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Wie Big Data den Finanzmarkt verändert

, Christian Kirchner

Noch nie waren die Prognosen von Ökonomen so schwach wie heute, findet Peter Harrison. Stattdessen setzt der Fondsmanager auf Big Data. Im Interview erklärt er, wie Datenanalyse den Kapitalmarkt verändern kann.

Peter Harrison Schroders
Peter Harrison

Peter Harrison ist Leiter des Aktienfondsmanagements der britischen Fondsgesellschaft Schroders, die insgesamt rund 500 Mrd. Euro verwaltet.


Capital: Mr. Harrison, in den USA hat vermutlich eine Kette von Leitzinserhöhungen begonnen, die Börsen sind ins Trudeln geraten. Müssen sich Anleger jetzt langsam ernsthaft Sorgen machen?

Harrison: Es gibt eine Reihe von Gründen, sich Sorgen zu machen, aber nicht wegen der US-Leitzinsanhebung. Tatsächlich kaufen die Notenbanken in Japan und der Eurozone weiter kräftig Anleihen und werden dies auch noch eine ganze Weile tun. Ich sehe daher keine Gefahr für Vermögenspreise aufgrund von Leitzinsanhebungen.

Was sorgt Sie denn wirklich – auch mit Blick auf 2016?

Das, was wir heute nicht wissen. Die Prognosegüte von Ökonomen war nie so schwach wie heute, weil sie meistens schlicht den Notenbanken folgen, die ja selbst die Märkte treiben. Echte Risiken bringen es mit sich, dass sie niemand vorher auf der Rechnung hatte. Nehmen wir doch die aktuellen Themen: Die deutliche Konjunkturabkühlung in China und im Welthandel. Geopolitische Spannungen. Der Aufstieg des Islamischen Staates (IS). Aufkommender Nationalismus und womöglich die Wiedereinführung von Grenzkontrollen in Europa. Petrobras inmitten eines riesigen Korruptionsskandals, der das ganze Land lähmt. Dies hatte vor drei oder vier Jahren doch niemand wirklich als Risiko identifiziert. Entsprechend wissen wir auch nicht, was in drei Jahren sein wird.

Das ist doch an sich keine neue Erkenntnis.

Richtig, aber sie fällt in ein sehr schwieriges Umfeld. Das Potenzial für größere Überraschungen liegt eher auf der negativen denn der positiven Seite. Die Notenbanken sind schließlich schon vor Jahren „all in“ gegangen, wie man im Poker sagt. Die Zinsen sind schon am Boden, und dass Aktien nochmals einen Höhenflug sehen, ist sehr unwahrscheinlich.

Welchen Sinn macht es dann überhaupt noch, Aktien oder Anleihen zu kaufen?

Das macht sogar sehr viel Sinn. Die Kapitalmärkte sind verzerrt von den nie gesehenen Notenbankmaßnahmen, und gerade in verzerrten Märkten ist es besonders leicht, sich auszuzeichnen. Und sei es auf der Risikoseite: Hier eröffnet das Thema Datenanalyse ganz neue Optionen. Nehmen wir das Thema Nachrichtenfluss: Wir beobachten täglich weltweit sämtliche Nachrichtenquellen zu den von uns gehaltenen Unternehmen und den Banken und Händlern, mit denen wir Geschäfte machen. Ein Algorithmus prüft laufend, ob, wie oft und wo bestimmte Firmennamen oder die Namen handelnder Personen auftauchen, und ob bestimmte Schlagwörter wie Betrug, Skandal, Steuerfahndung oder Bilanz mit ihnen in Zusammenhang gebracht werden. Das Ganze funktioniert natürlich auch mit wirtschaftlichen Umwälzungen, etwa der Frage, welche Geschäftsmodelle womöglich vor disruptiven Herausforderungen stehen.

Big Data ist ein gern gebrauchtes Schlagwort. Kann sowas praktisch klappen im Fondsmanagement?

