Attraktive Small Caps finden dank künstlicher Intelligenz
Während die grössten Unternehmen die Aktienmärkte dominieren, bieten Small Caps eine interessante Alternative. Sie sind vergleichsweise attraktiv bewertet und eröffnen ein breiteres Spektrum an Investitionsmöglichkeiten. Bei der Suche nach den Gewinnern von morgen setzt das Portfoliomanagement-Team eines kürzlich lancierten Swisscanto Fonds jetzt auf künstliche Intelligenz.
In den vergangenen Jahren hat sich die Konzentration innerhalb des Weltaktien-Index MSCI World deutlich erhöht. So dominieren die USA den Index mit einem Anteil von 74%, was hauptsächlich auf die Marktkapitalisierung grosser US-Technologieunternehmen, die sogenannten Magnificent 7, zurückzuführen ist. IT ist mit 26% der grösste Sektor im Index, gefolgt vom Finanzwesen mit 16%.
Wie nachhaltig diese Konzentration ist, hängt jedoch davon ab, inwiefern diese Tech-Riesen ihre hohe Profitabilität bewahren und die hohen Gewinnerwartungen der Anlegerinnen und Anleger erfüllen können.
Small Caps: Attraktiv bewertet und mit Aufwärtspotential
Small-Cap-Titel sind dagegen günstig bewertet, auch weil sie sich seit 2018 in den meisten Regionen mit Ausnahme der Schwellenländer im Vergleich zu den Large Caps unterdurchschnittlich entwickelt haben. Mit Blick auf die Vergangenheit ist das eher die Ausnahme: Historisch gesehen haben kleinkapitalisierte Firmen in den letzten 100 Jahren nämlich höhere Renditen erzielt als Grosskapitalisierte.
Ein weiterer Vorteil von Small Caps gegenüber Large Caps liegt in ihrer breiteren Diversifikation. Mit rund 4'000 Firmen bietet das Small-Cap-Segment ein grosses Universum an Investitionsmöglichkeiten.
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MSCI Word Small Cap |
MSCI World Index |
Anzahl Aktien |
3'968 |
1'395 |
Anteil Top-10-Aktien (Summe Marktkapitalisierung in %) |
2,25 |
25,4 |
Grösster Titel (Marktkapitalisierung in %) |
Interactive Brokers (0,31) |
Apple(5,1) |
Anteil USA |
63 |
74 |
Grösster Sektor (Marktkapitalisierung in %) |
Industrie (19,7) |
IT (25,6) |
Und: während der IT-Sektor bei Large Caps dominiert, ist er bei Small Caps wesentlich kleiner. Dies, weil in der Regel kleinkapitalisierte Firmen die milliardenschweren Investitionen in Rechenzentren nicht finanzieren können. Stattdessen erweisen sich Industrie, Finanzwesen und zyklische Konsumgüter (Consumer Discretionary) als die Sektoren mit den meisten Small Caps. Dies führt zu einer ausgewogeneren Sektorverteilung.
Mehr Chancen für aktives Management
Allerdings: Small Caps werden von Analystinnen und Analysten deutlich weniger ausgeleuchtet als Large Caps. Im Durchschnitt decken nur acht solche Marktbeobachter eine Small-Cap-Firma ab, während es bei Large Caps rund 20 sind. Notabene: Amazon, Meta und Google werden von bis zu 72 Analystinnen und Analysten analysiert.
Diese geringere Abdeckung kann auch eine Chance für aktives Management bieten, da es mehr unentdecktes Potenzial gibt. Denn: Historisch gesehen weisen Small Caps auch ein höheres Gewinnwachstum und eine höhere EPS-Dispersion (Standardabweichung der Gewinne pro Aktie) als Mid oder Large Caps auf. Dies bedeutet, dass es grössere Unterschiede zwischen den Firmen gibt und damit auch mehr Chancen für aktives Management. Entsprechend kommt es noch mehr drauf an, die richtigen Titel mit Alpha-Potenzial aus dem Small-Cap-Universum zu ziehen.
KI enthüllt attraktive Small Caps
Die rund 4'000 Small Caps zu analysieren und aufgrund diverser Faktoren für einen Fonds zu selektieren, würde indes ein Heer an Analystinnen und Analysten benötigen. An diesem Punkt kommen die vom Asset Management der Zürcher Kantonalbank entwickelten KI-Algorithmen in Form von Machine Learning zum Zug. Sie «arbeiten» unter anderem für den Ende 2024 lancierten «Swisscanto (LU) Equity Fund Systematic AI Responsible Small Caps».
