Deloitte schätzt, dass das Volumen der von automatisierten Systemen verwalteten Vermögenswerte bis 2025 zwischen 5 Billionen US-Dollar und 7 Billionen US-Dollar liegen wird. Berücksichtigt man die Geschwindigkeit der Implementierung von Künstlicher Intelligenz im Finanzsektor, ist dies eine sehr realistische Prognose.
Technologien dringen immer mehr in verschiedene Lebensbereiche vor: Jeden Tag lernen wir, dass Computer ohne menschliches Zutun Autos fahren, medizinische Diagnosen stellen und sogar Designerklamotten kreieren. Auch Anleger stehen nicht abseits: Immer mehr neue Tools tauchen auf, die helfen, Anlageentscheidungen zu treffen und Vermögen zu verwalten, zudem verbreiten sich Quantenfonds, in denen Anlageentscheidungen automatisch getroffen werden.
Künstliche Intelligenz an der Börse
Moderne Technologien werden viel aktiver in den Anlagebereich eingeführt, als es auf den ersten Blick erscheinen mag. Viele Player in diesem Markt sprechen von ihrer Absicht, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in ihren Unternehmen auszuweiten.
Laut Dramatic Change: The Future of Investment Research von Greenwich Associates und Thomson Reuters möchten mehr als die Hälfte der Vermögensverwalter KI in ihre Anlageprozesse integrieren und Erfahrungen in diesem Bereich sammeln.
Der Bericht basiert auf einer Befragung von 30 Anlagedirektoren und Vermögensverwaltern. Die Studie bestätigt, dass die Durchdringung von KI in diesem Bereich in den kommenden Jahren zunehmen wird: Bereits jetzt wird diese Technologie von 17 % der Investmentgesellschaften aktiv genutzt, 10 % planen die Einführung in den nächsten 12 Monaten, im Allgemeinen 56 % der die Befragten erwarten eine zunehmende Rolle von KI im Anlageprozess.
Gleichzeitig wächst auch die Zahl der Hedgefonds, in denen künstliche Intelligenz Anlageentscheidungen trifft. Solche Fonds werden in der Regel als Quantenfonds bezeichnet, bei denen Anlageentscheidungen automatisch auf Basis mathematischer Modelle getroffen werden.
Nach Schätzungen des Forschungsunternehmens Hedge Fund Research (HFR) beliefen sich Ende letzten Jahres die verwalteten Vermögen von Quantenfonds auf fast 1 Billion US-Dollar – Ende Oktober waren es 940 Milliarden US-Dollar. dies ist eine Steigerung von 2010 %. Zu den größten Quantenfonds gehören Renaissance, Two Sigma Investments, DE Shaw Group, PDT Partners und TGS.
Auch traditionelle Big Player interessieren sich für KI. Letztes Jahr hat die Schweizer Bank Credit Suisse einen Quantenfonds im Wert von 1 Milliarde US-Dollar, Qube Research and Technologies, ausgegliedert und verwaltet einen weiteren Quantenfonds, den QT Fund.
Auch eine der größten amerikanischen Banken, JPMorgan Chase, ist in diesem Bereich sehr aktiv. Im Mai hat die Bank eine Abteilung für die Implementierung von Technologien der künstlichen Intelligenz geschaffen. JPMorgan arbeitet an der Entwicklung eines Trader-Bots, der automatisch mit Aktien handelt. Bisher ist der Bot nur ein Hilfswerkzeug, die endgültige Entscheidung über den Kauf und Verkauf von Aktien trifft eine Person, dennoch kann der Bot bis Ende dieses Jahres für 50% des durchgeführten Aktienhandels voll verantwortlich sein der Bank im asiatisch-pazifischen Raum.
Anfang Juli wurde bekannt, dass Mitglieder der Familie Rothschild in eine KI-gestützte Vermögensverwaltungsplattform namens Exo Investing investiert hatten. Die Macher der Plattform geben an, dass sie einer Vielzahl von Anlegern Zugang zu ausgeklügelten KI-gestützten Technologietools bietet – mit Portfolios ab 10 £.
Wie in vielen anderen Bereichen droht durch die Verbreitung von KI auch im Finanzmarkt ein Stellenabbau. Opimas, ein Beratungsunternehmen, prognostiziert, dass bis 2025 etwa 90 Mitarbeiter in der Vermögensverwaltung (von 000 solchen Fachleuten weltweit) gefährdet sein werden, darunter Fondsmanager, Analysten und Support-Mitarbeiter.
Fallstricke
Anlageentscheidungen mit Hilfe von KI zu treffen, birgt erhebliche Risiken, auch aufgrund der Tatsache, dass eine solche Anlagemöglichkeit noch keine ausreichende Bewährungsprobe bestanden hat und schwere Krisen durchgemacht hat.
Eine Einschränkung, die das Risiko automatisierter Anlageentscheidungen erhöht, besteht darin, dass KI weniger flexibel ist als Menschen und Entscheidungen nur basierend auf der Datenmenge treffen kann.
„Die Maschine hat kein grundlegendes Wissen, um die Krise vorherzusagen, da jede von ihnen einzigartig ist. Menschen sind gut darin, über Dinge wie eine Krise nachzudenken und können sie manchmal vorhersagen, aber wir liegen oft falsch“, sagt Wasant Dhar, Gründer eines der ersten Quantenfonds, SCT Capital Management und Professor an der New York University. Dhar hat mehrere Werke der Computeranalyse von Daten gewidmet, unter anderem stellt er darin die Frage, ob Menschen bereit sind, ihr Geld einem Computer anzuvertrauen.
