Kann uns die KI reich machen?
Die Künstliche Intelligenz ist in der Lage, sekundenschnell Milliarden von Daten auszuwerten. Dass sie unser Leben komplett verändern wird, darüber sind sich Expert:innen schon lange einig. Die Frage, ob uns die neue allwissende Technologie auch reich machen kann, liegt nahe. Schließlich lesen wir immer häufiger, dass die KI jungen Rockstars der Trading-Branche zu Millionen verholfen hat. Vielleicht weiß sie besser als das menschliche Gehirn über erfolgreichen Aktienhandel Bescheid?
Aktuell nutzt die Künstliche Intelligenz Daten, die bereits vorhanden sind. Alle Analysen basieren also auf dem, was bereits passiert ist und wir schon kennen. So arbeiten seit Jahrzehnten auch Quants – also Mathematiker:innen und Physiker:innen, um damit neue Handelsstrategien zu entwickeln. Auch einige Vermögensverwalter:innen setzen KI bei der Zusammenstellung ihrer Portfolios ein. Dafür analysieren die Algorithmen riesige Datenmengen von Fonds und anderen Finanzprodukten. Die Branche hofft damit nicht nur auf Einsparungen von Geld und Zeit, sondern auch auf Gewinnsteigerungen. Dennoch sollte es doch für die KI ein Leichtes sein, uns bei der Analyse potenzieller Anlagestrategien zu unterstützen, oder?
KI als die Zukunft unserer Finanzen
Jede:r zehnte Privatanleger:in nutzt KI bereits zur Verwaltung seiner/ihrer Portfolios, bei den 18- bis 34-Jährigen sind es sogar 20%. Das ergab die Retail Investor Beat Studie von eToro. Die Befragten glauben, KI sei die Zukunft des Investierens (39 Prozent), und dass die Technologie bessere Entscheidungen treffe als sie selbst es könnten (31 Prozent). Ebenfalls fast ein Drittel (31 Prozent) meint, dass KI bessere Anlagen auswählen könne als eine Fondsmanagerin oder ein Fondsmanager.
Obwohl die Technologie noch relativ neu ist, gibt es inzwischen diverse KI-gestützte Analysetools, um den Aktienmarkt zu prognostizieren und profitable Investmententscheidungen zu treffen. Was sie versprechen? Zum Beispiel anhand von Algorithmen beim Aktienkauf und -verkauf schnelle und effiziente Transaktionen durchzuführen.
KI-basierte Anlageberatung soll personalisierte und optimierte Anlagestrategien entwickeln können, Trends und Muster im Markt identifizieren, um frühzeitig Chancen zu erkennen. Sie verwendet Modelle, die komplexe und unstrukturierte Daten wie Nachrichten verarbeiten und interpretieren können, soziale Medien, Stimmungen, makroökonomische Indikatoren und ESG-Faktoren berücksichtigen. KI kann Investor:innen auch dabei helfen, die Performance und das Risiko von Geldanlagen vorherzusagen, indem sie Szenarien und Simulationen erstellt. Kombiniert mit menschlicher Intelligenz könnte das doch eine gute Idee sein.
Gründe für KI
Ein großer Anteil der Anleger:innen glaubt inzwischen, dass KI die Zukunft des Investierens sei. Das hohe Vertrauen in Technik und das Wissen um menschliches Versagen macht es für Anleger:innen so attraktiv, der KI zu vertrauen, was ihre Anlagestrategie angeht. Algorithmische Handelsstrategien können eine Vielzahl von Anlageinstrumenten nutzen, darunter Aktien, Anleihen, Rohstoffe und Devisen. Das Plus: Emotionen bleiben außen vor, schließlich verspürt die KI weder Angst noch Gier – was ein Vor- und Nachteil sein kann. Diversifikation eines komplexen Portfolios ist für die KI ohnehin ein Kinderspiel. Doch auch die Tools funktionieren (noch) nicht perfekt. Die reine Datenanalyse birgt auch Risiken: Was in der Vergangenheit gut funktioniert hat, muss nicht auch zukünftig ein Erfolgsmodell sein. Eine KI-basierte Anlagestrategie muss immer wieder angepasst und neu optimiert werden. Der Aufwand ist also nicht unbedingt geringer als im klassischen Trading.
