Willkommen zur ACATIS Multimediakonferenz - "Künstliche Intelligenz - Wie schlagen sich die ACATIS KI Fonds in der Corona Krise? "
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Willkommen zur ACATIS Multimediakonferenz
„Künstliche Intelligenz – Wie schlagen sich die
ACATIS KI Fonds in der Corona Krise? “
Kevin Endler Oliver Rolle
Referent Referent
0
Wie schlagen sich die ACATIS KI Fonds in
der Corona Krise?
Kevin Endler
Leiter quantitatives Portfoliomanagement, ACATIS
Mai 2020
1
Drei KI-basierte Fonds sind live – eine Übersicht
Fondsname ACATIS Global Value Total Return ACATIS AI Global Equities ACATIS AI BUZZ US Equities
Anlageklassen 90% Aktien global 100% Aktien global 100% Aktien USA
10% Futures
KI Modellentwicklungsteam ACATIS ACATIS und NNAISENSE BUZZ Indexes
Datenquelle für KI ACATIS Fundamentaldatenbank ACATIS Fundamentaldatenbank Soziale Medien
Aufgabe der KI Vorselektion der Aktien Aktienselektion Aktienselektion
im Fonds Portfoliokonstruktion Portfoliokonstruktion
Aufgabe des Menschen Quantitative und qualitative keine keine
im Fonds menschliche Prüfung
Investitionsgrad 0 bis 110% 100% 100%
2
ACATIS Global Value Total Return fällt in der
Krise mehr als der Markt, da die Investitions-
quote durchgehend bei 110% lag
Performance des ACATIS Global Value Total Return
Zeitraum von 19.9.2019 bis 18.5.2020
115
110
105
100
95
90
85
80
75
70
ACATIS Global Value Total Return
65
09/19 10/19 10/19 11/19 12/19 01/20 01/20 02/20 03/20 03/20 04/20 05/20
3
Quelle: Bloomberg, eigene Berechnung
ACATIS AI Global Equities fällt in der Krise mehr
als der Markt, da klassisches Value stärker
abverkauft wurde als Growth/Momentum
Performance des ACATIS AI Global Equities vs MSCI World Index und MSCI World Value Index
Zeitraum von 19.7.2019 bis 18.5.2020
120
115
110
105
100
95
90
85
ACATIS AI Global Equities
80
MSCI World Net Total Return (EUR)
75
MSCI World Value Net Total Return (EUR)
70
Rebalancing
65
07/19 08/19 09/19 10/19 11/19 12/19 01/20 02/20 03/20 04/20 05/20
4
Quelle: Bloomberg, eigene Berechnung
ACATIS AI BUZZ US Equities fällt in der Krise
weniger als der Markt, da Growth/Momentum
und IT und Gesundheitswesen gefragt waren
Performance des ACATIS AI BUZZ US Equities vs S&P 500 Index
Zeitraum von 31.05.2019 bis 18.5.2020
140
135
130
125
120
115
110
105
100
95
90
ACATIS AI BUZZ US Equities
85
S&P 500 Net Total Return (USD)
80
05/19 06/19 07/19 08/19 09/19 10/19 11/19 12/19 01/20 02/20 03/20 04/20
5
Quelle: Bloomberg, eigene Berechnung
ACATIS AI BUZZ US Equities –
Sentimentanalyse trifft auf Künstliche Intelligenz
Oliver Rolle
Quantitatives Portfoliomanagement, ACATIS
Mai 2020
6
Agenda
■ Sentimentanalyse – Investorenstimmung erlaubt Prognosen
■ Indexinitiator und Fondsinitiator
■ Big Data – Grundlage für ein Index-Universum
■ KI – Big Data wird nutzbar
■ Universum und Prozess des BUZZ Fonds
■ Investmentbeispiele
■ Performance des BUZZ Fonds
■ Stammdaten zum BUZZ Fonds
7
Sentimentanalyse –
Investorenstimmung erlaubt Prognosen
8
Es gibt keine effizienten Kapitalmärkte
Die Kapitalmarkt-Effizienztheorie
nach Eugene Fama ist eine
akademische Illusion. Sie geht vom
rational handelnden Homo
Oeconomicus aus. Doch den gibt es
nicht.
