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HSAM Macro Strategy MS: Markttrend-Catcher mit NLP-Technologie

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  • Jul 07, 2025
  • Strategie

Die makroökonomischen Trends der Finanzmärkte sind oft in einer Flut von Informationen verborgen. Die Macro Strategy(MS) von HSAM nutzt Natural Language Processing (NLP)-Technologie als treibende Kraft und baut ein vollständiges Analysesystem auf, das von der Informationsgewinnung bis zur Trendprognose reicht. Diese Strategie nutzt die tiefgehende Interpretation unstrukturierter Daten wie makroökonomischer Politiktexte, Branchenentwicklungen, Unternehmensfinanzen und Veränderungen in der Aktionärsstruktur, um potenzielle Trends zu erkennen, bevor sich ein Marktkonsens bildet, und bietet Anlegern professionelle Unterstützung bei der Erfassung anhaltender großer Marktbewegungen.

 

Kern der Strategie: NLP-Technologie definiert das Paradigma der Makroanalyse neu

 

Die MS-Strategie basiert auf folgender Logik: Bedeutende Marktentwicklungen entstehen oft aus politischen Entscheidungen, Branchenveränderungen oder strukturellen Veränderungen der Unternehmensgrundlagen, die zunächst meist in Form von Textinformationen vorliegen. Das NLP-Technologiesystem von HSAM umfasst drei Kernkompetenzen:

 

Integration von Informationen aus mehreren Quellen: Mithilfe eines maßgeschneiderten Text-Crawling-Systems werden multidimensionale Textdaten wie Erklärungen der Zentralbank zu ihrer Politik, Regierungsberichte, Branchen-Whitepaper, Anmerkungen zu Unternehmensabschlüssen und Bekanntmachungen zu Veränderungen im Aktionärskreis in Echtzeit erfasst. Wenn beispielsweise das Finanzministerium eines Landes ein Dokument zu einem Konjunkturprogramm veröffentlicht, analysiert das System automatisch die Schlüsselwörter in diesem Dokument (z. B. „Infrastrukturinvestitionen“ oder „Steuersenkungen“) und verknüpft sie mit den betroffenen Branchen.

 

Semantische Logikanalyse: Mithilfe von Deep-Learning-Modellen werden Texte semantisch analysiert und logisch interpretiert. Nehmen wir als Beispiel Branchennachrichten: Wenn eine Meldung wie „Warnung vor Überkapazitäten in einer bestimmten Branche“ erscheint, kombiniert das Modell Informationen aus der gesamten Wertschöpfungskette und beurteilt die Auswirkungen dieser Meldung auf die Gewinnerwartungen der betroffenen Unternehmen, anstatt sich nur auf eine oberflächliche Interpretation des Textes zu beschränken.

 

Emotionsabbildung: Durch die Erstellung eines branchenspezifischen Emotionswörterbuchs werden die emotionalen Tendenzen im Text (z. B. „positiv“, „vorsichtig“, „pessimistisch“) in Signale für die Markterwartungen umgewandelt. Wenn beispielsweise bei der Analyse des Abschnitts „Managementdiskussion“ im Jahresbericht eines Unternehmens die Dichte optimistischer Aussagen deutlich über dem historischen Niveau liegt, wird dies von der Strategie als potenzielles Signal für eine Aufwärtskorrektur der Gewinnerwartungen des Unternehmens interpretiert.

 

Strategieumsetzung: Von der Informationsauswertung zur Marktcharakterisierung

 

Die Umsetzung der MS-Strategie folgt einem wissenschaftlichen Prozess, der sich aus den folgenden Schritten zusammensetzt: „Informationsdekodierung – logische Verifizierung – Trendverfolgung“.

 

Phase der Informationsentschlüsselung: Das NLP-System führt eine Worttrennung, eine Part-of-Speech-Tagging und eine Entitätserkennung des Originaltextes durch und extrahiert wichtige Ereignisse (z. B. Zeitpunkt der Veröffentlichung der Politik, Ziele der Industriepolitik), betroffene Akteure (z. B. begünstigte Branchen, benachteiligte Unternehmen) und Übertragungswege (z. B. „lockere Geldpolitik → sinkende Finanzierungskosten für Unternehmen → Gewinnsteigerung“).

 

Phase der logischen Überprüfung: Das Strategieteam überprüft die Plausibilität der Informationsübertragung anhand historischer Daten und Marktverhalten. Wenn das NLP-System beispielsweise die Information „Verstärkung der Subventionspolitik für eine bestimmte Branche“ erkennt, wird die Dauer und das Ausmaß der Auswirkungen solcher Maßnahmen auf die Aktienkurse der betroffenen Unternehmen in historischen Szenarien zurückverfolgt, um ein Modell für die erwarteten Erträge zu erstellen.

 

Trendfolgephase: Sobald die Marktlogik der Textinformationen durch Handelsdaten wie Handelsvolumen und Kapitalflüsse bestätigt wird (z. B. durch anhaltende Kapitalzuflüsse in Sektoren, die von der Politik profitieren), startet die Strategie eine marktübergreifende Allokation, baut mit Hilfe von Aktien, Futures, Optionen und anderen Instrumenten ein Trendfolgeportfolio auf und passt die Positionen entsprechend den aktuellen Textinformationen dynamisch an.

 

Strategischer Wert: Fähigkeit, Gewinne in großen Markttrends zu erzielen

 

Der Kernwert der MS-Strategie liegt in der vorausschauenden Erfassung anhaltender großer Marktbewegungen. Wenn Ereignisse wie eine Änderung der makroökonomischen Politik (z. B. ein Wechsel des geldpolitischen Zyklus der US-Notenbank), disruptive technologische Durchbrüche in der Industrie (z. B. Innovationen im Bereich der Batterietechnologie für neue Energien) oder bedeutende strategische Anpassungen von Unternehmen (z. B. globale Fusionen und Übernahmen von führenden Unternehmen) eintreten, spiegeln sich die entsprechenden Informationen zunächst in den Textdaten wider. Mithilfe der NLP-Technologie kann die MS-Strategie Positionen aufbauen, bevor sich ein Marktkonsens bildet. Die Erfahrung zeigt, dass solche makroökonomisch bedingten Marktentwicklungen in der Regel von langer Dauer sind und weitreichende Auswirkungen haben. Durch die kontinuierliche Verfolgung des Textinformationsflusses kann die Strategie die Positionsstruktur in verschiedenen Phasen der Marktentwicklung (z. B. in der Phase der politischen Erwartungen, der Umsetzung und der Wirkungsüberprüfung) optimieren und so Gewinne erzielen.

 

Die Makrostrategie MS von HSAM nutzt NLP-Technologie als Brücke, um Textinformationen in umsetzbare Anlageentscheidungen umzuwandeln, und bietet Anlegern ein professionelles Instrument, um Marktgeräusche zu durchdringen und makroökonomische Trends zu erkennen.