalyse
Mit KI Wert in Finanznachrichten finden und die Marktstimmung erkennen
Nachdem wir die Unternehmen in sinnvolle Cluster gruppiert haben, gehen wir zum Top-down-Teil des Prozesses über: Wir wollen verstehen, wie sich der Markt anfühlt.
Forward Lucy verlässt sich nicht auf Konjunkturprognosen oder meinungsbasierte Ausblicke. Stattdessen nutzen wir Sentimentanalysen, um die Reaktion von Anlegern auf Nachrichten und Ereignisse in Echtzeit zu messen. So können wir das Marktumfeld – optimistisch, vorsichtig, risikofreudig, defensiv – einschätzen und unsere Positionierung entsprechend anpassen.
Wir nutzen dazu einen systematischen Ansatz zum Lesen und Interpretieren von Sprache. Unser Modell durchsucht jeden Monat Tausende von Finanznachrichten, Gewinnmitteilungen und Marktkommentaren. Es zählt nicht nur positive oder negative Wörter – es berücksichtigt auch Kontext und Tonfall und unterscheidet beispielsweise, ob steigende Inflation als Wachstumssignal oder als Risikofaktor wahrgenommen wird.
Diese Signale werden dann in einen Gesamtwert der Makrostimmung übersetzt, der wichtige Portfolioentscheidungen beeinflusst:
Ob mehr oder weniger Risiko eingegangen werden soll
Welche Cluster sollten Sie bevorzugen oder vermeiden?
Welche Faktoren (wie Qualität, Dynamik oder Wert) passen am besten zum Umfeld?
Wichtig ist: Wir erraten nicht, wie sich Anleger fühlen sollten, sondern messen, wie sie sich tatsächlich fühlen. Dadurch kann die Strategie besser auf veränderte Bedingungen reagieren, ohne sich auf subjektive Einschätzungen oder verzögerte Daten verlassen zu müssen.
