So trifft die KI die besseren Anlageentscheidungen! (Teil 1)

• Strategie-Zertifikat bezogen auf AI Multi-Strategy Portfolio R - WKN: UBS5C2 - ISIN: DE000UBS5C21 - Kurs: 101,750 € (UBS)

Künstliche Intelligenz erobert die Welt und auch den Finanzbereich. Ein Startup, das sich dem Thema voll und ganz verschrieben hat, ist Sub Capitals aus München. Für dieses Interview habe ich mit Sub-Capitals-Mitgründer Marius Siegert gesprochen und mir die Funktionsweise der neuen Technologie im Detail erklären lassen. In Teil 1 des Interviews geht es unter anderem darum, wie es der KI gelingt, bessere Entscheidungen zu treffen als Menschen.

stock3: Was hat euch dazu bewogen, eine Künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, die Anlageentscheidungen trifft?

Marius Siegert: Die Entscheidung, eine KI zu entwickeln, haben wir bereits 2017 getroffen. Damals war der Hype um das Thema KI bei weitem noch nicht so groß. Mein Mitgründer Marc und ich haben damals aus dem universitären Umfeld heraus begonnen, KI-Modelle mit Finanzdaten zu trainieren und so den Investmentprozess von der Wertpapieranalyse bis zur Orderplatzierung Stück für Stück zu automatisieren. Das Ziel war, dass wir die Anlageentscheidung nicht mehr selbst treffen müssen, sondern die KI diese Arbeit für uns übernimmt und sogar besser macht.

Welche Informationsquellen nutzt eure KI, um ihre Anlageentscheidungen zu treffen? Wie viele einzelne Datenpunkte werden von der KI typischerweise pro Tag analysiert?

Unser Investmentansatz basiert darauf, dass der Aktienmarkt ein komplexes System ist. Wir versuchen, dieses komplexe System mit möglichst vielen Daten zu beschreiben. Ähnlich wie bei der Wettervorhersage, bei der Meteorologen versuchen, alle möglichen Daten über das Wetter zu sammeln, um daraus ein Modell für das Wetter der nächsten Tage zu erstellen.

Unsere Informationsquellen sind daher sehr umfangreich und umfassen 100.000 Nachrichtenquellen (in acht Sprachen) wie Reuters, Marketwatch, Seeking Alpha, das Handelsblatt oder die FAZ. Darüber hinaus sammelt die KI Intraday-Kursdaten von 1.000 Aktien und Indizes. Zusätzlich betrachtet die KI ihre eigenen historischen Trades, um daraus zu lernen, wie sie in Zukunft bessere Anlageentscheidungen treffen kann. Jedes Wochenende werden dann die Daten der vergangenen Handelswoche genutzt, um die Modelle neu zu trainieren und optimal auf die kommende Handelswoche vorzubereiten.

Nach einer groben Schätzung analysiert die KI etwa eine halbe Million Datenpunkte pro Tag.

Mit welchen Finanzinstrumenten werden die Anlageentscheidungen der KI umgesetzt? Wie lange hält die KI typischerweise Positionen, bevor sie wieder geschlossen werden?

Die KI hat von uns die Einschränkung erhalten, dass sie nur Futures auf sehr liquide Aktienindizes handeln darf. Konkret bedeutet dies, dass derzeit DAX40, EUROSTOXX50 und NASDAQ100 Futures gehandelt werden, die KI aber bis zu 25 Aktienindizes handeln kann. Die drei genannten Futures-Kontrakte handelt die KI über die UBS an der CME in Chicago und an der EUREX in Frankfurt. An einer Erweiterung, so dass die KI noch mehr Indizes handeln kann, wird derzeit gearbeitet.

Die typische Haltedauer der Positionen liegt bei ca. 10h, da wir, wie oben beschrieben, den Aktienmarkt als komplexes System betrachten, das sich kurzfristig wie das Wetter modellieren lässt. Aus diesem Grund geben wir keine Kursprognosen ab, die über 4 Tage hinausgehen. Der Grund dafür ist, dass die Unsicherheiten mit zunehmendem Prognosezeitraum extrem ansteigen, da in diesem Zeitraum sehr viele Ereignisse (Corona, Krieg, Flash Crash, etc.) eintreten können, welche die Prognose zunichte machen.

Warum sollten Anleger aus eurer Sicht in das von der KI gesteuerte Zertifikat mit der WKN UBS5C2 investieren?

So viel vorweg: Den schnellen Weg zum Reichtum gibt es hier garantiert nicht! Unser Ansatz heißt Diversifikation. In den letzten 30 Monaten der Testphase hat die KI bewiesen, dass sie in allen Marktsituationen performen kann und konnte auch 2022 eine hohe einstellige Rendite erzielen, während die meisten Aktienmärkte weltweit im Minus lagen. Anleger, die ihr Portfolio weiter diversifizieren wollen, oder Anleger, die genug von der eigenen Aktien- oder Chartanalyse haben und die Arbeit lieber der KI überlassen wollen, könnten sich das Zertifikat ansehen. Die letztgenannte Gruppe könnte z.B. darüber nachdenken, ihren Einzelaktienanteil zu reduzieren und in das KI-Zertifikat umzuschichten, um Zeit & Arbeit zu sparen und die KI die Arbeit machen zu lassen.

