Die Technologie wird die Art und Weise, wie Investitionsentscheidungen getroffen werden, verbessern.

Wie sollten Anlageentscheider reagieren?

Dieses Gespräch hat die Tendenz, einen emotionalen Ton anzunehmen, noch bevor er existenziell wird. Sie hören beispielsweise echte Angst vor dem neuen Layout von Microsoft Office, und das ist nur eine neu gestaltete Anwendung. Innovation hat jedoch kumulative Auswirkungen, und nach mehr als 50 Jahren Moores Gesetz und zahlreichen anderen Fortschritten passt die algorithmische Entscheidungsfindung zu eng in die Anlageprozesse, um ignoriert zu werden.

Das heißt nicht, dass es perfekt ist. Ein Zweck dieses Aufsatzes ist es, Sie zu einem freundschaftlichen Wettbewerb mit einem Algorithmus einzuladen, der von Ashby Monk und seinen Kollegen an der Stanford University entwickelt wurde. Ihr Prozess kann Manager mit begrenzten Informationen und wenig Zeit auswählen. Möglicherweise können Sie den Erfolg eines Teams effektiver vorhersagen.

Unabhängig davon, ob Sie heute das Gefühl haben, die Maschine zu schlagen oder nicht, lohnt es sich, einen Plan für die nächsten Schritte zu erstellen, damit Ihr Unternehmen seine ursprünglichen Stärken voll ausschöpfen kann.

In unserer Vorstellung neigt das Wort „Algorithmus“ dazu, schnelllebige Prozesse mit hohen Einsätzen hervorzurufen.

Die weltliche Wahrheit ist, dass sich das Wort nur auf einen Prozess oder eine Reihe von Regeln bezieht, die beschreiben, wie eine Aufgabe zu erfüllen ist. Es gibt keinen natürlich damit verbundenen Zeithorizont oder Risikoappetit.

Und das ist gut so, denn die meisten öffentlichen Pensionsfonds, Stiftungen und Staatsfonds würden Geschwindigkeit oder Beweglichkeit nicht zu ihren Stärken zählen.

Unser Ziel ist es, zu unterstreichen, dass dies nicht erforderlich ist, und zu untersuchen, wie ein technologischer Wandel aussieht, wenn sein Hauptzweck darin besteht, die risikobewusste Geduld bei Institutionen zu stärken, die möglicherweise viele ihrer Vermögenswerte überdauern.

Wisse wer du bist

Viele Organisationen haben keine formalisierten Modelle oder Systeme zur Charakterisierung von Daten oder zur Beurteilung der Datenqualität.

Ganz gleich. Der anhaltende Wettbewerb zwischen den Marktteilnehmern um die Nutzung neuer Formen von Informationen und Daten gilt als Wettrüsten, definiert als eine Situation, in der die Parteien ständig bemüht sind, sich ohne einen definierten Endpunkt gegenseitig zu übertreffen. Und es wird besser: Du kannst nicht entkommen. Es ist schwierig genug, die aktuellsten Risiko- und Leistungsziele zu erreichen, aber alternative Datensätze und zugehörige Analysetechniken erweitern den Preisfindungsprozess in vielen Märkten bereits.

Transaktionen in Märkten, die Sie nicht verstehen, werden nicht empfohlen. Es besteht die Befürchtung, dass es für viele Investmentorganisationen zum normalen Geschäftsbetrieb wird, wenn sie nicht die interne Fähigkeit entwickeln, alternative Daten zu bewerten und zu integrieren. Wie wir alle wissen: Angst führt zu Wut und ist der Weg zur dunklen Seite.

Eine Manifestation davon ist, wenn Entitäten “springen, bevor sie suchen” und Datensätze erhalten, ohne die Umsetzbarkeit dessen zu berücksichtigen, was sie gekauft haben. Dies kann zu Anstrengungen führen, die schlecht auf die organisatorischen Fähigkeiten oder Prioritäten abgestimmt sind und langfristig wenig Wert bieten. Der falsche Kauf kann auch zu kürzeren Amortisationszeiten führen, um deren Kosten auszugleichen, und so den Zeithorizont der mit ihnen getroffenen Entscheidungen verkürzen.

Suchen Sie einen defensiven, verteidigungsfähigen Wert

Der Zugriff auf neuartige Daten sollte kein eigenständiges Ziel sein. Die Idee ist, die bestmögliche Version Ihrer Organisation zu manifestieren.

Viele große Investmentorganisationen kämpfen mit Innovationen, weil sie sich nicht intern darüber einig sind, in welche Richtung sie gehen sollen. Der Reiz, mit alternativen Daten zu arbeiten, könnte es zu einem gemeinsamen Punkt der Einigung bei der internen Unterstützung neuer Initiativen machen. und das Lernen aus den Integrationsbemühungen kann bedeutende zukünftige Innovationen vorantreiben.

