NUR FÜR PROFESSIONELLE UND QUALIFIZIERTE ANLEGER SEPTEMBER 2015 NEUE WERKZEUGE ZUR ENTSCHEIDUNGSFINDUNG MÄRKTE ANLAGEN AKTIEN PORTFOLIOGESTALTUNG RISIKOMANAGEMENT REGULATORISCHES UMFELD [2] NEUE WERK ZEUGE ZUR ENTSCHEIDUNGSFINDUNG Neue Werkzeuge zur Entscheidungsfindung Ein Gespräch mit Ryan LaFond PhD In den letzten Jahrzehnten hat sich das Anlageumfeld kontinuierlich und tiefgreifend geändert. Die Handelsvolumen sind infolge des beeindruckenden Wachstums der Index-Anlagen explodiert. Allein in den USA gibt es heute fünfzig Börsen (gegenüber acht im Jahr 1994), an denen Hochfrequenzhändler die Handelsvolumen vieler Titel bestimmen. Am imposantesten ist wohl der erstaunliche Anstieg der Daten, auf die Vermögensverwalter heute zugreifen können. Auch die Techniken der Datengewinnung und -verarbeitung waren vor wenigen Jahren noch unbekannt. Die Investmentlandschaft hat sich infolge des Internet-Booms, der Verbreitung sozialer Medien und des technologischen Fortschritts merklich verändert. Ryan LaFond, PhD, Leitender Researcher im Scientific Active Equity Team von BlackRock spricht über das Ausmaß des Wandels und darüber, wie das Team seine Taktik den zukunftsweisenden Technologien angepasst hat. Was jeder Anleger wissen möchte Unser gesamtes Team hat nur ein Ziel: Die Aktienerträge richtig zu prognostizieren. Als Researcher suchen wir ständig nach neuen Ideen, Erkenntnissen und neuen Wegen, wie wir die vier grundlegenden Fragen beantworten können: 1.Wert: Ist die Aktie attraktiv bewertet? 2.Qualität: Handelt es sich um ein funktionierendes, gut positioniertes Unternehmen, das weiterhin Kapitalflüsse generieren wird? 3.Stimmung: Was halten andere Anleger von der Aktie? 4.Makroökonomische Themen: Gibt es günstige oder widrige makroökonomische Faktoren, die das Geschäftsmodell des Unternehmens beeinflussen? Die Verfahren zur Bestimmung dieser vier Antworten haben sich geändert. Der Hintergrund, vor dem die einzelnen Faktoren zu überprüfen sind, ist neu. Die Datenmenge, die zu berücksichtigen ist, hat deutlich zugenommen. Das Internet, traditionelle und soziale Medien produzieren Berge von Daten, die vom Markt schnell eingepreist werden. Effiziente Märkte führen auch dazu, dass Chancen schneller kommen und gehen. Aus diesem Grund müssen Anlageentscheidungen beschleunigt werden. Jeden Tag stellen wir uns diese vier grundlegenden Fragen für 8.000 Unternehmen und analysieren bis zu 90 verschiedene Faktoren, um jeden Titel einzuschätzen. Wie können wir so viele Aktien beobachten? Indem wir zukunftsweisende Technologie einsetzen, mit der wir riesige Datenmengen durchsuchen und verarbeiten können. Ryan LaFond, PhD, Managing Director, leitet das Research der Asia Pacific und Emerging Markets Equity Gruppe im Scientific Active Equity (SAE) Team von BlackRock. “ er dieselben W Anlageprozesse und Instrumente wie früher nutzt, schränkt seine Fähigkeit, im heutigen Umfeld erfolgreich zu investieren, deutlich ein. Die Welt hat sich geändert und mit ihr die Art, wie wir investieren. ” NEUE WERK ZEUGE ZUR ENTSCHEIDUNGSFINDUNG [3] Vielseitige Akademiker Den richtigen Ansatz finden Zu unserem SAE-Team gehören mehr Was bedeutet dieser systemische Wandel für das Research? Sprechen wir zuerst über den Strukturwandel an den Märkten. als 30 promovierte Experten aus Bereichen wie Computerwissenschaft, Ingenieurwesen, Physik, Finanzen, Rechnungswesen und Wirtschaftswissenschaften. Dr. Bradley