Eugene Fama,
Wirtschaftswissenschaftler und
Nobelpreisträger
9Viele Marktakteure handeln nicht rational
Menschliches Handeln ist stark von
Emotionen geprägt. Immer wieder
gibt es von Euphorie oder Angst
bestimmte Übertreibungen nach
oben und unten.
10Stimmung bestimmt die Kurse
Auf kurz- bis mittelfristige Sicht ist
die Stimmung der Anleger ein
entscheidender Faktor für den Preis
eines Wertpapiers. Akademische
Studien belegen dies. *
11
* Siehe AnhangAnalyse der Anlegerstimmung
Anlegerstimmung zu messen ist
daher schon seit langem eine
wertvolle Analysemethode zur
Vorhersage von Wendepunkten
an den Märkten.
12Bisher populäre Stimmungsindikatoren
■ Umfragen unter Anlegern und Investoren
AAII, Bank of America Merrill Lynch, Bloomberg
■ Auswertung von Börsenbriefen
Investors Intelligence (seit 1963), Hulbert Stock
Newsletter Sentiment
■ Money Flows
Put/Call-Ratio, Insider Transaktionen, ETF In- und
Outflow
13Merkmale bisheriger Stimmungsmessung
■ Nur für den gesamten Aktienmarkt
vorhanden
■ Spiegeln die bereits vorhandene
Anlegerpositionierung
■ Sind nur bei extremen Werten
aussagekräftig
■ Sind nur als Kontraindikatoren
brauchbar
14Künstliche Intelligenz verändert die Finanz-
analyse radikal
“There is a radical and irreversible
Artificial Intelligence change about to
disrupt the investment industry . . .
heralding what Wired magazine
recently called the ‘Third Wave’ of
investing1”.
Jeffrey Tarrant, Geschäftsführer & Gründer von MOV37
Hedgefonds Pionier
15
1 Jeffrey Tarrant,
15MOV37, “The Intelligent Investor in an Era of Autonomous Learning”Sentimentanalyse Next Generation
Big Data in Kombination mit Künstlicher
Intelligenz ermöglichen eine vollkommen
neue Art der Stimmungsmessung. Es ist
plötzlich nicht nur möglich, reine Zahlen
oder Urteile wie bullish, bearish oder
neutral auszuwerten, sondern
Kombinationen von Wörtern oder ganze
Sätze zu indentifizieren, die einen
Rückschluss auf die Stimmung geben.
16Stimmungsmessung 2.0
■ Es lässt sich das Sentiment für einzelne Aktien
ermitteln
■ Momentum in Online-Kommentaren hat
Voraussagekraft für Kursmomentum
■ Sentiment wird damit zum prozyklischen
Indikator und ist nicht nur absolut, sondern
auch relativ messbar
■ Nutzt die Schwarmintelligenz der
Marktteilnehmer
17Indexinitiator und Fondsinitiator
18Buzz Indexes / Periscope Capital
■ Periscope Capital - 2009 gegründeter Hedgefondsmanager mit
Sitz in Toronto. Unterzeichner des Standards Board of
Alternative Investments (SBAI).
■ BUZZ Indexes - erstellt und pflegt eigene quantitative Index-
und Portfoliostrategien basierend auf Modellen der Künstlichen
Intelligenz.
■ Sechs Jahre Forschung, die maschinelles Lernen und Techniken
zur Verarbeitung natürlicher Sprache auf Online-Plattformen
anwendet, um die Stimmung (Sentiment) der Anleger zu
ermitteln und zu messen.
■ Assets under management 275 Mio CAD (per 31. Mai 2018).
19Indexinitiator - Jamie Wise
■ Gründer und CEO von BUZZ Indexes und Periscope
Capital, einem in Toronto ansässigen Hedge Fund Manager.
