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21. Januar 2025
News
Maschinelles Lernen im Portfolio Management
11. Februar 2022
CFA Society Germany kürt den Gewinner des CFA Germany Investment Research Awards 2021
Die CFA Society Germany zeichnete die wissenschaftliche Arbeit „The Promises and Pitfalls of Machine Learning for Predicting Stock Returns”1 des Invesco Quantitative Strategies Team mit dem Investment Research Award für herausragende Forschung im Bereich Investment aus. Der Preis richtete sich u.a. an in Deutschland tätige Investment Professionals. Invesco Quantitative Strategies beschäftigt am Standort Frankfurt ca. 30 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter.
Die Investmentexperten von Invesco stellen in ihrer Studie Investmentmodelle, die mit Hilfe von maschinellen Lernmodellen entwickelt wurden, traditionellen linearen Faktormodellen gegenüber. Zwar zeigen „Machine Learning“ Modelle einen statistischen Performancevorteil, dieser muss jedoch in Zusammenhang mit gestiegener Komplexität, höheren Transaktionskosten und der Fähigkeit Risiken einzugehen betrachtet werden.
Gerne steht Ihnen Ihr Invesco Ansprechpartner für weitere Details zur Verfügung.
Lesen Sie auch
- Pressemitteilung der CFA Society Germany*
- Die vollständige Studie ist im Journal of Financial Data Science veröffentlicht worden*
Erfahren Sie mehr über unser Invesco Quantitative Strategies Team am Standort Frankfurt:
Anmerkungen
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Fußnoten
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1 Quelle: Studie „The Promises and Pitfalls of Machine Learning for Predicting Stock Returns”, Invesco Quantitative Strategies Team, Invesco Asset Management GmbH, An der Welle 5,60322 Frankfurt am Main, Studie vom 31.03.2021. Ausgezeichnet mit dem CFA Germany Investment Research Award am 25. November 2021 bei der jährlichen Charter Award Ceremony der CFA Society.
Wesentliche Risiken
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Der Wert einer Anlage und die Erträge hieraus können sowohl steigen als auch fallen und es ist möglich, dass Anleger den ursprünglich angelegten Betrag nicht zurückerhalten.
Hinweise auf Rankings, Ratings oder Auszeichnungen bieten keine Garantie für künftige Wertentwicklungen.
EMEA 2020632/2022
