Tom Zhou ist ein so genannter "Quant", der einen 500 Millionen Dollar schweren Hedgefonds mitverwaltet. Und er hat akademische Abschlüsse in Bauingenieurwesen, Wirtschaft und Finanzen. Wie andere quantitative Handels-Cracks, die versuchen, Chinas Aktienmarkt mit einem Volumen von 6,6 Billionen Dollar zu verstehen, verbringt Zhou einen Grossteil seiner Zeit damit, sich in unerfahrene Anleger hineinzuversetzen.

Quants passen ihre Modelle an einen chinesischen Markt an, wo mehr als 80 Prozent der Transaktionen von Kleinanlegern getätigt werden. Dabei finden sie clevere Wege, um zu prognostizieren, wohin das so genannte "dumme Geld“ des Landes fliesst. Es ist nicht einfach, in einem Land mit der weltweit höchsten Aktienmarkt-Volatilität und Kursschwankungen, die sich oft der Logik zu widersetzen scheinen, alles richtig zu machen.

Um das Verhalten von 147 Millionen chinesischen Privatanlegern vorauszusehen, durchkämmen Quants Social-Media-Posts und verwenden künstliche Intelligenz, um zu prognostizieren, wann beliebte technische Indikatoren Kauf- und Verkaufswellen auslösen werden. Sie kaufen riesige Datenmengen von Unternehmen wie Tencent, um die Anlegerstimmung einzuschätzen, und eliminieren Faktoren, die im Westen gut funktionieren, in China jedoch keine überdurchschnittliche Performance einbringen.

Diese Bemühungen zeigen, wie anders internationale Investoren denken müssen, wenn sie angesichts der Aufnahme des Landes in die globalen Indizes von MSCI mehr in chinesische Aktien investieren wollen.

"In den USA versuchen Quants, mit komplexen Modellen oder automatisierten Transaktionen blitzschnell Geld mit anderen institutionellen Anlegern zu verdienen, aber in China funktionieren viele Strategien nicht gut und die Erzrivalen der Quants sind Privatanleger", sagte Zheng Xu, ehemaliger Portfoliomanager bei Millennium Partners, der jetzt Finanzen an der Shanghai Jiao Tong University lehrt. "Hier ist es äusserst wertvoll, das Verhalten und die Stimmung von Privatanlegern zu verstehen."

Quant-Vorgehen

Während Quants es normalerweise ablehnen, Einzelheiten ihres Ansatzes preiszugeben, waren einige bereit, grob zu skizzieren, wie sie die Auswirkungen der chinesischen Kleinanleger auf den Aktienmarkt des Landes versuchen einzuschätzen.

Zhou, ehemaliger quantitativer Analyst bei MSCI Barra, jetzt Fondsmanager bei Shanghai River East Asset Management, sagte, ein auffälliges Phänomen sei, dass chinesische Händler dazu neigen, schneller als ihre Pendants in den USA Gewinne mitzunehmen. Das bedeutet, dass in China kurzfristige Kurs-Reversal-Faktoren in der Regel besser funktionieren als Momentum-Faktoren, sagte er.

Bei High-Flyer Quant, wo mehr als 6 Milliarden Yuan (775 Millionen Euro) verwaltet werden, nutzen Händler KI, um bis zu zwei Tage im Voraus vorwegzunehmen, wann weit verbreitete Indikatoren wie die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz (MACD) einzelne Anleger zum Kauf oder Verkauf veranlassen, so Simon Lu, stellvertretender Leiter Research bei High-Flyer in Hangzhou.

BlackRock plant, seine Präsenz in China zu verstärken. Der weltweit tätige Vermögensverwaltungsriese verfolgt Änderungen der Stimmung von Privatanlegern durch die Analyse von Social-Media-Daten, einschliesslich etwa 100.000 Chatroom-Posts pro Tag auf Websites wie Eastmoney.com und Xueqiu.com. Das Unternehmen kauft Aktien, die bei den Anlegern wachsende Aufmerksamkeit erregen, und verkauft solche, die ein nachlassendes Interesse zeigen.

Schwieriger Hochfrequenzhandel

Solche Faktoren sind nicht immer zuverlässig. Wang Pei, Vorstandsvorsitzender von Focus Technology Ltd. mit Sitz in Shenzhen, sagte, sein Fonds habe 2013 und 2014 durch die Einbeziehung von Daten zu den meistgesehenen Aktien in Handels-Apps von Tencent und Hithink RoyalFlush Information Network Co. jährlich um zusätzliche 7% bis 8% zugelegt. Aber diese Strategie funktionierte 2015 nicht mehr, als Konkurrenten den Ansatz kopierten und Chinas Markt abstürzte, sagte Wang.

Die einzigartige Marktstruktur des Landes stellt auch Quants vor Herausforderungen. Zu den grössten Hürden zählen ein Mangel an liquiden Absicherungsinstrumenten und eine Regel, die verhindert, dass Anleger innerhalb eines Tages dieselben Aktien kaufen und verkaufen. Das macht einige Taktiken für den Hochfrequenzhandel unmöglich.

Zudem können auch Chinas Zensur sozialer Medien und der sich ständig weiterentwickelnde Online-Slang, den die Internetnutzer verwenden, um der offiziellen Überwachung auszuweichen, Unternehmen vor Herausforderungen stellen, die zum Beispiel KI-Sprach-Tools zur Messung der Anlegerstimmung einsetzen.

Verlockende Aussichten

Laut Citic Securities übertraf der Median-Ertrag von Fonds, die sich am chinesischen CSI 300 Index orientieren, die Benchmark im Jahr 2018 um 3,63%. Im ersten Quartal 2019 blieben die Fonds jedoch 3,22% hinter der Benchmark zurück. Der Shanghai Composite Index hat in diesem Jahr rund 18% zugelegt.

Die Aussichten auf übergrosse Erträge sind verlockend genug, um internationale Quant-Shops wie PanAgora Asset Management Inc. aus Boston zu veranlassen, zunehmend mit neuen Modellen für den Handel auf dem chinesischen Markt zu experimentieren.

Mike Chen, ein Vermögensverwalter bei PanAgora, der früher für Google arbeitete, entwickelte ein Modell für die Analyse des Jargons chinesischer Privatanleger, wenn sie Aktien in von der Regierung zensierten Online-Foren diskutieren. Er interessierte sich teilweise für die Herausforderung, weil sich die chinesischen Aktien nach den US-Präsidentschaftswahlen 2016 merkwürdig entwickelten. Als sich das Ergebnis herauskristallisierte, stieg ein börsennotiertes chinesisches Unternehmen, dessen Name in Mandarin klingt wie "Trump gewinnt hoch", während die Titel einer Firma, die wie "Tante Hillary" klingt, einbrachen.

"Es gibt viele Ineffizienzen, und viele davon sind auf Privatanleger zurückzuführen", sagte Chen in einem Interview. PanAgora hat das Modell noch nicht für den Handel verwendet. "Man will verstehen, was sie denken, aber das klappt nicht mittels der traditionellen Geschäftsberichte."

(Bloomberg)