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Wie nutzen wir KI zum Traden?
Ganz einfach testen kann man es, indem man einen Online Broker wählt, der KI nutzt: Diverse Handelsplattform oder Broker nutzen erfolgreich KI-Funktionen. Tipp: Falls hier Begriffe wie „Trading-Roboter“ und „Trading-Signale“ fallen, deutet das darauf hin, dass der Broker künstliche Intelligenz in seine Plattform integriert hat.
KI-Tools zur Chartanalyse nutzen: Tools wie AlphaSense, Sentiment 360 oder Aiden können komplexe Algorithmen verwenden, um Muster und Trends in den Daten zu erkennen.
Trading Bots einsetzen: Bots nutzen KI respektive maschinelles Lernen, um ihre Strategien basierend auf den erzielten Ergebnissen (Trades) anzupassen. Wichtig: Vorschläge und Trades des Bots vor allem am Anfang jedes Mal prüfen!
Durchführung eigener Analysen: Eine eigene technische Analyse, die historische Daten und Chartmuster betrachtet, und eine Fundamentalanalyse, die sich auf die Fundamentaldaten eines Unternehmens konzentriert, sind weiterhin wichtig.
Demo-Konto nutzen: Wer zu den Newbies gehört, sollte mit einem Trading-Demokonto starten, um Strategien und KI-Tools erstmal zu testen, ohne echtes Geld zu riskieren.
Die Stärken von Chat GPT und Co.
Chat-GPT und Co. sind perfekt, um sie für eine Sentiment-Analyse (Stimmungs-Analyse) zu nutzen. Im Gegensatz zu klassischen Suchmaschinen geben sie jedoch keine Liste von Ergebnissen aus, sondern liefern eine präzise Antwort. Durch eine Konversation mit dem Chatbot lassen sich Stimmungen im Internet erfassen: Wie viele Personen sprechen über das jeweilige Unternehmen? Welche Empfehlungen geben Analyst:innen ab? Wie reagieren die verschiedenen Trader-Communities auf aktuelle Nachrichten?
Im Anschluss können Investor:innen die Ergebnisse für die Auswahl von Aktien nutzen. Auch bei anderen Assets wie Rohstoffen, Devisen etc. können die Stimmungsanalysen durchaus nützlich sein.
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Analysetools, die KI einsetzen
- Kensho: Ein Tool, das große Datenmengen analysiert, um Zusammenhänge zwischen Ereignissen und deren Auswirkungen auf den Aktienmarkt zu identifizieren.
- Sentieo: Ein Tool, das KI verwendet, um bei der Recherche von Unternehmensberichten, Finanzdaten und anderen Informationen zu helfen.
- Wealthfront: Ein Robo-Advisor, der mithilfe von KI-Technologie personalisierte Anlagestrategien entwickelt und verwaltet.
- Acorns: Eine App, die KI nutzt, um automatisch Geld in Anlageportfolios zu investieren und diversifizieren.
Wie viel KI steckt im Robo-Advisor?
Ein Robo-Advisor ist eine digitale Plattform eines Vermögensverwalters, die Algorithmus-gesteuerte Finanzdienstleistungen anbietet. Der Begriff „Robo-Advisor“ bedeutet so viel wie „Beratungs-Roboter“. So soll der Vermögensaufbau erleichtert werden. Er funktioniert so: Grundlagen für die persönliche Anlagestrategie werden über einen Online-Fragebogen ermittelt, der Basisdaten wie den finanziellen Background, Risikobereitschaft, Anlageziel und Anlagehorizont abfragt, nach vorgefertigten Schemen bewertet und daraus eine Strategie baut. So schlägt der Robo-Advisor ein musterhaftes Wertpapier-Portfolio vor, das aus einem Mix aus Aktien, Fonds und ETFs besteht. In der Vergangenheit wurden hierbei lediglich statische Algorithmen eingesetzt. Aktuell arbeiten aber diverse Anbieter an der nächsten Generation der Robo-Advisor, die KI für ihre Funktionen nutzen kann.