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Trading-Stellen in der Finanzwelt: Machine Learning oder VWL studieren?

Wer einen Trading-Job in der Finanzbranche anstrebt, fragt sich vielleicht, ob er oder sie sich auf Ökonometrie fokussieren sollte – oder aber auf das zunehmend wichtig werdende Gebiet des Machine Learning. Eine neue Publikation bietet hier einige Anhaltspunkte. 

Joseph Simonian, Gründer des KI-Beratungsunternehmens Autonomous Investment Technologies, hat diese Woche ein Research-Paper veröffentlicht, in dem er sich mit den größten Unterschieden zwischen Ökonometrie und Machine Learning beschäftigt. Letztlich kommt er zu dem Schluss, dass die Ökonometrie am besten geeignet ist, die Vergangenheit zu erklären, das Machine Learning aber eher geeignet ist, Vorhersagen über die Zukunft zu machen.

Ein wesentlicher Vorteil der Ökonometrie besteht laut dem Aufsatz darin, dass sie es ermöglicht, „die Beziehung zwischen Variablen zu verstehen und sinnvolle wirtschaftliche Schlussfolgerungen abzuleiten“. Die Ökonometrie basiert auf einer „Datenmodellierungskultur“, bei der Daten herangezogen werden, um „Informationen über die Beziehungen zwischen Input- und Reaktionsvariablen zu liefern“.

Dieser Ansatz kann bei Zukunftsprognosen problematisch sein, da kausale Beziehungen selten linear sind. Externe Stimuli, sowohl sichtbare als auch unsichtbare, wirken auf die Variablen ein, die man betrachtet. Die Variablen werden manuell ausgewählt, so dass andere wichtige Variablen möglicherweise übersehen werden können.

Machine-Learning-Modelle hingegen sind „hochflexibel“ und können die in den Daten verborgenen komplexen Kausalbeziehungen durchdringen. Sie sind auch robust genug, um mit fehlenden Daten umzugehen, während ökonometrische Modelle dafür ein „bestimmtes Treatment“ benötigen, was zu Verzerrungen führen kann. Das Hauptproblem bei Machine-Learning-Modellen ist, dass oft nicht klar ist, wie sie zu einer Lösung kommen, selbst wenn diese Lösung richtig ist.

Wer einen hochdotierten Job bei kleineren Hedgefonds oder einer Trading-Firma anstrebt, sollte auf Machine Learning setzen. Diese Unternehmen sind in der Regel privat und damit weniger stärker öffentlich kontrolliert und reguliert. Aus diesem Grund legen sie den Schwerpunkt auf Ergebnisse, die sich eher durch Machine Learning erzielen lassen.

Anders verhält es sich bei Trading-Jobs in Banken und Vermögensverwaltungen, also bei Unternehmen mit Kundenkontakt. Im Rahmen einer Podiumsdiskussion des CFA Institutes hatte Simonian zuvor erklärt, dass solche Unternehmen „ihre Produkte den Kunden genau erklären müssen“. In solchen Fällen können ökonometrische Modelle sehr viel einfacher erklärt werden als solche, die auf einem „magischen“ AI-Algorithmus beruhen.

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AUTORAlex McMurray

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