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Medienkooperation
Mit ChatGPT von OpenAI hat sich das Thema KI quasi über Nacht zu einem regelrechten Hype entwickelt. Inzwischen nutzen Verbraucher die verschiedenen Modelle und Tools privat, um schnell nach Antworten zu suchen. Zunehmend tauchen KI-Anwendungen auch im beruflichen Alltag auf. Die Medizin experimentiert mit Werkzeugen auf Basis künstlicher Intelligenz für die Auswertung in der Radiologie.
Aber auch Banken und Dienstleister nutzen die Möglichkeiten zunehmend – etwa bei der Bereitstellung von Serviceleistungen. Dass KI schnell große Datenmengen analysieren und auswerten kann, macht sie auf den ersten Blick ideal, um im Rahmen des Wertpapierhandels einzusetzen. Ist künstliche Intelligenz vielleicht schon in der Lage, ganz selbständig ein Portfolio zu verwalten und kann dabei das Benchmark schlagen?
Künstliche Intelligenz bringt eine Reihe Eigenschaften mit, die im Wertpapierhandel vorteilhaft sind. Besonders im Hinblick auf den Umgang mit großen Datenmengen erweisen sich die Systeme als leistungsfähig. Damit lässt sich KI unter verschiedenen Gesichtspunkten für den Wertpapierhandel instrumentalisieren.
➡️ Die KI kann eine Reihe an Vorteilen für den Handel mit sich bringen/ Shutterstock/ TStudious
KI-Systeme analysieren historische Kursdaten, Nachrichtenströme, soziale Medien und makroökonomische Indikatoren in Echtzeit. Während menschliche Händler Tage benötigen, um komplexe Muster zu identifizieren, erkennt KI Zusammenhänge innerhalb von Sekunden. Diese Geschwindigkeit ermöglicht es, arbitragefähige Preisdifferenzen oder kurzfristige Marktineffizienzen auszunutzen, die für Menschen unsichtbar bleiben.
Ein entscheidender Vorteil von KI liegt in ihrer Fähigkeit, enorme Datenmengen in Echtzeit zu analysieren. Anleger profitieren davon besonders im Zusammenhang mit der technischen Analyse: KI-Systeme erkennen komplexe Muster und decken so arbitragefähige Preisdifferenzen oder kurzfristige Marktineffizienzen auf, die Anleger im Rahmen einer manuellen Auswertung nicht ausgenutzt hätten.
Zu den Einsatzmöglichkeiten von KI zählt die Möglichkeit, Backtesting-Strategien zu entwickeln. Mithilfe der künstlichen Intelligenz lassen sich nicht nur historische Szenarien simulieren. Über Algorithmen können nichtlineare Muster bewertet werden. Es lassen sich in kürzester Zeit unterschiedliche Szenarien durchspielen, um so erfolgversprechende Handelsstrategien zu identifizieren. Über KI verringert sich der Aufwand für Anleger. Gleichzeitig kann sich die Qualität der Erkenntnisse aus dem Backtesting verbessern.
Anleger stehen vor der Herausforderung, das gehaltene Portfolio kontinuierlich zu analysieren und über die Asset-Allokationen permanent an sich ändernde Marktfaktoren anzupassen. KI-Systeme lassen sich in die automatisierte Portfolioanalyse einbinden, um mithilfe intelligenter Algorithmen das Portfolio effizient zu verwalten.
In die Algorithmen lässt sich die Suche nach Schwachstellen einbinden und an das Risikoprofil in Echtzeit anpassen. Damit verschaffen KI-gesteuerte Systeme Anlegern eine Vorteil, da auf Entwicklungen am Markt unmittelbar reagiert werden kann.
Menschliche Trader sehen sich am Markt einer Herausforderung gegenüber: Emotionen wie Gier, Angst oder Overconfidence aus Anlageentscheidungen auszuschließen. KI-Systeme folgen parametrisierten Regeln über alle Marktvolatilitäten hinweg. Damit kann KI impulsive Fehlentscheidungen verhindern. Alle Handlungshinweise, die sich aus den Ergebnissen der Algorithmen am Ende ergeben, entstehen rein datenbasiert und sind vollkommen frei von einer emotionalen Komponente.
