Datenhunger der Quants bringt Banken in Bedrängnis

Von Ralf Keuper

Der Datenhunger der sog. Quants ist groß. Das ist verständlich, basiert der Erfolg von computergesteuerten Anlagestrategien darauf, sich mit Informationen, die andere noch nicht entdeckt haben, aber für den Anlageerfolg von Bedeutung sind, zu versorgen. Wenn alle dieselben Informationsquellen anzapfen, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass alle in dieselben Anlagen investieren, was die Preise nach oben und die Rendite nach unten treibt. Hinzu kommt, dass durch das Herdenverhalten die Modell- und Systemrisiken steigen, wie in der letzten Finanzkrise; diese Gefahr ist durch die Digitalisierung größer geworden (Vgl. dazu: Fördert die Digitalisierung das Herdenverhalten an der Börse?). Im Extremfall kann es zu einer sog. Quant-Kernschmelze kommen; ein Phänomen, das Greg Smith in seinem Buch Die Unersättlichen schildert:

Das alle diese Unternehmen mit dem mehr oder weniger gleichen Modell arbeiteten, hatte zur Folge, dass Investmentchancen in stark kapitalisierten Märkten regelrecht belagert wurden, deshalb suchten die Computer zunehmend nach weniger liquiden und weniger breit gestreuten Investments. Je ausgefallener ein Wertpapier ist, desto weniger Käufer und Verkäufer gibt es dafür, deshalb kann es schwierig werden, eines dieser Investments zu realisieren. Obwohl Quants viel über die Gefahren fehlender Liquidität nachdenken, unterlief ihnen an dieser Stelle ein Fehler: Sie konnten sich nicht vorstellen, dass alle zur gleichen Zeit aussteigen wollen. Sie waren so hypnotisiert von ihrem nicht enden wollenden Erfolg, dass sie einfach immer wieder das machten, was das Computermodell ihnen sagte.

Unterdessen ist die Jagd nach neuen Datenquellen im vollen Gang. Ins Visier sind die Banken geraten, worüber in Quants: Banken auf schmalem Grat berichtet wird. Demnach würden die Research-Abteilungen der Banken gegen Bezahlung Daten preisgeben, sofern die Compliance-Abteilungen keinen Einspruch erheben. Der Chef der quantitativen Aktienanalyse der CS räumt ein, dass die Bank sich in einem Dilemma befinde. Einerseits lasse sich mit den Daten Geld verdienen, andererseits aber stelle sich die Frage, wem dieser Mehrgewinn gehört und welche Außenwirkung damit einhergeht.

Es gibt Ansätze bzw. Lösungen, die versuchen, das beschriebene Problem so weit wie möglich zu umgehen, wie Numerai (Vgl. dazu: Numerai: Verteilte künstliche Intelligenz und Verschlüsselung für die Hedgefonds der Zukunft) und Enigma (Vgl. dazu: Enigma – User created AI trading bots in a decentralized data marketplace).  Etwas anders agiert Medean (Vgl. dazu: Is ‘Social Finance’ Better When It’s Anonymous?)

Die Frage, ob anonymisierte Daten nicht doch Rückschlüsse auf Personen zulassen, ist, gerade mit Blick auf die GDPR, von nicht geringer Relevanz. Eine eindeutige Antwort fällt schwer. Hier einige Beiträge:

Ein interessanter Ansatz ist Datum – The personal data marketplace. Nach meinem Dafürhalten werden neben den Banken die Kommunen eine wichtige, evtl. eine wichtigere Rolle als Treuhänder der personenbezogenen Daten und digitalen Identitäten der Nutzer übernehmen (Vgl. dazu: Die Schlüsselstellung der Kommunen in der Identity Economy)

Die Banken benötigen, wenn sie den Spagat schaffen wollen, m.E. Lösungen wie eine Personal oder Identity Data Bank mit integriertem Customer Consent Management, d.h. die Einwilligungen der Nutzer über die Verwendung ihrer Daten müssen verwaltet werden.

Weitere Informationen:

Kryptowährung: Enigma-Projekt gehackt, Ether im Wert von 450.000 US-Dollar erbeutet

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