Betts, der die statistische Modellierung und Textanalyse leitet, hält mehrere Ingenieurdiplome und war früher ein leitender Computerwissenschaftler im Ames Research Center der NASA sowie Dozent und Forscher an der Stanford University. Wenn wir behaupten würden, die Grundlagen für die Anwendung dieser Technologie geschaffen zu haben, so wäre dies nicht völlig aus der Luft gegriffen. Dr. Ronald Kahn, unser Global Head of Research und seit 15 Jahren Mitglied des SAE-Teams, ist Co-Autor eines der beliebtesten Handbücher über quantitativ ausgerichtete Anlagen. Zusammen konstruieren, warten und verfeinern wir fundamental ausgerichtete Modelle für unseren Aktienauswahlprozess. Dessen systematische Weiterentwicklung ermöglichte es dem Team, kontinuierlich Denken Sie nur an die explodierenden Handelsvolumen – das Ergebnis reduzierter Transaktionskosten, der Verbreitung von Index-Anlageprodukten, der Vermehrung der Börsen und des Hochfrequenzhandels. So entstand eine Generation von Investoren, deren Ziele sich klar von den Ambitionen ihrer Vorgänger abheben. Sie halten Fundamentaldaten für nicht wesentlich. Sie suchen ein bestimmtes Engagement in Aktienkörben oder halten die Aktien so kurz, dass Fundamentaldaten nebensächlich sind. Wenn sie sich zum Beispiel für das Gesundheitswesen interessieren, kaufen sie ETFs in diesem Sektor, statt herauszufinden, welche Unternehmen wohl am besten aufgestellt und für die Zukunft gerüstet sind. Unser Ansatz ist präziser. Wir beginnen zum Beispiel mit der Annahme, dass die Änderung der Ernährungsgewohnheiten in den USA zu neuen Chancen im Gesundheitssektor führen. Dann durchforsten wir Patente und klinische Versuche mit unseren Instrumenten, um systematisch nach Berichten, Websites, Nachrichten und anderen Quellen zu suchen und herauszufinden, welche Unternehmen sich auf die Auswirkungen des Ernährungsverhaltens konzentrieren. Zum Beispiel, welche Konzerne sich eher mit Diabetes als mit Krebsforschung befassen. Während die neuen Anleger ein breites Marktspektrum anvisieren, setzen wir unsere detaillierte Einschätzung des Anlageuniversums ein, um langfristige Strukturtrends zu identifizieren, die wir für rentabel halten. So finden wir Aktien mit Wertpotenzial, in denen wir Long-Positionen aufbauen und Titel, bei denen wir einen Kursrückgang erwarten und in denen wir Short-Positionen anlegen. Unser technologiebasiertes Modell hilft uns, Informationen schneller zu finden und rascher darauf zu reagieren als traditionellere Methoden anderer Anleger. Erfolge zu erzielen. DAS AUSMASS DES WANDELS: WIE HALTEN ANLEGER IHREN VORSPRUNG? Vor 1980 1980 - 2000 2000 - heute Täglich gehandelter Durchschnittswert (internationale Aktien) Milliarden Dutzende Milliarden Hunderte Milliarden Durchschnittliche Anzahl täglich veröffentlichter Analystenberichte pro Tag Dutzende Hunderte Tausende Zahl Datenanbieter ~25 ~150 ~400 Zahl Hedgefonds < 500 < 2.000 > 7.000 Börsennotierte ETFs (Börsen Industriestaaten) 0 Hunderte Tausende % US-Börsen algorithmisches Handelsvolumen 0 <10% >50% Quelle: BlackRock. Nur zur Veranschaulichung. [4] NEUE WERK ZEUGE ZUR ENTSCHEIDUNGSFINDUNG Datenautobahn: Den Turbo einlegen Viva la evolución Das Web und die hohe Rechenleistung haben nicht nur zu einem enormen Anstieg der Daten geführt, die für Anlageentscheidungen zur Verfügung stehen, sondern auch einen massiven Kulturwandel eingeleitet. Wann haben Sie das letzte Mal eine Enzyklopädie