Algorithmen und Künstliche Intelligenz (KI) haben im Asset Management bisher keinen großen Nutzen, sagen Analysten von M.M.Warburg. Die Systeme lösen zwar viele Transaktionen aus, schneiden damit unterm Strich aber nicht besser ab als menschliche Vermögensverwalter. Das Problem: KI lernt allein aus historischen Marktdaten und zieht daraus häufig falsche Schlüsse. Denn Computer können Informationen nicht interpretieren.

Die M.M.Warburg-Analysten vergleichen den Lernprozess mit einem autonomen Fahrzeug: Der Bordcomputer bekommt zahlreiche Bilder von Stopp-Schildern gezeigt, um diese später im Verkehr zu erkennen. Das Problem im echten Straßenverkehr: Wenn irgendetwas an dem Schild anders ist, zum Beispiel ein Sticker darauf klebt, scheitern viele prozessorgesteuerte Superhirne.

KI ist nicht vor Trugschlüssen gefeit
Dieses Problem hat KI auch im Asset Management. Die Systeme können einerseits bisher unbekannte Zusammenhänge vergangener Marktperioden erkennen, da sie schneller und gründlicher als Menschen Datensätze auswerten. Andererseits können sie daraus auch Trugschlüsse in Bezug auf aktuelle Entwicklungen ziehen. Denn KI kann historische Daten auswerten, nicht aber mit politischen Gegebenheiten der jeweiligen Zeit in Verbindung bringen. Ein einfacher Zufall ist für das System dann zum Beispiel ein signifikantes, handelsbares Muster. Die M.M.Warburg-Analysten halten KI in der Vermögensverwaltung darum bislang für überbewertet. (fp)