Fonds-Auswahl auf wissenschaftlicher Basis: fynup-ratio
Die fynup-ratio wurde in Kooperation mit dem Finanzmathematischen Institut der Johannes-Kepler-Universität Linz entwickelt, um aus dem riesigen Fonds-Universum die besten zu finden. Mit der wissenschaftlichen Herangehensweise und künstlicher Intelligenz kann die Prognose-Qualität um 35 % verbessert werden.
fynup-ratio findet das Beste aus dem Fonds-Universum
- Fonds- Auswahl auf wissenschaftlicher Basis mit künstlicher Intelligenz
- In Kooperation mit dem Finanzmathematischen Institut der JKU Linz
- Mehr auf Wikipedia und im wissenschaftlichen Buch „Quantitative Finance“
- fynup-ratio bringt eine Verbesserung der Prognose-Qualität um 35 %
Wie die fynup-ratio genau funktioniert – und warum es besser für den Anleger*innen ist – beschreibt Institutsvorstand Univ.-Prof. Dr. Gerhard Larcher in diesem Artikel.
Wie werden Fonds herkömmlich analysiert und bewertet?
Die allermeistern Portfolio-Analyse-Programme basieren auf der klassischen Herangehensweise. Dabei wird für jeden einzelnen Fonds eine Prognose für den Trend und die Volatilität geschätzt, sowie für je zwei Fonds eine Prognose für die Korrelation im kommenden Investitionszeitraum.
Es ist aber schlichtweg nicht möglich auch nur einigermaßen zuverlässige Schätzungen, insbesondere für den kommenden Trend von Fonds abzugeben. Damit bewegen sich alle Portfolio-Analyse Systeme, die auf diesem klassischen Ansatz basieren, auf sehr unsicherem Terrain.
Geänderte Parameter notwendig
Wir sind uns dieser Tatsache in höchstem Maße bewusst. Daher haben wir den Ansatz verfolgt, dass nur durch eine wesentliche Neuorientierung bei der Parameterwahl die Qualität herkömmlicher Systeme entscheidend verbessert werden kann.
Fest steht: Niemand, auch nicht das beste Analyse-System, kann perfekte Prognosen für zukünftige Kurs-Entwicklungen geben. Aber man kann die Portfolio-Analyse auf abgeänderte Parameter aufbauen, die wesentlich besser schätzbar sind, als die herkömmlichen Parameter (insbesondere, als der Trend).
Neue Maßzahl mit AI-Techniken
Aus diesem Grund haben wir fynup-ratio entwickelt: Eine neue Maßzahl, die auf Prinzipien der Künstlichen Intelligenz (AI) beruht und – mit Hilfe von AI-Techniken sowie mit Hilfe von Monte-Carlo- und quasi-Monte-Carlo-Simulationen – bestmöglich geschätzt werden kann.
Anstelle des Trends als Basis-Parameter verwenden wir nun in unserem Portfolio-Analyse-Programm (fynup-Portfolio) die fynup-ratio als wesentlichen Parameter. Dadurch wird eine wesentliche Qualitätsverbesserung der Analysen gegenüber dem klassischen Ansatz möglich.
Was misst die fynup-ratio?
Vereinfacht gesagt: Die fynup-ratio eines Fonds gibt an, in welchem Maße der Fonds im Moment über Eigenschaften verfügt, die in der Vergangenheit wesentlich dafür waren, dass sich Fonds in darauffolgenden Investitionsperioden sehr gut entwickelt haben.
Die Identifizierung dieser wesentlichen Eigenschaften geschieht mittels genauester Analyse einer Unmenge von historischen Perfomancedaten eines Universums von ca. 34.000 Fonds mit Hilfe von Techniken, die auch im Bereich der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden.
Höchstmögliche Prognose-Qualität
Wir sehen im Moment keine Möglichkeit, mit Hilfe rein technischer Daten Prognose-Maßzahlen zu entwickeln, die eine höhere Prognose-Qualität aufweisen, als die fynup-ratio. Auf Basis dieser fynup-ratio anstelle des Trends ist auch unser fynup-Portfolio-Optimizer auf denselben Prinzipien aufgebaut, wie die üblichen, herkömmlichen Systeme.
