TOPAS  (Time-Series Oriented Portfolio Allocation System) ist ein moderner finanzwissenschaftlich gestützter KI-Algorithmus, der für die Portfolio-Allokation, also für die ständige Anpassung der Gewichtungen von einzelnen Portfoliobausteinen, konzipiert wurde. Der Algorithmus steuert die dynamische Portfolioallokation für individuelle Investmentuniversen und Risikoprofile mit verschiedenen Anlagehorizonten. Dabei zielt der Algorithmus darauf ab, ein optimales Verhältnis zwischen Rendite und Risiko zu erreichen, indem er autonom ein im Vorfeld definiertes Risiko-Ertrags-Profil eines Portfolios überwacht und steuert. TOPAS passt bei Marktveränderungen die Allokation an, um das Risiko-Ertrags-Profil zu jeder Zeit zu erhalten. TOPAS steuert Ihre Gesamtanlage möglichst effizient und kann die vorherrschenden Verlustrisiken wirkungsvoll begrenzen. Dabei verwendet TOPAS keine Heuristiken und keine subjektiven Prognosen oder willkürliche Zielfunktionen, sondern ist durchgehend finanzwissenschaftlich begründet.‍‍

„Ein Algorithmus ist eine präzise, endliche Verarbeitungsvorschrift, die genau festlegt, wie die Instanzen einer Klasse von Problemen gelöst werden. Ein Algorithmus liefert eine Funktion, die festlegt, wie aus einer zulässigen Eingabe die Ausgabe ermittelt werden kann.“

          Professor Wolfram Burgard, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg

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„Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie imitiert menschliche kognitive Fähigkeiten, indem sie Informationen aus Eingabedaten erkennt und sortiert. Diese Intelligenz kann auf programmierten Abläufen basieren oder durch maschinelles Lernen erzeugt werden.“

          Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS 

Warum Allokation, warum TOPAS? Ein kühler Kopf allein reicht zur ständigen Neubewertung Ihres Portfolios nicht aus. Übertreibungen und Rückschläge auf den international vernetzten Finanzmärkten wechseln in hohem Tempo. Nur dank Hilfe moderner computergestützter Algorithmen und künstlicher Intelligenz lassen sich die vielschichtigen Wechselwirkungen synchron erfassen und gleichzeitig finanzmathematisch beurteilen. Dabei ist die Vermögensallokation entscheidend. Denn anerkannte wissenschaftliche Studien belegen: Die Wertentwicklung eines Portfolios hängt hauptsächlich von der Aufteilung auf verschiedene Assetklassen (Allokation) ab, während die Auswahl innerhalb von Klassen (Selektion) nur einen untergeordneten Einfluss auf den Anlageerfolg hat. Daher haben wir mit TOPAS einen finanzwissenschaftlich fundierten KI-gesteuerten Algorithmus konzipiert, der frei ist von typischen menschlichen Wahrnehmungsverzerrungen oder emotionalen Entscheidungen, um eine möglichst effiziente Allokation Ihres Portfolios zu erreichen.

„Die Verteilung auf verschiedene Anlageklassen ist die wichtigste Entscheidung für Anleger. Markt-Timing und Einzeltitel-Selektion sind sehr schwierig und kosten Geld. Im Schnitt können sie keinen Mehrertrag liefern.“
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‍          David Swensen, von 1985–2021 Investmentdirektor der Yale-Stiftung

Die Methoden und Modelle von ELAN Capital-Partners beruhen auf führenden finanzwissenschaftlichen Theorien und modernsten quantitativen Ansätzen. Sie kombinieren akademische Exzellenz mit praxisnaher Umsetzung und technologischer Innovation. Ein zentraler Baustein ist die finanzwissenschaftliche Theorie, die maßgeblich auf den Arbeiten von Prof. John Y. Campbell (Harvard Universität) basiert. Campbell zählt zu den weltweit renommiertesten Ökonomen und wurde für seine herausragende Forschung vielfach ausgezeichnet. Für die finanzökonometrische Risikoschätzung stützt sich ELAN Capital-Partners auf die Forschung von Prof. Robert F. Engle (Universität New York), der 2003 für seine bahnbrechenden Beiträge zur Entwicklung von Volatilitätsmodellen mit dem Alfred-Nobel-Gedächtnispreis für Wirtschaftswissenschaften geehrt wurde. 2011 erhielt er zudem die Auszeichnung als Financial Engineer of the Year. Das speziell entwickelte quantitative Optimierungsmodell von ELAN Capital-Partners kombiniert den Black-Litterman-Ansatz mit der Methodik des Turbulenzindex von Marc Kritzman. Dieses System ermöglicht eine robuste Portfoliosteuerung unter Berücksichtigung sich ändernder Marktrisiken. Eine proprietäre Computer-Applikation, ausgestattet mit hochspezifischen mathematisch-statistischen Algorithmen, verarbeitet verschiedene Anlageuniversen und Risikoklassen in einer einheitlichen Struktur. Dank dieser innovativen Kombination aus Finanzwissenschaft, Ökonometrie, Optimierung und Technologie setzt ELAN Capital-Partners neue Maßstäbe im Bereich der datengetriebenen Finanzanalyse und Portfoliosteuerung. Der TOPAS-Algorithmus wurde vom Statistischen Beratungslabor StaBLab des Instituts für Statistik der Ludwig-Maximilians-Universität München 2017 evaluiert.
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Auf der Grundlage eines definierten Anlageuniversums wird unter Einbindung eines kundenspezifisch vorgegebenen Risiko-Ertrags-Profils der TOPAS-Algorithmus kalibriert. Dabei können zahlreiche Parameter wie Gewichtungs- und Umsatzgrenzen individuell festgelegt werden. Für das aufgebaute Modellportfolio wird auf täglicher Basis die TOPAS-Allokation berechnet und kommuniziert. So erhält jedes Mandat seinen eigens kalibrierten TOPAS-Algorithmus.
Der TOPAS-Algorithmus reagiert auf die Signale eines speziellen Turbulenzindex, der wie ein Seismograph Friktionen zwischen einzelnen Anlagesegmenten identifiziert. Die tägliche Turbulenzmessung zur Stressidentifizierung basiert auf einer multivariaten Risikoschätzung die mit einem statistischen Verfahren zur Extremwerterkennung (der sogenannten Mahalanobis-Distanz) kombiniert wird. Dieses Distanzmaß dient der Friktionsmessung und berücksichtigt simultan die jeweiligen Renditedifferenzen, Volatilitäten und Korrelationen der Bausteine des Anlageuniversums zueinander. Ein dynamisches Optimierungsverfahren verarbeitet diese Informationen und initiiert in turbulenten Phasen zeitnah Veränderungen der momentanen Portfoliostruktur. Je nach aktuellen Turbulenzen und Marktrisiken richtet TOPAS die Allokation stärker an kurzfristigen Entwicklungen oder an beständigen Strukturen aus. TOPAS reagiert mit wenigen Änderungen in stabileren und flexiblen schnellen Anpassungen in extremen Zeiten.

Mit zunehmender Turbulenz steigen die Volatilitäten der Assetklassen meist abrupt an und die Korrelationen verändern sich überdies oft sprunghaft.

„Die Turbulenz ist ein Maß für die statistische Ungewöhnlichkeit, das sowohl die Höhe der Renditen als auch deren Wechselwirkung miteinander berücksichtigt.“
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‍          Marc Kritzman