Plexus AI-Index: Mai war schwieriger Monat für AI-Fonds
RUGGELL — Der von Plexus Investments entwickelte AI Outperformance Index bietet einen transparenten Überblick über die Entwicklung von Fonds, die Techniken aus Machine Learning oder Künstlicher Intelligenz einsetzen. So soll gezeigt werden, ob und welche AI-Fonds es schaffen, eine Outperformance gegenüber ihrer Benchmark zu erreichen.
Ab hier folgt die unredigierte Mitteilung des Emittenten:
Der vom Vermögensverwalter PLEXUS Investments entwickelte AI Outperformance Index bietet einen transparenten Überblick über die Entwicklung von Fonds, die Techniken aus Machine Learning oder Künstlicher Intelligenz einsetzen. Auf diese Weise soll gezeigt werden, ob und welche AI-Fonds es schaffen, nachhaltig eine Outperformance gegenüber ihrer jeweiligen Benchmark zu erreichen.
Wie erfolgreich sind Fonds, die Künstliche Intelligenz (AI) einsetzen?
Einschätzung zum PLEXUS AI Outperformance Index per Ende 05/2019
Der PLEXUS AI-Outperformance Index wird seit Januar 2019 berechnet. Nach positiven Ergebnissen im Januar und Februar (+1,15% und 1,11%) ist der AI-Outperformance Index per Mai 2019 auf 988,72 zurückgefallen. Per Mai haben über einen rollierenden 3-Monats-Zeitraum nur noch 9,09 % der Indexmitglieder ihre Benchmark übertroffen. Im Startquartal waren es 64%. Die höchste Outperformance im Mai von 5,30% wurde von einem CTA-Fonds erreicht, der in Aktien, Währungen, Anleihen und Rohstoffe investiert. Die deutlichste Unterperformance (-7,73%) zeigte ein globaler Long-Only Aktienfonds.
Kennzahlen
Statements von Günter Jäger, CEO und Gründer von PLEXUS Investments:
Was war der Grund für die Entwicklung der Index Familie?
PLEXUS Investments will Transparenz in die noch junge Branche der Manager bringen, die Künstliche Intelligenz (KI) oder Machine Learning einsetzen. Wir wollen untersuchen, ob KI im Asset Management insgesamt einen Mehrwert bringt und ob sich bestimmte Trends abzeichnen.
Warum hat PLEXUS Investments keinen klassischen Return-Index entwickelt?
Bei einem breiten Universum mit unterschiedlichen Anlageklassen, -regionen und -strategien würden mit einem klassischen Return-Index Äpfel mit Birnen vermischt. Was meinen wir damit? Nehmen wir als Beispiel einen Aktienfonds der keine Absicherung vornimmt oder Short-Positionen eingeht. Bei einer großen Marktbewegung, positiv wie negativ, würde in den meisten Fällen die Fondsperformance von der Marktbewegung dominiert. Die grundsätzlich niedrigere monatliche Performance von Absolut Return Strategien würde nicht ins Gewicht fallen und die Aussagekraft eines klassischen Return-Index somit stark beeinflusst. Um die erzielten Ergebnisse der einzelnen Fonds von solchen Markteinflüssen zu bereinigen basieren unsere Analysen auf der relativen Performance, oder Outperformance, der KI-Fonds gegenüber ihrer jeweiligen Benchmark.
Welche Erkenntnisse erhoffen Sie sich vom PLEXUS AI-Outperformance Index und von der AI-Outperformer Ratio?
Neben der Erhöhung der Transparenz geht es zum Beispiel auch um die Überprüfung der These, ob mit einem steigenden Anlagevolumen die erzielte Outperformance geringer ausfällt. Durch die AI-Outperformer Ratio können wir Aussagen treffen, ob KI nur bei Fonds mit kleinem Anlagevolumen funktioniert, oder auch in einer Phase steigender Volumina. Eine andere Frage ist, ob KI nur vorübergehend einen Mehrwert bringt, weil mit der Zeit der Wissensvorsprung schmilzt. Diese Fragen können wir mit dem Index über die Zeit beantworten.
Welche Assetklassen, Anlagestile und Regionen umfasst der Index?
Es gibt keine Ausschlusskriterien bezüglich Assetklassen, Stile oder Region. Folgende Strategien werden von den aktuellen Indexmitgliedern umgesetzt: Aktien Long Only, CTA/Managed Futures, Aktien Long/Short, Marktneutral, Absolute Return. Die einzelnen Fonds sind überwiegend im Aktienmarkt aktiv, zu einem geringeren Teil im Renten- und Währungsmarkt. Das Universum der im Index befindlichen Fonds ist mehrheitlich global, mit einem Schwerpunkt auf den US-Markt.
Wie viele Fonds umfasst der Index aktuell, wie viele sollen noch dazu kommen?
Aktuell (Stand Juni 2019) berücksichtigen wir 11 Fonds. Entscheidend ist, dass wir mit allen Managern vor einer möglichen Berücksichtigung persönlich ein Gespräch über deren Einsatz von KI führen können. Bis zum Ende des Jahres sollen es 20 werden. Grundsätzlich ist keine Begrenzung der Anzahl der Fonds geplant.
Wie definieren Sie einen KI-Fonds?
Der Fonds muss Technologie aus dem Bereich KI oder Machine Learning als eine zentrale Komponente im Investmentprozesses einsetzen. Die Ergebnisse solcher Technologien müssen das Portfolio im Wesentlichen bestimmen und nicht nur letztlich diskretionär entscheidenden Menschen als Vorschlag dienen.
Welche Arten von Fonds können in den Fonds aufgenommen werden?
Es können UCITS-Fonds aufgenommen werden, aber auch Offshore- und US-Fonds. Strategien, die nur als Managed Account geführt werden, werden nicht aufgenommen. Es besteht keine Restriktion beim Fondsvolumen. Der Fonds muss eine Historie von 3 Monaten haben und monatliche Reports zur Verfügung stellen.
