Neuer Goldrausch in der Analyse durch Big Data

• Fiona Frick, Chief Executive Officer
  

Big Data ist ein vielversprechender Ansatz, um das Investment Management Research in neue Einkommensquellen für die Kunden umzuwandeln. Wenn Alpha durch die geschickte Ausnutzung von Informationen generiert wird, so ist die enorme Zunahme der Datenvolumina für Asset Manager sowohl eine Chance als auch eine Herausforderung.

Ungefähr 90 Prozent der zur Verfügung stehenden Daten sind in den letzten drei Jahren entstanden und kommen von einer Unzahl von Quellen wie Wettersensoren, sozialen Netzwerken, Satellitenbildern, Online-Transaktionen oder GPS-Signalen. Mit dem «Internet der Dinge» wird die Anzahl der Endgeräte bis 2020 voraussichtlich von 8,4 auf 20,4 Milliarden ansteigen, die Anzahl der Datenpunkte wird dazu exponentiell zunehmen.

Neue Funktionen wie Datenforscher

Dies wiederum ermöglicht die Entwicklung von wesentlich fortschrittlicheren Indikatoren als in der Vergangenheit. Satellitenbilder ermöglichen beispielsweise ein besseres Verständnis regionaler Märkte, während Beiträge in sozialen Netzwerken Aufschluss auf die Risikofreude von Anlegern geben und Frühindikatoren für Marktstress sein können.

Gleichermassen wird jedoch auch Fachwissen gebraucht, um die Daten zu sortieren. Das Entstehen neuer und komplexer Datenmengen hat zu neuen Funktionen in Asset Management Unternehmen geführt, wie die des Datenforschers, der eingestellt wird, um Gerüchte und Fake News herauszufiltern.

Darüber hinaus sind neue FinTech Unternehmen mit speziellen Fachwissen in diesem Bereich entstanden. Rezatec und Orbital Insight sind Spezialisten für die Analyse von Satelliten Daten und AlphaSense nutzt linguistische Algorithmen für die Suche nach Informationen in Millionen von Dokumenten während Quandl mit der Analyse von Finanztransaktionen die finanzielle Gesundheit von Unternehmen bewertet. Die meisten dieser Unternehmen bieten zusätzlich zu Rohdaten Verarbeitungskapazitäten, um näher an Investmentsignale heranzukommen.

Nutzbarmachung der Kraft neuer Daten

Asset Manager müssen berücksichtigen, wie diese neuen Daten und die daraus entstehenden Signale in ihre Anlageprozesse eingebunden werden können. Es besteht ein allgemeines Einvernehmen darüber, dass es nur eingeschränkt Sinn macht, aufgrund der hohen Risiken diese neuen, datengesteuerten Signale als alleinstehende Anlagestrategie zu nutzen, das diese wieder weg-arbitriert werden. Die meisten Asset- Manager nutzen diese Signale zusätzlich zu ihren internen Alpha-Maschinen.

Wir untersuchen, welcher Teil des Anlageprozesses von diesen neuen Datenquellen profitieren kann. Dabei arbeiten wir mit einem Finanztechnologie Unternehmen namens RavenPack zusammen, das neue und sinnvolle Datensätze filtert und gewichtete Werte verwendet. Die Analysten kombinieren die Ergebnisse von RavenPack mit anderen Anlagemodellen, um Änderungen in Trading Volumen und potenzielle Preisanomalien in einigen Wertpapieren vorherzusehen.