Bericht: KI-gesteuerte Fonds ziehen oft den Kürzeren

Auch Vermögensverwalter versuchen immer mehr, künstliche Intelligenz (KI) in ihre Unternehmensprozesse einzubinden. So gibt es mittlerweile mehrere Fonds, bei denen die Asset-Manager ihre Anlagestrategie von KI steuern lassen, um eine höhere Rendite einzufahren als bei Fonds, die sich unter einem aktiven Management befinden.

Das Handelsblatt hat sich dieses Themas angenommen und basierend auf Daten von Scope Fund Analysis 17 KI-gesteuerte Anlageprodukte von insgesamt 13 Anbietern auf ihre Rendite untersucht und sie mit der Entwicklung aktiv gesteuerter Produkte verglichen – jeweils bezogen auf das vergangene Jahr 2023. Das Fazit fiel dabei für die KI-gesteuerten Produkte eher unterdurchschnittlich aus, die Renditen ließen im direkten Vergleich zu wünschen übrig. Es gab jedoch auch einige Ausnahmen mit deutlich zweistelligen Renditen, so das Handelsblatt.

Methodik

Hauptsächlich wurden bei der Auswertung Investmentfonds von klassischen Asset-Managern und FinTechs untersucht, die vornehmlich Aktienstrategien, teils auch fokussiert auf fallende Kurse anwenden. Laut Handelsblatt nutzen einige Verwalter auch mehrere Algorithmenmodelle gleichzeitig, um z. B. auch mit Anleihen, Währungen, Rohstoffen und speziellen Absicherungsmechanismen arbeiten zu können.

Bei den Vergleichsgrößen handelt es sich jeweils um die Endrendite im abgelaufenen Jahr und, sofern vorhanden, die Durchschnittsrendite für drei Jahre. Da die tatsächliche Leistung eines Managers oder einer KI sich jedoch besser mit einem Vergleichswert bestimmen lasse, so das Handelsblatt, enthält die Auswertung Angaben zur Mehrrendite gegenüber dem Durchschnitt einer Vergleichsgruppe. Beispielsweise werde eine internationale KI-Aktienstrategie mit dem Durchschnittsergebnis aller Fonds dieser Ausrichtung verglichen.

Der große Gewinner: Der „Xtrackers AI and Big Data UCITS ETF“

Die DWS stellt mit dem „Xtrackers AI and Big Data UCITS ETF“ den klaren Gewinner. Dieser erzielte nämlich 2023 die höchste absolute Rendite mit 61,7%. Gegenüber dem durchschnittlichen Ergebnis aller Aktienfonds mit Ausrichtung auf Technologiefirmen lieferte er außerdem 18,5 Prozentpunkte Mehrrendite. Laut Handelsblatt ermittle die DWS den Index gemeinsam mit der US-Technologiebörse Nasdaq und passe ihn halbjährlich an. Dabei wertet die Deutsche-Bank-Tochter Patentdatenbanken mit KI aus, um die Unternehmen mit den Geschäftsmodellen zu identifizieren, die sich in Zukunft am stärksten entwickeln werden. Patente würden, so wird DWS-Analyst Timur Shaymardanov im Handelsblatt zitiert, bessere Hinweise auf die Gewinne von morgen geben als viele andere Daten. Außerdem könne KI Patenttexte besser auswerten als ein Mensch, da diese sehr lang und kompliziert seien.

Auf Platz 2 bei der absoluten Rendite ist der „ODDO BHF Artificial Intelligence“, der sich auf internationale Tech-Aktien konzentriert, gelandet – mit 40,7% Rendite für 2023. Diese liegt allerdings 2,5 Prozentpunkte unter dem Durchschnittsergebnis aller Tech-Fonds.

KI enttäuscht

Insgesamt war die Performance der KI enttäuschend, denn nur 5 der 17 ausgewerteten Produkte zeigen eine relative Mehrrendite. Neben dem bereits genannten Xtrackers-ETF erzielte noch der „Dividend Select Aktien“ von Kepler-Fonds sowie der „First Private Wealth“ und der „FP Artellium Evolution“ von First Private und der „Global Q Equity M. Neutral“ von Ansa eine Mehrrendite.

Daher kommen die enttäuschenden Verläufe

Das Handelsblatt hat bei den Fondsanbietern nachgefragt, warum die Mehrrenditen bei KI-gesteuerten Fonds weitläufig ausbleiben. Andreas Sauer von Ansa, findet demnach, dass nur wenige sinnvolle Daten für die Finanzmärkte existieren, die auch noch schwer von nutzlosen Informationen zu unterscheiden seien. Auch gebe es nur Finanzmarktdaten für etwas mehr als drei Jahrzehnte.

Sebastian Wenz von First Private weist darauf hin, dass KI nach Mustern in historischen Daten suche. Doch wenn jene Muster sich nicht mehr wiederholen, dann würden sie auch nicht mehr funktionieren. Auch könne es bei weniger liquiden Werten „besonders schwierig“ werden, denn wenn KI eine Aktienchance erkenne, treibe möglicherweise die eigene Kauforder den Kurs, wenn wenige Verkaufsangebote den Handel nur zu einem deutlich höheren Kurs ermöglichen würden. Laut Wenz würde dies die ursprünglich erkannte Chance „zerstören“, weswegen der Algorithmus seine Entscheidung dann als Fehler betrachten und falsch weiterlernen würde. (mki)

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