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Ossiam lanciert ersten ETF mit selbst lernendem Algorithmus
13. Dezember 2018

Ossiam lanciert ersten ETF mit selbst lernendem Algorithmus

Künstliche Intelligenz in Form von selbst lernenden Maschinen und Algorithmen etabliert sich in immer mehr Lebensbereichen. Ossiam hat nun erstmals einen ETF aufgelegt, bei dem Machine-Learning-Technologien zum Einsatz kommen und der zugleich Nachhaltigkeitskriterien berücksichtigt.


Künstliche Intelligenz in Form von selbst lernenden Maschinen und Algorithmen etabliert sich in immer mehr Lebensbereichen. Ossiam hat nun erstmals einen ETF aufgelegt, bei dem Machine-Learning-Technologien zum Einsatz kommen und der zugleich Nachhaltigkeitskriterien berücksichtigt.


Ossiam lanciert ersten ETF mit selbst lernendem Algorithmus

Ossiam hat den ersten europäischen, auf ESG-Kriterien basierenden Smart-Beta-ETF aufgelegt, bei dem Machine-Learning-Technologien zum Einsatz kommen. Der Ossiam World ESG Machine Learning UCITS ETF zielt darauf ab, die Nettogesamtrendite einer Auswahl von Aktien aus Industrieländern weltweit anhand eines Machine-Learning-Algorithmus nachzubilden, bei dem auf Grundlage einer Datenanalyse ein Ranking der Unternehmen nach Maßgabe ihres ESG-Profils und ihres finanziellen Potenzials erfolgt.

Selbst lernender Algorithmus

Die Auswahl von Unternehmen wird immer wieder nachjustiert, da der Algorithmus von den eingespeisten Daten lernt. Die Strategie basiert auf einem systematischen Anlageprozess. In einem Anlageuniversum aus Aktien der weltweiten Industrieländer mit hoher Marktkapitalisierung werden mit einem ESG-Filter zunächst die Titel aussortiert, die mit schwerwiegenden Kontroversen behaftet sind, in Geschäfte mit umstrittenen Waffen involviert sind, umfangreiche Geschäftsaktivitäten in der Tabak- oder Kohleindustrie betreiben, sich nicht an die zehn Prinzipien des UN Global Compact halten, oder gemäß der Liste von Norges Bank Investment Management zu den ausgeschlossenen Unternehmen zählen.

Zusätzliches Screening

Die übrigen Titel werden mithilfe von Machine-Learning-Technologien, die eine Einbeziehung und Verarbeitung sehr großer Mengen von ESG- und Finanzdaten ermöglichen, einem Screening unterzogen. Ziel ist es, Aktien auszuwählen, die eine eindeutige Verbindung zwischen ESG-Merkmalen und der potenziellen künftigen Performance aufweisen. Als Anlagechance eingestufte Wertpapiere werden für eine Portfolioaufnahme in Betracht gezogen. Auf der letzten Stufe des Prozesses folgt eine Minimum-Varianz-Strategie für die Portfoliozusammenstellung. (mh)






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