Künstliche Intelligenz hat die Effizienz der Datenanalyse revolutioniert und bietet die Möglichkeit, das Investment Research und Portfoliomanagement zu automatisieren. Ihr Einsatz ist aber kein uneingeschränkter Erfolgsgarant

Farkas, Walter

German

ZORA

Zurich Open Repository andArchiveUniversity of ZurichUniversity LibraryStrickhofstrasse 39CH-8057 Zurichwww.zora.uzh.chYear: 2023Anlegen mit KI - Herausforderung und ChanceFarkas, WalterAbstract: Künstliche Intelligenz hat die Effizienz der Datenanalyse revolutioniert und bietet die Möglichkeit, dasInvestment Research und Portfoliomanagement zu automatisieren. Ihr Einsatz ist aber kein uneingeschränkterErfolgsgarant.Posted at the Zurich Open Repository and Archive, University of ZurichZORA URL: https://doi.org/10.5167/uzh-252600Newspaper ArticlePublished VersionOriginally published at:Farkas, Walter. Anlegen mit KI - Herausforderung und Chance. In: Finanz und Wirtschaft, 101, 21 December2023, 15.Datum: 23.12.2023Finanz und Wirtschaft8021 Zürich044/ 248 58 00https://www.fuw.ch/Medienart: PrintMedientyp: PublikumszeitschriftenAuflage: 22'066Erscheinungsweise: 2x wöchentlich Themen-Nr.: 377.012Auftrag: 1070143Seite: 15Fläche: 55'157 mm²Referenz: 90442010ARGUS DATA INSIGHTS® Schweiz AG | Rüdigerstrasse 15, Postfach, 8027 ZürichT +41 44 388 82 00 | E mail@argusdatainsights.ch | www.argusdatainsights.chAusschnitt Seite: 1/2Anlegen KI - Herausforderung und ChanceKünstliche Intelligenz hat die Datenanalyse revolutioniert und bietet die Möglichkeit zur Automatisierung. Ihr Einsatz ist aber kein Erfolgsgarant.WALTER FARKASDie Hypothese effizienter Finanz-märkte besagt, dass neue Infor-mationen sich unmittelbar in denAktienkursen spiegeln. Entsprechend sindkünftige Kursänderungen in effizientenMärkten grundsätzlich unvorhersehbarund zufällig. So zeigen auch zahlreicheempirische Untersuchungen, dass dieWahrscheinlichkeit für aktiv gemanagteAnlagefonds, den Markt zu übertreffen,nicht nachhaltig und sogar geringer als beieinem Münzwurf ist.Die durchschnittliche Rendite aktiv ge-managter Fonds fällt gar in 90% der Fälletiefer aus als jene ihrer Benchmarks. DieRenditedefizite dieser Anlagefonds ent-stehen primär aus Informationsverarbei-tungsfehlern der Fondsmanager. Dieeigentlich umfangreich vorliegenden In-formationen werden also nicht umfas-send und inkorrekt verarbeitet. Dies be-deutet, dass die Marktpreise letztlich nichtoptimalen (fundamentalen) Bewertungenfolgen, sondern von Fehlinterpretationenbeeinflusst sind und Finanzmärkte damitnicht effizient sein können.Automatisierte AnalyseKünstliche Intelligenz ist die Automati-sierung statistischer Analysen mit demZiel möglichst genauer Prognosen. Diestatistischen Programme testen systema-tisch die Prognosefähigkeit einer Vielzahlmöglicher Muster in den Datenverläufensowie zeitliche Zusammenhänge zwi-schen den Daten, um ein Modell mit derbestmöglichen Prognose zu identifizie-ren - mehr nicht.Die entscheidende Annahme derkünstlichen Intelligenz ist, dass diese ausden Daten identifizierten Muster und Zu-sammenhänge - auch jene aufgrundmenschlicher Irrationalität und struktu-reller Fehlinterpretationen - wiederkeh-rend und stabil sind. Wirtschaftliche Ent-wicklungen sind