FONDS professionell Deutschland, Ausgabe 1/2016

110 www.fondsprofessionell.de | 1/2016 markt & strategie I big data Foto: © Oleksiy Mark | Fotolia D ie Vorstellung, dass Google demnächst einen eigenen Asset Manager gründen könnte, scheint nicht allzu weit herge- holt. Unternehmen wie der Suchmaschinen- gigant aus dem Silicon Valley haben nämlich Zugang zu einer enormen Datenmenge, aus der sich – richtig ausgewertet – eine be- lastbare Anlagestrategie entwickeln ließe. Aber nicht Google, sondern Blackrock sowie der bisher unbekannte Asset Manager Catana Capital arbeiten an Big- Data-Strategien. Blackrock betreibt Big-Data-Analysen nach eigenen Angaben mittlerweile schon seit sieben Jahren ernsthaft und verwaltet aktuell 90 Milliarden Euro auf seiner Scientific-Active-Equities-Plattform. „Bei uns sind derzeit gut 100 Mitarbeiter in dieser Sparte tätig. 30 davon haben einen rein technologischen Background“, er- klärt Simon Weinberger, der dieses Ge- schäft für Blackrock in der EMEA-Re- gion leitet. Qualifizierte Technikexperten seien notwendig, um die erforderliche In- frastruktur aufzubauen. Ohne die wäre es nicht möglich, die riesigen Datenmengen sinnvoll zu organisieren, auszuwerten und am Ende speichern zu können. Weinberger nennt den Hintergrund, wes- halb sich Blackrock überhaupt mit Big-Data- Analyse befasst: „Aufgrund der Erkenntnis, dass es schwierig ist, Alpha zu generieren, muss man Dinge aufdecken, die anderen weniger bekannt sind – beispielsweise Daten analysieren, die zuvor nicht analysiert wur- den.“ Fast ist es erstaunlich, dass das noch nicht viel mehr Geldverwalter tun. Bisher analysiert Weinbergers Team Infor- mationen in Textform, und zwar überwiegend Daten, die öffentlich im Netz verfügbar sind. In erster Linie wertet Blackrock die Texte der Earnings Calls aus, wenn also Unternehmen ihre aktuellen Geschäftszahlen bekanntgeben. „Hierzu werden Transkripte ins Netz gestellt, und wir analysieren, wie viele positive und negative Phrasen diese enthalten und wie das Management auf die Fragen der Analysten reagiert“, so Weinberger. Durch die direkte Auswertung der Earnings Calls sei man den Auswertungen, die die Analysten daraufhin verfassen, zeitlich voraus. Außerdem sei es sinnvoll, sich auf Phrasen zu konzentrieren, die die zukünftige Unternehmensentwicklung thematisieren: Sie geben eher Aufschluss da- rüber, wo künftig das Wachstum stattfindet. Hauptsächlich Englisch Die Texterkennung von Blackrock erfolgt hauptsächlich für englischsprachige Texte. Doch auch Japanisch und Chinesisch sind für das Team inzwischen beherrschbar. Das ist nötig, weil etwa viele japanische Unterneh- men ihre Bekanntmachungen nur in der Muttersprache herausgeben. Daneben analysiert Blackrock auch Blogs. „Hier erfassen wir, worüber sich Kleinanleger unterhalten und was deren Präferenzen sind. In manchen Märkten, zum Beispiel in China, spielen Klein- anleger eine bedeutende Rolle“, erklärt Weinberger. Teilweise stufen die Algo- rithmen die aggregierten Kleinanleger- Meinungen aber als Kontraindikator ein. Das soll dabei helfen, bei einem Hype rechtzeitig aus einem möglicherweise zu heißgelaufenen Markt auszusteigen. Ein weiterer guter Indikator seien auch die Zu- und Abflüsse in ETFs, nicht nur die der Blackrock-Tochter iShares. Weil die ETFs einen immer größeren Teil der weltweiten Vermögenswerte auf sich ver- einen, seien das inzwischen sehr relevan- Erste Asset Manager versuchen, den Datenschatz zu heben, den das Internet birgt. Damit wollen sie sich einen Vorteil an der Börse verschaffen. Big Alpha mit Big Data Im Internet findet sich eine Fülle von Informationen. Wer sie gekonnt auswertet, so die Hoffnung, erkennt Zusammen- hänge früher als andere – und kann sich damit einen Vorteil an der Börse verschaffen. Vielversprechender Start Catana-Capital-Strategie vs. Dax; indexiert Catana Capital verfolgt eine Long-Short-Strategie mit Dax-Aktien. Für die Titelselektion greifen die Portfoliomanager auf Big-Data-Analysen zurück. Seit November 2015 wird die Strategie in einem Echtgeld- depot angewendet. Noch im ersten Halbjahr 2016 soll ein entspre- chender Publikumsfonds an den Markt kommen. Quelle: Catana Capital -20 % -15 % -10 % -5 % 0 % 5 % 10 % Februar Jänner 2015 Dezember Nov. ’14 Catana-Capital-Strategie DAX