in Buchform benutzt? In den letzten 50 Jahren gingen die Wenn wir eine Frage haben, suchen wir online nach Antworten und verlassen uns auf die zugrunde liegende Technologie, die einen Berg von Informationen und Antworten bereitstellt. Jedes Mal, wenn Sie eine Suchmaschine benutzen oder online einkaufen, haben Sie es mit einem Algorithmus zu tun. Denken Sie daran, wie Ihr Einkaufsportal Ihre Suchaktivität und früheren Käufe nutzt, um Verbindungen herzustellen. Es sieht voraus, was Ihnen gefallen könnte und macht sofort Empfehlungen. Diese Technologien erlauben es, Informationen zu sammeln, wie es vor zehn Jahren noch nicht möglich war. Quellen wie Facebook und Twitter erfassen ununterbrochen neue Aktionen und Trends. Daher auch das Tempo, mit dem der Markt auf diesen Informationsfluss reagiert. und riefen vielleicht einige Kunden oder Lieferanten des Unternehmens an. Die Märkte und Informationsflüsse haben sich geändert, wir uns aber auch. Unser Prozess besteht nun aus folgenden Schritten: ``Wir erwerben und analysieren jeden Tag mehr als 2 Terabytes unstrukturierter Daten (entsprechend 2.000 Encyclopaedia Britannica- Telefonkonferenzen und Webdaten in minütlich investierbare Erkenntnisse Welchen Zweck verfolgen wir damit? Wir wollen scheinbar in effizienten Märkten genau die Ineffizienzen finden, die sich für Anleger lohnen. Facebook Posts 204m 2013 3.3m 204m 2012 2.5m 168m 79k 60 YouTube Stunden an Videomaterial online sprachen mit der Geschäftsführung Emails gesendet 2014 72 haben die Berichte der Analysten gelesen, ``Wir übersetzen Berichte, Einige Beispiele aus dem Research beantworten diese Fragen wohl am besten – und erklären, wie Technologie uns hilft, Geld intelligenter als früher anzulegen. Denken Sie an die Beispiele, die wir hier schon als Teil unserer täglichen Arbeit erwähnt haben – wenn wir die Daten von unzähligen Unternehmen analysieren, die wir für unsere fundamental ausgerichteten Anlageportfolios auswählen. 4m 2m 694k Google Suchanfragent seconds 25+ 3.5k 347 120 Entscheidungsprozess ähnlich an. Sie Gesamtausgaben) Wie findet man einzigartige Chancen, wenn die Informationen so schnell eingepreist werden, dass ihr Vorteil rasch schwindet? WAS IN 60 SEKUNDEN ONLINE PASSIERT meisten Portfolio-Research-Teams den 98k 216k 370k 41k 1106 1.4m Instagram Fotos hochgeladen 278k 1.4m 1380 342k Wordpress blog posts Skype Anrufminuten Twitter tweets Quelle: Centre for Learning & Research November 2014 NEUE WERK ZEUGE ZUR ENTSCHEIDUNGSFINDUNG [5] Wichtige Informationen, die sich in den Datenmengen verstecken Komplexe Algorithmen suchen in riesigen Mengen öffentlich verfügbarer Daten nach Erkenntnissen für Anlagen. Die Anwendungen des SAE-Teams sollen unter anderem: ``Text analysieren ``Bestimmte Daten identifizieren (die berühmte “Nadel im Heuhaufen”) ``Informationen über Kunden/Lieferanten überprüfen ``Die Suchanfragen im Netz katalogisieren ``Relevante Nachrichten entdecken Wir aggregieren Millionen von Ansichten in Sekundenschnelle und sind so in der Lage, rasch auf Chancen zu reagieren, die andere Anleger vielleicht übersehen haben. Informationen: Strukturiert und unstrukturiert Traditionelle Anleger konsumieren stark begrenzte Datenmengen, denn in einem Tag kann man nur eine beschränkte Anzahl von Berichten lesen, Telefonkonferenzen anhören und Nachrichten verarbeiten. Wie können wir also jeden Tag 8.000 Aktien verfolgen? Unser fundamentaler Prozess