Symbiose aus Kapitalmarktforschung und maschinellem Lernen

Der ART AI US Balanced folgt einer aktiven, quantitativen Anlagestrategie. Der zugrundeliegende Anlageprozess verbindet die Analyse von wissenschaftlich anerkannten und langjährig erforschten Finanzdaten mit Methoden des maschinellen Lernens (ML). Durch die zugrundeliegenden ML-Modelle können hochkomplexe Abhängigkeiten erfasst und Anlageentscheidungen auf Basis umfassenderer Datenanalysen als bei herkömmlichen Verfahren getroffen werden.

Positive Renditen bei im Vergleich zum Aktienmarkt reduziertem Verlustrisiko

Zielsetzung des Fonds ist das Erwirtschaften von positiven Renditen bei im Vergleich zum Aktienmarkt reduziertem Verlustrisiko. Um diese Zielsetzung in jeder Marktlage bestmöglich zu erreichen, werden mit den entwickelten ML-Modellen Long-Portfolios generiert und der Investitionsgrad des Fonds dynamisch zwischen 0 und 50 Prozent gesteuert. Die Selektion der Aktien stammt aus dem S&P 500 Universum, die verbleibende Liquidität wird in Investment-Grade-Anleihen investiert.

30.09.2022 | Othoz Capital News

Monatliches Update zu den Themen:

  • Rendite
  • Risiko
  • Risikoadjustierte Rendite
  • Allokation

 Update ART AI US Balanced 09/2022

22.11.2022 | Bessere Börsen-Performance mit künstlicher Intelligenz?

22.11.2022 | Finance News TV:  Florian Julien Jensen im Gespräch mit Börsenmoderator Andreas Franik

Kann Künstliche Intelligenz die Performance des Portfolios verbessern oder sogar den Menschen als Fondsmanager ersetzen? Über die Auswirkungen der Digitalisierung auf die Anlage-Ergebnisse und die viel diskutierten Begriffe KI, Big Data & Blockchain spricht Börsenmoderator Andreas Franik, FinanceNewsTV mit Julien Florian Jensen, Executive Director der Othoz GmbH und Fondsberater des ART AI US Balanced. 
 


Interview Finance News TV mit Julien Florian Jensen ansehen!


Künstliche Intelligenz: Maschine statt Mensch im Fondsmanagement? Ein Blick in den Maschinenraum!

AGATHONs Investment Talk | 28. September 2022

Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht nur ein Megatrend, sondern verspricht auch Vorteile für die Portfolioselektion. Othoz trifft die Anlageentscheidungen auf Basis der KI und dies erfolgreich, wie beispielsweise die Entwicklung des Mischfonds ART AI US Balanced zeigt.

Warum ist das Zusammenspiel von Mensch und Maschine für den erfolgreichen Einsatz von KI im Asset Management so wichtig und wie unterscheiden sich ihre Investmententscheidungen? Julien Florian Jensen gibt am Beispiel des ART AI US Balanced einen Einblick in den Maschinenraum und zeigt vorhandenen Potenziale für Anleger in den USA auf.  


06. Juli 2022 | Achtung, die Roboter kommen!

"Fonds im Visier" präsentiert von Drescher & Cie.

KI ist nicht nur ein Megatrend, sondern auch nutzbar für die Portfolioselektion. Die Automatisierung des Fondsmanagements verspricht viele Vorteile wie schnellere Erkennung von Trends und geringere Kosten. Der Mischfonds ART AI US Balanced nutzt maschinelles Lernen, um automatisiert eine stabile Rendite in jeder Marktphase bei gleichzeitig geringerem Risiko zu generieren.

Kann eine künstliche Intelligenz einen menschlichen Fondsmanager ersetzen?
Wie unterscheiden sich die Investmententscheidungen zwischen Mensch und Maschine?

Julien Florian Jensen im Gespräch mit Frank Müller, Drescher & Cie AG


06.10.2021 | Die Leistungen von Artificial Intelligence im Asset Management

Julien Florian Jensen spricht über die Leistungsfähigkeit und den Mehrwert von künstlicher Intelligenz im Asset Management. Anhand von Beispielen beschreibt er den Anlageprozess und zeigt, was den Maschine-Learning-Ansatz Othoz von konventionellen Asset Managern unterscheidet. Ein Blick in die Zukunft rundet das Thema ab.

