Q & A

Wir messen u.a. real-time die Abflüge von Fracht- und Passagier-Flugzeugen. Das heisst: Noch bevor die Flugzeuge wieder gelandet sind, verfügt 4TREND über die ersten Resultate der Komponente Trade&Traffic.


Wie unterscheiden sich 4TREND-Analysen von anderen Erhebungen und Indikatoren-Modellen?

4TREND schreckt vor grossen, teilweise unstrukturierten Datenmengen nicht zurück. Mit Hilfe von smarten Untersuchungen zeichnen wir erstaunliche Trends. Ein weiterer USP: Wir verwenden für die Analyse Daten, die in Real-Time oder beinahe in Real-Time verfügbar sind. Dies wäre mit Umfragen, die häufig in der Marktforschung verwendet werden, nicht möglich. Wir verzichten bewusst auf Umfragen.

Auf welche Branchen und Segmente fokussiert sich 4TREND?

Die Ursprünge gehen zurück auf die Konjunktur-Beobachtung, die bis heute das wichtigste Feld ist. Die Fragen lauten: Mit welchen Daten können wir einerseits die wirtschaftliche Aktivität in Echtzeit erfassen? Und welche Daten erlauben andererseits einen Blick in die Zukunft - sind also aufgrund der Prognosekraft echte vorlaufende, so genannte Leading Indicators? Mit solchen Indikatoren sind Investoren und die Finanzbranche als solche angesprochen. Viele weitere Analysen sind jedoch ebenso aus der Perspektive der Marktforschung interessant. Letztlich zielt das Angebot von 4TREND generell auf Akteure und Entscheider in der Wirtschaft und Gesellschaft.

Welches sind die konkreten Anwendungsgebiete?

Nehmen wir zum Beispiel die LEADING INDICATORS im Konjunktur-Monitoring. Diese Indikatoren erlauben frühzeitig Aussagen, in welche Richtung sich die Wirtschaft entwickelt. Aussagen über den gegenwärtigen und künftigen Trend der Weltwirtschaft sind ebenso möglich wie Aussagen zu einzelnen Regionen, Ländern und Branchen. Sentiments-Indikatoren zeigen aktuell die Befindlichkeit der Menschen von einzelnen Ländern. Diese Daten haben teils sogar einen Vorlauf zu den an sich sehr zeitnahen Volatilitätsindizes der Finanzmärkte. Schliesslich liefert 4TREND Punkt-Prognosen zu den börsenrelevantesten Wirtschaftsdaten der Welt. 

Welche Daten werden benutzt?

Das Spektrum ist breit. So sammeln wir auch viele Daten, die im engeren Sinne exklusiv nur für uns verfügbar sind. Wichtig: Unser Fokus liegt auf Daten aus der Realwirtschaft; dieser physical layer wird mit dem virtual layer (internet data/social media data) in Bezug gesetzt. Nur in speziell bezeichneten Bereichen - etwa dem Risk-On-Risk-Off-Indicator - verwenden wir Daten aus der Finanzindustrie (Devisen- und Rohstoff-Notierungen).

Weshalb die Zurückhaltung gegenüber Finanzdaten?

In der Tendenz beobachten wir eine explodierende Zahl von Datenströmen, die vom Finanzsystem abgeleitet sind (Derivat-Notierungen, Daten zu Volatilitätsindizes, Geldflüssen und technischen Analysen). Wir und wohl die meisten Investoren betrachten diese Daten oft als «more of the same». Kommt hinzu, dass dabei die Komplexität bzw. die Vektoren bezüglich Ursache und Wirkung kaum zu determinieren sind.


Was lässt sich über die Prognosekraft sagen?

Unsere Kunden erhalten bereits aufgrund von Real-Time-Daten einen Informationsvorsprung. Es ist in der Tat sehr anspruchsvoll, den gerade aktuellen Trend zuverlässig zu beschreiben. Offizielle Daten folgen in den entsprechenden Bereichen oft erst Wochen oder Monate später. Insofern haben selbst aktuelle Beobachtungen (also Real-Time-Daten) einen Vorlauf, einen so genannten Publikationsvorlauf. Zudem weisen einige Real-Time-Daten tatsächlich in die Zukunft. Beispiel: Wenn also bei den Sentiment-Indizes die Awareness für Autos erheblich steigt, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit von Transaktionen einige Wochen oder Monate nach dieser Beobachtung. 

