Geldanlage: KI soll die Rendite steigern – was schaffen die neuen Quant-Fonds wirklich?

Frankfurt. Seit Ende Februar bietet Robeco an der deutschen Börse einen neuen Fonds für Aktien kleinerer Unternehmen zum Handel an. Das Besondere: Die enthaltenen Titel im Produkt des niederländischen Fondsanbieters sind nicht durch einen Index festgeschrieben oder von Fondsmanagern ausgewählt – sondern bestimmt durch maschinelles Lernen, durch Künstliche Intelligenz (KI).

Das Robeco-Produkt ist mit diesem Ansatz nicht allein. Fondsanbieter setzen im Portfoliomanagement zunehmend auf KI. Dies trifft besonders, aber nicht ausschließlich zu für Produkte, deren Strategie im Kern auf der Analyse von Daten basiert, genannt Quant-Fonds.

KI-Befürworter erhoffen sich davon, größere Datenmengen verarbeiten und komplexere Zusammenhänge erkennen zu können. Damit wollen die Anbieter das erreichen, worauf traditionelle aktive Fondsmanager mit ihrer individuellen Anlagestrategie ebensfalls abzielen: mehr Rendite als der breite Markt zu erwirtschaften.

Die Unterstützung durch KI nimmt nach Einschätzung von Experten immer stärker zu im Fondsmanagement, das sich auf die Analyse von Daten stützt. Peter Oertmann, Honorarprofessor der TU München und Beiratsvorsitzender beim KI-Fondsanbieter Ultramarin, sagt: „Quantitative Fondsmanager setzen mehr und mehr Methoden des maschinellen Lernens in ihren Investmentprozessen ein.“

Doch auch KI-Fonds orientieren sich teils eng an einem Vergleichsindex und meiden vollständig autonomen Handel. Und für Anlegerinnen und Anleger haben sich zuletzt längst nicht alle Produkte gelohnt. Wie funktionieren die neuen Quant-Fonds? Und wie aussichtsreich ist ihr Ansatz wirklich?