Strategieportfolio

Neben der Entwicklung von Einzelstrategien liegt unser zweiter Schwerpunkt auf der Entwicklung von Verfahren zur systematischen Anwendung von Einzelstrategien hin zu einem smarten Strategieportfolio. Unser Ziel ist die Bildung eines breit diversifizierten Portfolios von guten Einzelstrategien, die durch ihre jeweilige Positionierung eine Prognose und Einschätzung über die zukünftige Marktentwicklung und die zu präferierenden Märkte abgeben. Durch die clevere Gewichtung und Anwendung der Einzelstrategien hin zu einem Strategieportfolio soll eine Verbesserung des Gesamtergebnisses erreicht werden.

Die zugrunde liegende Idee stammt aus dem Bereich des Ensemble-Learnings (Machine Learning). Hierbei werden zur Lösung von Klassifikationsaufgaben unterschiedliche Algorithmen/Prädiktoren, wie z.B. Logistische Regression, Support Vector Machine, Random Forest, eingesetzt. Die Vorhersagen der einzelnen Klassifikatoren werden dann zu einer Ensemble-Vorhersage zusammengefasst, indem beispielsweise die Kategorie mit den meisten Stimmen gewählt wird. Überraschenderweise besitzt solch ein abstimmungsbasierter Klassifikator häufig eine höhere Genauigkeit, als der beste Einzelklassifikator in dem Ensemble.

 

Dieses Konzept wollen wir auf unser Anlageportfolio übertragen und durch intelligente Verfahren weiterentwickeln.