BUZZ Indexes erstellt eigene Portfoliostrategien auf der
Basis von Sentiment Insights, die aus künstlichen
Intelligenz-Frameworks abgeleitet werden..
■ Jamie Wise ist auf CNBC, BNN erschienen und trägt
regelmäßig zu verschiedenen Podcasts und Blog-Einträgen
bei. Er wurde im Wall Street Journal, Bloomberg und auf
führenden ETF-Plattformen zitiert.
■ Erster Absolvent seiner Klasse an der Ivey School of
Business und Chartered Financial Analyst (CFA).
20Unterstützung durch namhafte Wissenschaftler
■ Bei der Entwicklung des BUZZ Index wurden Jamie
Wise und sein Team von Beginn an von der
Universität Toronto unterstützt.
■ Geoffrey Hinton PhD, einer der Pioniere im Bereich
Künstlicher Intelligenz und Machine Learning, ist
Professor der Computer-wissenschaften an der
Universität von Toronto und hat entscheidend zum
hervorragenden internationalen Ruf der Universität
auf diesem Gebiet beigetragen.
■ Aktuell arbeitet BUZZ Indexes / Periscope mit
Professor Scott Sanner PhD, ebenfalls Universität
von Toronto, an verschiedenen Projekten wie u. a.
dem Zusammenhang der Konsumentenstimmung zu
einer Marke und der Stimmung der Investoren für
das gleiche Unternehmen.
21Fondsinitiator - ACATIS Investment
■ ACATIS – seit 1994 Asset Manager mit Value-Philosophie.
■ ACATIS sucht mit einem systematischen, datenbankgestützten
Prozess Unterbewertungen.
■ Der Value-Ansatz wird konsequent und erfolgreich umgesetzt:
langfristig erreichen unsere Fonds eine deutliche
Outperformance.
■ ACATIS bietet Value-Aktienfonds, Value-Rentenfonds, Value-
Mischfonds und Value-Nachhaltigkeitsfonds an. Seit Oktober
2016 bietet ACATIS Aktienfonds an, die auf künstlicher
Intelligenz basieren.
■ Assets under Management 7,3 Milliarden€ (Stand 25. Mai 2020).
■ Der ACATIS AI BUZZ US Equities wurde am 15. Mai 2018
aufgelegt.
22Big Data -
Grundlage für ein Index-Universum
23Verwendete Datenquellen - wobei StockTwits
und Twitter am ertragreichsten sind
24Künstliche Intelligenz (KI) -
Big Data wird nutzbar
25Künstliche Intelligenz macht Big Data nutzbar
■ Durch die Nutzung neuester Entwicklungen in der
natürlichen Sprachverarbeitung - und insbesondere des
Deep Learning - in Kombination mit Expertenwissen,
werden semantische Analysen von Texten durchgeführt.
■ Sämtliche Onlinekommentare werden von 14
unterschiedlichen Spracherkennungsmodellen analysiert.
■ Zum Einsatz kommen Bag of Words Modelle (u.a. XG
Boost, Random Forest, Naive Bayes, Logistic Regression,)
und Neuronale Netzwerk Modelle (u.A. fastText,
character based LSTM, word based LSTM, word based
CNN). Ein Teil der Modelle wertet reine
Sprachkommentare aus, ein anderer auch solche mit
Zahlen, wie z.B. Kurszielen.
■ Ensembler-Modelle werten die Urteile der 14
Spracherkennungsmodelle aus und fassen diese zu einen
Urteil zusammen (bullish, bearish, neutral).
26
26Ein genauer Blick auf die Textverarbeitung
27
Quelle: Buzz Indexes, Periscope CapitalDas Universum des
BUZZ NextGen AI US Sentiment Leaders Index
und der Investmentprozess des
ACATIS AI BUZZ US Equities
28Welche Unternehmen passen in den BUZZ
NextGen AI US Sentiment Leaders Index?