Die Arbeit unterscheidet sich nicht unbedingt von dem, was Sie bereits tun. Betrachten Sie zum Beispiel:

  • Bewertung der Stärke des beruflichen und sozialen Netzwerks einer potenziellen persönlich haftenden Gesellschafterin anhand von LinkedIn-Daten und Nachrichtenberichten über frühere Transaktionen, bevor sie sich zu ihrem Fonds verpflichtet. Ein Allokator hat wahrscheinlich wenig Ex-ante-Klarheit über die spezifischen Start-up-Unternehmen, in die ein Risikokapitalgeber investieren wird, und keine Kontrolle darüber, wie dies geschieht, sobald das Kapital verpfändet ist. Die Qualität der wahrscheinlichen Mitinvestoren des Risikokapitalgebers ist jedoch möglicherweise leichter zu erkennen und dient als Indikator für das letztendliche Risiko seines Portfolios.
  • Führen Sie eine Due Diligence-Prüfung für Direktinvestitionen von Kandidaten in Freizeitimmobilien – beispielsweise Hotels oder Casinos – durch, indem Sie Online-Preis- und Bewertungshistorien möglicher Wettbewerber zusammenstellen – denken Sie an Airbnb, TripAdvisor oder Yelp – oder Preisreihen von Flugpreisen für dieses Gebietsschema.
  • Kontrolle des Reputationsrisikos von Beteiligungsunternehmen durch Überwachung von Kontroversen über diese, die in Social-Media-Posts oder anderen lokalisierten / unkonventionellen Nachrichtenagenturen auftreten.

Die genauen Werkzeuge und Techniken zur Durchführung dieser Forschungsoperationen sind möglicherweise noch nicht klar, aber hoffentlich scheint die Praxis weniger eine dunkle Kunst als vielmehr eine Verteidigung zu sein.

Es gibt immer noch einen Platz für den Barwert, die Wahrscheinlichkeit und den Rest des Wissens, der den Investmentberuf auszeichnet. Alternative Daten fügen dem Mosaik von Informationen, die Investoren seit langem bewerten, nur neue Farben und Texturen hinzu.

Es spricht sich auch für ein gewisses Maß an operativer Offenheit aus.

Einige der überzeugendsten Implementierungen alternativer Datenstrategien betreffen die Anlageorganisation selbst. Hier einige Beispiele:

  • Stellen Sie sicher, dass Ihre Kostenstruktur keine einfache Funktion der Marktkapitalisierung ist, indem Sie Verträge mit externen Vermögensverwaltern kontinuierlich überwachen. Gebührenstrukturen, die auf dem verwalteten Vermögen (AUM) basieren, können sich in die Kosten einschleichen, da das Wachstum des Kontostands nicht unbedingt die Fähigkeiten des Managers widerspiegelt.
  • Durch erfinderische Zusammenstellung und Synthese von Dokumenten wie E-Mails, Investitionsnotizen und Verträgen können wertvolle Metadaten mit Einblicken in Kommunikation, Kultur, Verhandlung, Zeitzuweisung, Benchmarking und Sorgfalt aufgedeckt werden.
  • Unternehmen können ihre internen Wissensflüsse abbilden, indem sie verfolgen, wie interne Benutzer Dokumente in Organisationsdatenbanken abfragen und darauf zugreifen. Dies ermöglicht auch die Untersuchung typischer Ansätze, die Analysten bei der Problemlösung verwenden. Eine detailliertere Übersicht über diese Aktivitäten kann nicht nur Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen, sondern auch dazu beitragen, Best Practices besser zu identifizieren.

Jeder ist dem technologischen Wettbewerb ausgesetzt.

Strategisch bedeutet dies, dass Investmentorganisationen in einheimische Quellen technologischer Hebelwirkung investieren können, und das sollten sie auch. Wenn dies nicht der Fall ist, sollte die Entscheidung nach einer gründlichen Analyse der langfristigen Kompromisse mit der Organisation getroffen werden.

Von diesen Plätzen aus ist es schwer vorstellbar, dass ein Siegerfall dagegen vorliegt. Daten sind vielleicht bereits der wichtigste Input für jeden Investitionsentscheidungsprozess, und neue Anwendungen dafür nehmen täglich zu. Unvorhergesehenes (und manchmal nicht identifizierbares) Risiko trifft Portfolios immer noch häufig. Unrealisierte Wirkungsgrade gibt es zuhauf.

Sie sollten wirklich versuchen, den Algorithmus zu übertreffen. aber hLesen Sie weiter, um die Gelegenheit zu nutzen:

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Alle Beiträge sind die Meinung des Autors. Als solche sollten sie weder als Anlageberatung ausgelegt werden, noch spiegeln die geäußerten Meinungen notwendigerweise die Ansichten des CFA-Instituts oder des Arbeitgebers des Autors wider.

Bildnachweis: © Getty Images / monsitj

Sloane Ortel

Sloane Ortel veröffentlicht The Sloane Zone, einen E-Mail-Newsletter, der kommt, wenn Sie es am wenigsten erwarten und sinnvoller ist, als er sollte. Sie kam im zweiten Jahr zu den Mitarbeitern des CFA Institute an der Fordham University und war maßgeblich am globalen Wachstum von Enterprising Investor als Mitarbeiterin, Kuratorin und Kommentatorin in den folgenden acht Jahren beteiligt.

Ashby Monk, PhD

Ashby Monk ist Geschäftsführer und Forschungsdirektor des Stanford Global Projects Center. Seine Forschungsagenda konzentriert sich auf institutionelle Investmentinnovationen, insbesondere darauf, wie Technologie die Arbeitsweise langfristiger Investoren verändern wird. Er ist außerdem Mitbegründer und Vorsitzender von Long Game Savings, Inc., einem in San Francisco ansässigen Unternehmen, das kurzfristige Anreize und neuartige Technologien einsetzen möchte, um die destruktiven Gewohnheiten des Einzelnen in konstruktives Spar- und Investitionsverhalten umzuwandeln.