Maschinelles Lernen im Portfoliomanagement – Fluch oder Segen?

Das Thema Künstliche Intelligenz polarisiert. Für die einen
stellt sie die endgültige Entmündigung des Menschen durch den
Roboter dar, andere hingegen versprechen sich von ihr eine
Verbesserung von Entscheidungsgrundlagen. Fakt ist, künstliche
Intelligenz wird in Zukunft unsere Welt maßgeblich beeinflussen.
Doch stellt sie auch einen Mehrwert für das Portfoliomanagement
dar?


In unserem Podcast diskutiert Dr. Christian Jasperneite, Chief
Investment Officer von M.M.Warburg & CO, mit Professor Dr.
Wolfgang Drobetz von der Universität Hamburg über die Vor- und
Nachteile von maschinellem Lernen im Bereich des
Portfoliomanagements. Beide analysieren dafür einzelne Aspekte
des Phänomens, diskutieren über unterschiedliche
wissenschaftstheoretische Standpunkte und blicken auf aktuelle
Forschungsergebnisse und Studien zum Thema.


Doch was ist eigentlich maschinelles Lernen? Und worauf zielt es
ab? „Maschinelles Lernen stellt eine Unterform der künstlichen
Intelligenz dar. Dabei erhält der Computer möglichst viele Daten,
um daraus zu lernen. Konkret bedeutet das, dass er sich die
Fähigkeit aneignet, Daten zu strukturieren und Muster in ihnen zu
erkennen, um letztendlich in der Lage zu sein, eine Prognose
treffen zu können“, erklärt Professor Dr. Drobetz. Dabei sucht
der Algorithmus nach Mustern, was in den
Wirtschaftswissenschaften nicht unumstritten ist. Dr. Jasperneite
bringt die Kritik auf dem Punkt: „Als Ökonom interessiere ich
mich eher für Kausalitäten. Maschinelles Lernen arbeitet jedoch
mit Korrelationen.“ Folglich sind dynamische Prozesse damit
schwer abbildbar.


Doch trotz der wissenschaftstheoretischen Kritik gibt es viele
Einsatzmöglichkeiten. „Stichwort Big Data. Maschinelles Lernen
ist sinnvoll, wenn eine große Menge an Daten vorliegt, die ich
als Mensch gar nicht strukturieren bzw. beurteilen kann. Mit
Hilfe des Algorithmus können die Daten strukturiert werden,
sodass eine Prognose abgeleitet werden kann“, sagt Prof. Dr.
Drobetz.


Welchen Mehrwert maschinelles Lernen besonders bei der
Portfoliosteuerung bietet und warum gerade die Corona-Krise für
KI-basierte Fonds ein Problem darstellt, erläutern die beiden
Experten im Video.


Auch bei YouTube: https://youtu.be/jeTtUToH31g


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00:00 Vorstellung Prof. Dr. Drobetz


00:20 Einführung in das Thema


02:15 Exkurs Wissenschaftstheorie: Deduktivismus versus
Induktivismus


07:44 Grenzen des induktiven Lernens


09:25 Korrelation versus Kausalität


12:08 Lucas Kritik


13:50 Vorteile des maschinellen Lernens


21:00 Mensch versus Maschine


22:10 maschinelles Lernen in der Portfoliosteuerung


25:15 Fazit


28:58 Ausblick