Die Vorhersage der Performance aktiv verwalteter Fonds ist eine schwierige Aufgabe. Dennoch zeigt die akademische Forschung, dass verschiedene quantitative Variablen – etwa vergangene Performance, Kosten, Investmentstil oder Managercharakteristika – mit zukünftiger Fondsperformance in Verbindung gebracht werden. Durch die Kombination solcher Variablen mit Methoden der künstlichen Intelligenz lassen sich diese Informationen effizient bündeln. Empirische Ergebnisse zeigen, dass so ausgewählte Fonds signifikant bessere risikoadjustierte Renditen erzielen können als der durchschnittlich ausgewählte Investmentfonds.