Fondsberater KI kann Schach, aber keine Börse
Künstliche Intelligenz und die Erwartungen der Finanzwelt.
Künstliche Intelligenz verändert derzeit viele Bereiche der Wirtschaft. Auch in der Finanzbranche wird intensiv darüber diskutiert, ob Algorithmen und lernende Systeme künftig menschliche Fondsmanager ersetzen könnten. Doch nach Ansicht von Christoph Frank, geschäftsführender Gesellschafter von PFP Advisory, wird dieser Schritt nicht so schnell kommen.
In einer Kolumne für die Börse Frankfurt argumentiert Frank, dass der Vergleich zwischen Künstlicher Intelligenz und menschlichen Entscheidungen an den Finanzmärkten häufig missverstanden wird. Zwar haben Computer in klar strukturierten Systemen große Fortschritte erzielt. Die Börse funktioniert jedoch nach anderen Regeln als Spiele wie Schach.
Der Siegeszug der Maschinen im Schach
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Die Leistungsfähigkeit moderner Computer wurde besonders im Schach deutlich. Ein historischer Moment war das Jahr 1996, als der damalige Weltmeister Garri Kasparow erstmals gegen den Computer „Deep Blue“ verlor. Dieses Ereignis markierte einen Wendepunkt in der Entwicklung von künstlicher Intelligenz im Bereich strategischer Spiele.
Seit dieser Zeit haben sich Schachprogramme rasant weiterentwickelt. Heute haben selbst die besten menschlichen Spieler praktisch keine Chance mehr gegen moderne Computerprogramme. Die Maschinen analysieren Millionen von möglichen Zügen in kurzer Zeit und können ihre Strategien kontinuierlich verbessern.
Der Grund für diese Überlegenheit liegt nach Ansicht von Frank in der Struktur des Spiels selbst. Schach ist ein System mit klaren Regeln und vollständiger Information. Beide Spieler kennen jederzeit die Position aller Figuren und die möglichen Züge. Diese Transparenz ermöglicht es Computern, optimale Entscheidungen zu berechnen.
Warum die Börse anders funktioniert
Die Situation an den Finanzmärkten unterscheidet sich grundlegend von einem Spiel wie Schach. Während dort alle Informationen offen sichtbar sind, bewegen sich Anleger an der Börse in einer Welt unvollständiger und oft unsicherer Daten.
Neben objektiven Informationen wie Kursen oder Unternehmenszahlen spielen zahlreiche Faktoren eine Rolle, die sich nicht exakt messen lassen. Dazu gehören Erwartungen über zukünftige Gewinne, politische Entwicklungen oder das Verhalten anderer Marktteilnehmer.
Wichtige Einflussgrößen an den Finanzmärkten sind zum Beispiel:
- wirtschaftliche Erwartungen und Prognosen
- politische Entscheidungen und regulatorische Veränderungen
- Stimmungen und Erwartungen der Marktteilnehmer
- unvorhersehbare Ereignisse in Wirtschaft oder Gesellschaft
Viele dieser Faktoren lassen sich nicht präzise berechnen. Entscheidungen entstehen häufig aus Einschätzungen, Erfahrung und Interpretation.
Börse ähnelt eher einem Kartenspiel
Während Schach ein System mit vollständiger Information ist, sind Börsenentscheidungen von Unsicherheit, Erwartungen und menschlichem Verhalten geprägt. Viele dieser Faktoren lassen sich nicht exakt berechnen."
Christoph Frank beschreibt die Börse deshalb mit einem anderen Vergleich. Für ihn ähnelt sie weniger dem Schach als einem Kartenspiel wie Schafkopf. In solchen Spielen kennen die Teilnehmer nur einen Teil der Informationen und müssen ihre Entscheidungen unter Unsicherheit treffen.
Auch an den Finanzmärkten existiert keine vollständige Übersicht über alle relevanten Faktoren. Investoren versuchen, aus verfügbaren Informationen Wahrscheinlichkeiten abzuleiten und mögliche Entwicklungen einzuschätzen. Dabei spielen Erfahrung und Interpretation eine wichtige Rolle.
Diese Situation stellt besondere Anforderungen an Entscheidungen im Fondsmanagement. Datenanalysen und mathematische Modelle können zwar wichtige Hinweise liefern. Doch sie können nicht alle Unsicherheiten vollständig erfassen.
Grenzen der künstlichen Intelligenz im Fondsmanagement
In der Vergangenheit gab es zahlreiche Versuche, Investmentfonds vollständig durch automatische Handelssysteme steuern zu lassen. Der große Durchbruch solcher Systeme ist bislang jedoch ausgeblieben.
Ein Grund dafür liegt in der Komplexität der Finanzmärkte. Anders als in klar definierten Systemen müssen Investoren ständig neue Informationen einordnen und bewerten. Diese Informationen sind häufig widersprüchlich oder unvollständig.
Zudem verändert sich das Verhalten der Marktteilnehmer kontinuierlich. Strategien, die in einer Marktphase erfolgreich sind, können unter anderen Bedingungen schnell ihre Wirkung verlieren.
Auch moderne Systeme wie große Sprachmodelle (Large Language Models) müssen ihre Rolle im Investmentprozess erst noch finden. Ob sie langfristig eine zentrale Funktion im Fondsmanagement übernehmen können, ist derzeit noch offen.
Fazit
Die Erfolge künstlicher Intelligenz in Bereichen wie Schach zeigen, wie leistungsfähig moderne Computerprogramme geworden sind. Dennoch lassen sich diese Entwicklungen nicht ohne Weiteres auf die Finanzmärkte übertragen.
Während Schach ein System mit vollständiger Information ist, sind Börsenentscheidungen von Unsicherheit, Erwartungen und menschlichem Verhalten geprägt. Viele dieser Faktoren lassen sich nicht exakt berechnen.
Nach Einschätzung von Christoph Frank wird es daher noch lange dauern, bis künstliche Intelligenz menschliche Fondsmanager in größerem Umfang ersetzen kann. Ob die Investmentbranche jemals einen eigenen „Deep-Blue-Moment“ erleben wird, bleibt aus heutiger Sicht offen.
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