{"id":19829,"date":"2024-08-12T08:16:02","date_gmt":"2024-08-12T06:16:02","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/?p=19829"},"modified":"2026-02-11T14:53:02","modified_gmt":"2026-02-11T13:53:02","slug":"revolution-in-der-portfoliooptimierung-wie-kuenstliche-intelligenz-die-anlagewelt-veraendern-koennte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/revolution-in-der-portfoliooptimierung-wie-kuenstliche-intelligenz-die-anlagewelt-veraendern-koennte\/","title":{"rendered":"Revolution in der Portfoliooptimierung? Wie K\u00fcnstliche Intelligenz die Anlagewelt ver\u00e4ndern k\u00f6nnte"},"content":{"rendered":"\n\n\n

Das IFZ hat sich im vergangenen Jahr gemeinsam mit der OLZ AG erfolgreich f\u00fcr ein Innosuisse Innovationsprojekt beworben, um an Finanzmarkt-Anwendungen des Reinforcement Learning, einem Teilgebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz, zu forschen.
Das Ziel dieses Projekts ist es, zu evaluieren wie die Asset Allokation von Pensionskassen in Bezug auf Wertentwicklung und gleichzeitige Absicherung des Deckungsgrads mittels Reinforcement Learning optimiert werden kann. Diese Klasse der Algorithmen bildet ein recht neues Teilgebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz und findet bereits in zahlreichen Branchen Anwendung.<\/p>\n\n\n\n

\u00abTechnischer\u00bb Hintergrund des Projekts
<\/strong>\u00dcblicherweise werden systematische Anlageentscheidungen in der Asset Allokation und in der Portfoliooptimierung in zwei Schritten getroffen: Zuerst wird die gemeinsame Verteilung der zuk\u00fcnftigen Renditen der Anlageinstrumente gesch\u00e4tzt. Im einfachsten Fall, zur\u00fcckgehend auf Harry Markowitz (1952), ist dies eine multivariate Normalverteilung, die durch den Erwartungswert und die Kovarianzmatrix bereits vollst\u00e4ndig bestimmt ist. Aufgrund dieser gesch\u00e4tzten Verteilung werden in einem zweiten Schritt die optimalen Portfoliogewichte bestimmt. Optimalit\u00e4t bezieht sich hierbei oft auf das sog. Mean-Variance Kriterium, welches auf einen Trade-Off zwischen erwarteter Rendite und tolerierbarem Risiko hinausl\u00e4uft. Es sind jedoch auch andere Kriterien m\u00f6glich, z.B. die Minimierung der Schwankungsbreite des Portfolios (Minimum-Variance) oder das Ausbalancieren der Risikobeitr\u00e4ge der einzelnen Anlageinstrumente (Risk Parity).
Der oben beschriebene erste Schritt dieser Vorgehensweise ist in der Praxis mit einigen Problemen behaftet. Insbesondere erfordert er eine Reihe von Annahmen, etwa bez\u00fcglich der Verteilungsfamilie der Renditen oder der zeitlichen Entwicklung der Volatilit\u00e4t. Jede Annahme birgt aber das Risiko, dass sie in der Praxis nicht erf\u00fcllt ist. Selbst bei Korrektheit der Annahmen kann die Sch\u00e4tzung der Verteilung, konkret etwa der Kovarianzmatrix, problematisch sein, insbesondere wenn das Anlageuniversum gross ist und nur eine begrenze Menge an Daten zu Verf\u00fcgung stehen. \u00dcblicherweise werden diese Schwachstellen des Mean-Variance Ansatzes durch eine Vielzahl verschiedener Hilfsmittel wie Shrinkage-Sch\u00e4tzer, Regularisierung und ein gut durchdachtes Design der Nebenbedingungen adressiert.
Der neuartige Ansatz dieses Forschungsprojektes ist es hingegen, diesen ersten Schritt der Sch\u00e4tzung der Verteilung vollst\u00e4ndig zu umgehen, und die optimalen Portfoliogewichte stattdessen direkt aus den Daten zu lernen. Dies wird m\u00f6glich durch den Einsatz von maschinellem Lernen, der Basis moderner k\u00fcnstlicher Intelligenz. Wir bedienen uns des sogenannten Deep Reinforcement Learnings \u2013 einer revolution\u00e4ren Technik, die es KI-Modellen erm\u00f6glicht, in anspruchsvollen Spielen wie Go oder Schach \u00fcbermenschliche Leistungen zu erbringen und vielen Bereichen Anwendungen findet, so z.B. bei der Entwicklung von selbstfahrenden Auto, von Robotern, oder auch bei der Diagnose und Behandlung von Krankheiten. Diese Technologie bef\u00e4higt unsere Modelle, sich in dynamischen Umgebungen wie dem Finanzmarkt eigenst\u00e4ndig zurechtzufinden und kontinuierlich aus ihren Fehlern zu lernen.
Im ersten Teil unseres Forschungsprojekts konzentrieren wir uns auf die optimale Allokation zwischen verschiedenen Anlageklassen mithilfe von liquiden ETFs: Aktien (Vanguard Total Stock Market ETF), Immobilien (Vanguard Real Estate Index ETF), Anleihen (iShares Core U.S. Aggregate Bond ETF), Rohstoffe (Invesco DB Commodity Index ETF), sowie Gold (Spotpreis). Mittels dieser Instrumente wird der Grossteil des Anlageuniversums eines typischen institutionellen Investors repr\u00e4sentiert. Anlagen in Private Equity oder sonstigen alternativen Anlagen sind nicht ber\u00fccksichtigt, da hierzu keine ausreichenden Datenreihen verf\u00fcgbar sind.<\/p>\n\n\n\n