stützt sich auf komplexe Algorithmen, die Daten kategorisieren und aggregieren, damit wir eventuelle Muster und Verbindungen erkennen können. Mit dieser Technologie durchsuchen wir sowohl strukturierte (Zahlen) als auch unstrukturierte Daten (Text) in Analystenberichten, Einreichungen bei Aufsichtsbehörden und Telefonkonferenzen nach Informationen. Mit Analystenberichten gehen wir anders vor. Wir konzentrieren uns weniger auf die Berichterstattung über Vergangenes – da es sich bereits in den Kursen widerspiegelt – als auf Zukunftsprognosen. In vielen Fällen sind diese Voraussagen implizit und nicht offen dargelegt. Ihre Prüfung kann Erwartungen aufdecken, die noch nicht in den Zahlen zum Ausdruck kommen. So könnte ein Analyst zum Beispiel lange bevor es die Möglichkeit gibt, den Einfluss auf den Gewinn je Aktie zu modellieren, Begeisterung für ein neues Produkt ausdrücken oder Befürchtungen über ein Unternehmen aussprechen. Bei der Textanalyse sind wir bestrebt, die Stimmungssänderungen zu finden, bevor sie Fakten werden. TEXTANALYSE VERBESSERT DIE FUNDAMENTAL AUSGERICHTETE ENTSCHEIDUNGSFINDUNG Das auf dem Algorithmus von SAE basierende Modell liest und benotet jeden Tag 4.000 Analystenberichte Erster Algorithmus liest einen Bericht Analystenbericht Algorithmus zur Einstufung der Stimmung Enthält er neue Informationen? Nein Ja Maßgeschneiderte Wörterbücher suchen nach vordefinierten Wörtern im Text Suche nach wirtschaftlich relevanten Begriffen Nur vergangene Ereignisse, die bereits eingepreist sind Textanalyse ergibt gute oder schlechte Stimmung Wegwerfen Die Zeit ist wichtig – bezieht sich der Begriff auf ein vergangenes Ereignis oder eine Prognose? Verhältnis von positiven zu negativen Wörtern gegenüber Gesamtwortzahl ergibt die Benotung Die allgemeine Stimmungsbenotung in Bezug auf die Fundamentaldaten gewichtet und führt zur Entscheidung, long oder short zu gehen Nur zur Veranschaulichung. [6] NEUE WERK ZEUGE ZUR ENTSCHEIDUNGSFINDUNG Portfolios Sind wir schon so weit? Neben der Verarbeitung von Analystenberichten befassen wir uns auch mit der Analyse von Texten aus anderen Quellen wie Geschäftsberichten, Einreichungen bei Aufsichtsbehörden, Telefonkonferenzen etc. Wir warten nicht einfach auf die Daten, sondern wir haben Programme, welche die Websites der Börsen und Aufsichtsbehörden im Sekundentakt nach neuen Berichten durchsuchen. Wenn wir einen Bericht haben, filtern wir ihn nach Kriterien, die unsere Researcher und Portfoliomanager für wirtschaftlich relevant halten. So vergleichen wir zum Beispiel den Bericht des laufenden Jahres mit dem Vorjahresbericht, um zu verstehen, was sich geändert hat, und messen, ob diese Änderungen positiv oder negativ sind. Des Weiteren vergleichen wir Berichte, um herauszufinden, ob bestimmte Themen auch von Wettbewerbern, Kunden und Lieferanten angeschnitten werden. Wenn Unternehmen Fragen, die unsere Algorithmen als sehr relevant einstufen, gar nicht erwähnen, halten wir das für ein sehr schlechtes Omen. So versuchen wir zu messen, ob die Geschäftsführung des Unternehmens wirklich weiß, was in der Welt passiert, und, wie das ihre Tätigkeit beeinflussen könnte. Auf diese Weise haben wir erkannt, dass PC-Hersteller anscheinend nicht wussten, wie schnell Tablets PCs ersetzen. Die Prognose von Fundamentaldaten und ihre Nuancen Bestimmte Wendungen in Geschäftsberichten und Telefonkonferenzen können auf Positives und Negatives