Was vor 10–20 Jahren noch Science-Fiction war, ist heute real investierbar – sowohl über Themenfonds als auch über systematische Strategien, die KI direkt in der Aktienselektion nutzen. Der Ansatz ist dabei explizit nicht „Mensch oder Maschine“, sondern „Mensch mit Maschine“: menschliche Portfoliomanager definieren Themen, Anlageuniversum und Rahmen, die KI optimiert innerhalb dieser Grenzen.

Konkret setzt Pictet eine seit rund 18 Monaten laufende UCITS-Strategie um, die als Index-Enhanced-Ansatz den MSCI World schlagen soll. Das Portfolio bleibt mit einem Beta von etwa 1,0, einem maximalen Tracking Error von rund 2 % sowie sehr engen Länder- und Sektorbandbreiten nah an der Benchmark. Die KI wählt aus dem Universum die „besten“ 400–500 Aktien auf Ein-Monats-Sicht aus und generiert so ein angestrebtes Alpha von mindestens 100 Basispunkten p. a. nach Kosten. Ein Zusatznutzen, der angesichts niedriger erwarteter Indexrenditen (z. B. 6 % vs. 7 % p. a.) über den Zinseszinseffekt deutlich ins Gewicht fällt.

Das zugrunde liegende KI-Modell wurde im hausinternen Quest-Team (Quantitative Equities & Solutions) über Jahre entwickelt. Die KI verarbeitet inzwischen knapp 400 Merkmale (Zeitreihen mit mindestens zehn Jahren Historie): fundamentale Kennzahlen, Preisdaten, Saisonalitäten, Analysten-Sentiment und Hedgefonds-Positionierung. Sie erstellt daraus Entscheidungsbäume, priorisiert relevante Faktoren und generiert Alpha- und Renditeprognosen je Aktie. Gleichzeitig werden klassische Faktor-Risiken (Value, Growth, Size, Quality, Momentum) herausgerechnet, um reines Einzeltitel-Alpha zu isolieren.

In einem zweiten Gespräch erklärt Sagar Thanki, Portfoliomanager bei Guinness Global Investors, wie in der Epoche der kaum wachsenden Dividendenaktien ein planbarer und auskömmlicher Ausgleich in einem Dividenden Portfolio gefunden werden kann.

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