Hedgefonds profitieren derzeit von hoher Volatilität, dem wachsenden Interesse von Pensionsfonds und technologischen Fortschritten, wodurch sie zu einem wertvollen Instrument zur Erzielung marktunabhängiger Rendite werden. „Das Jahr 2024 war für Hedgefonds äußerst profitabel, da die Marktunsicherheiten ihnen die Möglichkeit boten, ihre beste Performance seit langem zu erzielen“, schreibt John Argi, Co-Head Alternative Investment Solutions bei der Union Bancaire Privée (UBP), in einer aktuellen Analyse. Für das laufende Jahr scheinen Renditen von 10 % möglich, während traditionelle festverzinsliche Investments unter hohen Zinssätzen und anhaltender Inflation leiden könnten. Vor diesem Hintergrund entwickeln sich Hedgefonds zu einem entscheidenden Bestandteil von Portfolios. Denn sie helfen, Ertragsquellen zu diversifizieren und die sich durch die Streuung der Performance an den unterschiedlichen Credit-Segmenten, durch Fixed-Income-Arbitrage und Strategien zur Nutzung von Volatilität bietenden Chancen auszuschöpfen. Angesichts der starken Konzentration des US-Marktes auf den Technologiesektor bieten Hedgefonds eine besondere Möglichkeit, effektives Risikomanagement zu betreiben und die „Magnificent Seven“ zu vermeiden. Pensionsfonds, traditionell sicherheitsorientierte Investoren, erhöhen allmählich ihr Engagement in Hedgefonds, um ihre Portfolios besser zu diversifizieren und Renditen zu erzielen, die nicht mit traditionellen Anlageklassen korrelieren. „Da Anleihen aufgrund der Zinsvolatilität an Attraktivität verlieren, sehen institutionelle Investoren Hedgefonds zunehmend als strategische Alternative, die Inflationsschutz mit Wachstumspotenzial verbindet“, erläutert Argi. Gleichzeitig erfordere die Komplexität von Investitionen in kapitalgedeckte Rentensysteme spezialisierte Beratung.
Hedgefonds und die Chancen der KI
Während traditionelle quantitative Strategien statistische Methoden zur Vorhersage von Marktbewegungen nutzten, haben sich seit den 2010er-Jahren auf Machine Learning (ML) basierte Fonds entwickelt, die Prognosen auf Grundlage von Zusammenhängen treffen, die oft über die menschliche Analyse hinausgehen. Für Manager, die diese Modelle beherrschen, bieten ML-Methoden – trotz geringerer Erklärbarkeit und der Gefahr des „Overfitting“ – ein erhebliches Potenzial zur Generierung attraktiven, differenzierten Alphas. Generative KI wird in Hedgefonds zunehmend sowohl für Investitionsprozesse als auch für unterstützende Geschäftsprozesse eingesetzt. Besonders stark kommt sie bei der Analyse und Zusammenfassung großer Mengen unstrukturierter Textdaten zum Einsatz – vor allem bei repetitiven, risikoarmen Aufgaben, die leicht von Menschen überprüft werden können.
„Im Investmentbereich liegt der Fokus auf der Alpha-Generierung, indem Manager mit Hilfe von GenAI eine Vielzahl von Informationsquellen effizienter auswerten, etwa Gewinnmitteilungen in fremden Sprachen durch fortschrittliche Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)“, beschreibt der Experte der UBP. Langfristig könne GenAI den Analyseprozess beschleunigen – von der Ideenfindung bis zur Bewertung von Anlagerenditen. In unterstützenden Funktionen ermögliche sie erhebliche Effizienzsteigerungen, z.B. beim Schreiben von Code oder beim Zusammenfassen von Dokumenten.
Erhebliches Verbesserungspotenzial
„Dennoch stehen Hedgefonds-Manager bei der Nutzung von KI vor mehreren Herausforderungen, darunter das Halluzinieren von KI-Modellen“, gibt Argi zu bedenken. Weitere Bedenken betreffen Konsistenz, Zuverlässigkeit, Datensicherheit, Compliance und regulatorische Anforderungen. Trotz dieser Herausforderungen dürfte die rasante Entwicklung der KI zu kontinuierlichen Verbesserungen führen, da Vermögensverwalter und Unternehmen erhebliche Ressourcen in die Weiterentwicklung von Basismodellen investieren. GenAI dürfte sich dem UBP-Experten zufolge eher als Werkzeug zur Steigerung bestehender Fähigkeiten von Managern etablieren und weniger den Sektor grundlegend verändern.
Was Investitionsstrategien betrifft, so haben quantitative Hedgefonds eine lange Tradition in der Nutzung von ML-Methoden zur Generierung von unkorreliertem Alpha. Als prozessunterstützendes Werkzeug hat GenAI jedoch inzwischen einen breiteren Einfluss auf die gesamte Branche, und Manager aller Strategietypen erforschen ihre Anwendungsmöglichkeiten. Obwohl ihr Nutzen derzeit noch unterschiedlich ausfällt, zeigt GenAI das größte Potenzial in der Generierung und Zusammenfassung risikoarmer Texte. Selbst in dieser frühen Phase spielt sie bereits eine bedeutende Rolle – auch wenn sie derzeit noch auf spezifische Aufgaben beschränkt ist.
Bild © Union Bancaire Privée