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Anleger: KI hilft bei der Verwaltung von Portfoliorisiken  

Der Münchener Softwareentwickler Cerpres hat den Launch eines Portfoliomanagementsystems bekanntgegeben, das auf Künstliche Intelligenz (KI) zurückgreift. Cerpres Predictive Intelligence nutze stochastische Prognosen und neue KI-basierte Methoden; dies helfe Privatmarktinvestoren, künftige Cashflows und Portfoliorisiken besser zu verwalten, hieß es in einer Mitteilung. Das System ermögliche es Anlegern, bestehende Portfolios einfach zu analysieren oder komplexe neue Portfolios zu planen, indem es stochastische Prognosen zu Cashflows erstelle und Portfoliozusammensetzungen virtuellen Stresstests unterziehe, um die Vermögensallokation für alle Marktbedingungen zu optimieren.

Mit zunehmendem Kapital für illiquide Privatmarktstrategien in Verbindung mit der heutigen wachsenden Komplexität von Portfolios und Marktunsicherheiten stehen dem Unternehmen zufolge viele institutionelle Anleger – Pensionspläne, Versicherer und Staatsfonds – vor Schwierigkeiten, die zukünftige Liquidität zu planen und die erhöhten regulatorischen Anforderungen für das Risikomanagement zu bewältigen. Das neue System liefere ausgeklügelte, auf Monte-Carlo-Simulationen basierende Methoden mit höchster Genauigkeit, um zukünftige Portfolioentwicklungen und deren Wahrscheinlichkeiten vorherzusagen; es übertreffe damit einfache lineare Modelle bei weitem, so der Anbieter.

Mit Cerpres Predictive Intelligence könnten Anleger tief eintauchen und genaue Zukunftsprognosen treffen, indem sie Cashflows, IRR/TVPI-Renditen, NAVs und mehr prognostizierten. Benutzer hätten die Möglichkeit, auch Makroschockszenarien wie Zinserhöhungen oder Währungsabwertungen durchzuführen, um ihre Portfoliostrategie einem Stresstest zu unterziehen und auf Marktbedingungen zu reagieren. Die Technologie verwende über 1.000.000 firmeneigene Cashflows von über 107.000 PE-unterstützten Unternehmen in fast 11.000 Fonds, um 100.000 potenzielle Szenarien zu generieren, die marktspezifische und fondsspezifische Auswirkungen messen würden. Die Methodik wurde den Angaben zufolge in mehr als 20 Jahren in über 300 realen Fällen rückgetestet und biete Anlegern „die genaueste und bewährteste Prognosemethodik“, hieß es. (ud)

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