Lieber Börsianer,
wenn Sie sich im YouTube-Kosmos verirrt haben…
Wenn Sie ein oder zwei Stunden damit verbracht haben, durch Ihre Google-Nachrichten, Facebook, Instagram oder Twitter zu scrollen…
Oder wenn Sie vergeblich versucht haben, einen Live-Agenten im Kundenservice-Chat zu erreichen…
Dann haben Sie Künstliche Intelligenz genutzt.
Robotik-Automatisierung, generative KI und maschinelles Lernen sind faszinierende Aspekte dieser Technologie. Und sie werden derzeit in so vielen Branchen eingesetzt – von Musik und sozialen Medien bis hin zu Landwirtschaft und Gesundheitswesen.
Aber gerade der Punkt maschinelles Lernen ist entscheidend, um zu verstehen, wie KI genutzt wird, um die Finanzwelt zu revolutionieren.
Maschinelles Lernen verändert gerade die Welt… und in den kommenden Jahren wird der Wandel nicht langsamer werden.
Als Anleger kann es auch Ihren Erfolg beim Investieren erheblich steigern.
Tatsächlich kann maschinelles Lernen Ihnen einen massiven Vorteil auf dem Markt verschaffen – indem es Ihre Renditen erhöht und gleichzeitig die Risiken, die Sie eingehen, verringert.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist die neueste Evolution der Datenanalyse.
Vor einigen Jahrzehnten, als ich als Trader an der Wall Street arbeitete, saß ich neben einem der größten Spekulanten des Planeten.
Es waren nicht die großen Gewinne, die ihn zum besten Trader machten, den ich je gekannt habe. Es war die Tatsache, dass er eine Nische fand, die es ihm ermöglichte, an fast 95 Prozent der Handelstage zu profitieren.
Ich weiß, dass er auch heute noch seine Anonymität schätzt. Also werde ich ihn einfach Mr. Henry nennen, denn so hat er einmal Reservierungen für uns bei einem Sterne-Restaurant vorgenommen.
Mr. Henry war ein exzentrischer Typ. Nachdem er einen Master in Mathematik am MIT erworben hatte, wendete er sein Können an, um auf College-Football-Spiele zu wetten. Man vermutet jedoch, dass er von der örtlichen Mafia aus Vegas vertrieben wurde.
Dann wagte er sich an die Wall Street, um Preisschwankungen am Aktienmarkt zu analysieren.
Mr. Henry entdeckte eine Anomalie auf dem Börsenparkett, für die er ein Computerprogramm schrieb.
Ein paar Mal am Tag würde sich der Bid/Ask-Spread einer zufälligen Aktie plötzlich erweitern. Der Bid/Ask-Spread wurde damals in Bruchteilen angegeben, und es war selten, dass der Spread mehr als 1/8 betrug.
Viele Menschen verfolgten damals Bid/Ask-Spreads. Das war nicht revolutionär.
Aber Mr. Henry fügte eine weitere Variable hinzu, die kein anderer Händler berücksichtigte – etwas, das er seine „geheime Zutat“ nannte.
Er betrachtete die Zeit zwischen der Erweiterung des Bid/Ask-Spreads und der nächsten Preisstellung der Aktie.
Mr. Henry vermutete, dass die Market Maker Aktien für ihr eigenes Konto kauften und verkauften. Wenn sie ihre Angebote senkten und es direkt danach zu einem Trade kam, haben sie wahrscheinlich selbst in die Aktie investiert.
Er fand heraus, dass dieses Verhalten bedeutete, dass der Verkäufer wahrscheinlich vollständig bedient wurde und der Aktienkurs anschließend in die umgekehrte Richtung tendieren würde.
Diese Erkenntnis führte dazu, dass er immer Aktien kaufte, wenn er einen erweiterten Spread mit schnellen Orderausführungen sah. Manchmal machte er mit dem Trade nur ¼ oder ½ Punkt, manchmal waren es ein paar Punkte.
Aber das Schöne war die Beständigkeit seiner Herangehensweise. Er hatte selten Verlusttage. Und wenn doch, feierten wir das Ende einer Serie mit einem schönen Steak-Dinner!
Das Wichtige an dieser Stelle ist, dass eine Person mit einem Masterabschluss vom MIT die Strategie oder die „Parameter“, die getestet wurden, auswählte.
Maschinelles Lernen verändert diesen Ansatz auf signifikante Weise.
Anstatt jemand wie Mr. Henry herausfindet, welche Variablen zu testen sind, fragt ein künstliches System ein hyperintelligentes Computerprogramm (eine KI). Das künstliche System benötigt keine vordefinierten Regeln, um ein ausgewähltes Ergebnis zu erzeugen.
