Künstliche Intelligenz (KI) wird alle Bereiche unseres Lebens erfassen und hat mittlerweile auch für die Kapitalanlage eine gewisse Bedeutung erlangt. Für den Anleger stellt sich die Frage, ob KI-Systeme dauerhaft bessere Ergebnisse erzielen können als ETFs oder aktive Portfoliomanager.
KI-Systeme im Portfoliomanagement?
Beim Thema „KI-Systeme im Portfoliomanagement“ sprechen wir von regelbasierten Investmententscheidungsprozessen und deren Umsetzung durch eine künstliche Intelligenz. Hier werden Programme erstellt, die anschließend selbstständig und ohne weitere menschliche Eingriffe Entscheidungen treffen können. Die Grundannahme dabei ist, dass in einer tiefgehenden Analyse von historischen Daten Prognosen über die zukünftige Preisentwicklung möglich werden.
Künsliche Intelligenz als Helfer von Entscheidungen!
KI-Modelle können enorme Mengen an Daten in Echtzeit analysieren und Muster erkennen, die für menschliche Analysten schwer zugänglich sind. Dies ermöglicht eine fundierte Entscheidungsfindung basierend auf umfassenden Informationen. Dabei kann die KI riesige Datenmengen wie Unternehmenszahlen, Kursverläufe, aber auch Aussagen von Vorständen analysieren und nach Mustern suchen, um aussichtsreiche Situationen zu finden.
Entscheidungen können fundierter werden, da die KI in der Lage ist, Unternehmen oder wirtschaftliche Trends schneller, tiefer und gründlicher zu vergleichen. Beispielsweise könnte daraus ein Ranking über die Attraktivität von Unternehmen entstehen, die dann im Portfolio durch entsprechende Käufe und Verkäufe umgesetzt wird. Ein weiterer Vorteil von KI ist, dass man im Gegensatz zu menschlichen Portfoliomanagern frei von Emotionen und irrationalen Entscheidungen ist. Dies minimiert das Risiko impulsiver Handlungen, die oft auf Angst oder Euphorie basieren.
Grenzen der KI?
Grenzen für ein KI-System gibt es, wenn keine ausreichende Datenbasis vorhanden ist. Ohne tiefgehende und umfangreiche Daten gibt es keine Analyse. Dieses trifft beispielsweise auf Unternehmen aus den Emerging Markets zu. Finanzmärkte sind zudem komplex und können von unvorhersehbaren Ereignissen beeinflusst werden. KI-Modelle können Schwierigkeiten haben, mit unerwarteten Entwicklungen umzugehen, da sie auf historischen Daten basieren.
KI-Systeme könnten außerdem Probleme haben, nicht quantifizierbare Faktoren wie Intuition und Erfahrung zu berücksichtigen, die Portfoliomanagern bei der Entscheidungsfindung helfen. Zum Beispiel kann er durch einen Unternehmensbesuch schnell erkennen, wenn die Stimmung oder andere Faktoren im Unternehmen nicht stimmen. Ein weiteres Problem ist, dass „relative Attraktivität“ beim Aktienkauf nicht immer ein wirklicher Kaufgrund ist.
Zudem wirft die Verwendung von KI im Finanzwesen auch ethische Fragen auf. Wer ist verantwortlich, wenn ein KI-System Fehlentscheidungen trifft? Die Transparenz von KI-Entscheidungen bleibt eine Herausforderung.
Die Zukunft!
Zukunftspotenzial bietet das selbstlernende Element eines KI-Systems. Der Mensch bleibt aber aktuell der wichtigere Part. Sei es durch die Programmierung der KI oder als letzter Entscheider und Umsetzer. Ein vollkommen autonomes System mit Analyse, Entscheidung und Umsetzung durch Kauf und Verkauf erscheint nicht sinnvoll. Die Zukunft könnte eine Symbiose zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz im Portfoliomanagement sein, um die Stärken beider Ansätze optimal zu nutzen.
Praktische Beispiele, wo das Zusammenspiel Mensch/Maschine bereits sehr gut funktioniert, sind der Acatis AI Global Equities (WKN: A2DR2L) und der ODDO Artificial Intelligence (WKN: A2PD0A). Beide Fonds zeigen mittlerweile eine Outperformance in verschiedenen Zeit- und Marktphasen.
Fazit!
Die Beispiele zeigen, dass das Asset Management vor tiefgreifenden Veränderungen steht. Der Mensch wird weiter eine zentrale Rolle im Portfoliomanagement spielen. Er wird seine Rolle aber neu definieren müssen. Privatanleger tun gut daran, sich mit der Thematik und ihren Konsequenzen rechtzeitig auseinanderzusetzen.
Der Autor zeigt, was die neuen
Techniken in verschiedenen
Wirtschaftszweigen bewirken, wer die
Veränderungen vorantreibt, wer dabei
gewinnt und wer verliert.
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