hindeuten. Zum Beispiel: + Die Erwähnung neuer Kunden weist auf Umsatzwachstum - Steigende Input-Preise sind schlechte Nachrichten für künftige Margen +Viele genaue Zahlenangaben, z. B. erwarteter Umsatzzuwachs von 10% bis 12%, wenn es dem Unternehmen gut geht -Wenn das Umfeld als ungewiss oder herausfordernd beschrieben wird, sind schwächere Ergebnisse zu erwarten Wir ziehen Schlüsse in Bezug auf einzelne Unternehmen, nutzen diese Technologie aber auch, um wertvolle Informationen aus aggregierten Daten zu gewinnen. Analystenberichte befassen sich meistens mit einem Unternehmen oder einer Branche. Zusammen betrachtet deuten die Daten jedoch oft auf umfassendere Trends. AGGREGIERTE DATEN AUS VIELEN QUELLEN ERGEBEN AUSSAGEKRÄFTIGE INFORMATIONEN Die Auswertung hunderter Telefonkonferenzen ermöglichte uns, den positiven Konsens in Bezug auf Spanien auszumachen 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 Immer positivere stimmung -0.6 1/12 3/12 5/12 7/12 Spanien 9/12 Frankreich 11/12 Deutschland 1/13 Italien 3/13 5/13 Großbritannien 7/13 USA Nur zur Veranschaulichung. NEUE WERK ZEUGE ZUR ENTSCHEIDUNGSFINDUNG [7] Wer sagt was? Interessanterweise ist es nicht nur wichtig, das Gesagte zu analysieren, sondern auch, wer es gesagt hat. Bei Telefonkonferenzen ist die Kommunikation immer mehrschichtig. Vorbereitete Erklärungen, wie die Statements der Investor Relations Teams oder CEOs, klingen meistens positiv und unterscheiden sich kaum. Deshalb achten wir vor allem darauf, was der CFO zu sagen hat. Seine Bemerkungen sind ausgewogener und enthalten unserer Erfahrung nach mehr relevante Informationen. Zwischen den Zeilen lesen – maschinelles Lernen ermöglicht umfassendere Textanalysen Fallbeispiel: Telefonkonferenz der Linde AG über den Gewinn 2014 am 16. März 2015 Die Tatsache, dass in einer Telefonkonferenz nie das Wort „besser“ fällt und „großartig“ kaum benutzt wird, ist bedeutungsvoll. Dieser Mangel wird von unserem Modell als negativer Beitrag identifiziert. Wenn auch noch eine Reihe negativ besetzter Wörter vorkommen, steht das Signal klar auf verkaufen. In den drei Monaten nach der Telefonkonferenz ging der Aktienkurs der Linde AG zurück und schnitt schlechter ab als der MSCI Europe Index. Quelle: Bloomberg. Zeitraum: 16. März 2015 30. Juni 2015. Nur zur Veranschaulichung. Die hier gezeigten Wertpapiere werden nicht unbedingt in den Portfolios des SAE-Teams gehalten. Auf der Grundlage unserer Erfahrungen analysieren wir, wie die Konzernführung über das Umfeld spricht, und analysieren, wie oft bestimmte Wörter benutzt werden. Zu diesem Zweck durchsuchen wir die Transkripte der Telefonkonferenzen nach dem Wortstamm der Begriffe, die wir für wichtig halten. Wenn wir also wissen wollen, wie oft Herausforderung, herausfordernd oder herausfordern vorkommt, suchen wir nach „herausforder“. Häufigkeit dividiert durch Gesamtzahl der benutzten Worte Häufigkeit des Worts bereinigt um historische Häufigkeit und Variabilität der Wortnutzung Ist das Wort mit positiven oder negativen Erträgen assoziiert? Prognosefähigkeit jedes Worts zum Ausblick des Unternehmens Wort Häufigkeit Skalierte Häufigkeit Koeffizient Beitrag „herausforder“ 0,0016 3,9806 -0,0254 -0,1012 „großartig“ 0,0004 -0,7221 0,0585 -0,0423 „enttäusch“ 0,0001 0,5402 -0,0433 -0,0234 -1,2296 0,0165 -0,0203 „herausforder“ kommt sehr oft vor im Vergleich zu einem durchschnittlichen Unternehmen in der Geschichte der