Nehmen wir die Hotelbranche: Vor drei Jahren hätte niemand geglaubt, dass diese Unternehmen jemals Probleme mit ihrem Geschäftsmodell bekommen könnten. Zyklisch sind sie, ja. Aber gleich komplett herausgefordert? Der Zimmervermittler Airbnb hat genau das getan und wächst rasant. Wir versuchen, diesen Entwicklungen sehr früh zu folgen, auch anhand des Nachrichtenflusses, also noch lange, bevor sie ein Thema bei anderen Investoren sind. Wer dringt wo in Geschäftsmodelle ein? Was passiert technologisch, etwa im Bereich elektrische Autos oder Batterietechnik? Das ist ja laufend Gegenstand der Berichterstattung vieler kluger Leute. Wir haben zu jedem denkbaren Aspekt, jeder Branche eine tägliche Auswertung, ich könnte sie jetzt an diesem Tisch jederzeit lesen auf meinem Smartphone. Eine solche Datenanalyse ist ebenso einfach wie effektiv und verständlich und unterstützt unsere Markt- und Firmenanalysen.

Viele Kapitalmarktexperten klagen eher über ein zu viel an Lärm und Datenmüll. Helfen noch viel mehr Daten in der Analyse einem Fondsmanager da überhaupt noch weiter?

Selbstverständlich, und das Thema „Big Data“ ist in der Fondsbranche eher noch in den Kinderschuhen. Unsere Branche ähnelt da der Sportbranche. Da waren auch lange die gutaussehenden und vielleicht auch gut spielenden Sportler diejenigen, die im Mittelpunkt des Interesses stehen. Aber das sind längst nicht diejenigen, die auch die besten Ergebnisse erzielen. Ende der 90er hat man bemerkt, dass auch ein Team aus nicht ganz so guten Spielern hervorragende Ergebnisse erzielen kann, wenn man es richtig zusammensetzt. Ähnlich ist es in der Fondsbranche: Da ziehen die Fondsmanager das Geld an, die auf der Bühne überzeugend auftreten konnten oder die Performance kurzfristig stimmte oder gar beides.

[Seitenwechsel]

Und das soll sich nun durch Datenanalyse ändern?

Definitiv. Wir gehen einen Schritt weiter und wollen die ganze Bandbreite der Verhaltensökonomie nutzen und messen, wann ein Manager wie abschneidet und warum: Manche treffen montags oft sehr gute Entscheidungen. Andere eher später in der Woche. Manche morgens. Andere abends. Manche sind sehr gut darin, erfolgreiche Aktien sehr früh zu erkennen. Andere halten viel zu lange an Verlierern fest. Das alles lässt sich leicht messen, kostet wenig und ist ungemein effektiv. Und: „Big Data“ ist auch in der Firmenanalyse ein fantastisches Mittel. Wir haben eigens eine Abteilung für Datenanalyse, die der ehemalige Leiter der Kundenkarten der größten britischen Supermarktkette führt. Mit hervorragenden Ergebnissen.

Können Sie ein Beispiel geben?

Nehmen wir etwa die Transportbranche: Ein privates Eisenbahnunternehmen oder eine Fluggesellschaft kann Ihnen viel erzählen, wie die Geschäfte auf bestimmten Strecken laufen oder laufen werden, und vielleicht halten sie es auch geheim. Nun betrachten wir eine stark genutzte Route, etwa zwischen Nordengland und Südengland und die Mobilfunkverbindungen. Anhand denen können Sie erkennen, wie viele im Zug sitzen, wie viele im Auto sitzen, weil sich die Smartphones in die entsprechenden Zellen einklinken und auch, wie viele das Flugzeug nehmen, denn die werden am Abflughafen aus- und nach der Ankunft wieder eingeschaltet. Sie haben die Reisezeit, und sie wissen ungefähr, wie viel Flugtickets und Bahntickets zum jeweiligen Zeitpunkt kosten. Und schon haben Sie hervorragende Informationen über die Wettbewerbssituation, das Wachstum und die möglichen Margen.

Falls Sie die Daten nutzen dürfen.

