KI, Big Data und der Börsenhandel: Wie Data Mining und künstliche Intelligenz das Geschäft mit Aktien verändern könnten
Big-Data, künstliche Intelligenz (KI) und Machine-Learning sind in aller Munde. Finanzinstitutionen gehören zu den größten Investoren in die neuen Technologien. Das erscheint folgerichtig, denn nicht nur fußt KI auf großen Zahlenreihen, die im Börsenhandel natürlicherweise anfallen. Auch versprechen sich Investmentbanken von künstlicher Intelligenz bessere Voraussagen über Marktentwicklungen und damit größere Gewinne bei höherer Sicherheit. Wenn sich künstliche Intelligenz im Börsenhandel immer weiter durchsetzt, welche Rolle spielt da noch der Mensch? Und werden private Trader mit künstlicher Intelligenz noch mithalten können?
Künstliche Intelligenz im Trade-Settlement
Mit künstlicher Intelligenz versuchen wir einer Maschine beizubringen, Entscheidungen automatisiert auf der Grundlage von großen Datenmengen (Big-Data) zu treffen. Machine-Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und beschreibt das Vorgehen ganz gut: Ein Computer wird mit großen Datenmengen gefüttert und lernt durch diese Daten, Vorkommnisse in der Zukunft vorauszusagen und entsprechend zu reagieren.
Beim Trading gibt es verschiedene Szenarien, in denen KI Sinn macht und bereits heute zum Einsatz kommt. Eine gängige Anwendung liegt im Trade-Settlement. Schon heute arbeiten Investmentbanken mit Trading-Bots, also Computerprogrammen, die Trades automatisiert platzieren. Die Programme sind nicht perfekt und erzeugen Fehler.
Eine Vielzahl an Trades schlägt fehl und muss von Hand korrigiert werden. Mitarbeiter erhalten diese Trades, suchen nach dem Grund für das Fehlschlagen und korrigieren den Trade. Das ist ein klassisches Anwendungsgebiet von künstlicher Intelligenz: Ein KI-Algorithmus wird mit Millionen von Fällen fehlgeschlagener Trades gefüttert und lernt, wie die fehlgeschlagenen Trades zu korrigieren sind. Die Vorteile: Fehlgeschlagene Trades lassen sich in kürzerer Zeit und bei geringerem Personaleinsatz korrigieren. Goldman Sachs schätzt, dass durch den Einsatz von KI bis zu 43 Milliarden US-Dollar eingespart werden können.
Trading Bots mit künstlicher Intelligenz
Auch mit Trading-Bots lässt sich künstliche Intelligenz nutzen – zumindest in der Theorie. Trading-Bots sind im Börsenhandel heute Standard. Ein Trading-Bot arbeitet aber nicht zwangsläufig mit KI. Einfache Bots basieren auf weitgehend deterministischen Algorithmen. Der Trader weiß, welche Trades er bei welchem Setup platzieren muss, um ein gutes Verhältnis zwischen Risiko und möglichem Gewinn zu erzielen. Statt dies händisch zu tun, nutzt man Trading-Bots und Algorithmen, die den Vorgang automatisieren. Der Vorteil liegt vor allem in der Geschwindigkeit. Denn im Gegensatz zum Menschen kann ein Computer schwierige Berechnungen in Sekundenbruchteilen durchführen und die entsprechenden Schlüsse daraus ziehen. Auch hat ein Algorithmus keine Emotionen und kann somit keine Bauchentscheidungen treffen, die schon vielen Tradern große Verluste beschert haben.
Es gibt Versuche, Trading-Bots mit künstlicher Intelligenz zu bestücken.
Ein solcher Bot wird mit einer Vielzahl an Setups gefüttert, wertet diese aus und formuliert auf dieser Grundlage verschiedene Lösungsstrategien in Abhängigkeit der jeweiligen Situation. Je mehr Szenarien er erlebt, desto ausgereifter werden seine Lösungsstrategien. Theoretisch kann ein KI-Trading-Bot also den menschlichen Trader ersetzen, indem er seine Erfahrungen in einem Algorithmus zusammenfasst und vom aktiven Traden lernt. Wirklich einwandfrei funktioniert dies heute aber noch nicht. Die Aussichten sind jedoch vielversprechend. So könnte eine ausgereifte künstliche Intelligenz einen menschlichen Trader nicht nur ersetzen, sondern ihn auch übertrumpfen. Der große Vorteil der KI liegt nicht nur in der hohen Geschwindigkeit, in der sie Entscheidungen treffen und umsetzen kann, sondern auch in der Anzahl möglicher Lösungsstrategien. Der wirklich entscheidende Vorteil einer künstlichen Intelligenz ist darin zu sehen, dass sie viel mehr Erfahrungen in viel kürzerer Zeit machen kann. Wo ein Mensch in einem bestimmten Szenario auf nur drei Lösungsansätze zurückgreifen kann, kann eine Maschine theoretisch unendlich viele Lösungen abrufen und diese zudem gegeneinander gewichten. Das heißt, nicht nur die Anzahl an Lösungen, sondern auch ihre Qualität kann bei einer Trading-KI in Zukunft höher sein.
Der Mensch wird auch in Zukunft gegen künstliche Intelligenz bestehen können
Künstliche Intelligenz hat gegenüber dem Menschen allerdings einen gewichtigen Nachteil: Sie kann bisher nur in geringem Umfang den „Sinn“ hinter den Daten erkennen. Bei der technischen Analyse ist dies nicht weiter schlimm, da diese einzig auf Mustern beruht, die in Zahlen ausgedrückt werden. Hinter den Zahlen steckt kein „tieferer Sinn“. Wenn es um die Fundamentalanalyse geht, zieht künstliche Intelligenz den Kürzeren. Denn hier spielen nicht nur die Zahlen allein eine Rolle, sondern auch ihre Interpretation. Beispiel: In welchem Zusammenhang steht eine technische Formation zum Weltgeschehen, zu Börsennachrichten, Signalen in Social-Media und zu anderen potenziellen Indikatoren? Beim Erkennen von Sinn hinter Sprache steckt künstliche Intelligenz noch in den Kinderschuhen. Hier ist der Mensch klar im Vorteil und wird deshalb auch in Zukunft gegen KI-Trading-Bots bestehen können. Und noch eine weitere Eigenschaft bevorteilt den Menschen gegenüber einer KI: Kreativität.
Fazit:
- Künstliche Intelligenz wird große Bereiche des Börsenhandels verändern
- Vor allem in der technischen Analyse bietet KI große Vorteile
- Dennoch wird sie den Menschen in Zukunft nicht ersetzen können
- Künstliche Intelligenz ist noch weit davon entfernt, hinter den Daten einen Sinn zu erkennen
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