Het Nederlandse bedrijf Semlab, waar semantische software applicaties worden gebouwd, helpt marktpartijen bij dataverzameling op basis waarvan zo snel mogelijk beleggingsbeslissingen kunnen worden genomen. JP Morgan is een grote klant die de dienst van het in 2000 gelanceerde Semlab afneemt.
JP Morgan zet de software in om data en artikelen op de terminals van Thomson Reuters te selecteren. Semlab doet dat op basis van algoritmen, waarmee de informatiebehoefte van de klant tot de kernboodschap wordt teruggebracht.
Eén regel informatie voldoende
'Doorgaans is één regel voldoende om het nieuws of het marktsentiment uit een bericht te filteren. Op basis daarvan kunnen medewerkers van de klant de informatie analyseren en een beslissing nemen', zegt ceo Bram Stalknecht van Semlab. 'Of deze informatie gaat rechtstreeks naar een geautomatiseerd handelssysteem.'
Het in Alphen aan de Rijn gevestigde bedrijf, waar inmiddels meer dan vijfentwintig specialisten op het terrein van kunstmatige intelligentie, semantiek en software-applicaties werken, maakt naast de financiële sector ook software voor overheden en de media en gezondheidszorg.
Het is op basis van de wensen van de klant dat bepaald wordt welke informatiekanalen worden gevolgd en welk nieuws gefilterd moet worden. Soms kost het klanten moeite af te bakenen wat ze aan informatie willen ontvangen, zegt Stalknecht.
Toepassing voor fondsmanagers
Dat grote zakenbanken en hedgefondsen al gebruik maken van de selectie en filtering van informatie voor dagelijkse trading is bekend, maar toepassingen voor long only fondsmanagers lijkt minder voor de hand te liggen. Stalknecht bestrijdt dat. Hij stelt dat er wel degelijk sprake is van toegevoegde waarde.
'Wij denken dat je er kosten door kunt besparen, omdat je minder analisten nodig hebt, dat je een betere overview krijgt van wat er speelt in het segment waarin je belegt of dat voor je beleggingen relevant is en dat je zo ook meer alpha kan genereren.'
Stalknecht zegt dat er een pilot is gedaan met het onderzoekscentrum Fraunhofer, Financial Engineering in Kaiserslautern en dat daar positieve resultaten uit zijn gekomen voor het berekenen van Value at Risk bij grote risicomanagement portfolios. Hierbij wordt relevante informatie, zoals impact en sentiment, automatisch uit nieuwsberichten binnen de VAR gebracht zodat het risico beter wordt ingeschat, gebaseerd op de huidige marktkrachten, zegt hij.
Concurrentieveld
Hoewel Semlab indertijd is begonnen met dataming en -selectie voor de pharma-industrie, zijn er inmiddels ook meerdere applicaties voor de financiële sector beschikbaar. Tevens is in samenwerking met het Openbaar Ministerie begonnen met het robotiseren van het verwerken van big data, zoals tienduizenden documenten, verslagen en rapporten op basis van een van te voren opgezet taalkundig model.
Semlab concurreert met Thomson Reuters, dat meer met een black box werkt omdat journalisten aangeven of het nieuws als positief of negatief geoormerkt moet worden, terwijl Semlab meer met een open en kwantificeerbaar systeem werkt. Verder is op sommige terreinen IBM een concurrent en het in Californië gevestigde Alexandria.