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Quantitatives Investieren 2026: Daten, KI und menschlicher Verstand


Quantitatives Investieren in einer neuen Zeit

Systematische Investmentansätze gibt es seit Jahrzehnten. Und doch ist das Umfeld für Quant-Strategien heute ganz anders als noch vor fünf Jahren. Die Märkte sind volatiler geworden, Geld- und Fiskalpolitik sind heute weniger berechenbar und die Künstliche Intelligenz verändert die Arbeit der Investmentmanager. Zugleich wollen institutionelle Investoren heute nicht mehr nur Ertrag, sondern auch gutes Risikomanagement, Stabilität in turbulenten Zeiten und transparente Entscheidungen.

Viel ist also im Fluss. Aber wie genau sieht quantitatives Investieren 2026 aus? Und was genau entscheiden heute Maschinen und nicht mehr Menschen?


Andere Daten, aber bekannte Marktdynamik

An den Märkten hat sich im Grunde nur wenig geändert. Schon immer gab es Phasen mit hoher Konzentration und bisweilen hohen Bewertungen, und schon immer sind Anleger Moden gefolgt. So war es während der Dotcom-Blase, der internationalen Finanzkrise und zuletzt auch in der volatilen Coronazeit.

Die Natur der Märkte hat sich also nicht geändert – aber Anleger nutzen heute andere Instrumente.

Die grösste Veränderung im quantitativen Investieren betrifft die Datensätze. Sie sind heute so umfangreich, komplex und vielfältig wie nie zuvor. Vor 40 Jahren mussten systematische Strategien im Wesentlichen mit strukturierten Finanzdaten auskommen – Gewinne, Bilanzen und Kursänderungen. Heute können sie riesige Mengen unstrukturierter Daten nutzen, darunter Texte, Patente und vieles mehr.

Möglich wurde das durch die Fortschritte lernender Maschinen, der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und des Cloud Computing. Dadurch stehen Quants heute sehr viel mehr Instrumente zur Verfügung. Investmentteams können heute Informationen verarbeiten und analysieren, die früher nicht zugänglich waren oder deren systematische Auswertung einfach zu teuer war.

Gerade erst hat unser Team internationale Patentanmeldungen in den Investmentprozess aufgenommen: Die Datenbank ist etwa fünf Terabyte gross und besteht aus Millionen Textseiten. Noch vor einem Jahr hätte ihre Auswertung ungefähr einen Monat gedauert. Jetzt schaffen wir es in etwa einer Woche. Dadurch erfahren wir mehr über anstehende Innovationen und können beurteilen, inwieweit die Gewinne eines Unternehmens durch Forschung und Entwicklung stärker wachsen können.

Eines ist aber wichtig: Es geht nicht darum, Fundamentalanalysen zu ersetzen. Es geht darum, sie zu verbessern. KI hilft uns zu verstehen, was Unternehmen genau tun. Am Ende müssen aber alle Anlageentscheidungen auf wirtschaftlichen Fakten aufbauen.


KI ist ein Beschleuniger – aber kein Einzelwertexperte

Ein häufiges Missverständnis ist, dass jetzt KI die Einzelwerte auswähle. Aber so funktioniert systematisches Investieren bei uns nicht, und das ist auch gut so.

Bei BNP Paribas Asset Management haben wir schon immer Wert auf transparente, nachvollziehbare Modelle gelegt. Wir sprechen dann von einer „White Box“, im Gegensatz zur berüchtigten „Black Box.“ Jede Anlageentscheidung muss sich auf die zugrundeliegenden Daten zurückführen lassen und ökonomisch begründet sein. Wenn wir eine Aktie in ein Portfolio aufnehmen oder uns von ihr trennen, können wir genau erklären, welche Fundamentaldaten sich geändert haben und warum das wichtig ist.

KI dient dazu, Analysen zu beschleunigen, die Perspektive zu erweitern und neue Formen von Daten auszuwerten. Sie trifft aber keine Anlageentscheidungen.


Menschliche Kontrolle bleibt wichtig – aus drei Gründen:

  1. Modellentwicklung: Maschinen können nicht erkennen, wie Konjunktur, Bewertungen und der Unternehmenslebenszyklus zusammenwirken. Dazu braucht man menschlichen Verstand.
  2. Modellauswahl: Die Entscheidung zwischen Techniken wie neuronalen Netzen, Entscheidungsbäumen und „Zufallswäldern“ erfordert menschliche Urteilskraft.
  3. Overfitting vermeiden: Manche Modelle sind extrem gut in Backtests, aber scheitern im Echteinsatz, weil sie schlecht konstruiert sind. Dieses Risiko lässt sich durch Erfahrung und Kenntnisse minimieren.