Welche Rolle spielt die Datenanalyse?

Zu Beginn spielte Data Analytics nur eine untergeordnete Rolle. Dies ist auch in jenem Zusammenhang zu sehen, als sowohl konventionelle Zeitreihenanalyse wie moderne, zugekaufte Programme im Bereich Neural Networks nicht den erhofften Nutzen brachten. Das änderte sich jedoch im Verlaufe der Zeit.

Inwiefern?

Man muss unterscheiden: Von Beginn weg enorm wichtig war das Data Preprocessing. Das ist das A und O. Insbesondere in unserem Fall, wo Web Crawling Robots einen wichtige Part spielen. Hier geht es darum, so genannte Bad Data unschädlich zu machen. Datenbereinigung tönt eher langweilig, ist aber an sich "match-entscheidend". Wir haben in diesem Bereich sehr viel Zeit und Knowhow investiert. Data Preprocessing ist mittlerweile ein hochgradig mehrstufiges Verfahren.

Nun zu Data Analytics im engeren Sinne: Hier haben wir gesehen, dass gerade aufgrund der vorhandenen Datenressourcen moderne Verfahren im Rahmen vorn Predictive Analytics die Prognose-Genauigkeit substantiell steigern können. Wir haben ein Prognose-Tool aufgebaut, das im Kern ein proprietäres Pattern-Recognition-System enthält. Füttern wir dieses Tool mit den eigenen Indikatoren-Reihen sowie mit den Best in Class KPI's (public Key Performance Indicators), dann erhalten wir eine Prognosegenauigkeit, die recht eigentlich Champions League würdig ist, wie offizielle Vergleiche zeigen.

Was lässt sich zur Relevanz der Indikatoren und zur Verlässlichkeit der Daten sagen?

Dazu stellen wir zahlreiche Korrelationsanalysen und Backtesting an. In Teilbereichen stellen wir sehr hohe Zusammenhänge zwischen unseren Indikatoren und den später publizierten offiziellen Zahlen fest. Während der Entwicklungsphase haben renommierte Research-Abteilungen unsere Indikatoren getestet. Die Resultate haben uns geholfen, das Dataset und das Untersuchungsdesign weiter zu verbessern und auszubauen. Mittlerweile stellen wir in einigen Bereichen sogar einen Vorlauf zu den Börsenkursen fest - was an sich ein sensationeller Befund ist. Schliesslich gelten die Börsen selbst als Frühindikatoren. - Wenn es schliesslich darum geht, das nächste wichtige makroökonomische Event zu schätzen, so stellen wir einerseits fest, dass 4TREND nicht nur den Konsens der Analysten regelmässig schlagen - was an sich durchaus anspruchsvoll ist. Sondern, es wird offensichtlich, dass unsere Prognosen in vielen Bereichen zu den besten überhaupt gehören. Die Kombination von neuen, exklusiven Daten und Indikatoren sowie mächtiger Predictive Applications führt recht eigentlich zu einem positiven explosiven Gemisch.

Betrachten wir die Leading Indicators im Konjunktur-Monitoring: Welche Schlüsse können Anleger aus diesen Trends ziehen?

Anleger erhalten solide Anhaltspunkte, wie es mit der Konjunktur aktuell und in der näheren Zukunft steht. Sie können Wendepunkte frühzeitig erkennen. Die Indikatoren haben insbesondere auch die Funktion eines Frühwarnsystems. Die Anleger erhalten so ein besseres Gefühl dafür, ob sie die Aktienquote erhöhen oder senken sollen. Entsprechend können sich auch die Quoten bezüglich Liquidität und Anleihen ändern. Sie sehen aufgrund der Branchenkonjunktur, ob sie Aktienquote aus der Finanz-, Pharma- oder Logistik-Branche eher erhöhen oder reduzieren sollen. Oder welche Länder zu favorisieren sind.

Sind sogar Aussagen zu einzelnen Unternehmen möglich?

Ja. 4TREND verfügt über Zeitreihen zu den grössten Konzernen der Welt bzw. zu den in den jeweiligen Branchen führenden Unternehmen.