Es kommt auf die Suche und den Trainer an“

INTERVIEW

Durch künstliche Intelligenz werden Chaos und Zufälle an der Börse berechenbarer, meint Hartmut Jaensch, Anlageexperte und Gründer des Börsendienstes prediqma

von SASCHA ROSE

Künstliche Intelligenz (KI), so der Eindruck, hat das Potenzial, die Aktienkurse von morgen voraussagen. Wie schätzen Sie die Möglichkeiten ein, mit KI das künftige Börsengeschehen vorherzusehen?

Hartmut Jaensch: Die Entwicklung an den Finanzmärkten ist von vielen Paradoxien geprägt. So gibt es immer wieder lange, irrational erscheinende Phasen von Kursaufschwüngen und Kursabschwüngen. Der unbedingte Wunsch, diese zu beherrschen, ist eine große Triebfeder für Investoren. Die entscheidende Frage dabei ist, wie sich solche Phasen tatsächlich und vor allem frühzeitig erkennen lassen. Wichtig ist aber auch, eine möglichst hohe Trefferquote bei Aktien zu erzielen. Wer solche Anforderungen zuverlässig erfüllen will, kommt an einem intelligenten Datenmanagement nicht vorbei.

Was heißt das genau und wie funktioniert künstliche Intelligenz zum Beispiel in der Aktienanlage?

Jaensch: Künstliche Intelligenz wird durch Programmierung oder sogenanntes maschinelles Lernen (ML) erzeugt. An den Finanzmärkten soll die sogenannte Predictive Analytics, ein Teil des ML, die Frage beantworten: Was wird geschehen? Dazu sind Formeln und Algorithmen im Computer gespeichert, die zuvor mithilfe historischer Daten entwickelt wurden. Die automatische Wiedererkennung von Gesetzmäßigkeiten in neuen Daten hilft dann, zukünftige Ereignisse an den Finanzmärkten genauer zu antizipieren. KI hängt also entscheidend von Daten und der Qualität der verwendeten Modelle ab.

Auch KI-Modelle lernen also anhand von Daten aus der Vergangenheit. Dabei heißt es an der Börse doch immer, dass die Vergangenheit kein zuverlässiger Indikator für die Zukunft ist, oder?

Jaensch: Genau hier beginnt die erste große Herausforderung. Denn je weiter man in die Vergangenheit zurückgeht, umso lückenhafter sind in der Regel die Datenreihen. Manche enden beispielsweise zu früh und müssen dann mit den Annahmen darauffolgender Datenreihen verknüpft werden. Mitunter wird also für KI-gestützte Computermodelle nicht nur die Zukunft, sondern oft auch die Vergangenheit simuliert. Aber auch neue Daten haben ihre Tücken. In einer aktuellen Studie gaben rund 42 Prozent von 1300 international befragten Finanzmanager an, dass sie kein uneingeschränktes Vertrauen darin haben, ob ihre Daten tatsächlich korrekt sind. Dabei wurde unter anderem die manuelle Verarbeitung als Unsicherheitsfa