Wenn der Algorithmus investiert

“Investment systems built on machine learning that is not accompanied by deep understanding are dangerous […]” - Ray Dalio in seinem Buch „Principles“.

Big Data. Data Science. Deep Learning. Algorithmisches Investieren. Kein Jahr vergeht ohne das ein neues Buzzword rund um das Thema der computergetriebenen Entscheidungsfindung in die Köpfe von Investoren, Managern und Politikern implantiert wird.

Zugegebenermaßen mit zeitlicher Verzögerung. Was die Investoren im Jahr x denken, denken Manager in x+1 und Politiker in x+10. Aber das nur am Rande.

Nun schreibt genau einer der Vorreiter im Bereich des algorithmischen Investierens, Ray Dalio, dass Entscheidungsmechanismen, die auf Machine Learning basieren gefährlich und nicht wirklich hilfreich sind. Er schreibt das, obwohl Algorithmen ihn zum Milliardär und sein Unternehmen Bridgewater zu einem der wichtigsten Investmentkonzerne der Welt gemacht haben. Er schreibt das, obwohl Machine Learning der heißeste Trend ist, wenn es um computergesteuerte Entscheidungen geht.

Vor allem aber schreibt er das aus einem guten Grund. Während neuste Machine Learning Verfahren viel besser darin sind, Muster in Daten und irgendwelche Gesetzmäßigkeiten zu erkennen, als traditionelle Methoden der Datenanalyse, sind sie für den Menschen viel schwerer zu verstehen.

Und gerade beim Investieren reicht es nicht einfach aus, vergangene Trends in die Zukunft zu extrapolieren. Zum einen, weil sich die Wirtschaft stetig im Wandel befindet, zum Zweiten, weil nicht jede Korrelation in den Daten auch einen kausalen Zusammenhang hat, der die Korrelation zukünftig bestehen lässt und zum Dritten, weil der Markt neue Erkenntnisse einpreist.

Je weiter verbreitet Machine Learning Algorithmen in den Büros von Fondsmanagern und Co. sind, desto mehr Geld wird in Zusammenhänge fließen, die die Algorithmen aus vergangenen Daten ableiten. Damit wird der Markt aber in Bezug auf diese Zusammenhänge effizient und sie stellen keinen Vorteil mehr dar, den der Investor gewinnbringend nutzen kann.

Aus diesem Grund darf man beim Investieren Methoden zur Datenanalyse immer nur dazu anwenden, irgendwelche Muster zu erkennen. Dann gilt es diese Muster zu verstehen. Auf Basis von diesem Verständnis kann man schlussendlich investieren, denn dann wird man auch sehen, ob sich die zugrundeliegenden Faktoren verändern und das bisherige Verständnis obsolet wird.

Einfach nur auf Basis der Muster zu investieren, überspringt den essentiellen Schritt des Verstehens.

Und um noch einmal zur Bemerkung vom Anfang zurückzukommen: Was heute für Investoren gilt, gilt in einem Jahr für Manager und in zehn Jahren für Politiker.

Zum Weiterlesen:

Dalio, Ray: Principles. New York: 2017.

Mitchell, Melanie: Artificial Intelligence. A guide for thinking humans. New York: 2019.