35 % Verbesserung der Qualität ...
... bei Verwendung optimaler Gewichte gegenüber einer intuitiven Wahl von Gewichten.
Die grafische Darstellung zeigt die Qualitätsverbesserung gegenüber einer „naiven“ Herangehensweise.
Gemeinsame Entwicklung von fynup und JKU
Die Entwicklung der fynup-ratio und des fynup Portfolio-Optimizers erfolgte in enger Kooperation durch die fynup GmbH und das Institut für Finanzmathematik und Angewandte Zahlentheorie an der Johannes Kepler Universität Linz, das von Univ.-Prof. Dr. Gerhard Larcher geleitet wird.
Die sehr hohe wissenschaftliche Reputation dieses Instituts ist zum Beispiel – neben einer Vielzahl von wissenschaftlichen Publikationen durch die MitarbeiterInnen des Instituts – dadurch nachgewiesen, dass der österreichweite FWF-Spezialforschungsbereich „Quasi-Monte-Carlo-Methoden: Theorie und Anwendungen“ von Prof. Larcher geleitet wird (Laufzeit 2014 – 2022, Fördersumme 9 Mio. Euro).
Diese FWF-Spezialforschungsbereiche stellen die Exzellenzprojekte in der österreichischen Forschungslandschaft dar. Zurzeit laufen österreichweit insgesamt (über alle Forschungsprojekte gesehen) nur 15 solcher Exzellenzprojekte.
Dieser Spezialforschungsbereich ist eines der weltweit führenden Zentren in der Entwicklung und Anwendung von Monte-Carlo- und quasi-Monte-Carlo-Methoden.
Ausführliche Erläuterung
Für alle, die ihr Wissen in diesem spannenden Bereich vertiefen wollen: Im wissenschaftlichen Buch zum Thema „Quantitative Finance“ mit dem Untertitel „Strategien, Investements, Analysen“, erschienen im Springer Verlag, ist die Konzeption der fynup-ratio ausführlich beschrieben.
Im System von fynup bildet die fynup-ratio die Basis für die optimale Fondsauswahl, sozusagen den letzten Schritt am Weg zur erfolgreichen Geldanlage.
Fazit
- Gemeinsame Entwicklung der JKU und fynup
- Fonds-Auswahl auf wissenschaftlicher Basis mit Künstlicher Intelligenz
- 35 % Verbesserung der Prognose-Qualität gegenüber "naiver" Herangehensweise
Finde deine perfekte Geldanlage
Mit der Software von fynup und dem fynup-ratio findest du selbst deine Geldanlage mit den besten Fonds.
Informationen in diesem Artikel sind allgemein und nicht als Beratung oder Empfehlung zu verstehen. Trotz größter
Sorgfalt können wir keine Gewähr für die Eignung, Richtigkeit, Vollständigkeit, Aktualität und Verfügbarkeit der
unverbindlich zur Verfügung gestellten Informationen übernehmen. Eine Haftung der fynup GmbH ist daher in jedem Fall
ausgeschlossen. Performanceergebnisse der Vergangenheit, Berechnungen und Aussagen über Gewinn und Rendite basieren auf
Annahmen und lassen keine Rückschlüsse auf die künftige Wertentwicklung zu. Jede Veranlagung bringt hohe Verlustrisiken
– bis hin zum Totalverlust - mit sich. Es gelten alle Haftungsbegrenzungen der
Funktionsbeschreibung.
Streuung nach dem Weltportfolio
Um das Risiko deiner Geldanlage zu minimieren, hilft eine möglichst breite Streuung. Da wir andere Planeten noch nicht bevölkert haben, steht uns derzeit „nur“ unsere Erde zur Verfügung. Nutze die Möglichkeiten der breiten Regionen-Branchen-Streuung und beachte die Auswirkung von Eingriffen.