Wisst ihr, wie die KI genau ihre Anlageentscheidungen trifft oder ist sie wegen ihrer Komplexität zum Teil auch für euch eine Art Black Box?

Wir kennen die KI ziemlich gut und verstehen natürlich, wie sie funktioniert. Wir wissen, welche Daten unsere KI konsumiert und wie das KI-Modell zur Anlageentscheidung kommt. In einem Whitepaper, das im dritten Quartal erscheinen wird, wollen wir den Investmentansatz der KI noch einmal im Detail erklären.

Zum Beispiel können wir bei der Analyse der 100.000 Nachrichtenquellen leicht begründen, warum die KI auf den NASDAQ100 long oder short gegangen ist. Dazu können wir einfach die analysierten Nachrichten auswerten und Aussagen treffen, dass z.B. die letzten 5 Nachrichten besonders negativ für Apple waren und Apple ein großes Gewicht im NASDAQ100 hat und deshalb die KI short auf den Aktienindex gegangen ist.

Bei der Analyse der Preis- und Volumendaten der 1.000 Aktien und Indizes ist es etwas aufwändiger, aber auch hier können wir wertvolle Erkenntnisse aus der KI interpretieren. Beispielsweise können wir Aussagen darüber treffen, welche Preis- und Volumendaten einer Aktie oder eines Index zu einer bestimmten Anlageentscheidung geführt haben. Allerdings ist die Aussage weniger griffig als im vorherigen Beispiel, da dort lediglich die Aussage getroffen wird, dass z.B. aufgrund einer Volumenspitze in den Intraday-Daten des DAX40 die KI auf den DAX40 short gegangen ist.

Wir sehen den Bereich der sogenannten erklärbaren KI als sehr wichtig an und möchten auch in diesem Bereich maximale Transparenz bieten. Aus diesem Grund möchten wir in einem ersten Schritt alle aktuellen Trades der KI auf unserer Webseite veröffentlichen, so dass diese live verfolgt und nachvollzogen werden können.

Lassen sich aus dem das Verhalten der KI Rückschlüsse ziehen, welche Datenpunkte sich am besten dazu eignen, die kurzfristige Marktentwicklung zu prognostizieren? Welche Rolle spielen historische Preisdaten und welche Rolle spielt der aktuelle Newsflow?

Sehr gute Frage. Wie im vorherigen Beispiel beschrieben, spielen Preisdaten und der Newsflow eine wichtige Rolle. In der Tat ist es in den meisten Fällen möglich, kurzfristige Marktentwicklungen zu prognostizieren. Allerdings sind wir nicht besonders gut, was die Genauigkeit der prognostizierten Marktentwicklung angeht. Wir streben eine Genauigkeit von 60% an. Das ist nicht viel im Vergleich zum Wetter, aber die KI kombiniert die angestrebten 60% mit dem Gesetz der großen Zahlen und macht >1.000 Trades pro Jahr. Das ist vergleichbar mit einem Münzwurf, wenn dieser oft genug (>1.000) zu Deinen Gunsten ausfällt, bleibt rechnerisch ein Gewinn bei Dir hängen. Natürlich bei einem Chance-Risiko-Verhältnis pro Trade >= 1.

Kann die KI aus ihren eigenen Erfolgen und Misserfolgen lernen? Ist es wahrscheinlich, dass die KI im Laufe der Zeit besser darin wird, Anlageentscheidungen zu treffen, weil sie aus eigenen früheren Entscheidungen lernt?

Genau dies ist der Fall. Zum einen bekommt die KI ihre Handelshistorie als Input, um eine Art Feedback zu bekommen, wie präzise die vergangenen Trades waren. Also um sozusagen aus ihren Misserfolgen zu lernen.

Ebenso wird die KI am Wochenende mit den Daten der vergangenen Handelswoche neu trainiert. So wird der Trainingsdatensatz der KI immer größer und damit sollte auch die Genauigkeit der Prognosen steigen.

Generell sind wir ständig bemüht, unser Modell des komplexen Systems Finanzmarkt mit zusätzlichen Daten besser zu modellieren. Es gibt mittlerweile sehr viele alternative Datenanbieter, die eine optimierte Modellierung des Finanzmarktes ermöglichen, was vor 3 oder 5 Jahren noch nicht möglich gewesen wäre.

Vielen Dank für das Gespräch!

In Teil 2 des Interviews gehen wir unter anderem darauf ein, ob sich mit dem KI-Ansatz wohl auch in Zukunft eine Outperformance gegenüber breiten Benchmarks erzielen lässt. Bisher ist das mit dem KI-gesteuerten Zertifikat sehr gut gelungen. Der folgende Chart vergleicht die bisherige Performance des von der KI gesteuerten Zertifikats (WKN: UBS5C2) mit dem DAX.

Statischer Chart

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Links:

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• Weitere Informationen findest Du auf der Website von Sub Capitals

Offenlegung: Der Autor dieses Artikels ist privat im KI-gesteuerten Zertifikat (WKN: UBS5C2) investiert. Die stock3 AG ist an Sub Capitals beteiligt.

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