Die KI-Algorithmen durchkämmen täglich eine proprietäre Aktien-Datenbank von enormer Grösse, bestehend aus 7'000 Aktien mit mehr als 500 Kennzahlen, die ihrerseits während eines Zeitraums von 25 Jahren erhoben worden sind. Der schiere Umfang der Aktiendatenbank bietet ein ideales Trainings-Camp für die KI-Algorithmen. Sie lernen selbstständig aus Daten und decken bislang verborgene Zusammenhänge zwischen Finanzdaten und zukünftigen Aktienrenditen auf. Dies mit dem Ziel, die lukrativsten Titel zu identifizieren – und das ganze frei von menschlichen Emotionen.
Eigenschaften des KI-Algorithmus (nicht abschliessend):
- Mustererkennung: Künstliche Intelligenz hilft, verborgene Zusammenhänge zwischen Unternehmenskennzahlen und zukünftigen Renditen aufzudecken.
- Rational: KI ist frei von menschlichen Emotionen und Vorurteilen, die zu irrationalen Entscheidungen führen können.
- Rasche Entscheidungsfindung: Mit künstlicher Intelligenz können in kürzester Zeit grosse Datenmengen analysiert werden, die für Menschen kaum zu bewältigen wären. Die Ergebnisse dienen als Entscheidungsgrundlage für die Titelselektion.
- Dynamisch: KI lernt selbstständig und passt sich dynamisch an veränderte Marktbedingungen an. Entsprechend lassen sich Trends, Chancen und Risiken frühzeitig erkennen.
- Perfektes Gedächtnis: Der von uns konzipierte KI-Algorithmus greift auf Unternehmensdaten der letzten 25 Jahre zu und lernt ständig aus den neuesten Ereignissen.
- Risikomanagement: KI überwacht die Risiken und kann risikoreiche Aktien identifizieren. Ziel: Verlustreduktion.
- Effizient: Künstliche Intelligenz kann täglich Prognosen für Tausende von Aktien erstellen, ohne dass Research-Teams benötigt werden.
- Unkorreliert: KI-gestützte Aktienprognosen unterscheiden sich von menschlichen Prognosen und können daher eine sinnvolle Ergänzung zu klassischen Anlageansätzen sein.
Investmentansatz: Dynamisch und datengetrieben
Die Investitionen innerhalb unseres systematischen Investmentprozesses erfolgen entlang der vom Asset Management der Zürcher Kantonalbank implementierten «Responsible»-Nachhaltigkeitskriterien. Die nachfolgende Portfolio-Konstruktion, bestehend aus 100 bis 200 Titeln, wird strukturiert umgesetzt. Dies mit dem Ziel, die erwartete Rendite bei gleichzeitiger systematischer Risikokontrolle zu maximieren. Begleitet wird der Prozess durch ein laufendes mehrstufiges Risiko- und Qualitätsmanagement.
Risikokontrolle und Nachhaltigkeit
Ungewollte Risiken werden durch die Limitierung von Einzeltitel- sowie von Sektor- und Regionenwetten vermieden. Die Steuerung des ex-ante Tracking Error und die Begrenzung des Turnovers sowie die Berücksichtigung von aktienspezifischen Transaktionskosten sind weitere Massnahmen zur Risikokontrolle.
Neben der ESG-Integration werden auch Stewardship, «Responsible Ausschlüsse» und die Verfolgung eines ehrgeizigen <2-Grad-Celsius-Absenkpfades in Orientierung am Pariser Klimaabkommen angewendet. Der «Swisscanto (LU) Equity Fund Systematic AI Responsible Small Caps» ist ein nach der EU-Offenlegungsrichtline SFDR Artikel 8 klassifizierter Fonds.
Was sind Small Caps?
«Small Caps» steht für «Small Capitalization». Dazu zählen Unternehmen mit einer relativ kleinen Marktkapitalisierung. Die Marktkapitalisierung eines Unternehmens wird berechnet, indem der aktuelle Aktienkurs mit der Anzahl der ausgegebenen Aktien multipliziert wird. Die Einteilung der Unternehmen in Small und Large Caps erfolgt in der Regel nach der Marktkapitalisierung. Der Indexanbieter MSCI beispielsweise zählt die ersten 70 % der Unternehmen nach Marktkapitalisierung zu den Large Caps. Die nächsten 15 Prozent der Marktkapitalisierung gelten als Mid Caps und die nächsten 14 Prozent als Small Caps.
Fazit zu Small Caps finden mit künstlicher Intelligenz
- Die Small Caps zeigen gegenüber Large Caps Aufholpotenzial.
- Historisch gesehen weisen Small Caps höheres Gewinnwachstum und eine höhere EPS-Dispersion auf als Mid und Large Caps.
- Künstliche Intelligenz kann helfen, die Small Caps mit attraktivem Alpha-Potenzial zu finden.
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Rechtliche Hinweise
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