Marktdynamik & Alpha
Unser Verständnis der Kapitalmärkte folgt dem Konzept der „effizient ineffizienten Märkte“ (Pedersen, 2015). Diese Theorie besagt, dass Märkte durch den intensiven Wettbewerb professioneller Investoren zwar nahezu effizient sind, aber genügend Ineffizienzen bestehen bleiben, um fähige aktive Manager für ihre Kosten und Risiken zu belohnen. Innerhalb dieser Märkte kann Alpha durch zwei primäre Ansätze generiert werden: durch fundierte Entscheidungen von hocherfahrenen menschlichen Experten oder durch Modelle und quantitative Methoden, die von Maschinenausgeführt werden.
Überlegenheit der Modelle & die Evolution des Quant-Ansatzes
Modelle übertreffen menschliche Anlageentscheidungen konsistent aufgrund des inhärenten „Rauschens“ und der Vorurteile im menschlichen Urteilsvermögen. Wie der Nobelpreisträger Daniel Kahneman hervorhebt, sind Modelle frei von diesem „Rauschen“ und daher dauerhaft präziser. Obwohl traditionelle quantitative Modelle seit den 1980er Jahren grundlegend für verschiedene Analyse- und Optimierungsaufgaben sind, stoßen sie in Märkten mit hoher Dimensionalität an Grenzen: Sie haben Schwierigkeiten mit einer großen Anzahl von Variablen (Neigung zu Overfitting), bilden komplexe Beziehungen primär linear ab und passen sich strukturellen Marktbrüchen nur langsam an.
Der ML-Vorteil
Hier bietet Machine Learning (ML) einen entscheidenden Vorteil. Im Gegensatz zu traditionellen linearen Modellen, die starke Annahmen über Daten treffen, ermöglichen uns flexible ML-Techniken, komplexe Beziehungen zu lernen, ohne restriktive parametrische Annahmen zu treffen (Hastie et al., „The Elements of Statistical Learning“, 2009). Dies mildert die Limitationen traditioneller Modelle direkt ab. ML versetzt uns in die Lage, mehr Einflussfaktoren gleichzeitig zu analysieren, komplexe nicht-lineare Zusammenhänge besser zu verstehen und die Vorhersagequalität durch ganzheitliche Modellierung und adaptive Ansätze signifikant zu steigern.