Redaktionelle Kapitalanalyse · Berlin
Logic Fabric Kapitalanalyse
Wir schreiben kostenlose Artikel über die Rolle von KI in der Kapitalanalyse und darüber, was erklärbare Anlagemodelle tatsächlich leisten — Methode für Methode, Baustein für Baustein.
Handwerk
Erklärbarkeit ist keine Nachbearbeitung. Sie ist die erste Entscheidung beim Bau eines Modells.
Ein Anlagemodell, das nachträglich erklärt werden muss, ist oft eines, das von vornherein zu viel verbirgt. Wir beschreiben deshalb, wie Merkmalsbeiträge (SHAP-Werte), Modellkarten und Faktorzerlegung schon beim Training festgelegt werden — nicht erst, wenn eine Entscheidung am Ende einer Pipeline steht. Das ist das Handwerk, das wir in jedem Artikel vorführen.
Drei Arbeitsschritte, die ein Modell erklärbar machen
- 01
Merkmale benennen, bevor gewichtet wird
Bevor ein Modell lernt, legen wir fest, welche Merkmale überhaupt in die Entscheidung kommen dürfen. Ein Faktormodell für Aktienrenditen beginnt mit Wert-, Momentum- und Qualitätsfaktoren, deren ökonomische Bedeutung sich in einem Satz begründen lässt. Was sich nicht begründen lässt, kommt nicht in den Merkmalsvektor.
- 02
Beiträge messen, nicht nur Vorhersagen
Für jede Vorhersage halten wir fest, wie stark jedes Merkmal zur Entscheidung beigetragen hat. SHAP-Werte summieren sich zur Modellvorhersage auf — das macht eine Einzelentscheidung nachvollziehbar, ohne das Modell als Black Box zu verlassen. In unseren Artikeln zeigen wir die Verteilung dieser Beiträge für beispielhafte Portfolios.
- 03
Grenzen dokumentieren, ehe sie überraschen
Jedes Modell hat einen Gültigkeitsbereich. Wir schreiben ihn auf: auf welchen Marktsegmenten das Modell trainiert wurde, welche Datenlücken es gibt, ab welcher Halteperiode die Erklärung an Schärfe verliert. Eine Modellkarte gehört zum Artikel wie die Quellenangabe. So entsteht eine Analyse, die sich auch im nächsten Marktzyklus noch vertreten lässt.
Leseranfrage
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