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Asset Manager der nächsten Generation: Die Analysten analysieren

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Autoren: Kevin Parker

Erscheinungsdatum: 01. März 2022

  • Publikumsfonds
  • Fondsauflage
Kevin Parker Kevin Parker, Sustainable Insight Capital Management

Viele Asset Manager analysieren für ihre Portfolios die fundamentalen Daten der Unternehmen, in die sie investieren wollen. Einen ganz anderen Weg geht der Fondsmanager Kevin Parker mit seiner in New York City beheimateten Fondsboutique Sustainable Insight Capital Management (SICM): Das Fondsmanagement durchleuchtet die Analysen von über 10.000 Analysten. Wie genau er hierbei einen Mehrwert für das Portfolio erzielt, erklärt Parker, der früher Head of Asset Management bei der Deutschen Bank war, im Gespräch mit Tim Habicht, Gründer und Geschäftsführender Gesellschafter der Nachrichten-Plattform Fundview. Aus dem Homeoffice auf seiner Farm, nördlich von New York City, spricht der Fondsmanager darüber, wie er besonders treffsichere Analysten selektiert, welche Rolle ESG-Kriterien für seine Strategie und seine Fondsboutique spielen und wie er den effizienten Index S & P 500 schlagen will.

Sie haben vor kurzem Ihre erste Strategie für den deutschen Markt aufgelegt: den UI I – SICM US Equity Fund. Welchen Ansatz verfolgt dieser Fonds und wie wollen Sie Ihren Anlegern einen Mehrwert bieten?

Kevin Parker: Zentral für unsere Strategie ist es, Analystenempfehlungen zu sammeln und diese entsprechend zu verarbeiten. Wir nutzen öffentlich zugängliche Daten von über 10.000 Analysten weltweit. Durch einen selbstentwickelten Algorithmus können wir aus diesen Daten herausfiltern, welche Analysten die höchste Kompetenz aufweisen. Nur die Daten und Informationen der erfolgreichsten, also treffsichersten Analysten bilden die Basis für die Portfolioausrichtung mit Titeln aus dem US-amerikanischen S&P 500. So erzielen wir für unsere Investoren Alpha.

Ihr Prozess bestimmt, misst und überwacht die Fähigkeiten der Analysten, um die Informationen der besten zu nutzen. Warum konzentrieren Sie sich auf Analysten und nicht auf die Fundamentaldaten von Unternehmen?

Natürlich könnten wir auch einen Algorithmus entwickeln, der die fundamentalen Daten der Unternehmen selbst analysiert. Aber ganz ehrlich: Das machen schon sehr viele andere Asset Manager und Fondsboutiquen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz, Big Data und maschinellem Lernen. Wir wollen uns durch den Fokus auf die Analyse der Analysten von anderen Häusern unterscheiden und einen anderen Blickwinkel auf die Unternehmen einnehmen. Zum einen generieren wir einen Mehrwert durch unseren Algorithmus, der die vielen Daten auswertet, zum anderen durch die Informationen der besten Analysten. Würden wir mit einem Algorithmus direkt die fundamentalen Daten der Unternehmen analysieren, wäre das so, als würden wir eigene Analysten einstellen. Durch die Bewertung der Analysten sind wir aber deutlich diversifizierter aufgestellt und haben sehr viele unterschiedliche Ansichten integriert.

Und es ist wahrscheinlich günstiger, als viele eigene Analysten einzustellen?

Natürlich, und das ist ein ganz wichtiger Punkt für unsere Business-Strategie: Wir wollen mit so wenig Mitarbeitern wie nötig so viel Alpha wie möglich erzielen. Aus meiner Erfahrung als Global Head of Asset Management bei der Deutschen Bank oder Managing Director bei Morgan Stanley weiß ich nur zu gut, dass die größten Kostenpunkte eines jeden Asset Managers das Portfolio Management und das Research sind; Unser Anlageprozess ist systematisch und basiert auf unserem quantitativen Research-Tool. Wir brauchen daher keine große Anzahl von Portfoliomanagern im traditionellen Sinne zu beschäftigen. Deswegen sehen wir uns selbst als Asset Manager der nächsten Generation.

Für uns gilt es, die guten Analysten von den schlechten zu trennen und nur die Informationen und Daten der guten Analysten zu nutzen.

Kevin Parker

Ihr Prozess hat seit über 20 Jahren zig Millionen Analystenempfehlungen aus der ganzen Welt gesammelt. Was machen Sie mit diesen Daten und wie liefern diese Daten Informationen für Ihre Strategie?

Wir haben inzwischen die Daten und Veröffentlichungen von über 50.000 Analysten gesammelt und durchleuchtet. Zentral für unseren Prozess ist dabei, wie wir dann im nächsten Schritt diese vorhandenen Daten, wie Vorhersagen, Aussagen und Ergebnisse von Analysten, auswerten beziehungsweise bewerten. Wir fragen uns in allen möglichen Situationen des Lebens, wer der Beste für eine bestimmte Aufgabe ist. Wenn ich beispielsweise eine Krankheit habe, suche ich den besten Arzt auf diesem Gebiet aus. Und um herauszufinden, wer der beste Arzt auf einem Gebiet ist, recherchiere ich im Internet, lese Bewertungen der Ärzte und Erfahrungsberichte von Patienten. Auf diese Weise bewerte ich Fähigkeiten von Menschen täglich in jeder Situation. Das geschieht nicht nur mit dem Arzt, sondern es gibt auch Bewertungen für Restaurants, bei der Arbeit oder im Straßenverkehr. Nichts anderes machen wir bei SICM im Grunde auch: Wir werten inzwischen fortlaufend alle Informationen aus, die von weltweit über 10.000 Analysten und deren Veröffentlichungen stammen. Dadurch können wir komplett objektiv und auf Daten bezogen feststellen, welche Analysten die besten sind; und basierend auf ausschließlich diesen Daten stellen wir unser Portfolio auf.