Daten enttäusch“ ist meistens mit negativen Aktienerträgen verbunden „besser“ 0 Die Geschäftsführung hat das Wort „besser“ nie benutzt. DIE LINDE AG SCHNITT IN DEN DREI MONATEN NACH DER TELEFONKONFERENZ SCHLECHTER ALS DIE BENCHMARK AB PREIS (NEU BERECHNET) Diese Tabelle enthält Wörter, die wir identifiziert und ihrer Bedeutung nach eingestuft haben, weil sie helfen, Prognosen über die künftige Entwicklung eines Unternehmens zu erstellen. Alles hängt davon ab, was die Geschäftsführung zu den Ergebnissen sagt. Negative Worte haben einen negativen Koeffizienten und positive Worte einen positiven. 105 100 95 90 85 Mar 15 Apr 15 May 15 Linde AG [8] NEUE WERK ZEUGE ZUR ENTSCHEIDUNGSFINDUNG Jun 15 MSCI Europe Die Meinung der Masse Erkenntnisse per Knopfdruck Bislang haben wir hauptsächlich darüber gesprochen, wie wir unstrukturierte Daten aus Texten analysieren, aber das ist nur ein Teil der Arbeit. Im Rahmen unserer Suche nach Wirtschaftstrends gehen wir weiter, sowohl auf makroökonomischer Ebene als auch auf dem Niveau der einzelnen Unternehmen, und sammeln auch Erkenntnisse aus E-Mails, sozialen Medien, Datenverkehr usw. Das Data-Science-Team von SAE pflegt Besonders die Messung des Einflusses der Mitarbeiterstimmung auf die Rentabilität des Unternehmens ist ein Bereich, der zu interessanten Erkenntnissen führt. Das Verhältnis zwischen der Mitarbeiterzufriedenheit und der Kursentwicklung wird schon seit geraumer Zeit untersucht. Alex Edmans, der an der Wharton School of Business in Pennsylvania unterrichtet, veröffentlichte 2010 einen Artikel im Journal of Financial Economics, in dem er die Beziehung zwischen der Mitarbeiterzufriedenheit und den langfristigen Aktienerträgen untersucht. In seinem Papier schnitt ein wertgewichtetes Portfolio aus den „100 Best Companies to Work For in America“ der Zeitschrift Fortune über einen Zeitraum von 25 Jahren um 2,1% besser ab als die Branchenbenchmark. und die Algorithmen feiner abgestimmt, eine riesige firmeneigene Datenbank. Sie ist: ``4 Mal größer als die Library of Congress ``8 Mal größer als Wikipedia® Die Daten werden regelmäßig aktualisiert damit das Team jederzeit auf die neuesten Informationen über Unternehmen und Märkten zugreifen kann. Diese Korrelation bestätigte eine Annahme, die seit einiger Zeit bestand. Alex Edmans untersuchte allerdings historische Daten. Zudem wird der Datensatz der Zeitschrift Fortune nur einmal jährlich aktualisiert und umfasst ausschließlich US-Firmen. Mit Big Data und Crowdsourcing können wir hingegen die Stimmung der Arbeitnehmer nicht nur im großen Umfang, sondern auch genau und zeitnah erfassen. Das nachstehende Beispiel zeigt, wie Ratings auf der Jobplattform Glassdoor. com zu diesem Zweck genutzt werden. ``Mitarbeiter können zu Erkenntnissen gekommen sein, die Analysten, Fondsverwaltern oder den Medien noch nicht bekannt sind. ``Unseres Erachtens lassen die Ratings der Arbeitnehmer Schlüsse auf die langfristige Qualität des Unternehmens und seiner Geschäftsführung zu. Quelle: Glassdoor.com, Stand: 23. April 2015. Die Illustration oben ist keine Empfehlung, bestimmte Wertpapiere zu kaufen oder zu verkaufen. Es gibt keine Garantie, dass diese Wertpapiere rentabel sind oder dass das Team sie in sein Portfolio aufnimmt. NEUE WERK ZEUGE ZUR ENTSCHEIDUNGSFINDUNG [9] Trennungsgrad Nicht offensichtliche Verbindungen herstellen Viele Anleger beschränken sich auf Unsere Research-Instrumente erlauben