Künstliche Intelligenz und das Potenzial für mobiles Trading

Täglich werden beträchtliche Summen im Handel mit Derivaten auf den Finanzmärkten dieser Welt bewegt. Es gibt eine Vielzahl von Gründen wie die Übernahme eines Unternehmens, warum sich Aktien-Kurse in Echtzeit verändern und damit einhergehend für finanzielle Glücksmomente sorgen oder im finanziellen Desaster enden. Einem der wichtigsten Aspekte wird in der allgemeinen Diskussion hingegen noch sehr wenig Beachtung geschenkt: Trading-Entscheidungen, die von Verzerrungen geprägt sind. In diesem Kontext schafft der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) Abhilfe.

Verzerrungen und ihr Einfluss auf Trading-Entscheidungen

Menschen werden bei all ihren Handlungen von Emotionen geleitet. Gerade im Bereich des Tradings ist zu beobachten, dass viele Entscheidungen von kognitiven Verzerrungen geprägt sind. Wenn zum Beispiel Trader davon ausgehen, dass ihre Vorhaben auf ihren eigenen rationalen Urteilen basieren, ist das ein Irrtum. Das Gehirn ist so konzipiert, dass sachliche Informationen oftmals von mentalen Gefühlsregungen verwässert werden. Scheinbar valide Entscheidungen haben dann unter Umständen einen erheblichen Einfluss auf das Trading-Verhalten. Forschungen der Verhaltensökonomie haben eine Vielzahl an Verzerrungen identifiziert, die Anlageentscheidungen beeinflussen können. Eine der häufigsten Verfälschungen ist der sogenannte Dispositionseffekt. Der Trader entschließt sich, Aktien mit stetig steigendem Wert zu verkaufen, und Aktien, deren Kurs fällt bis zu einem erneuten Wertanstieg zu behalten. Laut Statistiken ist dieses Vorgehen nicht sinnvoll: Aktien, deren Preis steigt, werden in den nächsten sechs Monaten mit einer höheren Wahrscheinlichkeit auch weiter steigen. Bei sich im Sinkflug befindenden Aktien, ist in der Regel nicht von einer schnellen Erholungsphase auszugehen. In ihrer wissenschaftlichen Arbeit „Do Losses Linger? Evidence from Proprietary Stock Traders“ haben die Forscher Ryan Garvey, Anthony Murphy und Fei Wu der Duquesne University, der University of Oxford und der Shanghai Jiao Tong University untersucht, inwieweit professionelle Trader an der Nasdaq-Börse von ihrer jüngsten Handelsperformance bei ihrer Trading-Entscheidung beeinflusst werden. Das Ergebnis: Wenn die Trader morgens Verluste erleiden, wollen sie das Minus vor Handelsschluss unbedingt wieder ausgleichen. Das führt dazu, dass die Trader am Nachmittag wesentlich aggressiver in den Handel einsteigen. Auch übersteigertes Selbstvertrauen hat zur Folge, dass Trader sich lieber auf die eigenen Argumente und Gefühle verlassen, als auf den Rat von Experten. Das Phänomen, an einem bereits erstellten Portfolio festzuhalten, als dieses in zeitlichen Abständen den Marktgeschehnissen anzupassen, ist auch ein Beispiel für die herrschende Irrationalität, gerade bei nicht professionellen Tradern.

KI für Hedgefonds und Privatanleger

Es ist schon eine Weile her, dass sich professionelle Trader aufgrund der immer komplexer werdenden globalen Finanzmärkte und -strukturen dem Einsatz von Computern zwecks Unterstützung bedienen. Algorithmus-basiertes Trading machen laut Schätzungen mittlerweile fast 90 Prozent des globalen Tradings aus. Während hochfrequente Trading-Tools für den Kauf und Verkauf von Finanzinstrumenten in kürzester Zeit konzipiert sind, suchen KI-basierte Modelle den besten Handelszeitpunkt in der Zukunft. Viele Fonds bewegen sich derzeit in die Richtung vom echten maschinellen Lernen. Beispielsweise entwickelte der Informatiker Babak Hodjat, der auch den Grundstein für Apples Siri legte, einen vollständig von KI verwalteten Hedge-Fond. „Mich beunruhigt es wesentlich mehr, sich auf menschliche Intuition zu verlassen, als sich auf das zu verlassen, was Daten und Statistiken offenbaren“, sagte Hodjat in einem Interview mit dem Finanz-Magazin Bloomberg. Und die Entwicklung von Möglichkeiten von KI im Trading-Bereich nimmt weiter zu. So bieten heutige Anbieter von Trading-Plattformen gerade für das mobile Trading für den Anwender sehr effektive Funktionalitäten basierend auf KI an. Die Tools sind heute bereits in der Lage das Trading-Verhalten der Kunden zu überwachen, zu analysieren, den Kunden mit allen verfügbaren Daten zu versorgen und sogar im Finanzbereich weiterzubilden. Die Vorgehensweise ist wie folgt: Die Tools identifizieren die möglichen Verzerrungen, basierend auf der Analyse des Trading-Verhaltens, die den Trader womöglich in seiner Entscheidung für den Handel beeinflussen. Der Anwender erhält sodann eine Benachrichtigung des Anbieters, dass unter Umständen ein Risiko besteht. Durch diese Erhöhung der Wahrnehmung für mögliche Verzerrungen tritt mittelfristig bei den Tradern ein Selbstlerneffekt ein, der sie voraussichtlich davor bewahrt, falsche Trading-Entscheidungen zu treffen. Nicht professionelle Trader sind aufgrund der oftmals fehlenden Erfahrung in den Finanzmärkten stärker von kognitiven Verzerrungen betroffen, als Profis.

KI vertrauen?

Aufgrund der Fülle der verfügbaren Daten kann KI eine wertvolle Unterstützung für Trading sein. Im Gegensatz zu anderen Branchen, in denen KI bereits seit Jahren im Einsatz ist, kann die Finanzbranche ein hohes Volumen an Daten vorweisen. Jedoch haben auch die letzten Erkenntnisse von Social Media, der Politik und anderen Bereichen gezeigt, dass selbst KI Opfer von Verzerrungen werden kann. Wenn maschinelles Lernen ohne eine gewisse Kontrollinstanz seine Anwendung findet, besteht die Gefahr, bereits vorhandene Verzerrungen unter Umständen zu verstärken. Computer gestützte Handelsprogramme haben bereits schon einmal bewiesen, dass sie große Verluste an den Börsen verursachen können, wenn sie nicht in regelmäßigen Abständen überprüft werden. Trotzdem entwickelt sich die Technologie kontinuierlich weiter und es existieren bereits Algorithmen, die wesentlich effizienter und effektiver auf den Finanzmärkten handeln als der Mensch.
Trotzdem: Die technologische Errungenschaft von KI entfaltet nur seine volle Kraft, wenn sie im Einklang mit menschlichen Fähigkeiten vorangetrieben wird.

Bildquelle / Lizenz Portrait: Capital.com / Ivan Gowan

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