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Wie kann Big Data zugunsten von Anlegern genutzt werden?
Das Wachstum grosser Datenmengen (Big Data) ist eine bedeutende Entwicklung, die Anlageansätze grundlegend verändern könnte. Alternative Daten – von Kreditkartentransaktionen, über Standort- und Versicherungsdaten bis zu anderen Quellen – widerspiegeln Aktivitäten in der realen Welt. Damit unterscheiden sie sich von traditionellen Marktdaten. Aktienanleger können sie nutzen, um Einblicke und unterschiedliche Perspektiven zu gewinnen. Damit eröffnen sich interessante neue Renditequellen.
Das Ökosystem wird jedoch immer komplexer. Die Gewinnung nützlicher Anlageerkenntnisse aus der schier unerschöpflichen Menge der Informationen erfordert besondere Fähigkeiten. Dies schafft bedeutende Einstiegsschwellen. Die DataEdge1-Strategie von LOIM nutzt Erkenntnisse der Datenwissenschaft, um einen Vorsprung zu gewinnen. Damit helfen wir unserem Anlageteam, Gewinnrevisionen zu prognostizieren und im Vergleich zur Konkurrenz genauere Informationen zu gewinnen.
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Eine veränderte Welt
Die meisten Menschen konnten nicht vorhersehen, wie schnell sich die Weltkultur durch die Vernetzung über das Internet verändern würde. Als Beleg für die Auswirkungen muss man nur Fotos der Inthronisationen der letzten beiden Päpste vergleichen, zwischen denen nur acht Jahre liegen (siehe Petersplatz: 2005 und 2013 (businessinsider.com)). Die Bilder zeigen den enormen Unterschied in den Menschenmengen: 2005 waren nur wenige Handys zu erkennen. Weniger als ein Jahrzehnt später ist daraus ein wahres Meer von Smartphones geworden.
Smartphones sammeln extrem detaillierte Daten. Viele Menschen sehen all das Streamen, Liken, Posten und Kaufen vermutlich als willkürliche Informationen an. Wenn der digitale Fussabdruck einer Einzelperson jedoch anonymisiert und mit den Daten von Millionen anderer Menschen zusammengefasst wird, können wir daraus Beziehungen herleiten und Muster erkennen.
Dabei handelt es sich im Wesentlichen um Big Data. Das sind die unfassbar grossen Mengen an Informationen, die Einzelpersonen, Unternehmen, Regierungen, Maschinen und vernetzte Geräte in jeder Minute erzeugen. Datenwissenschaftler versuchen, diese Datenmengen mit neuen Technologien und statistischen Ansätzen sinnvoll auszuwerten.
Durch die DataEdge-Strategie erfassen, testen und bereinigen wir die Daten, damit unsere Anlageteams Verbrauchertrends identifizieren können, die sich auf Unternehmen auswirken werden. Dies kann dazu beitragen unsere Prognosen von Unternehmensergebnissen und unsere Titelauswahl zu verbessern.
Big Data ist …
Was ist Big Data? Um dies zu erfahren, klicken Sie einfach auf die einzelnen Tabs unten.
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Eine grundlegende Veränderung der Kapitalanlage
Anlegerinnen und Anleger sprechen immer häufiger über Big Data, da zunehmend deutlich wird, was sie über geschäftliche Trends enthüllen können. Mit traditionellen Informationsquellen – Sellside-Research, Anlegerkonferenzen, Gespräche mit Unternehmensleitungen und Finanzabschlüsse – wird es immer schwieriger, einen Informationsvorteil in Fundamentalanalysen zu erarbeiten.
Daten können uns helfen, in Echtzeit etwas über das Verbraucherverhalten zu erfahren, Wettbewerbsaspekte zu verstehen und Trends innerhalb von Quartalen zu identifizieren. Dies hilft bei der Prognose von Umsätzen.