Mit anderen Worten: KI verbessert den Prozess, aber der Mensch behält die Kontrolle.


Systematisches investieren in einer unsichereren Welt

Immer öfter werden quantitative Strategien für das Risikomanagement an turbulenten Märkten genutzt.

Heute achten Anleger weniger auf den Gesamtertrag als auf die Entwicklung in Krisenzeiten. Systematische Ansätze können daher gerade jetzt besonders vielversprechend sein.

Quantitative Portfolios sind konstruktionsbedingt stark nach Unternehmen, Sektoren und Ländern diversifiziert. Es gilt, eine zu starke Abhängigkeit von einer einzigen Risikoquelle zu vermeiden. Ziel sind Erträge mit skalierbaren Einzelwertmodellen, die auf unterschiedliche Märkte weltweit angewandt werden.

Diese Struktur kann Anleger vor unberechenbaren Schocks schützen – weltpolitischen, aufsichtsrechtlichen und konjunkturellen. Für viele Anleger ist diese Berechenbarkeit und Widerstandsfähigkeit mittlerweile genauso wichtig wie die Performance.

Wie müssen dafür sorgen, dass Anleger nachts ruhig schlafen können – indem wir verhindern, dass ihre Portfolios zu stark auf unerwartete Risiken reagieren.


ESG ist eine Stärke – und keine Einschränkung

Stark verändert hat sich Investieren auch durch die wachsende Bedeutung von ESG-Überlegungen (Umwelt, Soziales, Governance).

ESG ist alles andere als eine Belastung. Im Gegenteil: Die zunehmende Bedeutung von ESG kommt systematischen Strategien entgegen.

Vor über zehn Jahren haben wir begonnen, ESG-Kriterien in unsere Portfolios einfliessen zu lassen – lange, bevor es Mainstream wurde. Quantitative Ansätze sind hier besonders geeignet. Mit ihnen lassen sich Unternehmen mit hohen CO2-Emissionen oder einer hohen Wasserintensität systematisch meiden – und vergleichbare Unternehmen mit einem besseren ESG-Profil und gleich guten Finanzkennzahlen finden.

Dadurch erreichen wir zweierlei: Wir investieren verantwortlich und erzielen dabei hohe Erträge. ESG geht nicht zu Lasten des Gewinns, sondern ist eine zusätzliche Komponente der Portfoliokonstruktion.


Wo menschlicher Verstand am wichtigsten ist

Trotz aller technologischen Fortschritte bleibt menschliches Denken der Schlüssel zum erfolgreichen quantitativen Investieren.

Quants schaffen Mehrwert nicht in erster Linie durch Marktprognosen, sondern durch die Konstruktion stabiler Modelle mit wiederholbaren Ergebnissen und ihre disziplinierte Anwendung. Sobald ein Modell umfassend getestet ist, muss man ihm vertrauen. Man muss sich hüten, bei turbulenten Märkten trotzdem emotionsgeleitet zu intervenieren.

Genau auf diese Disziplin können sich Anleger verlassen, wenn sie uns ihr Kapital anvertrauen.

Ausserdem spielen Menschen noch immer eine wichtige Rolle bei der Interpretation der Modellergebnisse. Sie stellen sicher, dass sie der wirtschaftlichen Logik genügen, und verbessern den Investmentprozess kontinuierlich.


Ein Blick nach vorn: Evolution, nicht Revolution

Die Zukunft des quantitativen Investierens lässt sich nicht leicht prognostizieren. Aber eines steht fest: Erfolg setzt auch künftig Veränderungsbereitschaft voraus.

In den letzten 40 Jahren haben wir das systematische Investieren vorangetrieben, indem wir regelmässig neue Techniken eingesetzt haben – von frühen neuronalen Netzen bis zu NLP.

Künftig wird vermutlich noch mehr KI eingesetzt. Die Datenquellen werden noch vielfältiger, die Verarbeitung noch schneller. An den Grundsätzen wird sich aber nichts ändern: Konsequente Analysen, Transparenz, Diversifikation und disziplinierte Umsetzung bleiben so wichtig wie zuvor.

Wir wollen die Zukunft des quantitativen Investierens nicht prognostizieren, aber wir wollen unseren Analysten- und Portfolioteams die besten Tools in die Hand geben, damit sie innovativ bleiben und für unsere Kunden erfolgreich sind.

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    AXA Investment Managers gehört seit Juli 2025 zur BNP Paribas Gruppe. Nach der Fusion von AXA Investment Managers Paris und BNP Paribas Asset Management Europe sowie deren jeweiligen Holdinggesellschaften zum 31. Dezember 2025 firmiert das fusionierte Unternehmen nun unter dem Namen BNP Paribas Asset Management Europe.