Richtig. Aber es gibt auch viele frei verfügbare Daten. So veröffentlicht die Arzneimittelbehörde FDA etwa riesige Datenmengen über Medikamententests in der Zulassung, aus der man gut ablesen kann, welche Pharmakonzerne ihre Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen gut einsetzen und welche nicht. Aus Satellitenfotos kann man anhand der Schatten sehen, wo und in welchem Tempo Baukonzerne Hochhäuser in China hochziehen.

Bei allem Optimismus für die Möglichkeiten: Einen gewissen Grundoptimismus müssen Anleger mitbringen, wenn sie angesichts der seit Jahren steigenden Kurse von Aktien und Anleihen noch weiter am Kapitalmarkt engagieren wollen.

Da stimme ich Ihnen zu. Der Preis so genannter „Glamour-Aktien“, die jeder haben will aus dem Technologienbereich oder Biotechnologiebereich, ist unglaublich hoch. Zugleich werden Substanzaktien mit einem großen Abschlag auf historisch übliche Bewertungen gehandelt. In den kommenden Jahren wird sehr viel Geld damit verdient werden, hier auf der richtigen Seite zu stehen. Und übrigens auch damit, ob man Geldanlageprodukte anbietet, die Anlegern etwas jenseits einer guten Performance bieten. Die Bedürfnisse der so genannten „Generation Y“, die zwischen Ende der 70er und Ende der 90er geboren wurde und nun mit dem Vermögensaufbau beginnen, sind ganz anders als die der vorherigen Generation. Produkte werden nicht nur anhand ihrer Rendite beurteilt, sondern auch anhand anderer Kriterien: Wie ist der ökologische Fußabdruck der in einem Fonds enthaltenen Unternehmen? Wie die Arbeitssicherheit? Wie ihr Umgang mit Mitarbeitern? Mit diesen Anforderungen müssen wir lernen, umzugehen.

Was ist das meistunterschätzte Risiko für 2016?

Eine starke Abwertung der chinesischen Währung um ein Fünftel. Der US-Dollar ist sehr stark gelaufen, das schmerzt die chinesische Produktion und den Handel. Es tut ihnen wirklich weh, dabei müssen sie die Kapazitäten auslasten und Arbeitsplätze schaffen. Da wäre eine kräftige Abwertung schon eine naheliegende Lösung, die aber viele Marktteilnehmer auf dem falschen Fuß erwischen würde, zumal die schwachen Rohstoffpreise auch Bote ökonomischer Verwerfungen sein könnten.

Deutsche Anleger werden das gerne hören. Die suchen mehrheitlich Gründe, warum sie im Sparbuch bestens aufgehoben sind und Risiken meiden sollten.

Was ein schwerer Fehler ist, bei aller Vorsicht. Eine einseitige Haltung ist immer schlecht. Man muss deutschen Anlegern zugutehalten, dass sie mit ihrer Liebe zu direkten oder indirekten festverzinslichen Engagements ja in den letzten Jahrzehnten sehr gut und gemessen am eingegangenen Risiko sogar hervorragend abgeschnitten haben. Es war über 30 Jahre der größte Bullenmarkt bei Anleihen der Geschichte. Da ist es normal, an seiner Strategie festzuhalten. Aber natürlich lässt sich das nicht fortschreiben. Auch wenn die Fed dazu übergegangen ist, die Zinsen wieder anzuheben, sind wir in Europa inmitten eines gigantischen, nie dagewesenen Notenbankexperiments mit Null- und Negativzinsen und Anleihenaufkäufen. Der klassische Ökonom wird Ihnen sagen, das wird in einer Inflation enden. Hat er Recht?

Und?

Er sagt: Bislang nicht. Aber wenn doch? Dann geht es nur um eines: ihre Ersparnisse zu sichern. Dann wird es unglaublich wichtig sein, Sachwerte zu besitzen. Volkswirtschaften mit einer starken Basis an Sparern, die Sparbücher und Anleihen halten, werden dann große Schwierigkeiten mit einem Gezeitenwechsel haben. Ich fürchte, das haben aber die meisten Anleger noch längst nicht verinnerlicht.


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