Marktkapi- Soziale Das finale
Börsen
talisierung Umsatz Medien Universum
Unternehmen, Aktuelle Durchschnittlich Erfüllt die BUZZ NextGen
die an wichtigen Marktkapitali- er Tagesumsatz Mindestanzahl AI US Sentiment
Börsen der USA, sierung von an der Haupt- der Leaders Index
wie der NYSE, mindestens USD börse in den Erwähnungen Universum
NASDAQ, 5 Milliarden letzten drei (12 Monats- (Aktuell qualifi-
NYSE ARCA Monaten von historie). zieren sich 350
und NYSE MKT, mindestens 1 Basierend auf Werte für das
gehandelt Mio. USD. einer proprie- Universum)
werden. tären Scoring-
Methodik.
29Der Investmentprozess des
ACATIS AI BUZZ US Equities
Sprach-
Universum erkennungs- Kommentar- Gewichtung Portfolio
modelle auswertung
Millionen von 14 unterschiedliche Kommentare Die 75 Aktien aus Einmal pro Monat
unstrukturierten Spracherkennungs werden ausge- dem 350 Aktien wird entsprechend
umfassenden
Online-Kommen- modelle, u.a. Bag of wertet. Dazu des neuen Rankings
Universum, die das
taren zu den 350 Words und Neuro- gehören reine beste Sentiment umgeschichtet. Die
Aktien des nale Netzwerke, Textkommentare aufweisen, werden jeweils 75 Aktien
Universums analysieren sämt- wie auch solche entsprechend einer mit dem höchsten
werden aus Twitter, liche Kommentare. mit Kurszielen. proprietären Sentiment bilden
Scoring-Methodik
Foren, Blogs und Ensemble Modelle Jeder Kommentar das Portfolio des
gewichtet. Die
Finanzportalen fassen in ein Urteil wird eingestuft mit maximale Ge- ACATIS AI BUZZ
aggregiert. zusammen. „bullish“, „bearish“ wichtung für eine US Equities.
und „neutral“. Aktie beträgt 3%
(zum Rebalancing).
30Investmentbeispiele
31Sentiment spürt gut interessante Aktien auf
Die Aktie vonKite
KitePharma
Pharma legte
Inc. um Die Aktie Wynn Resorts wurde mit Die Aktie von First Solar verlor trotz
68% Sentiment
zu, nachdemInsights
sie von BUZZ
& StockmitPrice Wynn
positivem Sentiment Resorts sie
identifiziert, positiven Sentiments
positivem Sentiment identifiziert wurde gewann infolge 75%Insights & Stock Price
Sentiment
$180 $220 $100,00
$160 $200
$80,00
$140 $180
$60,00
$120 $160
$100 $140 Kauf von First
Kauf von $40,00 Solar in den
KITE in den BUZZ Index
BUZZ Index
$80 $120
$20,00
Kauf von
$60 $100
Wynn in den
BUZZ Index
$40 $80 $0,00
01/17 03/17 05/17 07/17 09/17 03/16 09/16 03/17 09/17 03/18 01/17 07/17 01/18 07/18
32Nutanix wird im Jan. 2018 in den BUZZ Index
aufgenommen, nach Überschreiten der
Sentimentschwelle
10.000 3,50%
9.000
3,00%
8.000
7.000 2,50%
6.000
2,00%
5.000
1,50%
4.000
3.000 1,00%
2.000
0,50%
1.000
0 0,00%
Monthly Posts BUZZ Index Weight
BUZZ Monthly Sentiment Score Market Capitalization
33
Market Cap Threshold Sentiment Threshold for Index Inclusion
33XPO Logistics wird im Mai 2018 in den BUZZ
Index aufgenommen, und bereits im Juni wieder
rausgenommen
140% 0,007
120% 0,006
100% 0,005
80% 0,004
60% 0,003
40% 0,002
20% 0,001
0% 0
Februar, 2018 März, 2018 April, 2018 Mai, 2018 Juni, 2018
BUZZ Monthly Sentiment Score BUZZ Index Weight Sentiment Threshold for Index Inclusion
34
34Performance des Index,
Performance des Fonds und Portfoliodetails
35Performance des BUZZ US Sentiment
Leaders Index vs. S&P 500 Index
BUZZ TR Index vs. S&P 500 TR Index
Zeitraum 17.01.2013 bis 19.05.2020
350
300
250
200
150
100
17.01.2013 17.01.2014 17.01.2015 17.01.2016 17.01.2017 17.01.2018 17.01.2019 17.01.2020
BUZZ Index S&P 500 TR
Performance des Index entspricht aufgrund von Gebühren und möglicher Abweichung der Titelauswahl nicht der Performance des Fonds.
