Künstliche Intelligenz an den Finanzmärkten

Fluch oder Segen?

Blog Post
   12. Juni 2017
Mit Künstlicher Intelligenz (KI) ziehen immer intelligentere Algorithmen in die Finanzwelt ein. Die Auswirkungen werden kontrovers diskutiert. Zwei Finanzexperten erläutern, warum KI das Risiko von Trading-Entscheidungen reduzieren – aber auch erhöhen kann.

Algorithmen, Automatisierung und Künstliche Intelligenz sind an den Finanzmärkten keine Fremdwörter mehr. Der automatisierte und KI-gestützte Aktienhandel lässt den Menschen als Faktor beim Handeln weitgehend außen vor: Er hilft, Verluste automatisch zu begrenzen, schneller auf den Markt zu reagieren und ganz allgemein menschliche Schwächen zu umgehen. Doch das automatisierte Trading ist ein zweischneidiges Schwert.

Der ultraschnelle Hochfrequenzhandel (HFT) etwa - bei dem Geschwindigkeitsvorteile genutzt werden, um durch schnelles Kaufen und Verkaufen innerhalb kürzester Zeit Gewinne einzustreichen - gilt bei vielen Finanzexperte als Verursacher oder zumindest Mit-Auslöser für die Finanzkrise und mehrere Börsen-Crashes. Die Risiken sind nicht zu unterschätzen. Ist automatisiertes und KI-gestütztes Trading also eher Fluch oder Segen?

KI als Risiko-Minimierer

KI basiertes Trading ist ein breites Feld, sagt Ben Goertzel, Chef-Wissenschaftler von Aidyia, einem kleinen Hedge-Fonds-Anbieter aus Hong Kong, der seit Anfang 2016 in den USA Aktienhandel auf Basis von Machine-Learning-Techniken betreibt.

Sowohl seine Trading-Systeme als auch die HFT-Systeme sind voll automatisiert - aber dort enden die Ähnlichkeiten auch schon. "Wir sind nicht wegen der Geschwindigkeit erfolgreich", erklärt er. Vielmehr verdankt Aidyia seinen Erfolg der Fähigkeit seiner KI-Systeme, Muster identifizieren zu können, die Menschen angesichts der riesigen Menge an Daten nicht erkennen.

"Bei uns geht es um die Genauigkeit von Investitionsentscheidungen und nicht um die Geschwindigkeit", sagt Goertzel. Er fügt hinzu, dass einige Entscheidungen seines Systems durchaus ein paar Wochen oder mehr dauern können, weil es für die Musteridentifizierung erst Zeitreihen von Daten analysieren muss. Von diesem Standpunkt aus betrachtet, sollte die größere Genauigkeit und Gründlichkeit der KI-Systeme dazu beitragen, die Risiken der Marktvolatilität zu reduzieren, anstatt sie zu erhöhen.

KI als Risiko-Treiber

Andere sehen in KI-Systemen ein hohes Risiko. Für Gerrit van Wingerden, der das Japan-Office von Tora Trading Services managt, ist es das Risiko des Unbekannten. Er erklärt: "Früher hatte man Algorithmen, die auf der Basis menschlicher Regeln kodiert waren. Man wusste in diesem Fall genau, wie der Algorithmus funktioniert."

Jetzt haben die Algorithmen mehr von einer schwarzen Box: Sie werfen Daten hinein und der Algorithmus kann großartige Ergebnisse liefern. Aber Sie wissen nicht unbedingt, was der Algorithmus macht." Das ist ein wichtiger Grund, sagt van Wingerden, warum Menschen in den Prozess eingebunden werden sollten und die Risikoparameter setzen müssen.

Aber auch dann, warnt er, sollten Regulierungsbehörden ebenso wie Risikomanager auf der Hut sein vor dem potenziellen Fallout, sollten die Handelsalgorithmen eines Unternehmens irgendwann schief gehen.