Anstatt dem System zu sagen, was es testen soll, schlägt der Mensch ein gewünschtes Ergebnis vor – beispielsweise „finde eine zuverlässige Methode zur Aktienauswahl, die mit 30-Tage-Haltedauer gut funktioniert.“
Dann verarbeitet das System Billionen von Datenpunkten, um herauszufinden, ob es eine nützliche Methode erstellen kann. Die Kombinationen aus Parametern, die das künstliche System testen kann, sind im Grunde endlos.
Schachmatt durch KI
Vor Jahren, als Entwickler von KI-basierten Schachprogrammen begannen, ihre Systeme zu analysieren, bemerkten sie etwas Eigenartiges.
Die KI-Programme neigten dazu, scheinbar bizarre Strategien anzuwenden. Dies waren Strategien, auf die menschliche Spieler nie kommen würden.
Zum Beispiel: Im Schach kann ein Spieler eine Schlüsselfigur „opfern“, wenn er glaubt, dass dieses Opfer zum letztendlichen Sieg führen wird. Das Opfern von Figuren im Streben nach dem Sieg ist seit Jahrhunderten eine Strategie im Schach.
Zur Überraschung der menschlichen Spieler opfern KI-Schachprogramme jedoch oft auf eine Art und Weise, die bizarr und unsinnig erscheint. KI-Schachprogramme entwickeln wilde und komplexe Strategien, an die Menschen nie denken würden.
Diese von KI geschaffenen Schachstrategien wurden als „außerirdisch“ und sogar als „Schach aus einer anderen Dimension“ bezeichnet.
Und sie besiegen menschliche Spieler.
KI-Schachprogramme machen scheinbar bizarre Züge, weil sie die Rechenkraft haben, viel weiter in die Zukunft zu „sehen“ als ein Mensch.
KI-Programme können Millionen von potenziellen Ergebnissen analysieren und für jedes Ergebnis Notfallpläne erstellen – alles in kürzerer Zeit, als Sie brauchen, um einen Schluck Wasser zu trinken.
Die Schachstrategien, die KI hervorbringt, sind für das künstliche System nicht bizarr. Mit der Fähigkeit, Millionen von möglichen Ergebnissen in einem Bruchteil einer Sekunde zu analysieren, machen die Züge einfach Sinn.
Selbst ein Schach-Supergenie, wie der legendäre Gary Kasparov, hat weniger als 0,0001 Prozent der Rechenfähigkeit, die ein KI-Schachprogramm besitzt. Es ist nicht einmal ein Wettbewerb.
KI-Handelsstrategien
Angesichts dieser faszinierenden Aspekte von KI, ist es kein Wunder, dass es mittlerweile zahlreiche Handelsstrategien gibt, die auf KI basieren.
Sie können dem System eine riesige Vielfalt an Datensätzen zum Analysieren einspeisen:
– Makroökonomische Daten
– Unternehmensspezifische Fundamentaldaten
– Technische Analyse-Daten
Sie würden erwarten, einen aussagekräftigen Indikator zu finden – etwas, das wichtiger wäre als die anderen Faktoren.
Vielleicht wäre es das Momentum. (Ein Schlüsselelement einer gewinnbringenden Aktie, meiner Meinung nach.)
Vielleicht Aktienfundamentaldaten.
Aber wie ich bereits schrieb, können die Ergebnisse dem menschlichen Verstand manchmal bizarr erscheinen.
Obwohl einige Faktoren wichtiger sind als andere, werden diese KI-Handelsstrategien keinem allgemeingültigen Kurs folgen.
Manchmal haben die am besten abschneidenden Aktien ein starkes Momentum, manchmal sind die besten Aktien stark überverkauft und manchmal werden die besten Aktien durch sich verändernde makroökonomische Indikatoren beflügelt.
Für den Computer gibt es keine Voreingenommenheiten basierend auf zuvor erfolgreichen Strategien. Das System analysiert einfach die Daten und liefert die Vorhersage für das beste Ergebnis.
Es gibt keinen Schachspieler mit Lieblingszügen. Keinen Aktienanalysten, der sich auf Fundamentaldaten stützt oder der vielleicht nur Momentum-Aktien bevorzugt.
Indem die menschliche Komponente ausgeklammert wird, bewertet das System frei auf Grundlage der Datenanalyse. Deshalb glaube ich, dass solche KI-Handelsstrategien Ihnen einen enormen Vorteil auf den Märkten verschaffen können.
Soziale Medien werden bereits von Algorithmen gesteuert. Es empfiehlt Ihnen mehr von dem, was Sie wollen, basierend auf Ihren Likes, Abonnements und Aktivitätsverlauf.
KI kann Ihre Handelsstrategie mit dem gleichen Erfolg steuern. Deshalb möchte ich, dass Sie so viel wie möglich darüber erfahren, bevor Sie es selbst ausprobieren.
Mit freundlichen Grüßen
Ian King
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