uns nicht nur, tiefergehende und schnellere Erkenntnisse in Bezug auf die Fundamentaldaten einzelner Unternehmen, sondern auch ein umfassenderes Verständnis der Art, in der verschiedene Unternehmen miteinander verbunden sind. Unser dynamischer Plan, der auf Geschäftsbeschreibungen fußt, verdeutlicht, wie alle Firmen in unserem investierbaren Universum miteinander verbunden sind. Diese Beschreibungen zeigen das Selbstverständnis der Unternehmen auf und zeigen, wie sie Gewinn erzielen und, was sie für wichtig halten. Verbindungen, die ins Auge springen, aber das SAE-Team gräbt tiefer, um die weitreichenden Auswirkungen zu verstehen. Offensichtliche Verbindungen } Lieferant } Vertriebsgesellschaft Nicht offensichtliche Verbindungen } Lieferant zu direktem Lieferanten } Vermieter } Dienstleister Wir analysieren den Text dieser Beschreibungen, um die Verbindungen zwischen den Unternehmen aufzudecken. Wenn zum Beispiel das englische Wort „apple“ auftaucht, suchen wir nach assoziierten Worten, um die Verbindungen auf dem Plan richtig darstellen zu können. Sollte der Text auch iPhone® und Apps erwähnen, dann wissen wir, dass wir es eher mit Apple, Inc. und nicht mit dem Nahrungsmittelkonzern Del Monte zu tun haben. Während traditionellere Ansätze zum Beispiel auf statischen Branchenklassifizierungen beruhen, ist unser textbasierter Ansatz dynamisch. Wenn ein Unternehmen seinen Schwerpunkt verlagert oder sich die Wirtschaftslage ändert, verschiebt sich auch die Position des Unternehmens auf unserem Plan. Wie nutzen wir diese Ergebnisse? Indem wir uns auf die nicht offensichtlichen Verbindungen stützen, die andere Anleger noch nicht erkannt haben oder auch nie entdecken werden. INEFFIZIENZEN IM VIRTUELLEN ÖKOSYSTEM FINDEN Jedes markt- oder unternehmensspezifische Ereignis hat Auswirkungen wie ein Stein, der ins Wasser fällt und Wellen verursacht, die sich langsam ausbreiten und alle Märkte erfassen. Das SAE-Team hat ein virtuelles Ökosystem mit Verbindungen zwischen mehr als 8.000 international tätigen Unternehmen geschaffen, das dazu beiträgt, Ereignisse vorherzusehen und sogar Verbindungen zu nutzen, die kaum erkennbar sind. Ein Ereignis findet statt 1 Ein unternehmens- oder marktspezifisches Ereignis findet statt und beeinflusst verschiedene Unternehmen im Ökosystem Offensichtliche Verbindungen werden sofort erkannt 2 Sofort nach dem Ereignis identifiziert der Markt die offensichtlichen Verbindungen und schließt damit rentable Anlagen aus Nicht offensichtliche Verbindungen werden erst mit der Zeit erkannt 3 Es kann Tage oder Wochen dauern, bis ein Ereignis Unternehmen beeinflusst, zu dem nicht leicht erkennbare Verbindungen bestehen. Diese Verzögerung erlaubt gut positionierten Anlegern, vor dem übrigen Markt aus den identifizierten Unternehmen Nutzen zu ziehen [10 ] N E U E W E R K Z E U G E Z U R E N T S C H E I D U N G S F I N D U N G Ineffizienzen in scheinbar effizienten Märkten aufdecken Ziel des SEA-Teams ist es, mithilfe von Research und Technologien in scheinbar effizienten Märkten die Ineffizienzen zu finden, die sich für Anleger als rentabel erweisen. Unser Ansatz hat den Vorteil, dass wir relativ schnell aus riesigen Datenmengen aussagekräftige Informationen extrahieren können. Unsere Technologie kann mehr Informationen verarbeiten, als Menschen oder Teams es jemals tun können. Außerdem ist sie viel schneller. Keines der hier angeführten Beispiele wäre