Big Data, der neue Stimmungsindikator

Die Digitalisierung und soziale Netzwerke führen zu einer regelrechten Flut an öffentlich verfügbaren Daten. Richtig ausgewertet liefern sie Portfoliomanagern ein detailliertes Stimmungsbild in Echtzeit; gut für die Rendite.

Die Digitalisierung führt zu einer wachsenden Menge öffentlich verfügbarer Daten. Portfoliomanager können daraus Informationsvorsprünge und Anlageideen gewinnen. 204 Millionen E-Mails wurden 2014 innerhalb einer Minute verschickt, 50 Millionen Mitteilungen über Whatsapp gesendet, vier Millionen Google-Suchanfragen gestartet und 342.000 Tweets abgesetzt. Inzwischen dürften diese Zahlen des Centre for Learning Research der finnischen University of Turku nochmals höher ausfallen, denn das Wachstum verläuft exponentiell: Der IT-Konzern IBM schätzt, dass etwa 90 Prozent der heutzutage weltweit verfügbaren Daten innerhalb der vergangenen beiden Jahre geschaffen wurden. „Big Data“ lautet das neue Schlagwort, das diese riesige und exponentiell steigende Flut öffentlich vorhandener Daten bezeichnet.

Mehr Rendite dank Big Data

Die zunehmende Digitalisierung nahezu aller Lebensbereiche birgt erhebliches Potenzial, unser Leben weiter zu verbessern: Die Unternehmensberatung McKinsey schätzt, dass Big Data der Gesundheitsbranche helfen kann, jährlich 300 bis 450 Milliarden Dollar einzusparen – indem gesundheitliche Leiden früher erkannt und effizienter therapiert werden. Kfz-Versicherer bieten inzwischen spezielle Tarife für Fahrer an, die an ihren Autos Messinstrumente zur Aufzeichnung ihres Fahrverhaltens installieren lassen – wer umsichtig fährt, kann sich über Rabatte freuen. Landwirte nutzen neuartige Analysesysteme, um Düngemittel effizienter einzusetzen und Ernteergebnisse zu steigern. Und im Profisport helfen immer detailliertere Spielerstatistiken den Trainern, Mannschaften optimaler aufzustellen.

Auch Asset Manager analysieren, wie sie das vorhandene Material nutzen können, um für ihre Investoren noch bessere Anlageergebnisse zu erzielen. Die Aufbereitung und Analyse von Daten als Basis für Anlageentscheidungen ist grundsätzlich nicht neu. Quantitative Investmentstrategien, die auf der Analyse von Wertpapierkursen, Bewertungskennziffern wie dem Kurs-Buchwert-Verhältnis und Dividenden beruhen, sind seit mehreren Jahrzehnten am Markt. Insofern liegt es nahe, Big Data als Renditequelle zu nutzen. Es gibt jedoch einen Unterschied zwischen klassischen quantitativen Ansätzen und der Analyse von Big Data: Die riesigen Datenmengen, die über Internet-Suchmaschinen, soziale Medien etc. kreiert werden, sind im Gegensatz zu den Daten, mit denen klassische quantitative Strategien arbeiten, weitestgehend unstrukturiert. Das stellt diejenigen, die sie nutzen wollen, vor besondere Herausforderungen: Welche Daten sind wirklich zuverlässig? Wie lassen sie sich aggregieren? Welche Korrelationen sind stabil? Welche Schlussfolgerungen lassen sich daraus ziehen? Das sind nur einige Fragen, wenn es darum geht, aus den riesigen öffentlich verfügbaren Datenmengen fundierte Anlageentscheidungen abzuleiten. Asset Manager, die über die notwendigen Ressourcen verfügen, um diese Fragen zu beantworten, können daraus Informationsvorsprünge gegenüber anderen Marktteilnehmern ableiten.




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