Catana nimmt zweiten Anlauf für KI- und Big-Data-Fonds

FRANKFURT — Catana startet mit dem Data Intelligence Fund einen auf Big Data und KI basierenden Fonds. Basis der Anlageentscheidungen sollen automatisch gesammelte Internet-Daten zu Kapitalmärkten und Wertpapieren sein. Die Rendite soll über der des Dax liegen. Catana hat zuvor schon einen Big-Data-Fonds aufgelegt, der aber nicht mehr vertrieben wird.


Ab hier folgt die unredigierte Mitteilung des Emittenten:

  • Kombination aus Big-Data-Analyse und Künstlicher Intelligenz bildet Grundlage für Anlageentscheidung
  • Selektive Anlage in europäischen Large Cap-Aktien
  • Attraktives Chance-/Risikoprofil durch Steuerung des Investitionsgrads mittels Index-Futures

Der Frankfurter Asset Manager Catana Capital startet mit dem Data Intelligence Fund (DE000A2H9A68) einen innovativen UCITS-Fonds auf, der vollständig auf Big Data und künstliche Intelligenz (KI) setzt. Dabei werden als Basis für jede Anlageentscheidung in sieben Ländern und in drei Sprachen Internetdaten zu Wertpapieren und Finanzmärkten automatisiert gesammelt, gefiltert, gewichtet und analysiert. Pro Tag werden so in Echtzeit knapp zwei Millionen kapitalmarktbezogene Nachrichten ausgewertet. Mit Hilfe eines Algorithmus werden in einem rein datenbasierten Prozess Kauf- und Verkaufsempfehlungen für europäische Large Cap Aktien und Index-Futures erzeugt. „Ziel des Fonds ist die Erzielung einer positiven Rendite, die im langjährigen Durchschnitt die Rendite des DAX übertrifft. Gleichzeitig wird angestrebt keine negativen Jahresrenditen zu realisieren“, so Bastian Lechner, Geschäftsführer von Catana Capital. Zielgruppe sind sowohl professionelle als auch private Investoren.

Mit dieser Big-Data-Analyse werden in Echtzeit mehr als 45.000 Titel beobachtet. „Die Schlüsselfrage bei uns lautet: Wer sagt was zu welcher Aktie? Im ersten Schritt werden monatlich über 5 Terrabyte an Informationen gesammelt. Das sind mehr als 21 Nachrichten pro Sekunde. Im zweiten Schritt analysiert der Algorithmus dann die Daten“, so Lechner. Das System gibt jedem Titel auf Basis der gesammelten Daten ein vorläufiges positives oder negatives Signal. Bevor daraus eine Handelsentscheidung entsteht, analysiert es im Sinne der künstlichen Intelligenz, wie sich die Aktie in der Vergangenheit nach einem positiven oder negativen Signal entwickelt hat. Stuft die KI die Erfolgswahrscheinlichkeit auf Basis der aktuellen Nachrichtenlage als besonders hoch ein, generiert sie ein Handelssignal. Die getroffenen Entscheidungen und ihre Ergebnisse fließen in künftige Anlageempfehlungen mit ein – das System lernt damit automatisiert dazu.

„Der Ansatz der Aktienselektion wird um eine Asset Allocation-Komponente ergänzt. Sollte die grundsätzliche Einschätzung zum Aktienmärkt negativ ausfallen, so wird das Risiko mittel Index- Futures reduziert und kann sogar netto short sein.“, sagt Lechner. „Vor allem in Phasen von Korrekturen und Einbrüchen am Aktienmarkt hat der Algorithmus seine Stärke gezeigt und frühzeitig Risiken reduziert. Als Resultat erzielen wir einen hohen Diversifikationseffekt, grenzen die Risiken und die Abhängigkeit von den volatilen Kapitalmärkten ein und können auch in einem herausfordernden Umfeld attraktive Ergebnisse erzielen“, erläutert Lechner.

Die vollständige Meldung können Sie hier herunterladen.

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