möglich, ohne eine unserer wichtigsten Innovationen: Den Aufbau eines Data-Science-Teams, das sich auf die Entwicklung neuartiger Verfahren konzentriert, mit denen Erkenntnisse gewonnen werden können. Es hat zwei Jahre lang gedauert, bis die ersten Erkenntnisse des Teams in den Anlageprozess eingeflossen sind. Diese Investition erfordert ein Unternehmen wie BlackRock, das über Ressourcen, Engagement und Geduld verfügt. Unsere Reichweite und unsere Ressourcen sind die Stützen unseres Wettbewerbsvorteils. Wir sind nicht nur in der Lage, mehr öffentliche Informationen über die Unternehmen, die wir abdecken, zu gewinnen, sondern können es auch noch schneller als vergleichbare Gesellschaften. Schließlich können wir so die Erfordernisse besser verstehen und das Performancepotenzial erhöhen. N E U E W E R K Z E U G E Z U R E N T S C H E I D U N G S F I N D U N G [ 11 ] Möchten Sie mehr erfahren? +49 (0)89 42729 5878 [email protected] blackrockinvestments.de Die folgenden wichtigen Informationen sollten in Verbindung mit dem beigefügten Dokument gelesen werden Herausgegeben von BlackRock Investment Management (UK) Limited, zugelassen und beaufsichtigt durch die britische Finanzaufsicht FCA. Eingetragener Geschäftssitz: 12 Throgmorton Avenue, London, EC2N 2DL. Tel.: 020 7743 3000. In England eingetragen unter der Nummer 2020394. Zu Ihrem Schutz können Telefongespräche aufgezeichnet werden. BlackRock ist ein Handelsname von BlackRock Investment Management (UK) Limited. Die Wertentwicklung der Vergangenheit ist kein zuverlässiger Indikator für künftige Ergebnisse und sollte nicht als einziges Kriterium für die Auswahl eines Produkts herangezogen werden. Alle Finanzanlagen sind mit Risiken behaftet. Deshalb unterliegen der Wert Ihrer Anlage und die daraus erzielten Erträge Schwankungen, und Ihr Ausgangsbetrag kann nicht garantiert werden. Änderungen der Wechselkurse können ebenfalls dazu führen, dass der Wert einer Anlage steigt oder fällt. Insbesondere bei Fonds mit höherer Volatilität können starke Schwankungen auftreten, die einen raschen und drastischen Wertrückgang der Anlage nach sich ziehen können. Höhe und Grundlage der Besteuerung können sich von Zeit zu Zeit ändern. Die hierin genannten Analysen wurden von BlackRock erarbeitet und können nach eigenem Ermessen verwendet werden. Die Resultate dieser Analysen werden ausschließlich zu einem bestimmten Zweck zur Verfügung gestellt. Die hierin zum Ausdruck gebrachten Meinungen stellen keine Anlageempfehlung oder Beratung dar und können sich ändern. Sie entsprechen nicht notwendigerweise der Meinung der BlackRock-Gruppe oder anderer Gesellschaften der Gruppe, und für ihre Richtigkeit wird keinerlei Garantie übernommen. Diese Werbemitteilung dient nur zu Informationszwecken und stellt weder ein Angebot noch eine Empfehlung zur Anlage in einen BlackRock-Fonds dar und wurde nicht im Zusammenhang mit einem solchen Angebot erstellt. Sofern nicht anders angegeben, beziehen sich alle hierin enthaltenen Angaben auf den Stand von September 2015. Die vorliegende Ausarbeitung darf ohne vorherige schriftliche Zustimmung von BlackRock weder ganz noch in Auszügen elektronisch, mechanisch oder auf andere Weise vervielfältigt, gespeichert oder übertragen werden. DIE VORSTEHENDE AUSARBEITUNG RICHTET SICH AUSSCHLIESSLICH AN PROFESSIONELLE KUNDEN. © 2015 BlackRock, Inc. Alle Rechte vorbehalten. 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