Abfolgen von Innovatio-nen und Ereignissen, welche die Wirt-schaft und die Finanzmärkte verändern.Dies bedeutet, dass künftige Preisver-änderungen keine Wiederholung histori-scher Muster sein können, das heisst, dasshistorische Muster keine verlässlichenPrognosen sind. Kann künstliche Intelli-genz verlässlich Wertschriften identifizie-ren, deren Preise sich über- oder unter-durchschnittlich entwickeln, werden dieWertschriftenpreise unmittelbar fallenbzw. steigen.Der erwartete Kursanstieg bzw. Kurs-rückgang wird vorweggenommen, dieRenditeprognose wird also zunichtege-macht. Aufgrund der Ungewissheit überdie Zukunft können Prognosen nicht prä-zise im Sinne von Zielwerten und Kauf -/Verkaufssignalen sein, sodass die Anlegerzu dem Schluss kommen, dass sie sich an-gesichts der Ungewissheit über die Prog-nose nicht auf strenge statistische Erwar-tungen verlassen können. Dies, weil diezuverlässige Datengrundlage für solcheBerechnungen nicht existiert, sondern siesich auf ein besseres Verständnis der Ren-diteverteilungen von Finanzinstrumentenverlassen müssen.Damit behält die Erkenntnis der No-belpreisträger Eugene Fama, Lars PeterHansen und Robert Shiller ihre Gültigkeit:«Es gibt keine Möglichkeit vorher zusa-gen, ob die Preise von Aktien und Anlei-hen steigen oder fallen werden, aber es istdurchaus möglich, den allgemeinen Ver-lauf der Preise vorherzusehen.»Chancen und GrenzenKünstliche Intelligenz automatisiert diesystematische Datenanalyse und elimi-niert verhaltensbedingte Prognosefehlersowie die mangelhafte Informationsver-arbeitung. Dies eröffnet die Chance einerverbesserten Anlageperformance. Die Be-hauptung, dass die Erkenntnisse aus derkünstlichen Intelligenz eine systemati-sche Outperformance gegenüber demMarkt ermöglichen, ist aber ein Mythos.Denn mit zunehmender Nutzung derFähigkeiten der künstlichen Intelligenzwerden die Finanzmärkte allgemein prä-ziser, und es können immer weniger Vor-teile aus deren Nutzung gewonnen wer-den. Die künstliche Intelligenz ist beim In-vestieren also kein ewiger Erfolgsgarant.Erfolgreiches Investieren wird auchkünftig menschliche Intelligenz benöti-gen. Künstliche Intelligenz wird nichtVermögensberater vom Fahrersitz ver-drängen, sondern vielmehr ein wichtigesWerkzeug sein. Die KI unterstützt jenedabei, die Performance-Ziele der Anlegerbesser zu erfüllen und das Angebotmassgeschneiderter Dienstleistungen zuerweitern.Walter Farkas ist SFI-Professor an derUniversität Zürich.Datum: 23.12.2023Finanz und Wirtschaft8021 Zürich044/ 248 58 00https://www.fuw.ch/Medienart: PrintMedientyp: PublikumszeitschriftenAuflage: 22'066Erscheinungsweise: 2x wöchentlich Themen-Nr.: 377.012Auftrag: 1070143Seite: 15Fläche: 55'157 mm²Referenz: 90442010ARGUS DATA INSIGHTS® Schweiz AG | Rüdigerstrasse 15, Postfach, 8027 ZürichT +41 44 388 82 00 | E mail@argusdatainsights.ch | www.argusdatainsights.chAusschnitt Seite: 2/2KünstlicheIntelligenzautomatisiertdie systemati-sche Daten-analyse undeliminiertverhaltens-bedingtePrognosefehler.BILD: GETTY IMAGES

Anlegen mit KI - Herausforderung und Chance

https://www.zora.uzh.ch/id/eprint/252600/1/FuW_farkas.pdf

Anlegen mit KI - Herausforderung und Chance

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

ZORA