Sell-Side-Analysten schneiden im Durchschnitt schlechter ab als die Benchmark. Wie filtern Sie die erfahrensten Analysten mit den besten Renditen für Ihre Strategie heraus?

Es hat mehrere Jahre gedauert, unser System zu entwickeln. Dabei ist es für unsere Strategie und für uns als Unternehmen natürlich zentral, die besten und fähigsten Analysten ausfindig zu machen. Ansonsten würde unsere Strategie kein Alpha erzielen. Aufgrund der großen Datenmengen, die wir über die vergangenen Jahre gesammelt haben, konnten wir unseren Algorithmus stetig verbessern und verfeinern. Klar ist aber: Die Mehrzahl der Analysten liegt häufig mit ihren Vorhersagen und Veröffentlichungen falsch. Diese müssen wir zwingend meiden, sonst würde unsere Performance leiden.

Wenn Mensch und Maschine kombiniert werden, liefert das die beste Performance und eine starke Symbiose.

Kevin Parker

Der UI I – SICM US Equity Fund konzentriert sich auf den S & P 500 – einen sehr effizienten Index. Wie erzielen Sie Alpha und schlagen die Benchmark?

Viele denken, dass Analysten an der Wall Street keinen Mehrwert liefern. Dies ist ein Vorurteil, das sich nicht bestätigt hat. Wir haben einen anderen Blick auf den US-Markt und die Analysten, die über ihn berichten. Denn es gibt Analysten, die einen Mehrwert liefern und durch die wir unsere Outperformance erzielen können; selbst in einem effizienten Index wie dem S & P 500. Natürlich generiert nicht jeder Analyst eine Outperformance beziehungsweise liefert Informationen, die wir für unser Portfolio nutzen können, aber das gilt auch generell für die Asset-Management-Branche: Es gibt sehr viele Fonds. Manche sind gut, manche weniger. Für uns gilt es, die guten Analysten von den schlechten zu trennen und nur die Informationen und Daten der guten Analysten zu nutzen.

Wird die künstliche Intelligenz nicht nur die Asset-Management-Branche verändern, sondern auch die Art und Weise, wie Analysten ihr Research betreiben?

Die Arbeit eines Aktienanalysten ist extrem schwierig und zeitintensiv. Es ist harte Arbeit, das weiß ich aus meiner Zeit bei der Deutschen Bank, als rund 700 Analysten an mich berichtet haben. Zudem ist die Anzahl der Aktien, die analysiert werden, in den vergangenen Jahren explodiert. Als ich meine Investment-Karriere an der Wall Street begann, gab es in den USA rund 3.000 gelistete Unternehmen. Inzwischen sind es etwa 45.000. Deswegen ist der Einsatz künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens umso wichtiger; auch für die Arbeit der Analysten. Denn dadurch können mehr Informationen und Daten schneller gesammelt werden. Daher wird es in Zukunft immer eine Kombination aus Mensch und Maschine geben, eine Kombination aus Kunst und Wissenschaft. Das gilt für die ganze Finanzbranche, die sich hier stärker wandeln muss und wird.

In jeder unserer Strategien schließen wir seit Gründung des Unternehmens Investments in fossile Brennstoffe komplett aus.

Kevin Parker

Das ist also eher eine Evolution als eine Revolution?

Ja, ganz genau! Wenn Mensch und Maschine kombiniert werden, liefert das die beste Performance und eine starke Symbiose. Die Welt hat sich inzwischen einfach zu stark gewandelt. Aber natürlich gibt es auch diskretionäre Investoren, die komplett selbstständig fundamentale Daten analysieren und keine künstliche Intelligenz nutzen und trotzdem eine Outperformance erzielen. Gleiches gilt auch für Quant-Häuser. Wir denken aber, dass es am sinnvollsten ist, wenn wir das Beste aus beiden Welten kombinieren.

Ein weiteres großes Thema für die Branche, neben künstlicher Intelligenz und Daten, ist ESG. Der Fondsname verrät bereits, dass ein ESG-Ansatz in die Strategie implementiert ist. Wie integrieren Sie das Thema ESG genau?

Bereits während meiner Zeit bei der Deutschen Bank, als Leiter des Asset Managements, war das Thema ESG sehr wichtig für mich. Insofern waren ESG und Nachhaltigkeit bereits vor über einem Jahrzehnt wichtige Aspekte. Mir war schon vor vielen Jahren klar, dass ESG-Investments zum Mainstream werden. Diesen Trend erleben wir derzeit sehr intensiv. Seit Gründung von Sustainable Insight Capital Management im Februar 2013 haben wir uns deswegen auch sehr stark auf ESG und Nachhaltigkeit fokussiert. In jeder unserer Strategien schließen wir seit Gründung des Unternehmens Investments in fossile Brennstoffe komplett aus. Dies ist auch ein wichtiger Bestandteil des UI I – SICM US Equity Fund, und das nicht nur für mich als Investor, sondern auch für mich persönlich als Miteigentümer eines Weinguts. Mein französisches Weingut Château Maris gehört laut Wine Spectator zu den fünf umweltfreundlichsten Weingütern der Welt. Das unterstreicht mein Bemühen um Nachhaltigkeit.

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Das gesamte Interview sowie eine Fondsanalyse zum UI I – SICM US Equity Fund und weitere Key Facts finden Sie im neuen Magazin universal select (Ausgabe Frühjahr 2022)
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