Quant Investing Strategien

Innovation hat für uns Priorität, und wir veröffentlichen die Ergebnisse unserer langjährigen Researcharbeit in renommierten Fachzeitschriften.

Dank eigener Server im Rechenzentrum von Pictet können wir in unserem Investmentprozess modernste Technologien einsetzen. 

Wir passen unser Angebot durch massgeschneiderte Aktienmandate und Multi-Asset-Lösungen an die individuellen Bedürfnisse unserer Kunden an.

Eine zentrale, vollständig integrierte Plattform für Research, Investitionen und Technologie steigert die Effizienz und Resilienz.

Das Modell, das auf zehn Jahren Researcharbeit basiert und anhand von Hunderten von Merkmalen trainiert wurde, deckt Muster und Wechselwirkungen auf, die mit herkömmlichen quantitativen Ansätzen nicht erkannt werden können. 

Die Renditen ergeben sich aus aktienspezifischen Erkenntnissen, wodurch die Strategie in allen Marktphasen Bestand hat.

 Die klare Zuordnung bei jeder Prognose ermöglicht es den Investoren, die wirtschaftliche Logik hinter den modellgestützten Entscheidungen nachzuvollziehen.

Eine Abfolge von Anweisungen oder Regeln, die ein Computer ausführt, um ein Problem zu lösen oder Entscheidungen zu treffen. Bei Investitionen können Algorithmen Daten analysieren und bei der Entscheidung helfen, welche Aktien gekauft oder verkauft werden sollen.

Hierbei handelt es sich um spezifische Merkmale oder Faktoren, die erklären, warum bestimmte Aktien im Laufe der Zeit tendenziell besser abschneiden, wie zum Beispiel Wert (günstige oder teure Aktien), Momentum (Aktien, die aufwärts tendieren) oder Qualität (finanzstarke Unternehmen).

Eine fortschrittliche Technologie, bei der Computer Muster aus Daten lernen und ihre Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit verbessern, ohne dass sie für jede Aufgabe explizit programmiert werden müssen. Das ist so, als würde man einem Computer beibringen, aus Erfahrung zu lernen.

Komplexere Beziehungen, bei denen Änderungen einer Variablen nicht zu proportionalen Änderungen einer anderen führen. Die Beziehung könnte in Abhängigkeit von anderen Faktoren gekrümmt sein, schwanken oder sich verändern, wodurch sie weniger vorhersehbar wäre.

Dies bezieht sich auf Situationen, in denen die Wirkung eines Anlagefaktors oder einer Anlagevariablen von der Höhe eines anderen Faktors oder einer anderen Variablen abhängt. Mit anderen Worten: Zwei oder mehr Faktoren wirken in einer Weise zusammen, dass sie das Anlageergebnis anders beeinflussen als wenn jeder Faktor für sich allein wirken würde.

Wenn ein Computermodell nicht nur das allgemeine Muster, sondern auch das zufällige Rauschen in den Daten der Vergangenheit lernt, wodurch es zu sehr auf historische Informationen zugeschnitten ist. Dies führt oft zu schlechten Ergebnissen, wenn es auf neue Daten angewendet wird, die es noch nie zuvor gesehen hat. Man kann sich das so vorstellen, dass das Modell die Antworten auswendig lernt statt das Thema zu verstehen.  

Ein System oder Modell, bei dem die Ein- und Ausgänge zu sehen sind, aber die innere Funktionsweise verborgen oder zu komplex ist, um sie zu verstehen. Beim Investieren bedeutet ein „Black Box“-Ansatz, dass man nicht genau weiss, wie die Entscheidungen innerhalb des Tools getroffen werden.

Beschreibt, in welchem Masse die Prozesse und Entscheidungen der KI offen, nachvollziehbar und erklärbar sind. Eine höhere Transparenz stärkt das Vertrauen der Investoren in die Art und Weise haben, wie KI-gesteuerte Entscheidungen getroffen werden.