Viele Experten sind sich einig, dass die Maschine noch keine Vorhersagen treffen kann, die eine Vielzahl zusätzlicher Faktoren berücksichtigen – von politischen Veränderungen und geopolitischen Lagen bis hin zu technologischen Innovationen und Naturkatastrophen.
„Es ist eine Sache, Ihren Computer Musik auf Spotify auswählen zu lassen, aber die Auswahl von Aktien, die Billionen von Dollar auf den Märkten beeinflussen, ist eine andere. Bei Spotify können wir zum nächsten Song übergehen, wenn uns der Auserwählte nicht gefällt, bei KI-Investitionen sind die Quoten überproportional höher“, schreibt Zachary Schaeffer, CEO der Finanztechnologieplattform Elsen.
Ob der Moment kommt, in dem Anlageentscheidungen vollautomatisiert und ohne menschliches Zutun getroffen werden, ist seiner Meinung nach noch schwer abzuschätzen. Als wahrscheinlicheres Szenario sieht Schaeffer auch in Zukunft die Persistenz menschlicher Eingriffe, wenn auch in geringerem Maße als heute.
Ein weiteres mögliches Risiko ist damit verbunden, dass bei zahlreichen Quantenfonds Anlageentscheidungen auf Basis der gleichen Daten, Formeln und Algorithmen getroffen werden, was in einer ungünstigen Situation zu einem Marktkollaps führen kann, wenn beispielsweise alle Fonds mit dem Verkauf von Aktien beginnen zur selben Zeit.
All dies bedeutet natürlich nicht, dass künstliche Intelligenz im Anlagebereich nur eine Hommage an die Mode ist. Luke Ellis, CEO der britischen Investmentfirma Man Group, glaubt, dass, wenn sich die Technologie so schnell weiterentwickelt wie jetzt, in 25 Jahren maschinelle Lernsysteme in 99 % der Investmentmanagement-Fälle involviert sein werden. „Es wird ein allgegenwärtiges Phänomen in unserem Leben werden. Ich glaube nicht, dass maschinelles Lernen die Antwort auf alles ist, was wir tun. Ich denke einfach, dass es uns in vielen Dingen, die wir tun, besser macht“, sagt Ellis.
Im Dienste des Investors
In letzter Zeit gibt es separate Dienste für Investoren, die Einzelhandelsunternehmen bei der Anwendung von KI unterstützen. Tatsächlich basieren die meisten dieser Dienste auf den Fähigkeiten der automatisierten Analyse großer Datensätze und Empfehlungen an Investoren auf der Grundlage dieser Analyse.
Solche Systeme verwenden in der Regel Machine-Learning-Technologien („Lehrsoftware“, um bestimmte Aufgaben ohne klare Anweisungen auszuführen) und neuronale Netze (Systeme, die nach dem Prinzip der Netze von Nervenzellen eines lebenden Organismus, also ähnlich dem menschlichen Gehirn, arbeiten), so dass diese Systeme mit dem Erhalt aller neuen Daten ständig verbessert werden. Die meisten dieser Systeme analysieren nicht nur Aktieninformationen, sondern auch sehr breite und unterschiedliche Datensätze, darunter verschiedene Artikel, Pressemitteilungen von Unternehmen und andere Nachrichtenquellen.
Bereits 2013 wurde ein Startup Kensho gegründet, dessen Gründer sich der Entwicklung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz im Finanz- und Anlagebereich widmen, einschließlich seiner Kensho Global Event Database und Knowledge Graph Plattformen. Das von Kensho entwickelte System basiert auf maschinellem Lernen, bei dem künstliche Intelligenz auf der Grundlage riesiger Datenmengen unterschiedlichster Art lernt, den Zusammenhang zwischen politischen und anderen Ereignissen in der Welt und Aktienkursen zu finden. Als Beweis für den Erfolg des Startups wurde es im März von der weltweit größten Ratingagentur S&P Global für 550 Millionen US-Dollar gekauft, einer der größten Deals mit einem KI-Unternehmen.
Eine weitere Plattform, Kavout, arbeitet mit Big Data, auf deren Basis das System Rückschlüsse auf die Aussichten für Investitionen in die Aktien tausender Unternehmen zieht. Oben wurde bereits die Exo Investing-Plattform erwähnt, die auch einem recht breiten Anlegerkreis Zugang zu KI für Anlageentscheidungen bietet. Ein weiteres Unternehmen, Qplum, bietet seinen Kunden die Dienste eines robotischen Anlageberaters an, der ebenfalls Technologien des maschinellen Lernens einsetzt. EquBot, ebenfalls powered by AI, zielt darauf ab, unterbewertete Vermögenswerte zu identifizieren, den Anteil bestimmter Vermögenswerte in einem Anlageportfolio zu optimieren und den besten Zeitpunkt für Investitionen in verschiedene Aktien und andere Vermögenswerte zu bestimmen.
Somit wird die Investmentsphäre in der Tat immer automatisierter, und wir sprechen sowohl von Systemen, die von großen Unternehmen entwickelt wurden, als auch von den entsprechenden Dienstleistungen, die kleinen Unternehmen und Privatpersonen zur Verfügung stehen. Vor einigen Jahren prognostizierte das Beratungsunternehmen Deloitte, dass sich die Vermögenswerte unter der Kontrolle von automatisierten Systemen bis 2025 auf die eine oder andere Weise auf 5 bis 7 Billionen US-Dollar belaufen werden, was angesichts der aktiven Implementierung solcher Systeme scheint jetzt nicht zu unrealistisch.