36
Quelle: Bloomberg
36Performance des ACATIS AI BUZZ US
Equities Fonds gegenüber der Benchmark
ACATIS AI BUZZ US Equities vs. S&P 500
Zeitraum 15.05.2018 bis 19.05.2020
130
120
110
100
90
80
BUZZ Fonds S&P 500 TR
37
Quelle: ACATIS
37ResearchPortfolioübersicht des ACATIS AI BUZZ US
Equities Fonds
Top 10 Aktien Gewicht in %
Gilead Sciences Inc 3%
2% 2%
4%
Microsoft Corp 3% 4% IT
Advanced Micro Devices Inc 3% 4% 29% Telekommunikationsdienste
Gesundheitswesen
Facebook Inc 3% 8% Basiskonsumgüter
Amazon.com Inc 3% Finanzwesen
Energie
Alphabet Inc 3% 12% Nicht-Basiskonsumgüter
Industrie
Roku Inc 3%
Versorger
Netflix Inc 3% 22% Roh-, Hilfs & Betriebsstoffe
13%
Tesla Inc 3%
Apple Inc 3%
38
Daten per 22.05.2020Fundamentaldaten des Portfolios
176 Mrd. USD
1,7% 21,7 Durchschnittliche
Marktkapitalisierung
Dividendenrendite KGV von 7,7 – 1.400 Mrd.
USD
39
Daten per 22.05.2020Wie passt BUZZ in ein Portfolio?
Sentiment
Ein neuer Faktor für unkorrelierte Renditen
Momentum
Die Aktienauswahl verschiebt sich dynamisch mit
Dynamische
dem BUZZ; Sektorallokationen sind ein
Strategie
Nebenprodukt ohne Einschränkungen
Alpha Eine gute Alternative zu den traditionellen US-
Strategie Aktienfonds mit großer Marktkapitalisierung
Zugang zu den gleichen erstklassigen Investment-
Innovativer Erkenntnissen, die von den anspruchsvollsten
Ansatz Investoren der Welt entwickelt wurden
40Übersicht zum ACATIS AI BUZZ US Equities
■ Der Fonds ACATIS AI BUZZ Equities basiert auf dem BUZZ NextGen AI US
Sentiment Leaders Index (ohne Immobilien-Aktien / REITs).
■ Der Index ist von Jamie Wise und seinem Team in Zusammenarbeit mit der
Universität von Toronto entwickelt worden.
■ Der Fonds enthält 75 US Aktien mit positiver Wahrnehmung in den Sozialen
Medien.
■ Monatliche Umschichtung
■ Gewichtung gemäß Popularität
■ 20 öffentliche Datenquellen wie Twitter oder StockTwits werden ausgewertet.
■ Anwendung der neuesten Techniken der Künstlichen Intelligenz, um aus
umfangreichen Online-Datensätzen prädiktive Erkenntnisse zu gewinnen.
■ Positive Outperformance des BUZZ Index gegenüber dem S&P 500 Index.
