Stell dir vor, du könntest Geld anlegen, ohne auf Vermutungen zu setzen. Forschende haben eine Methode gefunden, die das möglich macht.
Weißt du was ein Portfolio ist? Das ist wie ein Korb, in dem du verschiedene Geldanlagen sammelst, zum Beispiel Aktien oder Anleihen. Wenn du Geld anlegst, möchtest du natürlich, dass dein Portfolio gut abschneidet und du mehr Geld bekommst, als du investiert hast. Bis jetzt haben viele Menschen und Banken dafür Vermutungen genutzt, wie sich der Markt entwickeln wird. Das ist aber oft unsicher und kann schiefgehen.
Was die Forschenden herausgefunden haben
Die Forschenden haben herausgefunden, dass man diese Vermutungen gar nicht braucht. Sie haben eine Methode entwickelt, die direkt aus den Markt-Daten lernt, wie man das Portfolio am besten zusammenstellt. Das bedeutet, dass man keine Vermutungen mehr anstellen muss, sondern sich auf die tatsächlichen Daten verlässt. Mit dieser Methode konnten sie die Rendite verbessern und gleichzeitig die Kosten für das Umstellen des Portfolios senken.
Wie haben sie das gemacht?
Um das zu erreichen, haben die Forschenden eine Art Netzwerk gebaut, das wie ein großes Puzzle funktioniert. Dieses Netzwerk lernt aus den Markt-Daten, wie sich verschiedene Geldanlagen entwickeln. Sie haben zwei Mechanismen entwickelt, um zu verstehen, wie verschiedene Merkmale die Rendite beeinflussen. Der erste Mechanismus nutzt gemeinsame Parameter, die für alle Geldanlagen gelten. Der zweite Mechanismus schaut sich an, wie bestimmte Merkmale die Rendite beeinflussen. Beide Mechanismen können auch die klassischen Methoden, wie die Markowitz-Methode, als Sonderfälle abdecken.
Warum ist das wichtig?
Das ist wichtig, weil es die Geldanlage sicherer und effektiver macht. Wenn man keine Vermutungen mehr anstellen muss, kann man besser planen und die Risiken besser einschätzen. Das bedeutet, dass man mit weniger Geld mehr erreichen kann und weniger Verluste macht. Für die reale Welt bedeutet das, dass Menschen und Banken besser planen können, wie sie ihr Geld anlegen, und so mehr Gewinn machen.
Du willst mehr über die Studie wissen?
Die Forschenden, die diese Methode entwickelt haben, heißen Thomas Y. L. Lin, Jerry Yao-Chieh Hu, Paul W. Chiou und Peter Lin. Sie haben ihre Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Artikel veröffentlicht. Quelle: Lin, T. Y. L., Hu, J. Y. C., Chiou, P. W., & Lin, P. (2025). Latent Variable Estimation in Bayesian Black-Litterman Models.