BAI: InnovationsDay: Von der Theorie in die Praxis
FRANKFURT — Innovative Technologien wie Blockchain und Künstliche Intelligenz sind mittlerweile ein fester Bestandteil des Asset Managements und stehen vor einem dynamischen Wachstum. Das war die zentrale Botschaft des BAI InnovationsDay am 30.09.2021, belegt mit zahlreichen Praxisbeispielen von Asset Managern und Technologie-Experten.
„Aktuell erfährt die Digitalisierung eine ganz besondere Dynamik vor allem durch den Einsatz der Blockchain, die nicht nur viele Prozesse grundlegend ändert, sondern auch die Möglichkeit der Investition in neue Vermögensgegenstände schafft und mittlerweile auch auf die Fonds selbst abzielt“, betont Frank Dornseifer, Geschäftsführer des Bundesverbandes Alternative Investments (BAI). Positiv wurde von allen Referenten gesehen, dass Gesetzgeber und Regulatoren in Deutschland – nach anfänglich langem Zögern – sehr konstruktiv die Blockchain-Technologie und im Besonderen auch die Anlage in Krypto-Assets wie Bitcoin begleiten. Die Verabschiedung des Gesetzes über elektronische Wertpapiere (eWPG) mit der Definition des Kryptowertpapierregisters kann der Blockchain-Technologie einen Schub im Asset Management verleihen. „Dezentrale Strukturen sind ausfallsicherer als zentrale und können damit zur Finanzstabilität beitragen“, sagt Sven Hildebrandt von Distributed Ledger Consulting. Dass die Möglichkeiten der Blockchain-Technologie bereits in der Praxis gelebt werden, zeigt Daniel Andemeskel von UI Enlyte. Hier wurde unter dem Dach von Universal Investment eine rein auf der Blockchain-Technologie basierende Investmentplattform für Digital Assets aufgebaut. Ein anderes Beispiel ist die Berliner Finoa, die eine regulatorisch und technisch sichere Verwahrung von Kryptowerten auf institutionellem Niveau anbietet. Matthias Hirtschulz, Partner der in Frankfurt ansässigen Management-Beratung d-fine, sieht eine große Nachfrage aus nahezu allen Bereichen der Branche, die jahrelang geplante Blockchain-Projekte in die Praxis umsetzen wollen.
Viele Blockchain-Projekte basieren auf Token oder Coins, die über Krypto-Börsen handelbar sind. Bitcoin und Ethereum sind immer noch die wichtigsten, aber beileibe nicht die einzigen für Investoren spannenden Kryptoassets. In den vergangenen Jahren hat sich eine dynamische Branche an Asset Managern und Fonds entwickelt, die sich auf Kryptoassets spezialisiert haben. „In unserer Studie haben wir weltweit mehr als 400 Kryptofonds mit sehr unterschiedlichen Investmentstrategien analysiert, die Investoren offen stehen“, sagt Philipp Sandner, Professor an der Frankfurt School of Finance and Management. Viele Investoren scheuen Kryptoassets wegen der enormen Volatilität. Aber auch in diesem Punkt hat sich die Branche bereits weiterentwickelt. „Durch die richtige Auswahl von Kryptofonds mit einer geeigneten Asset Allocation lässt sich die Volatilität senken und die risikoadjustierte Rendite deutlich steigern“, stellt Felix Fernandez von 21e6 klar.
Im zweiten Teil des InnovationDay – Künstliche Intelligenz im Asset Management – ging es ebenfalls um die sichtbaren Erfolge in der Praxis: „Gerade die Alternative Investments Branche gehörte auch hier mit quantitativen bzw. Trendfolgestrategien schon vor langer Zeit zu den Pionieren. Mittlerweile gibt es eine Fülle von Einsatzbereichen für Big Data und Artificial Intelligenz“, sagt BAI-Chef Dornseifer. Wie sich das Ökosystem der KI-Fonds bereits entwickelt hat, zeigt Günter Jäger von PLEXUS Investments aus Liechtenstein. Auf Grund der Analyse zahlreicher Fonds, die KI und Machine Learning im Investmentprozess anwenden, lasse sich unter anderem eine Systematik erkennen. Auf der einen Seite werden traditionelle Finanzdaten verwendet, auf der anderen Seite gibt es zahlreiche Asset Manager, die alternative, oft unstrukturierte Daten verwenden: Satellitendaten, Social-Media-Posts oder Handy-Standortdaten sind Beispiele dafür. „Gerade innovative Quereinsteiger mit KI-Erfahrung beleben die Asset-Management-Branche“, betont Jäger. Wie in der Praxis aus alternativen Daten Anlageempfehlungen werden, zeigt Stockpulse aus Bonn. Mit einer selbstentwickelten Spracherkennung werden aus Tweets und Blogs nicht nur Nachrichten, sondern auch Emotionen herausgelesen.
