‘Mens mét machine wint op de beurs'

©REUTERS

Ook een gevestigde fondsenreus als Invesco rekent almaar meer op artificiële intelligentie om zijn beheerders dat tikkeltje extra rendement te helpen vinden. ‘Via taalanalyse achterhalen we hoe zeker en hoe positief de CEO van een bedrijf klinkt’, zegt Michael Fraikin, hoofd research bij Invesco.

‘Ik denk dat we hoopvol zijn dat we zouden kunnen zien dat…’ Een CEO van een farmabedrijf die op die manier een vraag over de slaagkansen van een nieuw medicijn beantwoordt, boezemt weinig vertrouwen in. Althans bij een getraind computerprogramma dat elk woord op een weegschaal legt om te peilen naar onzekerheid bij de CEO. Voor een fondsbeheerder die moet beslissen of het aandeel een plaats verdient in zijn portefeuille moet zo’n taalanalyse een extra puzzelstukje leveren in de zoektocht naar rendement.

‘Natural Language Processing’ of NLP is intussen klaar om mainstream te gaan, bewijst Invesco. De fondsenreus - met bijna 1.200 miljard dollar onder beheer - staat op het punt het door artificiële intelligentie (AI) aangestuurde NLP als selectiecriterium te gebruiken in zijn Amerikaanse fondsen.

Momentum

Concreet zal NLP mee het momentum van een aandeel helpen te bepalen, waarbij beleggers inspelen op de koerstrend. Een stijgend aandeel heeft gemiddeld de neiging nog even door te stijgen op een positieve flow, terwijl het omgekeerde geldt voor dalende aandelen. De toon van de CEO tijdens de telefoonconferentie met analisten na de bekendmaking van kwartaalresultaten (‘earnings call’) moet het sentiment mee helpen te bepalen.

‘Artificiële intelligentie en big data zullen de fondsenindustrie grondig veranderen’, meent Michael Fraikin, hoofd research voor datagedreven strategieën bij Invesco. Tijdens een presentatie in Londen toont hij enthousiast slides met mogelijkheden en verwezenlijkingen: van lagere transactiekosten voor Invesco tot het inschatten van de waarde van patenten voor een bedrijf.

Of een grafiek die door de tijd op basis van de exegese van earnings calls het uitgestraalde vertrouwen van grote techbedrijven weergeeft. De grafiek leert dat de verklaringen van Amazon sinds 2008 onzekerder zijn beginnen te klinken, terwijl Netflix de omgekeerde beweging maakte en nu bovengemiddeld scoort. ‘Het is slechts één signaal’, benadrukt Fraikin. Maar alle beetjes moeten helpen.

©Invesco/Juergen Mai

Hoe werkt jullie taalanalyse precies?
Michael Fraikin: ‘In de gepubliceerde jaarverslagen van bedrijven staat niets dat enige voorspellende waarde heeft. Dat geldt ook voor de strak geregisseerde inleidende boodschap van het management tijdens de driemaandelijkse earnings call met analisten. Het is pas tijdens het aansluitende vragenuurtje dat het management spontaner reageert. Door artificiële intelligentie los te laten op de transcriptie van de vragen en de antwoorden willen we achterhalen hoe positief en hoe zeker het management klinkt.’

‘We hebben daarvoor het standaardwoordenboek voor geschreven tekst in een financiële context fors uitgebreid met woorden die emotie weergeven. Zo hebben we het aantal woorden die gelinkt zijn aan een heel positieve emotie - geweldig, gelukkig - opgetrokken van 123 naar 1.131. Het beste voorspellende resultaat krijg je door te vergelijken met eerdere vraaggesprekken van dezelfde CEO of met het sectorgemiddelde in eenzelfde kwartaal.’

‘Taalanalyse is ook elders inzetbaar, bijvoorbeeld om te kijken welke bedrijven gelinkt zijn aan een thema zoals duurzaamheid en welke thema’s aan belang winnen in de nieuwsflow. Het werken met taal geeft ons mogelijkheden voor inzichten die we voordien niet hadden.’

Positief taalgebruik

De vraag is hoe duurzaam die effecten zijn. Als ook andere fondsbeheerders dezelfde instrumenten gebruiken of CEO’s hun woordenschat aanpassen, verdwijnt de voorspelkracht en het bijbehorende extra rendement dan niet?
Fraikin: ‘We kunnen monitoren hoe bedrijven zich gedragen, en er is maar weinig veranderd. De proportie positief taalgebruik is niet erg toegenomen. Het lijkt er dus niet op dat bedrijven hun CEO’s trainen. En zelfs als ze dat zouden doen, vergelijken we met het sectorgemiddelde en blijft het dus een relatief gegeven.’

In de fondsenindustrie veranderen de zaken sneller dan ooit. In bijna al ons onderzoek gebruiken we nu al artificiële intelligentie en machine learning.
Michael Fraikin
hoofd research datagedreven strategieën bij Invesco

‘Uiteraard zijn financiële markten zich ervan bewust dat ze gemonitord worden, wat niet het geval is bij pakweg de opsporing van huidkanker via AI. Je mag verwachten dat marktspelers zullen proberen om ons te misleiden. Denk aan misleidende tweets. Maar dat gebeurt vandaag ook al met speedtraders die 99,9 procent van hun orders meteen annuleren omdat die alleen dienen om uit te vissen wie actief is in de markt.’

Is het belangrijk een theoretische onderbouwing te vinden voor de patronen en tradingstrategieën die AI opduikelt uit de data? Of vertrouwt u blind op de computer?
Fraikin: ‘Zonder een economische verklaring voor wat je gevonden hebt, loop je een vrij groot risico dat het om een willekeurig patroon gaat zonder voorspellende kracht. Als je lang genoeg zoekt in de data vind je altijd wel iets dat gelinkt lijkt, terwijl niemand zal beweren dat de boterproductie in Bangladesh de Amerikaanse aandelenbeurs voorspelt. Voor je de data test, moet je al proberen te begrijpen waarom het zinvol kan zijn, want mensen zijn heel goed in het achteraf verzinnen van een verklaring. Die valkuil moet je vermijden.’

Sneller dan ooit

Invesco zette AI ook in om te besparen op de eigen transactiekosten. Hoeveel leverde dat op?
Fraikin: ‘Twee jaar geleden voerden we algoritmes in om onze orders uit te voeren. In plaats van orders naar de markt of een makelaar te sturen voor uitvoering, gebeurt het grootste deel daarvan vandaag via algoritmes of grote transacties buiten de beurs om. Dankzij die aanpak weten andere marktpartijen niet langer dat wij in de markt actief zijn, zodat zij er niet van kunnen profiteren via ‘frontrunning’ (door bij een groot Invesco-aankooporder eerst zelf snel de aandelen te kopen en ze met winst door te verkopen, red.). Alles samen zijn onze transactiekosten met zo’n 40 procent gedaald.’

Er zijn al vaak grote omwentelingen in de fondsenindustrie voorspeld. Hoe ingrijpend zijn AI en big data volgens u?
Fraikin: ‘De zaken veranderen sneller dan ooit tevoren. Ditmaal is echt sprake van een fundamentele shift. In bijna al onze onderzoeksprojecten gebruiken we al AI en machine learning. Een grote bedrijfsschaal is daarom belangrijker dan ooit, want het gaat om stevige investeringen. Die zijn nodig nu het almaar moeilijker wordt om een informatievoordeel te hebben tegenover de markt.’

‘Ik geloof wel dat de combinatie van mens en machine nog geruime tijd de winnende formule zal zijn. Zo waren het mensen die ons woordenboek voor NLP uitgebreid hebben. Het is ook zaak continu te verfijnen. Je moet rekening houden met de vragen die analisten stellen in een earnings call. Als analisten minder agressief zijn, heeft het management het makkelijker. Dat moet je corrigeren.’

Lees verder

Advertentie
Advertentie

Tijd Connect