Archiv für den Monat: Januar 2018

Big Data und Machine Learning verschlechtern die Anlageperformance und Small Data ist attraktiv

„Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. …. Das Thema ist eng verwandt mit …. „Data-Mining“ (Wikipedia, 19.11.2017). Unter Data-Mining „versteht man die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände (insbesondere „Big Data“ bzw. Massendaten) mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen.“ (Wikipedia, 19.11.2017).

Während sich maschinelles Lernen zunächst gut anhört, wird „Data-Mining“ von unabhängigen Finanzexperten schon lange stark kritisiert. Mit meiner Firma Diversifikator verfolge ich bewußt einen möglichst einfachen Ansatz, der ohne (No Data) bzw. mit wenig (Small Data) Daten auskommt (s. auch  Evidenzbasierung und Researchbasierung ).

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Sehr gute „pure“ ESG Performance und Regeländerungen 2018

Diversifikator nutzt einen „most-passive“ Investmentansatz. Das heisst aber nicht, dass es keine Regeländerungen gibt. Eine der Regeln besagt nämlich, dass spätestens zum Jahresende alle Regeln überprüft werden müssen („kontinuierlicher Verbesserungsprozess“). Vor allem wenn neue relevante wissenschaftliche Erkenntnisse vorliegen, können die Regeln auch verändert werden. Aber auch Anregungen von Anlegern und Interessenten an den Portfolios können berücksichtigt werden. Dabei sollen Regeln aber nur behutsam geändert werden. Im Folgenden haben wir die wichtigsten Regeländerungen für 2018 aufgeführt und die Performance für 2017 analysiert:  Weiterlesen →