Kompetenz
Narrative als Investment-Signal.
Ein neuer Ansatz aus dem quantitativen Fondsmanagement der Deka nutzt eine automatisierte KI-Analyse von Finanznachrichten, um zeitnah attraktive Investmentthemen zu identifizieren.
Mai 2026
Märkte werden bekanntlich nicht allein von Fundamentaldaten bewegt. Auch Narrative – also dominierende Themen und Stimmungen im öffentlichen Diskurs – können Kurse maßgeblich beeinflussen. Das zeigen Beispiele aus der jüngsten Vergangenheit wie Covid 19, der Hype um Kryptowährungen sowie um künstliche Intelligenz oder Inflationsängste. Doch wie lässt sich systematisch und vor allem frühzeitig erfassen, welche Themen gerade wirklich die Märkte bewegen und damit die Kurse antreiben? Und noch wichtiger: Wie kann man daraus eine fundierte Anlagestrategie bauen?
Dr. Stefan Salbrechter, Experte aus dem quantitativen Fondsmanagement der Deka, hat im Rahmen seiner Promotion einen Ansatz entwickelt, der mit Hilfe künstlicher Intelligenz und auf Grundlage von Finanznachrichten automatisiert die Intensität und das Sentiment von „Narrativen“ in den Nachrichten misst. Dieser Ansatz wurde in der Deka weiterentwickelt, um attraktive Investmentthemen zu identifizieren. Hierfür wird sowohl das Sentiment in den News als auch dessen Veränderung im Zeitverlauf erfasst. Der entscheidende Vorteil dieser nachrichtenbasierten Signale gegenüber klassischen Fundamentaldaten liegt in der Aktualität: Finanznachrichten können auf neue Entwicklungen hinweisen, die strukturierten Kennzahlen oft vorausgehen.
Denn während makroökonomische Kennzahlen oder Unternehmensbilanzen stets einen vergangenen Berichtszeitraum reflektieren, können Nachrichten Entwicklungen und Trends bereits frühzeitig antizipieren. „Für aktive Investoren kann dieser Zeitvorsprung erheblich sein“, sagt Prof. Dr. Dominik Wolff, Leiter Kundenindividuelle Strategien im Quant-Bereich der Deka.
„Aus der Kombination von News-Signalen mit klassischem Momentum können nicht nur aussagekräftige Investmentthemen abgeleitet, sondern auch das Risiko von größeren Wertverlusten reduziert werden."
Quant. Kundenindividuelle Strategien, Deka.
Nachrichten als Frühindikator.
Konkret nutzt der Ansatz einen KI-Algorithmus, der täglich Finanznachrichten auf investierbare Investmentthemen hin auswertet – von Halbleitern über Cybersicherheit bis hin zu erneuerbaren Energien. Insgesamt sind es 19 Investmentthemen, die das Deka-Team identifiziert hat. „Entscheidend ist, dass die festgelegten Themen auch investierbar sind“, sagt Wolff.
Für die Analyse wird ein umfassender Finanznachrichten-Datensatz von Thomson Reuters herangezogen, der mehr als 30 Millionen Artikel aus einem Zeitraum von 30 Jahren beinhaltet. Täglich kommen Tausende neuer Meldungen hinzu. Für jedes der aktuell 19 Investmentthemen legte das Deka-Team im ersten Schritt manuell bestimmte Schlüsselwörter (Seedwords) fest. Um beispielsweise das Thema „Sicherheit und Verteidigung“ zu erfassen, genügen Begriffe wie „missile defense“ oder „national security“. Für das Thema „Künstliche Intelligenz“ werden dem Algorithmus lediglich die Schlüsselwörter „artificial intelligence“, „technology“ sowie „algorithm“ vorgegeben. „Der Algorithmus spannt dann, basierend auf diesen Begriffen, im sogenannten Vektorraum eine Wortliste mit Hunderten ähnlichen Begriffen auf. So kann die Präsenz eines Themas in dem riesigen Datensatz ständig verfolgt werden“, erläutert Salbrechter.
Bei der Analyse wertet das Modell dann die Nachrichten nach spezifischen Kennzahlen aus. Zum einen nach dem Sentiment. Die KI analysiert, wie positiv oder negativ über ein Thema berichtet und wie intensiv darüber geschrieben wird. Nicht nur der Ist-Zustand, sondern auch die Dynamik, also die Veränderung des Sentiments, fließt in die Bewertung mit ein. Die gewonnenen Textdaten werden mit klassischen Marktdaten verknüpft. Die Nachrichtensignale werden in ein KI-Modell eingespeist, das ein Thema bewertet und klassifiziert. Das Regressionsmodell führt dann diese unterschiedlichen Datenpunkte zusammen und übersetzt sie in eine konkrete Entscheidungsgrundlage.
Kombination aus Sentiment und Momentum.
Der Algorithmus erfasst somit zwei Dimensionen: die Intensität der Berichterstattung zu einem Thema und das Sentiment, also ob der Nachrichtenfluss zu einem Thema eher positiv oder negativ konnotiert ist. Beides zusammen ergibt eine dynamische Zustandsbeschreibung, die in Portfolioentscheidungen einfließt. „Das Besondere ist, dass wir nicht nur bei jedem Thema das Sentiment ansehen, sondern auch auf das Zeitreihen-Momentum“, berichtet Wolff.
