FONDS professionell Deutschland, Ausgabe 2/2025

satz von KI bei Investmententscheidungen kritisch gegenüber. „Die Modelle haben Probleme mit der Extrapolation und kön- nen hier zu Halluzinationen neigen“, sagt Labod. „Zum Teil ist das imGri , zum Teil aber auch nicht.“ Chaotische Kapitalmärkte Denn bei KI handle es sich letzten Endes immer noch um mathematische Modelle. „Sie denken nicht selbstständig – auch wenn es so wirkt, als hätten sie ein Bewusstsein“, erläutert der Lupus-Alpha- Experte. „KI-Systeme arbeiten nach statis- tischen Prinzipien und Wahrscheinlich- keiten, basierend auf den Mustern ihrer Trainingsdaten.“ Diese hochkomplexen Modelle seien obendrein langsam und eben schwierig zu überwachen. Dement- sprechend kämen sie nur recht selten bei Investmententscheidungen zum Einsatz. „Die einfachen Modelle rechnen hingegen schnell, sind einfach zu überwachen und zu modi zieren.“ Ein weiteres Manko der KI: Sie kann Muster erkennen, braucht aber ein stabiles Umfeld. Die Kapitalmärkte hingegen sind chaotisch.Neben rationale Erwägungen ge- sellen sich Erwartungen und Enttäuschun- gen. Die Entdeckung von Anomalien oder Zusammenhängen wiederum mündet da- rin, dass diese sich verändern – weil sie von den Marktteilnehmern ausgenutzt werden. „Diese Modelle sind nicht in der Lage, Verhaltensänderungen von Wirtschafts- subjekten mit rationalen Erwartungen zu erfassen“, hat Bernd Scherer, Leiter quanti- tatives Portfoliomanagement beim Staats- fonds Abu Dhabi (ADIA), bereits 2020 in seinem Aufsatz „Hipster versus Quant“ fest- gehalten. „In denWirtschaftswissenschaften sind Daten ohne Theorie für unser Ver- ständnis der ökonomischen Welt weitge- hend nutzlos“, betonte Scherer. Sprich: Erst ein theoretisches Modell hilft, zwischen Kausalität und Koinzidenz zu trennen. Und hier steigt die KI aus. Kleine Helfer So haben zwar Wissenschaftler mehrerer US-amerikanischer Universitäten für eine Studie einen KI-Aktienanalysten entwickelt, der mit Prognosen seiner menschlichen Pendants durchaus mithalten kann (siehe Gra k „Knappes Rennen“). Ein echter Mehrwert entstehe aber bei einer Zusam- menarbeit von Mensch und Maschine, betonen die Studienautoren. So können die Modelle an vielen Stellen hilfreich sein. „Den großen Vorteil der KI sehe ich darin, dass sie verschiedene Daten- quellen zusammenführen kann“, erläutert Lupus-Alpha-Manager Labod. So seien Large-Language-Modelle nicht nur in der » Künstliche Intelligenz ist nicht per se eine neue Technologie. « Marvin Labod, Lupus Alpha Knappes Rennen Wie oft KI menschliche Aktienanalysten schlägt Wissenschaftler mehrerer US-Universitäten haben untersucht, wie häufig eine KI die Prognosen menschlicher Aktienanalysten übertrifft. Die Forscher unterteilten dabei zwischen der treffsicheren und der schwächeren Hälfte der Analysten. Quelle:NBERWorkingPaper 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % über 5 Jahre über 4 Jahre über 3 Jahre über 2 Jahre über 1 Jahr Top-Analysten Flop-Analysten 51 % 56 % 51 % 55 % Wo KI Potenzial birgt Umfrage unter Aktienanalysten zum KI-Einsatz Antworten von Aktienanalysten auf die Frage: „In welchen Bereichen des Aktienresearch halten Sie den Einsatz von KI für besonders effektiv?“ Quelle:DVFAMonatsumfrageApril2025 Handelsstrategien 17 % Kaum sinnvoll 4 % Fundamental- analyse 48 % Sentiment- und Marktdatenanalyse 31 % MARKT & STRATEGIE Quant-Strategien 144 fondsprofessionell.de 2/2025 FOTO: © LUPUS ALPHA