Mensch trifft Maschine: Die quantitativen Morningstar Ratings

Mit den Morningstar Analyst Ratings bewerten wir Fonds bereits seit sieben Jahren qualitativ. Um das Universum der bewerteten Fonds zu vergrößern, haben wir die Analyst Ratings mit einem Machine-Learning-Algorithmus repliziert. Eine Einführung.

Morningstar 13.11.2018

Die Analyse von Investmentfonds ist ein Bestandteil der DNA von Morningstar. Wie kein anderes unserer Rating-Systeme steht dafür das Morningstar Analyst Rating. Es wird von unseren Fondsanalysten verfasst und hat den Anspruch, Anlegern einen qualitativen Einblick in die wichtigsten Eigenschaften eines Fonds zu geben. Morningstar verfügt mit mehr als 100 Analysten über eines der größten unabhängigen Manager-Research-Teams weltweit, die mehr als 3.700 Fonds prüfen. Das Analyst Rating bietet eine zukunftsorientierte Bewertung, wie sich Fonds in verschiedenen Marktumfeldern verhalten könnten und hilft Investoren bei der Auswahl überlegener Fonds. Es basiert auf der Überzeugung eines Analysten, dass ein Fonds in der Lage ist, seine Peer Group und/oder eine relevante Benchmark risikoadjustiert über einen gesamten Marktzyklus von mindestens fünf Jahren zu übertreffen. 

Den Hebel angesetzt: Das Morningstar Quantitative Rating™ for Funds 

Die Sache hat allerdings einen Haken. Wegen des hohen Aufwands des Rating-Prozesses ist die Anzahl der Fonds, die ein Analyst Rating halten, begrenzt. Um die Anzahl der analysierten Fonds zu erweitern, haben wir deshalb ein quantitatives Modell entwickelt, das die Entscheidungsprozesse unserer Analysten repliziert. Bei der Entwicklung wurden ihre bisherigen Rating-Entscheidungen und die zur Unterstützung dieser Entscheidungen verwendeten Daten genutzt. Das Ergebnis des Machine-Learning-Modells ist das Morningstar Quantitative Rating for Funds (MQR). Es wird ausschließlich bei Fonds angewendet, die kein qualitatives Morningstar Analyst Rating halten. Es drückt eine Bewertung aus, die ein Morningstar-Analyst dem Fonds zuweisen könnte, wenn er den Fonds analysieren würde. Mit diesem neuen Ansatz können wir fast sechsmal so viele Fonds analysieren, wie es bisher möglich war. 

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