Es ist verlockend, sich als Anleger einfach auf ein automatisiertes System zu verlassen, das nicht nur Arbeit abnimmt. KI erweckt regelmäßig den Eindruck, sie kann alle Aufgaben übernehmen und ist besser als Trader mit viel Erfahrung. Aber: In der Praxis sehen sich Anleger beim Thema KI auch Herausforderungen gegenüber.
Die Aktienmärkte werden von verschiedenen Parametern beeinflusst. Fundamentale Kennzahlen der Unternehmen sind genauso wichtig wie der Einfluss, den politische Entscheidungen haben. Erfahrene Anleger können die Richtung, welche Trends als Reaktion auf die Ankündigung neuer Handelsbeschränkungen antizipieren und in Entscheidungen berücksichtigen.
KI-basierten Trading-Tools fehlt diese Intuition. Gerade auf der politischen Bühne stecken sehr viele Informationen zwischen den Zeilen. Durch die fehlende Antizipationsfähigkeit besteht die Gefahr, dass eine auf künstlicher Intelligenz beruhende Strategie in gewissen Marktszenarien einfach zu spät reagiert.
💡 Die KI kann den Menschen beim Trading noch nicht voll ersetzen/ Shutterstock/insta_photos
KI-basierte Handelsstrategien lernen aus der Vergangenheit. Aufgrund der Tatsache, dass historische Muster im Lernprozess der Künstlichen Intelligenz eine so große Rolle spielen, besteht die Gefahr der sogenannten „Überoptimierung“. Die Gewichtung spezifischer historischer Muster verhindert eine Anpassung auf zukünftige Markttrends, was am Ende zulasten der Rendite des Portfolios geht.
Ein sehr kritischer Aspekt ist die starke technische Abhängigkeit. Anleger binden sich mit dem Einsatz künstlicher Trading-Bots an eine KI-Plattform. Deren Betreiber treffen nicht nur Entscheidungen zur Ausrichtung der KI-Agents. Es besteht das Risiko, dass sich Ausfallzeiten oder eine Abschaltung der Tools fundamental auf die Handelsaktivitäten auswirkt. Außerdem droht in diesem Zusammenhang ein Monopol-Risiko, da Kosten für das Training der KI-Werkzeuge nur von wenigen Unternehmen gestemmt werden können.
Künstliche Intelligenz ist heute in der Lage, verschiedene Aufgaben zu übernehmen. Die Analyse und Auswertung großer Datenmengen und ein hoher Automatisierungsgrad kommen als Fähigkeiten gerade im Wertpapierhandel sehr gut an. Allerdings ist KI noch lange kein revolutionäres Tool, das den Trader überflüssig macht und jeden Börsenneuling zum erfahrenen Händler werden lässt.
Die bisherigen Fähigkeiten helfen auf dem Parkett, das eigene Portfolio zu optimieren – um eine bessere Performance zu erreichen. Viele wichtige Entscheidungen werden Anleger auch weiterhin selbst treffen. KI bewertet den Markt letztlich anhand objektiv messbarer Daten.
Gerade die Antizipation der Kursentwicklung vor dem Hintergrund zunehmender politischer Spannungen oder einer Abwägung komplexer Einflüsse auf die Zinsentscheidungen der Zentralbanken fällt auch der Künstlichen Intelligenz schwer. Es braucht auch weiterhin einen Trader – um der KI den Weg aufzuzeigen, den sie im Assetmanagement und der Portfolioanalyse einschlagen soll.
Finanzielle Differenzgeschäfte (sog. contracts for difference oder auch CFDs) sind komplexe Instrumente und gehen wegen der Hebelwirkung mit dem hohen Risiko einher, schnell Geld zu verlieren. Der überwiegende Anteil der Privatkundenkonten verliert Geld beim CFD-Handel. Sie sollten überlegen, ob Sie verstehen, wie CFD funktionieren, und ob Sie es sich leisten können, das hohe Risiko einzugehen, Ihr Geld zu verlieren.