Ist es da eine Überraschung, dass immer mehr Hedge Funds über den Kauf von Big Data oder einen „quantamentaleren“ Ansatz sprechen? Die Daten bilden Gewinne ab und widerspiegeln fundamentale Trends. Doch um die Informationen zu verarbeiten, sind datenwissenschaftliche, also naturgemäss quantitative Methoden nötig.
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Exponentielles Wachstum
Das Daten-Ökosystem wächst exponentiell – sowohl in Bezug auf das reine Volumen als auch im Hinblick auf die Infrastruktur und Komplexität.
Im Augenblick bietet der Verbraucherbereich die grösste Breite und die längste Historie alternativer Daten. Sie bieten Einblicke in wichtige Umsatztrends von Einzelhandels- und Lebensmittelhandelsunternehmen, Restaurants, Hotels sowie Freizeit- und Unterhaltungsanbietern.
Das nächstgrössere Segment ist der Bereich Technologie, Medien und Telekommunikation – vor allem Internet-, Software- und Hardwareunternehmen. Die Industrie brauchte – mit Ausnahme der Luftfahrt- und Automobilindustrie – länger, um Datenanalysen einzuführen. Inzwischen gibt es jedoch immer mehr Initiativen in den Bereichen Produktion, Transport und Lieferkettenmanagement.
Wir erwarten, dass wir unser Anlageuniversum im Laufe der Zeit um neue Sektoren und Regionen erweitern können. Denn Unternehmen in Bereichen wie dem Gesundheitswesen investieren fortgesetzt massiv in Daten und Logistik.
Abbildung 1. Beispiel für das in jeder Minute erzeugte Datenvolumen
Bild von Domo, „Data never sleeps 10.0“, April 2022. Daten von: Global Media Insight, Oberio, Hootsuite, Earthweb, Matthew Woodward.co.uk, Web Tribunal, Deadline.com, Local IQ, Business of Apps, Query Sprout, Young and the Invested, Dating Zest, IBIS World, DoorDash, TechCrunch, Statistia, Data Never Sleeps 1.0.Abbildung 2. Quellen alternativer Daten
Quelle: LOIM, per Mai 2024. Nur zur Veranschaulichung.Abbildung 2 zeigt die breiten Kategorien alternativer Daten, auf die wir uns in der Regel konzentrieren. Es gibt zwar zahlreiche andere alternative Datenquellen, wie soziale Medien. Wir haben jedoch festgestellt, dass diese in der Regel weniger zuverlässig oder zweckdienlich sind.
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Schwierig
Mehr Daten bedeuten nicht zwangsläufig mehr Wissen. Tatsächlich können sich viele der verfügbaren Daten als wertlos erweisen, da sie den Nutzern falsche oder irreführende Signale liefern. Aus diesem Datenrauschen sinnvolle Anlageerkenntnisse herauszufiltern, ist eine mühsame und herausfordernde Aufgabe. Es ist, als würde man ständig Nadeln in Heuhaufen suchen.
Eine wichtige Entwicklung der letzten Jahre war die Entwicklung von Software und Anwendungen, die Terabytes von Daten sortieren, zusammenfassen und in einem überschaubaren Format präsentieren. Fortschritte bei der Datenanalyse und ein bezahlbarer Zugang zu externen Anbietern machen es leichter, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Bei LOIM arbeiten wir mit einem Vorreiter auf dem Gebiet der Datenaggregation zusammen. Er hilft uns, die Daten zu strukturieren und zu filtern, damit sie von unseren systematischen und quantitativen Anlageteams genutzt werden können. Sie verwenden die Daten, um Trends vorherzusagen und ihre Gewinnprognosen für börsennotierte Unternehmen zu verbessern.
