Künstliche Intelligenz scheitert kläglich beim Aktienauswahl-Hype

Studie zeigt: AI-gesteuerte Fonds performen schlechter als der S&P 500

Es gibt keinen Zweifel daran, dass die Hype um KI für den Aktienmarkt großartig war, auch wenn das Ganze eine Blase ist. Aber wie gut ist KI selbst darin, tatsächlich Aktien auszuwählen? Zwei Forscher, Gary N. Smith, Professor für Wirtschaftswissenschaften am Pomona College, und Sam Wyatt, Student am College und Projektleiter bei Pomona Consulting, führten eine Analyse durch, um es herauszufinden.

In einem Artikel für Scientific American argumentieren sie, dass ‚KI-gestützte Investitionen besonders interessant sind, weil sie eine messbare Möglichkeit bieten, die Fähigkeiten der Technologie zu bewerten.‘ Und ihre Erkenntnisse legen nahe, dass die Fähigkeiten mangelhaft sind.

Smith und Wyatt untersuchten alle seit Oktober 2017 öffentlich verfügbaren börsengehandelten Fonds, die entweder teilweise oder vollständig von einem KI-System abhängig waren, um Aktienentscheidungen zu treffen – und die große Mehrheit von ihnen schnitt schlechter ab als der S&P 500, ein Index der 500 größten Unternehmen an der US-Börse.

Aussagekräftig ist, dass über die Hälfte der Fonds inzwischen geschlossen wurden. Im Durchschnitt lag die jährliche Rendite dieser teilweise KI-gesteuerten Fonds um fünf Prozent unter dem Index von 12.4 Prozent.

Noch schlimmer erging es den vollständig KI-gesteuerten Fonds ohne menschliches Eingreifen. Alle 11 lagen hinter dem S&P 500 zurück und sechs schafften es sogar Geld zu verlieren in einem ansonsten positiven Marktumfeld.

Laut Smith und Wyatt liegt das Problem darin, dass KI Daten korrelieren kann, aber sie nicht verstehen kann. ‚Die Achillesferse von KI-Systemen ist, dass sie zwar unübertroffen darin sind statistische Muster zu finden, aber keine Möglichkeit haben zu beurteilen ob diese Muster plausibel oder belanglos sind,‘ schrieben sie.

‚Bis KI-Algorithmen verstehen was Wörter bedeuten und wie sie sich auf die reale Welt beziehen können, werden sie weiterhin unzuverlässig sein für wichtige Entscheidungen wie Investitionen,‘ fügten sie hinzu.

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