Kann KI Ihr Portfolio verwalten? Bruce Keith von InvestorAI bei ‚Zero Sum‘

Künstliche Intelligenz dringt immer weiter in die Investmentwelt vor – von Hedgefonds und quantitativen Handelsdesks bis hin zu Portfolios von Privatanlegern und automatisierter Ausführung.

Mit der Ausweitung des Zugangs zu KI-gestützten Tools stellt sich jedoch eine wichtigere Frage: Können Anleger einer Maschine tatsächlich ihr Geld anvertrauen?

Bruce Keith, CEO und Mitbegründer von InvestorAI, ist der Ansicht, dass die Technologie das Investieren deutlich verbessern kann – vorausgesetzt, sie wird für die richtige Aufgabe eingesetzt.

In der jüngsten Folge von Zero Sum erläuterte Keith, warum es ein falscher Ansatz sein kann, ChatGPT oder ein anderes großes Sprachmodell zu fragen, was man als Nächstes kaufen soll, warum KI bei kurzfristigen Marktentscheidungen dem langfristigen Investieren überlegen sein könnte und welche Anforderungen Anleger stellen sollten, bevor sie Kapital an eine KI-gesteuerte Strategie übergeben.

Die verschiedenen Facetten des KI-Investierens

Keiths Unterscheidung zwischen universell einsetzbarer KI und speziell für Investments entwickelten Modellen ist zentral für die Debatte.

Große Sprachmodelle werden darauf trainiert, Fragen anhand riesiger Datenmengen zu beantworten.

Das macht sie nützlich, um zu verstehen, was in einem Portfolio passiert ist, Nachrichten zusammenzufassen und zu erklären, warum sich ein Asset bewegt hat.

Einen konkreten Marktbewegung vorherzusagen ist jedoch ein anderes Problem.

Keith argumentierte, dass effektive Investmentmodelle wiederkehrende Marktstrukturen, potenzielle Ausbrüche und Wendepunkte dieser Muster identifizieren müssen, anstatt lediglich bereits online verfügbare Informationen abzurufen.

Dafür ging sein Unternehmen einen unkonventionellen Weg: Sie passten Computer Vision, die gleiche Technologie, die in der Gesichtserkennung und bei selbstfahrenden Autos eingesetzt wird, an, um Marktdaten zu analysieren.

Indem massive Datensätze in visuelle Darstellungen übersetzt werden, kann ihre KI komplexe Ausbruchsmuster „sehen“, die menschlichen Analysten oder textbasierten Sprachmodellen vollständig entgehen würden.

Diese Unterscheidung ist wichtig, da immer mehr Privatanleger KI-Chatbots als informelle Finanzberater nutzen.

Der wahre Investmentvorteil kann darin liegen, zu wissen, wann man aussteigt

Einer von Keiths interessantesten Punkten ist, dass das Eintreten in einen Trade relativ einfach ist. Die schwierigere Aufgabe ist zu wissen, wann man wieder aussteigt.

"Niemand sagt einem, wann man aussteigen soll."

Sein übergeordneter Punkt ist, dass Anleger sich stark darauf konzentrieren, den nächsten Gewinner-Trade zu finden, während das Risikomanagement oft darüber entscheidet, ob diese Gewinne tatsächlich erhalten bleiben.

Keith sagte, KI sei besonders nützlich für kurzfristige Entscheidungen; dieses Zeitfenster definiert er grob mit zwei bis drei Monaten.

Menschen seien seiner Ansicht nach weiterhin besser für längerfristige Urteile geeignet, weil sie mit unvollständigen Informationen arbeiten und Faktoren berücksichtigen können, die Maschinen nur schwer quantifizieren können.

Das spricht für ein hybrides Modell statt einer vollständigen Automatisierung: Maschinen verarbeiten weit mehr Informationen, als ein Einzelanleger kann, während Menschen die Verantwortung für das große Ganze behalten.

KI-Investments brauchen mehr Transparenz, bevor Anleger ihnen vertrauen können

Das wirft ein weiteres Problem auf: Wie kann ein Anleger feststellen, ob eine KI-gestützte Strategie tatsächlich funktioniert?

Keith argumentiert, die Branche brauche klarere Standards zur Darstellung von Performance.

Anleger sollten sich nicht mit einer einzigen Schlagzahl oder einem eindrucksvoll wirkenden Backtest zufriedengeben.

"Wenn Sie nach Konsistenz suchen – Konsistenz der Ergebnisse, Konsistenz der Outperformance –, dann muss die Frage lauten: Wie konsistent war dieses System?"

Er empfiehlt, zunächst auf die Gewinnrate und die Outperformance-Rate zu schauen, gefolgt von durchschnittlichen Renditen und Drawdowns.

Eine Strategie, die häufig gewinnt, kann dennoch Kapital zerstören, wenn ihre Verlusttrades groß genug sind.

Die Schlussfolgerung ist simpel: Anleger sollten ein KI-Tool ähnlich bewerten wie einen menschlichen Fondsmanager — mit verifizierbarer Erfolgsbilanz, klarer Methodik und einem Verständnis dafür, wie es sich in steigenden und fallenden Märkten verhält.

Aufseher versuchen, mit einer sich ständig weiterentwickelnden Technologie Schritt zu halten

Keith erwartet zudem, dass Regulierung einen wichtigen Teil der Debatte um KI-Investments ausmachen wird.

Er sagte, Regulierungsbehörden lägen naturgemäß hinterher, vertrat aber die Auffassung, dass ein prinzipienbasierter Ansatz wirksamer sein könne, als für jede neue Anwendung detaillierte Regeln zu formulieren.

Am wichtigsten sei, dass Verantwortung nicht an die Maschine delegiert werden könne.

Für Finanzunternehmen, die KI einsetzen, bedeutet das, menschliche Aufsicht, Risikokontrollen und Verantwortlichkeit aufrechtzuerhalten, auch wenn Entscheidungen zunehmend automatisiert werden.

Die nächste Phase ist KI, die mehr als nur Trade-Empfehlungen liefert

Die Technologie könnte schließlich über die Generierung von Signalen hinausgehen und auch die Ausführung übernehmen.

Keith sagte, automatisierte Ausführung werde bereits häufiger, wobei KI potenziell darüber entscheidet, wann gehandelt, wann gestoppt und wann nach Verlusten pausiert wird.

Er betonte jedoch, dass die notwendigen Risikokontrollen um das System herum etabliert sein müssen, bevor Anleger ihm nennenswerte Kapitalbeträge anvertrauen.

Das könnte der eigentliche nächste Schritt für KI auf den Finanzmärkten sein: nicht die vollständige Ersetzung von Anlegern, sondern eine zunehmend leistungsfähige Schicht zwischen Information und Ausführung zu bilden.

Keiths eigene abschließende Investmentvorschläge spiegelten dieses Gleichgewicht wider. Er nannte indische Infrastrukturinvestitionen und JSW Steel unter seinen bullischen Ideen, während er US-Führungswerte als seinen bearischen Call bezeichnete und „auf die Jugend hören“ als Joker.

Sehen Sie die vollständige Folge von Zero Sum, um das komplette Gespräch über KI-gestütztes Investieren, Transparenz, Automatisierung und die Voraussetzungen, einer Maschine echtes Geld anzuvertrauen, zu verfolgen.