Dazu misst das Modell, wie intensiv über Markteinbrüche und systemische Risiken berichtet wird. Nimmt dieses Signal markant zu, reduziert das Modell die Allokation gegenüber risikoreicheren Themen – und das, bevor klassische Marktsignale reagieren. Das Ergebnis ist eine spürbare Reduktion des Drawdown-Risikos gegenüber einer reinen Momentum-Strategie. „Aus der Kombination von News-Signalen mit klassischem Momentum können nicht nur aussagekräftige Investmentthemen abgeleitet, sondern auch das Risiko von größeren Wertverlusten reduziert werden“, erläutert Salbrechter.
Erstaunlich ist, dass der empirischen Analyse zufolge nicht jede positive Schlagzeile auch ein Kaufsignal ist – im Gegenteil. Eine überschwängliche Berichterstattung zu einem Thema ist demnach langfristig eher ein Warnsignal. Wenn die Stimmung in den Nachrichten auf einem sehr hohen Niveau liegt, sind die künftigen Renditen tendenziell schwächer. Die Erklärung der Experten: Wenn die Nachrichtenlage zu einem Thema überwiegend euphorisch ist, sind die Erwartungen bereits eingepreist – und der Spielraum für positive Überraschungen schrumpft.
Deutlich aussagekräftiger ist dagegen die Veränderung des Sentiments. Dreht die Stimmungslage von negativ nach positiv – selbst auf noch insgesamt niedrigem Niveau –, signalisiert das häufig einen frühen Trendwechsel mit entsprechendem Renditepotenzial. „Diese Dynamik bildet einen zentralen Baustein der Strategie“, betont Wolff.
„Mit Hilfe des Modells können Investoren automatisch an den Chancen von aktuellen Trends wie KI, Defense oder Energie partizipieren, ohne sich selbst um die Einzeltitelauswahl oder das Markttiming kümmern zu müssen."
Leiter Quant. Kundenindividuelle Strategien, Deka.
Beachtliche Ergebnisse.
Auf Basis der umfangreichen Analyseergebnisse investiert die Strategie gleichgewichtet in die attraktivsten der 19 Investmentthemen, welche über ETFs zugänglich sind. Mit Erfolg: Im Betrachtungszeitraum von Januar 2015 bis Mitte 2025 schlug das Modell sowohl den US-Aktienmarkt (S&P 500) als auch ein simples gleichgewichtetes Portfolio aller 19 Themen-ETFs – und das bei einem besseren Rendite-Risiko-Verhältnis. Bemerkenswert ist dabei, dass bereits ein gleichgewichtetes Portfolio aller 19 Themen-ETFs eine mit dem S&P 500 vergleichbare Rendite bei niedrigerer Volatilität erzielt. Die aktive Themenselektion schöpft darüber hinaus zusätzliches Alpha ab, ohne proportional mehr Risiko einzugehen.
Berücksichtigung findet seit kurzem außerdem die Korrelation zwischen den Themen. „Wir analysieren nun auch, welche Kombination der besten Themen zur geringsten Varianz führt“, sagt Salbrechter. Dazu nutzt das Modell eine Varianzminimierung. Aus den besten Themen werden die ausgewählt, deren Kombination die geringste Varianz für das Portfolio verspricht. Dies verbessert das Risiko-Rendite-Profil, ohne die Renditeerwartung massiv zu schmälern.
Geeignet auch als Overlay.
„Unser Ansatz kann durch eine einfache Umsetzung über ETFs gerade für institutionelle Investoren interessant sein“, erläutert Prof. Wolff. Die Strategie eignet sich sowohl als eigenständiges Vehikel als auch als Overlay-Komponente innerhalb eines bestehenden, global diversifizierten Portfolios. Für größere institutionelle Anleger bietet sich zudem die Einbettung in einen Fondsmantel an.
Die Kombination aus Momentum-Strategie und textbasierten News-Signalen sowie die klare Fokussierung auf eine bestimmte Anzahl investierbarer Themen bietet somit eine transparente Möglichkeit, aktiv an Markttrends teilzuhaben. „Denn mit Hilfe des Modells können Investoren automatisch an den Chancen von aktuellen Trends wie KI, Defense oder Energie partizipieren, ohne sich selbst um die Einzeltitelauswahl oder das Markttiming kümmern zu müssen“, sagt Wolff. Hinzu kommt der Vorteil, dass die Strategie eine überschaubare Anzahl verständlicher Investmenttitel abbildet, was die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Portfoliokonstruktion zusätzlich erhöht.
Hinweis:
Diese Unterlage/Inhalte wurden zu Werbezwecken erstellt. Allein verbindliche Grundlage für den Erwerb von Deka Investmentfonds (ETFs der Deka Investment GmbH) sind die jeweiligen Basisinformationsblätter, die jeweiligen Verkaufsprospekte und die jeweiligen Berichte, die Sie in deutscher Sprache bei der Deka Investment GmbH, Lyoner Str. 13, D-60528 Frankfurt am Main und unter www.deka-etf.de erhalten. Bitte lesen Sie diese, bevor Sie eine Anlageentscheidung treffen.
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