Thematisches Investieren: KI öffnet Türen

Bild: Unsplash
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Mit dem Ansatz des "Thematischen Investierens" wird laut Sven Württemberger von DWS den Investoren ermöglicht, an Zukunftstrends zu partizipieren. Die dabei relevanten Unternehmen werden mithilfe von KI-Technologien ermittelt.

18.02.2019, 16:35 Uhr

Redaktion: ase

"Beim Thematischen Investieren geht es darum, in die Megatrends der Zukunft zu investieren, wie zum Beispiel Künstliche Intelligenz (KI), Big Data oder Autonomes Fahren. Dabei bergen die genannten Technologien ein so hohes Potential, dass sich Anleger frühzeitig damit befassen sollten, um langfristig an den Wachstumschancen zu partizipieren", erklärt Sven Württemberger, Head of Passive Sales Switzerland & Israel bei DWS. Obwohl das Interesse an thematisch ausgerichteten Anlageprodukten deutlich gestiegen sind, war ein Engagement in solchen Zukunftstrends bisher nicht einfach. Klassische Sektorfonds bzw. ETFs bildeten Zukunftstrends nur unzureichend ab, weil sie sich nur auf Unternehmen konzentrieren, die in der Vergangenheit stark gewachsen sind, sagt der DWS-Experte.

Augenmerk auf die Gewinner von Morgen
Thematische Fonds oder ETFs würden sich insofern deutlich von traditionellen Sektor-Produkten unterscheiden, weil sie eine auf die Zukunft gerichtete Komponente beinhalten. "Bei Sektor-Anlagen spielt eine wichtige Rolle, welche Unternehmen bisher in einer genau definierten Branche tätig sind. Dagegen stehen beim Thematischen Investieren Unternehmen im Fokus, von denen erwartet wird, dass sie die technologische Entwicklung in Bezug auf Zukunftsthemen führend vorantreiben", erklärt Württemberger und ergänzt: "Diese Unternehmen können auch aus unterschiedlichen Branchen stammen."

Beim Thema "Zukunft der Mobilität" seien zum Beispiel neben Automobilherstellern auch Softwareunternehmen, IT-Lieferanten und Chemiekonzerne relevant. Daher sei es entscheidend, für jeden Zukunftstrend die jeweils relevanten Sub-Sektoren auszuwählen. Beim Megatrend KI sind dies gemäss Württemberger die benötigte Computerleistung, das Sammeln und Auswerten von Daten, sowie Anwendungsfälle wie Spracherkennung und Cyber-Sicherheit.

Auswertung der Daten mittels KI-Technologie
"Thematisches Investieren ist sowohl über aktiv wie über passiv gemanagte Fonds möglich", streicht Württemberger heraus. Im Falle eines ETFs seien dafür eigens konzipierte, thematisch aufgebaute Indizes notwendig. Somit sei die Herangehensweise unterschiedlich. Das US-Unternehmen Yewno beispielsweise habe sich auf die Erstellung thematischer Indizes spezialisiert. Es werden Aktien ausgewählt, die mit hoher Wahrscheinlichkeit am stärksten am gerade beginnenden technologischen Fortschritt partizipieren. Zu diesem Zweck werden mit Hilfe von KI-Technologie Milliarden Datenpunkte ausgewertet, um die Treiber oder Hürden bestimmter Investmentthemen zu identifizieren. Um die im jeweiligen Segment führenden Unternehmen herauszufiltern, werden zudem Millionen von Patenten analysiert. "Auf diese Weise stehen bei der Indexzusammensetzung Unternehmen im Mittelpunkt, die in Zukunftssektoren Wettbewerbsvorteile aufweisen", sagt Württemberger.

Marktgrösse entscheidend für einen Themen-Fonds
Ausschlaggebend für die Auflage eines Themen-Fonds sei, dass eine signifikante Marktgrösse für Unternehmen in den abgebildeten Zukunftstrends erreicht wird. So werde erwartet, dass die Umsätze in Marktlösungen auf Basis von Künstlicher Intelligenz von zurzeit rund 7 Milliarden US-Dollar bis zum Jahr 2025 auf 90 Milliarden US-Dollar steigen. Der weltweite Markt für autonom fahrende Autos soll sogar bis 2026 auf 557 Milliarden US-Dollar wachsen. In diesen Fällen stünde also eine genügende Markbreite und -tiefe zur Verfügung. "Es deutet Vieles darauf hin, dass Thematisches Investieren kein kurzlebiger Modetrend ist, sondern eine nachhaltige Anlagestrategie, die auch in Zukunft zunehmend an Bedeutung gewinnen wird", zeigt sich Württemberger zuversichtlich. Alleine in den vergangenen drei Jahren seien in Europa die Anlagen in thematische ETFs von einer auf fast sieben Milliarden Euro gestiegen.

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