Dr. Daniel Willmann über ART AI US Balanced und die Bedeutung von Daten

Vita: Dr. Daniel Willmann

Studium:

  • Betriebswirtschaftslehre und Accounting & Finance an der WHU – Otto Beisheim School of Management, der Ross School of Business an der University of Michigan und der London School of Economics and Political Science
  • Spezialisierung in Kapitalmarktforschung und Unternehmensfinanzierung
  • Dissertation „Myopic Management in the Context of Corporate Financing” an der RWTH Aachen und der Wharton Business School

Berufliche Stationen:

  • Gründer und Geschäftsführer Othoz GmbH und Othoz Capital GmbH

Big Data, Kapitalmarktforschung und maschinelles Lernen – Dr. Daniel Willmann gibt Einblick in die Bedeutung von Datenqualität und die in den Analyseprozessen von Othoz untersuchten Arten von Daten.

Im Fokus der Aktienselektion des ART AI US Balanced steht das S&P 500 Universum. Welche Vorteile bietet der amerikanische Aktienmarkt bei Ihrem Ansatz?
Dr. Willmann: Unsere Machine Learning Modelle werden direkt auf Basis von Daten erzeugt. Daher sind Qualität und Vergleichbarkeit der Inputdaten von entscheidender Bedeutung für die Güte der Modelle. Für den amerikanischen Aktienmarkt können wir diese Anforderungen an die Daten ab den frühen 90er Jahren sicherstellen. In anderen Regionen war das Umfeld hinsichtlich Währung, Gesetzgebung und Regulierung damals noch deutlich heterogener, was die Vergleichbarkeit der für diesen Zeitraum vorliegenden Daten erschwert. Aus diesem Grund haben wir uns bei unseren ersten beiden UCITS-Fonds für das S&P 500 Universum entschieden.

Inwiefern ist geplant Ihren Ansatz auf andere Märkte und Regionen auszuweiten?
Dr. Willmann: Auf Basis unserer Forschung der letzten Jahre haben wir unseren Ansatz inzwischen auf andere Märkte und Regionen erweitert und Kooperationen mit weiteren Datenanbietern aufgebaut. So werden wir nun einen weiteren UCITS-Fonds lancieren, der dem ART AI US Balanced hinsichtlich des Rendite-/Risikoprofils ähnlich ist, jedoch den europäischen Aktienmarkt in den Fokus der Aktienselektion stellt.

Sie sprechen von der Wichtigkeit von Daten, welche Arten von Daten fließen in Ihre Modelle ein?
Dr. Willmann: Aus unserer Sicht ist die Symbiose von fundierter Kapitalmarktforschung und maschinellem Lernen entscheidend. Daher werten wir keine Facebook- oder Twitter-Daten aus, sondern fokussieren uns auf wissenschaftlich anerkannte Informationsträger. Für unsere Aktienstrategien mit intelligenter Quotensteuerung sind das im Wesentlichen zwei Datenschichten. Zum einen makroökonomische Variablen, mit denen wir das Kapitalmarktumfeld approximieren, in denen die Firmen operieren. Zum anderen firmenspezifische Variablen wie Fundamentaldaten oder technische Indikatoren. Dadurch können wir die Attraktivität einzelner Titel im Kontext der Kapitalmarktsituation bewerten.
 

Detaillierte Informationen zum ART AI US Balanced AK CHF

WKN / ISIN:

A3DEBH / DE000A3DEBH1

AUFLAGEDATUM:

01.05.2019 (Fonds) / 01.08.2022 (Anteilklasse)

GESCHÄFTSJAHRESENDE:

30.04.

FONDSWÄHRUNG:

CHF*

INVESTMENTGESELLSCHAFT:

Universal-Investment-Gesellschaft mbH

SUB-ADVISOR:

Othoz Capital GmbH

HAFTUNGSDACH:

BN & Partners Deutschland AG

VERWAHRSTELLE:

Hauck Aufhäuser Lampe Privatbank AG

FONDSKATEGORIE:

Mischfonds ausgewogen, international

ERTRAGSVERWENDUNG:

Ausschüttend

LAUFENDE KOSTEN:

1,50% p.a.

PERFORMANCEGEBÜHR p.a.:

Bis zu 20 % der vom Fonds in der Abrechnungsperiode erwirtschafteten Rendite über dem Referenzwert (EURIBOR® 12M TR (EUR) zzgl. 3,50 %)

AUSGABEAUFSCHLAG:

0%

MINDESTANLAGE:

Keine

VERFÜGBARKEIT:

Börsentäglich

*Der Fonds ART AI US Balanced wird in CHF und in Euro angeboten. Sie haben Interesse an der €-Tranche? Bitte nehmen Sie Kontakt zu uns auf:

 Kontaktformular

 

Sie sind interessiert an Informationen zum Fonds ART AI US Balanced AK CHF?

An was genau sind Sie interessiert?

Erich Schilcher
Geschäftsführer + Leiter institutioneller Vertrieb
Tel: +41 41 511 70 04

E-Mail senden
LinkedIn Profil

Andere Investoren interessierten sich auch für: