#2 Warum Anleger zu spät reagieren? Wenn Sprache schneller ist als der Chart:

00:00:01: Merkte sind laut, Daten sind präzise.

00:00:05: Willkommen bei Generation Data – dem Podcast über systematisches Investieren und KI im Asset Management!

00:00:16: Mein Name ist Markus Ebner, Head of Multi-Asset bei Kwonium Asset Management.

00:00:20: Warum ist Nachrichtenssentiment oft schneller als der Preis?

00:00:24: Willkommen zum Generation Datapodcast Teil zwei In Folge.

00:00:28: eins haben wir geklärt warum Märkte nicht einfach nur ein Nachrichten lesen sondern Erwartungen handeln.

00:00:34: Wir sprechen über die Global Data Sentiment Strategie.

00:00:38: Heute gehen wir ein Schritt tiefer, Kurse sehen oft so aus als kämen sie irgendwie aus dem Nichts.

00:00:43: Erst ist alles ruhig und dann macht der Markt plötzlich einen Satz.

00:00:47: aber meistens beginnt die Bewegung ja früher nicht im Charts sondern im Kopf der Markteilnehmer.

00:00:53: Genau darüber sprechen heute im Generation Data Podcast mit Dr.

00:00:57: Ebner von Kronium Warum?

00:00:59: Nachrichten Sentiment oft schneller ist als der Preis.

00:01:02: Hallo Herr Ebners Servus.

00:01:04: Hallo, freue mich jetzt zu sein.

00:01:05: In der ersten Podcast-Folge ging es darum dass nicht nur nackte Schlagzeilen den Markt bewegen sondern ihre Deutung.

00:01:12: Heute drehen wir das weiter.

00:01:14: also wenn Erwartungen so wichtig sind dann müsste sich ein Stimmungswechsel eigentlich schon zeigen bevor er im Kurs sichtbar wird.

00:01:21: Aus dem Börsenradestudio grüßt Peter Heinrich haben sie auch jetzt die Stimme?

00:01:25: die können Sie zuordnen.

00:01:26: Jetzt beim Iran Krieg sahen wir ja wieder wie schnell Märkte nervös werden.

00:01:32: zeigt sich so ein Umschunk zuerst in den Nachrichten und dann erst den Kurs, was hat Ihre Sentiment-Analyse in dieser Phase gesehen bevor der Markt es voll eingepreist hat?

00:01:40: Das war in der Tat eine sehr spannende Phase dieses Jahr.

00:01:43: Wir haben das Jahr begonnen mit einem sehr positiven Sentiment also wirklich nah am Maximum und das Ganze dreht es so ein klein wenig.

00:01:52: Mitte Februar hier begannen die Verhandlungen zwischen den USA und Iran bezüglich Atomwaffenabkommen.

00:01:59: da hat man in den Stimmungsindikatoren schon gesehen Na, die Stimmung trübt sich schon etwas ein.

00:02:04: Das heißt wir haben deutlich gedämpftes Sentiment gesehen aber immerhin noch ein positives Sentiment.

00:02:10: Dann kam der Angriff der USA auf den Iran und er kam plötzlich.

00:02:14: Es waren noch weitere Verhandlungstage mit dem Iran angesetzt Und Sonntagabend begann die USA den Iran zu bombardieren Und das hat sich natürlich auch sofort in unserem Sentiment wieder gespiegelt.

00:02:25: Am Tag darauf wurde es negativ, es wurde sehr negativ – wir haben auch deutlich Untergewichtung vorgenommen und dieses negative Sentiment haben wir auch für circa zwei Wochen gesehen.

00:02:35: In jüngster Zeit, circa ab den sechzehnten, siebzehnten sehen wir wieder eine leichte Auffällung, weil viele Marktteilnehmer sich überlegen kann Trump das politisch aushalten?

00:02:46: Ein Krieg der über Monate dauert Und die ersten Anzeichen kamen schon, die ersten politischen Statements das Trump verkündete.

00:02:53: Ja!

00:02:54: Die Ziele seien eigentlich schon erreicht und viele haben in den letzten Tagen interpretiert ja hier wird das Ende des Krieges eingeleitet.

00:03:02: Kann man ihre Sentimentphilosophie so zusammenfassen?

00:03:06: Preise sind am Ende das Ergebnis von Erwartungen.

00:03:09: also ist der Preis eher das Echo und die eigentliche Bewegung beginnt vorher in der Wahrnehmung.

00:03:15: Ja, das ist schon fast eine philosophische Diskussion.

00:03:17: So ein bisschen das Henne-Eye-Problem was kam zuerst?

00:03:20: und natürlich wenn Preise fallen schlägt sich das natürlich auch in der Stimmung dem Marktteil lieber wieder.

00:03:26: aber wir haben gesehen dass Stimmungen die sich in den Nachrichtenartikeln widerspiegeln häufig vorlaufen sind.

00:03:33: Ein Beispiel oder das größte prominenteste Beispiel ist eben die Coronakrise wo wir circa zwei Wochen, bevor wirklich der Markercrash-Eintrat deutlich eingedrückte negative Gestimmung gesehen hat.

00:03:44: Ein weiteres prominentes Beispiel ist Russland, Ukraine vor der Invasion.

00:03:50: auch hier in etwa ein bis zwei Wochen zuvor deutlich negative Stimmung.

00:03:54: und auch bei diesem Beispiel des Iran's hat man gesehen da waren Verhandlungen viele Marktteilnehmer wurden vorsichtig hatten jetzt nicht erwartet dass der Angriff schon so früh kommt.

00:04:05: Aber diese sehr, sehr positive Stimmung die wir gesehen haben auch durch positive Unternehmensnachrichten getrieben.

00:04:11: Die hat sich schon deutlich eingetröbt.

00:04:14: der Angriff kam allerdings relativ plötzlich.

00:04:17: alle eben noch weitere Verhandlungstage erwartet worden.

00:04:20: Wie viele Nachrichten scannen Sie täglich?

00:04:23: und bevor Investoren handeln interpretieren sie ja erst?

00:04:26: Also warum zeigt ich diese Interpretation oft früher in Sprache als dann im Chart.

00:04:30: also wir sammeln auf täglicher Basis mehr als eine Million elektronisch verfügbarer Zeitungsartikel und Marktteilnehmer agieren oder investieren letztendlich häufig auf Basis von Stimmung.

00:04:43: Das können beispielsweise Narrative sein, ein Narrativ ist künstliche Intelligenz.

00:04:48: das Narrativ wäre ja.

00:04:50: Künstlicheintelligenz wird uns alle so viel produktiver machen und damit eben die Unternehmensgewinne deutlich steigern.

00:04:57: Das wäre das positive Narrativ zum Thema künstlicher Intelligenzen.

00:05:02: Narrativ zum Thema künstliche Intelligenz wäre.

00:05:04: Ja, Künstliche Intelligence vernichtet so viele Arbeitsplätze.

00:05:08: Irgendjemand muss letztendlich auch die Produkte der Unternehmen kaufen.

00:05:12: bei einer hohen Arbeitslosigkeit können die Unternehmen dann eben auch keine Gewinne erzielen.

00:05:16: und so haben wir häufig Narrative wie letztendlichen Investoren Entscheidungen beeinflussen, die entweder positiv oder negativ konfrontiert sein können.

00:05:27: oder wir haben oftmals auch Fokusthemen.

00:05:30: Im Jahre twenty-twoundzwanzig beispielsweise, da hat wir eine Phase hohe Inflation.

00:05:35: Und in dieser Phasenhohe Ininflation haben die Marktteilnehmer sich wirklich darauf fokussiert.

00:05:41: ja wie wird die Entwicklung der Leitzinsen sein?

00:05:43: Wie wird die Inflationsentwicklung sein?

00:05:45: Wird es möglich sein, die In Flation einzudämmen oder nicht?

00:05:49: und ganz nebenbei haben die Unternehmen weit dahin sehr sehr positive Gewinne erzählt und die Gewinnerwartung einer Lüsten Einschätzung wurden häufig übertroffen.

00:05:59: Das berietet aber völlig aus dem Fokus der Investoren, weil hier eben auch wieder das Narrativ war.

00:06:05: Wird die Inflation einzudämmen sein?

00:06:07: Wahrscheinlich nicht so einfach.

00:06:09: Langfristig werden die Unternehmensgewinne dadurch beeinflusst werden und die aktuellen Unternehmszahlen wurden in diesem Kontext letztendlich mehr oder weniger ignoriert.

00:06:19: Bevor wir diskutieren in dieser Podcast-Serie wie kann Ihre KI also das Sprachmodell eigentlich überhaupt irgendwas verstehen?

00:06:27: lassen Sie uns erst mal... Etage oben drüber beginnen.

00:06:30: Wie entsteht eigentlich die Marktstimmung?

00:06:32: Gehen wir da mal in die Tiefe, wie entsteht Marktstimmung?

00:06:34: durch Unsicherheit, durch Narrative, durch dominante Themen oder einfach das Zusammenspiel von allem?

00:06:40: Ja es ist letztendlich das Zusamspiel all dieser Dinge, die Sie erwähnt haben.

00:06:44: Investoren haben Erwartungen auf die sie ihre Investitionen jetzt endlich bauen und aufgrund dieser Erwartung haben sie letztendlichen auch eine Stimmung, eine Markmeinung die eingeht.

00:06:57: Diese Stimmung kann eben entweder positiv sein oder negativ sein und was wir häufig auch sehen, ist die Tatsache dass die Marktteilnehmer zwar auf der einen Seite schon vielleicht eine negativere Stimmung haben aber darauf warten das diese Stimmung letztendlich auch bestätigt wird.

00:07:15: Stellen Sie sich vor sie denken ja der Aktienmarkt da habe ich jetzt nicht so unbedingt positive Meinung darüber.

00:07:21: Sehen aber dass er schon seit Wochen und Monaten Tag für Tag positiv performt.

00:07:26: Dann überlegen Sie sich auch als Investor, ja soll ich heute wirklich verkaufen oder soll ich vielleicht doch noch einen Tag warten zwei Tage warten und insofern Warten Markteilnehmer sehr häufig darauf dass ihre Meinung bestätigt wird.

00:07:40: das sie sehen okay der mark dreht die preise gehen nach unten Und durch diese Bestätigung wird dann letztendlich ein Verkauf ausgelöst.

00:07:48: allerdings ist er dann doch deutlich Oder meist deutlich zu spät.

00:07:52: also es ist die Sprache oder?

00:07:55: Also ist die Sprache deshalb der früheste Ort, an dem sich Optimismus, Angst, Risikopereitschaft überhaupt messen lassen oder andersherum gefragt?

00:08:03: Der Chart zeigt die Reaktion.

00:08:05: Die Sprach verrät eigentlich den Stimmungsumschwung.

00:08:08: Genau so sieht das aus!

00:08:09: Wir sehen es wirklich in der Sprache, in die wir eben über die Nachrichtenartikeln erfassen... ...die Stimmung der Marktteilnehmer wieder gespiegelt wird.

00:08:17: und hier ist eben die Herausforderung auch wirklich die Nadel im Heuhaufen zu finden in dieser Vielzahl von Millionen von Zeitungsartikeln, die täglich verfügbar sind.

00:08:27: Gerade über die Themen, die eben auch die Märkte bewegen und nicht über Themen wie Sport oder Yellow Press oder Ähnliches betreffen sondern hier ist eben die große Herausforderung zum einen die Stimmung zu erfassen, die Stimmungen adäquat zu erfassend aber auch zu filtern.

00:08:44: über welche Themengebiete reden wir dann überhaupt?

00:08:47: Welche Themengebieten beeinflussen denn?

00:08:49: Aktienmärkte, Rentenmärktewährung?

00:08:52: das ist die große

00:08:54: Ja gut, deswegen braucht man ja eigentlich KI bei dieser Menge.

00:08:57: Aber die KI muss besonders intelligent sein.

00:08:59: also genau deshalb wird der KI spannend weil sie nicht nur Wörter zählen sondern den Tonfall, den Kontext, die Richtung und das kann man dann viel besser einordnen.

00:09:08: Genau da kann die KI wirklich ihre Vorteile ausspielen.

00:09:12: Also klassische Ansätze wo man eben bei einem Wörther basiert positive Wörtern zählt negative Wörters zählt und ihnen einen Kontext bringt.

00:09:19: Das ist ein guter und robuste Ansatz.

00:09:21: Allerdings kann dieser Ansatz beispielsweise eben nicht unterscheiden innerhalb eines Artikels.

00:09:26: Ja, was ist denn Beschreibung der Vergangenheit?

00:09:29: Was ist in der Vergangheit passiert und wie ist der Ausblick?

00:09:32: Weil wenn ein Artikel sehr stark sich letztendlich mit der Verganganheit beschäftigt dann ist das bereits alles im Markt eingepreist.

00:09:40: Was das Interessante ist wirklich den Ausblick und die Stimmung gegenüber dem Ausblick.

00:09:45: weil dass es noch nicht eingepreist an den Kapitalmärkten und hier hat wirklich die KI die Fähigkeit einmal zu unterscheiden, was ist die Vergangenheit?

00:09:53: Was ist die Zukunft und sich auf die Zukunft zu fokussieren und hier die Stimmung zu erfassen.

00:09:59: Okay wenn man die Stimmung hat dann können wir jetzt mal eigentlich über Preise sprechen.

00:10:03: Warum sind Preise oft so spät?

00:10:06: also warum sind die Preise aus ihrer Sicht zu spät?

00:10:09: und warum warten so viele Investoren auf ein Signal im Chat obwohl die Stimme eigentlich schon längst dem Keller ist oder gekippt ist?

00:10:16: ja wie schon erwähnt Viele Investoren warten auf die Bestätigung.

00:10:19: Wenn wir eben Preistrends haben, die sich kontinuierlich fortsetzen in die positive oder negative Berichtung, möchte man sich häufig nicht gegen den Trend stellen sondern eben noch ein bisschen abwarten mit der aktiven Positionierung.

00:10:32: Da ist im positiven Sinne oder negativen Sinne bevor man letztendlich auch eine Bestätigungen bekommt.

00:10:37: Ah ja jetzt ist es wirklich schlimm!

00:10:39: Jetzt gehe ich wirklich raus.

00:10:40: aber da sind die Märkte vielleicht schon fünf oder zehn Prozent gefallen.

00:10:43: also wer auf dem Preis wartet kommt oft zu spät.

00:10:47: Der Zug ist schon längst aus dem Bahnhof rausgerollt.

00:10:49: Nehmen wir doch mal ein Beispiel, NVIDIA zum Beispiel.

00:10:52: die Zahlen waren stark aber die Aktie fällt trotzdem.

00:10:54: Ist das genau der Beleg dafür dass der Markt nicht die Zahlen selbst handelt sondern die Erwartungen dahinter?

00:11:00: Genau das haben wir auch gesehen.

00:11:02: also die Analystschätzung der Experten.

00:11:04: letztendlich wurden übertroffen von Nvidia was man da beim Vorhinein gesehen hat Das Sentiment gegenüber Nvidia es hat sich auch strahlend getrübt einfach weil viele Markteilnehmer ein bisschen so die Befürchtung hatten.

00:11:17: Die Aktie ist schon so stark gelaufen, die Bewertungen sind relativ hoch.

00:11:21: Wird diese Dynamik sich weiter fortsetzen können?

00:11:24: Wenn wurden die Quartalszahlen veröffentlicht, die waren besser als die Erwartungen haben sie deutlich übertroffen aber jetzt nicht extrem übertroffen.

00:11:31: und hier war wirklich die Situation da hätten eben die Quartersdaten die Markterwartung extrem übertreffen müssen das überhaupt noch eine positive Reaktion stattfindet.

00:11:41: also Die Balance liefert Fakten dem Markt, handelt die Fallhöhe.

00:11:45: Also nicht das war gut sondern war das gut genug für das was eigentlich vorher schon im Kurs drin

00:11:50: war.

00:11:51: Exakt.

00:11:52: Fass'n wir mal unseren Podcast zusammen!

00:11:53: Was haben wir heute gelernt?

00:11:55: Als ist das Fazit dieser Folge in einem Satz... Ist es so richtig wenn ich sage warum ist Nachrichten-Sentiment oft schneller als der Preis?

00:12:02: Das ist korrekt.

00:12:03: Dann wäre die Lehre ja heute.

00:12:05: Es dreht sich auf die Stimmung dann der Kurs und genau darin liegt der Informationsvorsprung durch ihr System?

00:12:12: Das ist perfekt zusammengefasst.

00:12:14: Perfekt!

00:12:14: Nur dann können wir uns auf Folge drei konzentrieren.

00:12:18: und in den nächsten Podcast-Episode, da gehen wir langsam in den entscheidenden Schritt weiter... Was lernen wir dort in der Folge Drei also wie können wir diesen Stimmungswechsel konkret im investierbaren Prozess bringen?

00:12:32: Also was besprechen wir in Folge drei?

00:12:34: In der kommenden Folge werden die Tiefe gehen.

00:12:36: Wir haben darüber gesprochen.

00:12:37: ja warum kann man Informationen aus Nachrichten, Artikeln filtern und daraus ein Mehrwert generieren.

00:12:44: In Folge drei schauen wir uns konkret an.

00:12:46: okay wie geht man dabei vor?

00:12:48: Systematisch strukturiert um hier auch wirklich einen Anlage Erfolg erzielen zu

00:12:52: können.".

00:12:53: Also für mich war die stärkste Aussage heute der Chart ist nicht die Reaktion sondern die Sprache verrät den Stimmungsumschwung merkt es in keine reine Rechenmaschinen.

00:13:02: sie sind Erwartungsmaschnen ja und genau deshalb sieht man den Wendepunkt oft erst in Worten und dann später Im Preis?

00:13:09: Ja, das war der Generation Data Podcast mit Dr.

00:13:12: Markus Ebner von Quonium.

00:13:14: Der Preis ist nicht immer der Startschuss, manchmal ist es nur das Echo.

00:13:18: Man könnte sagen die Schlagzeilen machen Lärm, der Markt handelt die Erwartungen dahinter.

00:13:23: Herr Ebner, danke Ihnen!

00:13:24: Vielen Dank.

00:13:30: Das war Generation Data von Quoniom Asset Management.

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