Bigdata - wat kunnen assetmanagers ermee? Grote vermogensbeheerders als BlackRock en J.P. Morgan AM verzamelen al heel veel data, maar verzamelen is niet de crux. Hoe deze data te goed te gebruiken, dat is veel lastiger. Een praktijkvoorbeeld. 23 november 2018 13:45 • Door IEXProfs Redactie Een robot als collega wordt is het cliché als beleggingsprofessionals het hebben over de toekomst van financiële sector. Maar dat is wellicht wat kort door de bocht. Feit is dat kostendruk vermogensbeheerders noodzaakt om meer te innoveren en efficiënter te werken. Dat kan met robots. Die nemen delen van processen met een hoog repetitief karakter of oneindig veel data uit handen en maken het beleggingsproces goedkoper. En terwijl ze dit doen leren ze telkens bij met als doel het in de toekomst nóg sneller en beter te doen. Learning on the job dus. Maar wat leren ze dan en met welke data? Grote vermogensbeheerders als BlackRock en J.P. Morgan AM verzamelen al heel veel data, maar verzamelen is niet de crux. Dat is uitzoeken wat vermogensbeheerders kunnen doen met deze data. Hoe ze hun dienstverlening kunnen verbeteren. Neem data met betrekking tot productperformance, historisch maar ook realtime biedt dit vrijwel eindeloze analysemogelijkheden. Data zonder datascience is niks Dat is overigens ook meteen een valkuil, want data zonder datascience blijft slechts data. Datascience en beleggingsexpertise zijn noodzakelijk om tot waardevolle en relevante inzichten te komen. Een praktijkvoorbeeld bij J.P. Morgan AM. De grote hoeveelheid researchnotes is een goed voorbeeld van de veelheid aan data bij de vermogensbeheerder. Sinds 1999 worden gemiddeld zo’n 75 researchnotes per dag geschreven, dit komt neer op ruim 300.000 researchnotes totaal, een kleine 37 miljoen woorden. In combinatie met historische marktdata zouden zij hier heel interessante inzichten uit kunnen halen in termen van marktsentiment. Door patronen over een langere termijn te analyseren, ontstaat er dan een potentiële voorspelkracht. Dit leek tot voor kort echter vrijwel onmogelijk. Want hoe kan een mens uit deze immens grote hoeveelheid data de bruikbare informatie filteren? Speld in datahooiberg Anuj Arora, portfoliomanager Emerging markets Asia & Pacific equities bij J.P. Morgan AM, legt uit dat het dankzij natural language processing mogelijk is om de speld in de datahooiberg te vinden. Natural language processing is een subonderdeel van artificial intelligence en heeft betrekking op de vaardigheid van een computerprogramma om een menselijke taal te begrijpen. Zo hebben ze bij J.P. Morgan computers geleerd om positieve en negatieve woorden van elkaar te onderscheiden en zodoende een indicator van marktsentiment te vormen. De tweede toepassing zit op het gebied van orderuitvoering. Het belang hiervan is goed te begrijpen, als we bedenken dat er iedere 30 minuten een kapitaalstroom van vijf miljard Amerikaanse dollars plaatsvindt, waarin 8.000 orders worden aangeboden bij een beurs en 3.000 effecten worden verhandeld in 100.000 orders. Grote volumes Bij ieder orderuitvoering onthoudt de computer wat er nu precies gebeurd is. Op basis hiervan leert de computer om orders steeds efficiënter en sneller uit te voeren. Bij grote handelsvolumes kan een kleine absolute verbetering al een grote impact hebben. Des te meer omdat er in de afgelopen vijf jaar drie en een half keer zoveel trades waren. “Zeker op dit specifieke gebied is het potentieel voor de toekomst enorm,” aldus Kristian West, Global Head of Equtity Trading and Equity Data Science bij JP Morgan AM. Het mooie van deze voorbeelden van machine learning is bovendien dat hoe meer data computers verteren, hoe meer de machine leert en hoe beter deze gaat functioneren. En hoewel de focus op dit moment hoofdzakelijk ligt op de eigen data van JP Morgan AM, worden er ook gesprekken gevoerd met externe dataleveranciers. Big data, machine learning en digitale innovatie veranderen de vermogensbeheerindustrie. Een bijeffect hiervan is dat het profiel van de gemiddelde werknemer in de sector ook verandert. IT-kennis is in veel gevallen niet langer een pré, maar misschien wel een vereiste. De Redactie van IEXProfs bestaat uit verschillende journalisten. De informatie in dit artikel is niet bedoeld als professioneel beleggingsadvies, of als aanbeveling tot het doen van bepaalde beleggingen. . Deel via:
Opinie 18 apr Yes! Wereldwijde groei versnelt In 2023 presteerde de Amerikaanse economie beter dan de meeste andere regio's in de wereld. Ook in 2024 gaat het de VS voor de wind, waarbij Grace Peters van J.P. Morgan Private Bank verwacht dat de economische groei in de rest van de wereld nu ook in een hogere versnelling gaat.
Assetallocatie 18 apr Van Lanschot Kempen koopt niet langer Japanse aandelen Van Lanschot Kempen is afgestapt van zijn overwogen-positie in Japanse aandelen. De bedrijfswinsten ontwikkelen zich nog steeds goed, maar de waarderingen beginnen flink op te lopen.
Assetallocatie 17 apr Cashberg langs de lijn gaat nergens naartoe Gerben Lagerwaard van State Street Global Advisors gelooft er niets van dat de gigantische hoeveelheid geld die nu in geldmarktfondsen is geparkeerd binnen afzienbare tijd naar de aandelenmarkt wordt gealloceerd.
Assetallocatie 16 apr "Impact aanval van Iran op financiële markten is beperkt" "De directe actie van Iran tegen Israël dit weekend heeft geleid tot de vrees voor verdere escalatie, maar bij afwezigheid van een volledige crisis in de regio - wat niet ons basisscenario is - denken we dat de impact op de financiële markten beperkt zal blijven." Dat schrijft Greg Hirt van Allianz Global Investors.
Assetallocatie 16 apr Amundi positiever over komende 10 jaar, negatiever over 25 jaar Amundi AM is sceptischer geworden over snelle maatregelen tegen het opwarmen van de aarde. De eerste 10 jaar is dat nog gunstig voor beleggers. Daarna wordt de rekening betaald.
Assetallocatie 11 apr Schroders kijkt met 3D-bril naar de toekomst De drie D's, decarbonisatie (weg van fossiele energie), demografie (vergrijzing) en deglobalisering spelen volgens Schroders de komende dertig jaar een sleutelrol in de beleggingsresultaten.