Hipster versus Quant, Daten versus theoretische Modelle, induktive versus deduktive Methode? Die Frage nach dem Primat der Methodik ist so alt wie die Wissenschaften selbst. Ausgelöst durch Erfolge von maschinellem Lernen in anderen Industrien hat der von Breiman (2001) ausgerufene Kulturkampf zwischen daten- und modellgetriebener Statistik nun auch das Asset-Management erreicht. Welche Aufgabe(n) kann maschinelles Lernen im Asset-Management übernehmen? Dieser Frage wird in meinem neuen Aufsatz für das Frankfurter AI Institut nachgegangen.
Senior-Anti-Statesman
"A society that puts equality before freedom will get neither. A society that puts freedom before equality will get a high degree of both." Milton Friedman
Ungleichheit durch MIFID 2 – Wie Regulierung den Zugang zu sachgerechten Produkten verhindert
Ein alltägliches Szenario
Unter MIFID II muss der Vertrieb allen von ihm angebotenen Produkten einen Zielmarkt zuweisen. Der Zielmarkt beschreibt, für welche Kundenkategorien das Produkt grundsätzlich geeignet ist. Dabei müssen alle Produkte nach einer Reihe von Kriterien (Anlageziele, Anlagehorizont, Verlusttragfähigkeit, Risikoaversion, erforderliche Kenntnisse, etc.) konsistent eingestuft werden. Klingt intelligent? Ist es aber nicht.