Bislang galt es als ausgemacht, dass es immer einen Menschen geben muss, der einen Computer programmiert, damit dieser eine Aufgabe erfüllen kann. Ein Computer ist also nur so gut, wie der Mensch, der ihn füttert. Diese Sicherheit bröckelt gerade – auch und gerade in der Geldanlage.
Der Mensch ist ein Durchschnittstier. Er hält sich für die Krone der Schöpfung, obwohl andere Kreaturen ihm in jeder Hinsicht irgendwo voraus sind. Es gibt Tiere, die schneller sind, weiter oder höher springen, besser sehen, riechen, schmecken, fühlen können, die in menschenlebensfeindlicher Umgebung immer noch leben. Pflanzen haben Eigenschaften, die der Mensch nicht aufweist, Gift etwa oder die Möglichkeit der Photosynthese.
Nachdem lange Zeit ein Werkzeug immer etwas mechanisch Hilfreiches war, sind es schon seit langem auch Geräte, die seine Intelligenz oder zumindest seine intellektuellen Verarbeitungskapazitäten steigern. Computer. Sie werden ständig leistungsfähiger und lösen immer komplexere Aufgaben. Neben diesen anfassbaren Helfern gibt es auch die unsichtbaren, rein digitalen. Software oder Code, die eine Hardware-Infrastruktur nutzen, um Probleme zu lösen.
Ein Code ist wandelbar. Wenige Veränderungen können oft ganz andere Funktionen und Ergebnisse schaffen. Diese Veränderungen zu finden, auszuprobieren, auf Nützlichkeit zu prüfen und dann für den Einsatz freizugeben, ist mittlerweile oft Sache von Computern. Welcher Mensch möchte eine Million mal eine Stelle hinter dem Komma verändern, dann ein Programm laufen lassen, aufs Ergebnis warten und dann entscheiden, ob es passt oder nicht?
Lösungssuche nach klaren Regeln
Hier setzen jetzt lernende Computer an. Sie haben den Auftrag, das beste Ergebnis für eine bestimmte Aufgabenstellung zu erzielen. Welchen Weg sie dabei beschreiten, ist ihnen freigestellt, wenn auch durch die zur Verfügung stehenden Daten limitiert. Im Keim entsteht hier künstliche Intelligenz.
Die Aufgaben, die der Künstlichen Intelligenz (KI) gestellt werden, sind in der Regel klar umrissen. Da geht es etwa in der Pharmaindustrie darum, mögliche neue Molekülzusammenstellungen auf ihre Eignung als Medikament zu testen. In der Autoindustrie um die optimale Aufstellung der Lieferketten. In der Geldanlage um den besten Weg zum ultimativen Börsenerfolg.
Derivate-Märkte sind ein gutes Feld für KI
Die Börse ist ein datentechnisch extrem gut erschlossener Raum. Hier haben Rechner schon vor langer Zeit wichtige Aufgaben in der Analyse und Entscheidungsfindung übernommen. Die Einführung Künstlicher Intelligenz ist hier besonders lohnend, weil schon kleinste Veränderungen in den Kursen hochliquider Produkte hohe Gewinne ermöglichen, sofern schnell – und damit meine ich in Millisekunden – reagiert wird. Deshalb sind Derivate-Märkte ein so gutes Feld für die Künstliche Intelligenz: schier unendlich zur Verfügung stehende Daten, ein hochliquider Handel und eine Infrastruktur, die auch die extrem schnellen Bewegungen abwickeln kann. Gute Chancen also für die Pioniere, hier Geld zu verdienen.
Aktienanalyse mit vielen Daten
Je besser die KI wird, desto komplexere Aufgaben kann sie übernehmen. Etwa in der Aktienanalyse, wo ebenfalls ein unübersehbarer Wust von Daten zur Verfügung steht. Ein Unternehmen zu analysieren, beschränkt sich ja nicht auf die Kennzahlen der Bilanz. Viel entscheidender ist es, die Zusammenhänge zu begreifen, in denen das Unternehmen agiert: Kunden, Lieferanten, Konkurrenten und immer wieder Kunden. Da immer weitere Bereiche unserer Privatsphäre öffentlich werden, können auch Daten zum Kundenverhalten eingearbeitet werden. Etwa aus den sozialen Medien, wo heute schon sehr genau analysiert wird, wie etwa über ein Produkt gesprochen wird.
Datenquellen, an die wir gar nicht denken
Diese Daten können nicht nur dazu verwendet werden, optimierte Werbung auszuspielen. Sie liefern auch Einblick in die Zukunftsfähigkeit von Produkten. Für KI ist es möglich, immer neue Datenquellen, auch solche, an die wir gar nicht denken, in eine Matrix aufzunehmen und daraus Schlüsse zu ziehen. Von Gesundheitsarmbändern erstellte Bewegungsdaten etwa oder das Kaufverhalten bei Amazon und Co. generieren für sich genommen schon interessante Informationen. In der Bündelung und Aufbereitung aber liefern sie auch Daten für die Vorhersage von Börsenentwicklungen.
Vermögensverwalter mit intensiver Analyse
Sinn macht es also, sich die Vermögensverwalter einmal näher anzuschauen, die eine intensive Datenanalyse betreiben. Nicht immer bieten sie die Produkte für jeden Anleger an, manches bleibt hinter hohen finanziellen Einstiegshürden für Otto Normalanleger unerreichbar. Aber es gibt offene Produkte und es gibt natürlich auch die Vermögensverwalter, die zwar nicht auf eine eigene KI setzen, aber die Infrastrukturanbieter dazu ins Portfolio kaufen. Sie kaufen eine Amazon-Aktien nicht, weil das Geschäft mit Büchern und Babywindeln boomt, sondern weil Amazon einer der größten Anbieter von Rechenkapazität ist.