Erste Ergebnisse: Gesamtrendite von 148.7% statt 31%
<\/strong>Die Ergebnisse unseres neuartigen K.I. Ansatzes sind sehr vielversprechend: In der untersuchten Periode von November 2017 bis August 2023 erzielte unser Modell (OLZ Reinforcement Learning Allokation) eine beeindruckende Gesamtrendite (nach Kosten) von 148.7%, w\u00e4hrend ein gleichgewichtetes Portfolio der f\u00fcnf Anlageklassen nur 31.0% erzielte. Ein typisches Pensionskassen-Portfolio (30% Aktien, 30% festverzinsliche Wertpapiere, 30% Immobilien und 10% Rohstoffe) erzielte sogar nur eine kumulierte Rendite von 20.6%. Die Wertentwicklung unserer Strategie, dargestellt in Abbildung 1, \u00fcbertrifft somit deutlich die beiden Benchmarks.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Abbildung 1: Wertentwicklung der OLZ Reinforcement Learning Allokation und Vergleich zur gleichgewichteten Allokation und einer typischen PK Allokation.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Da die Volatilit\u00e4t aller drei Portfolios recht \u00e4hnlich ist (12.3% im Vergleich zu 11.5% bzw. 13.8%), ergibt sich f\u00fcr die k\u00fcnstliche Intelligenz ein hervorragendes Sharpe Ratio von 1.37, welches signifikant h\u00f6her ist als das der Vergleichsindizes (0.41 bzw. 0.24). Betrachtet man den Maximum Drawdown, also den gr\u00f6sstm\u00f6glichen Verlust im Anlagezeitraum, so erzielte unser Modell mit -17.5% ein deutlich besseres Worst-case Szenario als die Vergleichsportfolios (Gleichgewichtetes Portfolio -22.9%, PK-Portfolio -27.6%). Auch im Vergleich zur vermeintlich sichersten Anlageklasse der festverzinslichen Wertpapiere (-21.7%) wurde ein besserer Kapitalerhalt erzielt. Interessanterweise bevorzugt die k\u00fcnstliche Intelligenz \u00fcber weite Teile der Analyseperiode eine \u00fcberdurchschnittlich hohe Allokation in Gold, insbesondere w\u00e4hrend der Corona-Pandemie.<\/p>\n\n\n\n

Weiteres Vorgehen
<\/strong>Trotz dieser vielversprechenden Ergebnisse stehen wir noch vor einigen Herausforderungen, bevor aus dieser hochinnovativen Strategie ein marktf\u00e4higes Anlageprodukt entwickelt werden kann. Gemeinsam mit unserem Praxispartner arbeiten wir daran, die Robustheit unseres Modells weiter zu verbessern und es widerstandsf\u00e4higer gegen\u00fcber Ver\u00e4nderungen der Datengrundlage zu machen. Zudem arbeiten wir weiterhin daran, Allokationen mit h\u00f6herer praktischer Relevanz zu generieren, z.B. indem den einzelnen Anlageklassen realistische Bandbreiten zugewiesen werden. Hiermit wollen wir sicherstellen, dass unsere von k\u00fcnstlicher Intelligenz entwickelten L\u00f6sungen alle Anlagerestriktionen einer Pensionskasse vollst\u00e4ndig erf\u00fcllen.
Im weiteren Verlauf des Projekts sollen zudem Portfolios auf Einzelaktien optimiert werden, sodass die k\u00fcnstliche Intelligenz fortw\u00e4hrend aus einer Vielzahl von Marktinformationen lernt ein optimales Portfolio zu konstruieren. \u00dcber diese und weitere Entwicklungen werden wir Sie in den n\u00e4chsten Monaten auf dem Laufenden halten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Traditionelle Ans\u00e4tze der Portfoliooptimierung basieren auf Sch\u00e4tzungen der Renditeverteilungen und Kovarianzmatrizen, sind jedoch oft fehleranf\u00e4llig. Ein vom IFZ in Zusammenarbeit mit der OLZ durchgef\u00fchrtes Forschungsprojekt nutzt maschinelles Lernen, um diesen ersten Schritt zu umgehen und direkt aus den Daten optimale Portfoliogewichte zu lernen. Durch den Einsatz von Deep Reinforcement Learning erzielt das Modell beeindruckende Ergebnisse. In der untersuchten Periode von November 2017 bis August 2023 erzielte das neue Modell eine beeindruckende Gesamtrendite (nach Kosten) von 148.7%, w\u00e4hrend ein gleichgewichtetes Portfolio der f\u00fcnf Anlageklassen nur 31.0% erzielte. Ist das der Start einer Revolution? Im heutigen Blog zeigen wir die ersten Erkenntnisse auf und zeigen, in welchen Bereichen wir noch Verbesserungspotenzial sehen.<\/p>\n","protected":false},"author":165,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_relevanssi_hide_post":"","_relevanssi_hide_content":"","_relevanssi_pin_for_all":"","_relevanssi_pin_keywords":"","_relevanssi_unpin_keywords":"","_relevanssi_related_keywords":"","_relevanssi_related_include_ids":"","_relevanssi_related_exclude_ids":"","_relevanssi_related_no_append":"","_relevanssi_related_not_related":"","_relevanssi_related_posts":"2878,3875,5119,17637,15162,6779","_relevanssi_noindex_reason":"","footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[53966,1041461,4051],"tags":[],"class_list":["post-19829","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-analytics","category-kuenstliche-intelligenz","category-studie"],"acf":[],"yoast_head":"\nRevolution in der Portfoliooptimierung? 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