Abbildung 3. Die vier Datenquadranten eines AnlagerahmensUnser Mix von Datenquellen führt zu differenzierten Schlussfolgerungen
Quelle: LOIM, per Oktober 2023. Nur zur Veranschaulichung.Mit alternativen Daten sind neue Informationen, die Einblicke in die geschäftlichen Trends bieten, kontinuierlich in Echtzeit verfügbar. Dies macht es möglich, Unternehmen während kürzerer und häufigerer Zyklen von Quartal zu Quartal zu beurteilen. Mit einem gut konzipierten Modell können die jüngsten Datentrends zusammengeführt werden, um daraus Prognosen für künftige Wendepunkte abzuleiten. Traditionelle Fundamentalanalysen stützen sich dagegen zumeist auf längerfristige Unternehmensprognosen und Vermutungen.
Für den Aufbau eines robusten Portfolios ist es wichtig, die Grenzen alternativer Daten zu kennen. Wenn ein gewinnorientierter Ansatz verwendet wird, der sich hauptsächlich auf Bruttoindikatoren wie Umsätze und Einnahmen konzentriert, stösst das Modell schnell an seine Grenzen. Manchmal achten Anlegerinnen und Anleger weniger auf diese Indikatoren und stärker auf Prognosen, die durch Faktoren wie gesamtwirtschaftliche und geopolitische Entwicklungen beeinflusst werden können. Daher stützen wir uns auf zusätzliche Datensätze, zumeist fundamentaler Art, um Signale zu überprüfen und das Portfolio entsprechend anzupassen.
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Spezielle Kompetenzen sind eine Voraussetzung
Erfahrung bei der Auswertung von Datensätzen und ein Verständnis ihrer Tendenzen und Beschränkungen sind unerlässliche Voraussetzungen. Es wird immer nötig sein, dass ein Mensch steuernd eingreift. Die technische Kompetenz muss mit einem guten Urteilsvermögen gepaart sein. Tatsächlich begrenzt der für den Erfolg erforderliche Grad an Fachkompetenz und Engagement dieses Feld auf weniger Akteure, als den Anlegerinnen und Anlegern möglicherweise bewusst ist.
Die grösste Hürde, auf die etablierte Fondsmanager stossen könnten, wenn sie versuchen, Alpha aus Big Data abzuleiten, ist ihre Kultur. Menschen entwickeln sich von Natur aus nur langsam weiter und ändern jahrzehntelang erfolgreiche Denkweisen oft nur widerwillig.
Sicherlich werden immer mehr Anlagefachleute Big-Data-Modelle einführen und unser Informationsvorteil bei einigen der gängigeren Datenquellen könnte sich etwas verringern. Doch die Anlagegewohnheiten ändern sich nur langsam. Die Einführung geht nicht über Nacht.
Darüber hinaus sind der Erwerb von Datensätzen und die Rekrutierung der erforderlichen Fachpersonen teuer. Fonds, die alternative Daten nutzen, brauchen im Vergleich zu traditionellen Long-Short-Strategien für Aktien sicherlich höhere verwaltete Vermögen, um profitabel zu sein. Wenn man jedoch effektiv vorgeht, kann diese Gewinnschwelle erheblich niedriger sein, als die Anlegerinnen und Anleger vermuten.
Durch das Wachstum des Ökosystems verändern sich die Grössenordnungen weiter. Zudem sind wir der Meinung, dass der Anlagevorteil bei der Nutzung von Big Data stärker von der Fachkompetenz des Fondsmanagers und der kreativen Anwendung der Informationen abhängt als von der Grösse des datenwissenschaftlichen Budgets.
Opportunistische Ausweitung
Die kontinuierliche Innovation wird unserer Ansicht nach mehr alternative Daten zugänglich machen. Damit können wir die Genauigkeit unserer Prognosen verbessern. Da sich die Nutzung von Daten auf immer neue Sektoren und Regionen ausweitet, werden wir unser Anlageuniversum ebenfalls erweitern und neue Chancen identifizieren.
In dieser Hinsicht ist ein Startvorteil sehr wichtig. Um diesen Vorsprung zu halten, muss man unseres Erachtens die analytischen Systeme ständig verbessern und den Fokus auf die Skalierbarkeit richten. Wir sind gespannt, was dieses fortgesetzte Wachstum für unseren Bereich bedeuten wird.
Quellen
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