41Die genannten ACATIS Fonds im Überblick
Anlage- Anlage- Laufende
Fondsname ISIN Währung
kategorie schwerpunkt Kosten
Global/
ACATIS AI Global Equities A* DE000A2DR2L2 Aktienfonds Künstliche EUR 1,77%
Intelligenz
ACATIS AI BUZZ US Equities USA/
DE000A2JF683 Aktienfonds USD 1,67%
A* Sentiment
* weitere Anteilklassen sind verfügbar
42Kontaktdaten
■ ACATIS
Investment Kapitalverwaltungsgesellschaft mbH
Deutschland
■ Adresse
■ mainBuilding
■ Taunusanlage 18
■ D-60325 Frankfurt
■ Tel: +49-69-97 58 37-77
■ Fax: +49-69-97 58 37-99
■ Webseite: www.acatis.de
■ ACATIS
Service GmbH
Schweiz
■ Adresse
■ Güetli 166
■ CH-9428 Walzenhausen
■ Tel: +41-71-886 45-51
43Anhang
44Akademische Studien
■ Johan Bollen, Huina Mao, Xiao-Jun Zeng: ”Twitter mood predicts the stock market.”
http://arxiv.org/pdf/1010.3003v1.pdf
■ GNIP Whitepaper: “Social Media in Financial Markets: The Coming of Age...”
www.stocktwits.com/research/social-media-and-markets-the-coming-of-age.pdf
■ Steven F. Cahan, Chen Chen, Nhut H. Nguyen: “Media Sentiment, Investor Sentiment, and Stock Price Sensitivity to
Earnings”
https://www.uts.edu.au/sites/default/files/ACC_conf14_CChen.pdf
■ Yigitcan Karabulut: “Can Facebook Predict Stock Market Activity?”
https://www.ecb.europa.eu/events/pdf/conferences/140407/Karabulut_CanFacebookPredictStockMarketActivitiy.pdf?8f1
a9a6dec415d891c42f5e649b7ac15
■ Steven Nooijen: “Predicting equity markets with social media and online news: using sentiment-driven Markov
switching models”
http://www.aenorm.eu/files/nlaenorm2012/file/article_pdfs/azekg_Predicting%20equity%20markets%20with%20social%2
0media%20and%20online%20news.pdf
■ Jianfeng Si, Arjun Mukherjee, Bing Liu, Sinno Jialin Pan, Qing Li, Huayi Li: “Exploiting Social Relations and Sentiment for
Stock Prediction”
http://emnlp2014.org/papers/pdf/EMNLP2014120.pdf
45Akademische Studien
■ David E. Allen, Michael McAleer, Abhay K. Singh: “Daily Market News Sentiment and Stock Prices”
http://www.qminitiative.org/UserFiles/files/Sentiment_Allen_et_al.pdf
■ Artur Lugmayr: ”Predicting the Future of Investor Sentiment with Social Media in Stock Exchange Investments: A Basic
Framework for the DAX Performance Index
http://www.researchgate.net/profile/Artur_Lugmayr/publication/259287508_Predicting_the_Future_of_Investor_Sentim
ent_with_Social_Media_in_Stock_Exchange_Investments_A_Basic_Framework_for_the_DAX_Performance_Index/link
s/00b7d52ae1633ace1f000000.pdf
■ Johan Bollen, Huina Mao, Alberto Pepe: ”Modeling Public Mood and Emotion: Twitter Sentiment and Socio-Economic
Phenomena”
https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM11/paper/viewFile/2826/3237
■ Hong Keel Sul, Alan R. Dennis, Lingyao Yuan: ”Trading on Twitter: the Financial Information Content of Emotion in
Social Media”
http://www.hicss.hawaii.edu/hicss_47/bestpapers/Trading%20on%20Twitter_c_%20The%20Financial%20Information%2
0Content%20of%20Emotion%20in%20Social%20Media.pdf
46Disclaimer
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können sich von Land zu Land unterscheiden.
■ Die ACATIS Investment KVG mbH hat ihren Hauptsitz in Deutschland und stellt Verkaufsprospekt, Halbjahresbericht,
Jahresbericht und „KID“ auf deutsch kostenlos zur Verfügung. Die Unterlagen sind über die Webseite www.acatis.de
abrufbar.
■ Die ACATIS Investment Kapitalverwaltungsgesellschaft mbH wird von der BAFIN, Lurgiallee 12, in 60439 Frankfurt
reguliert.
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