Strategien

Unsere proprietären NLP-Algorithmen (Natural Language Processing) ermöglichen es uns, unstrukturierte und semistrukturierte Daten in großem Umfang zu analysieren. Wir schöpfen sowohl aus traditionellen Quellen (Nachrichten, Transkripte, Geschäftsberichte) als auch aus diversen Open-Source-Daten, die wir selbst erheben.

Wir haben eine eigene Scraping-Plattform entwickelt, mit der wir Daten erfassen können, die auf unsere spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Die Sentiment-Analyse stützt sich auf die Auswertung von Medien, öffentlichen Berichten, Quartals- und Jahresberichten und allem, was zugänglich ist, um zu verstehen, wie positiv oder negativ das Narrativ eines Unternehmens ist. Normalerweise ist dies eine langsame und mühsame Aufgabe, die große Analystenteams mit unterschiedlichen Verzerrungen bei der Einschätzung des Sentiments erfordert. Besonders intensiv — und teils unmöglich — wird dieser Prozess während der Berichtssaison, viermal im Jahr, über jeweils sechs Wochen.

Unsere Systeme liefern nicht nur genauere und verlässlichere Analysen, indem sie zugängliche Daten in großem Umfang auswerten, sondern erlauben es uns auch, Daten in verschiedenen Sprachen weltweit zu lesen — man stelle sich vor, wie schwierig das für ein Team aus Analysten und Portfoliomanagern wäre.

Bei Governance geht es um Entscheidungsfindung, und wir sind überzeugt, dass gute Unternehmensführung zentral für das Verhältnis zwischen dem Management und uns als Aktionären ist. Fairness, Transparenz, gute Ethik, Diversität und ein gut funktionierender Verwaltungsrat sind Prinzipien, die wir nicht nur bei der Führung unseres eigenen Unternehmens anwenden — wir erwarten auch hohe und sich verbessernde Standards bei unseren Investments.

Unser Ansatz, in gut geführte Unternehmen zu investieren, unterscheidet sich durch unsere Technologie. Unser Vorteil bei der Identifikation guter Governance besteht darin, Governance-Scores auch für Unternehmen ableiten zu können, die zu klein sind, um von der breiteren Investment-Community richtig verstanden zu werden.

Wichtig ist auch, beim Lesen von Nachrichten, Berichten, Quartalsmeldungen und anderen Quellen „die Punkte zu verbinden“. Welche Unternehmen, welche Produkte, welche Schlüsselpersonen wurden erwähnt? Wie stehen sie zueinander in Beziehung? Wurden sie in früheren Diskussionen erwähnt?

All dies wird konsistent geprüft und bewertet — über alle Quellen hinweg, die wir auswerten (sowie über neue, die wir im Laufe der Zeit hinzufügen).

Die Gesellschaft ist ein zentraler Pfeiler wirtschaftlicher Aktivität. B2B-Unternehmen wie Regierungen existieren letztlich, um Verbrauchern zu dienen. Unternehmen können langfristig nicht gedeihen, wenn sie keinen positiven Beitrag zur Gesellschaft leisten. Soziale Ordnung bedeutet eine stabile Gesellschaft, und eine stabile Gesellschaft bedeutet, dass ein Unternehmen lange bestehen kann. Unser Investmentprozess konzentriert sich auf Unternehmen, die positive Beiträge zur Gesellschaft leisten und danach streben, besser zu werden.

Unser Ansatz für nachhaltiges Investieren unterscheidet sich durch unsere Technologie. Unser Vorteil beim sozialen Investieren besteht darin, Sozial-Scores auch für Unternehmen ableiten zu können, die zu klein sind, um von der breiteren Investment-Community richtig verstanden zu werden.

Die Umwelt ist das Medium, in dem wir unser Leben führen. Sie betrifft jeden Aspekt unseres Handelns — auch das Investieren. Es ist daher nur folgerichtig, dass unsere Investments im Einklang mit unseren Interessen handeln. Unser Investmentprozess konzentriert sich auf Unternehmen, die positive Beiträge zur Umwelt leisten und danach streben, besser zu werden.

Unser Ansatz für nachhaltiges Investieren unterscheidet sich durch unsere Technologie. Unser Vorteil beim Umwelt-Investieren besteht darin, Umwelt-Scores auch für Unternehmen ableiten zu können, die zu klein sind, um von der breiteren Investment-Community richtig verstanden zu werden.

Maschinelles Lernen ist ein wunderbares Werkzeug — aber nicht die Universallösung, als die es die Medien gern darstellen. Wir glauben, der beste Ansatz besteht darin, die jeweils besten Rechenverfahren mit den passenden Aufgaben zu kombinieren.

Dieses Verfahren eignet sich am besten zur Automatisierung von Entscheidungen in einem stationären Umfeld. Im Investmentkontext sind das eher die routinemäßigen Aufgaben — etwa zu erkennen, ob ein Unternehmen von einem bestimmten Thema betroffen ist (oder nicht). Diese Inferenzen erfolgen kontinuierlich und erlauben es uns, thematische Veränderungen bei einem Unternehmen vor dem Markt zu erkennen.