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KI im Börsenhandel: Warum ChatGPT und Grok scheitern

Ein öffentlicher Wettbewerb zeigt: KI-Modelle kämpfen massiv mit dem realen Finanzmarkt – mit teils verheerenden Ergebnissen.

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KI im Börsenhandel: Warum ChatGPT und Grok scheitern

„Wir schlagen den Markt und machen Sie reich" – dieses Versprechen kennen Privatanleger aus der Werbung für Fonds und andere Vermögensanlagen. Bislang liefern professionelle Trader die Grundlage für solche Aussagen. Doch Banken, besonders in den USA, setzen zunehmend auf Künstliche Intelligenz (KI), um ihr Geschäft zu optimieren. Die naheliegende Frage: Können KI-Agenten menschliche Spezialisten im Trading ersetzen?

Die Antwort fällt ernüchternd aus. „Große Sprachmodelle können nicht wirklich von selbst Geld verdienen", sagt Jay Azhang, Gründer des auf Finanzmärkte spezialisierten KI-Forschungslabors Nof1. Damit Modelle wie ChatGPT oder Claude überhaupt eine Chance hätten, menschliche Experten zu schlagen, brauche es laut Azhang „ein sehr ausgeklügeltes Framework, eine Infrastruktur und eine Datenplattform".

Ernüchternde Ergebnisse im Live-Test

Nof1 ließ zuletzt acht KI-Modelle in einem öffentlichen Wettbewerb namens „Alpha Arena" gegeneinander antreten. Die Bedingungen waren klar: Jedes Modell durfte innerhalb von zwei Wochen 10.000 US-Dollar am echten Finanzmarkt investieren. Das Ergebnis war eindeutig – und für KI-Enthusiasten wenig schmeichelhaft.

Lediglich ein einziges Modell erzielte einen Gewinn: Grok in der Version 4.2 erwirtschaftete ein Plus von 10,17 Prozent. Alle anderen Modelle schnitten schlechter ab. Das traurige Schlusslicht bildete ausgerechnet die Vorgängerversion Grok 4.0 – mit einem Verlust von satten 63,57 Prozent. Die Gründe für das schwache Abschneiden sind vielfältig: zu häufiges Handeln mit entsprechend hohen Transaktionskosten, unglückliches Timing und eine fehlerhafte Gewichtung verschiedener Einflussfaktoren.

Natürlich lässt sich kritisieren, dass öffentliche KI-Wettbewerbe wie die „Alpha Arena" selten wissenschaftlichen Standards genügen – vor allem was den Testzeitraum und die jeweilige Marktlage betrifft. Andererseits: Reale Finanzmärkte entsprechen ohnehin nie einem kontrollierten Laborzustand. Insofern spiegeln solche Tests die Praxis möglicherweise realistischer wider als mancher Laborversuch.

Was KI von erfahrenen Hedgefonds-Managern unterscheidet

Grundsätzlich stehen KI-Modellen dieselben Informationsquellen zur Verfügung wie menschlichen Tradern: Analystenprognosen, Bilanzdaten, volkswirtschaftliche Kennzahlen sowie Internet- und Datenbankrecherchen. Der entscheidende Unterschied liegt woanders – nämlich in der Erfahrung.

Alexander Izydorczyk, Leiter der Datenanalyse beim Technologie-Hedgefonds NX1 Capital, hält auf seinem Blog fest: Bisher habe kein KI-Agent einen anhaltenden Wettbewerbsvorteil nachweisen können. Ein wesentlicher Grund sei, dass die Modelle die geheimen Handelstaktiken nicht kennen, mit denen etablierte Marktteilnehmer operieren.

Dabei sollte man nicht vergessen: Auch viele aktiv gemanagte Menschenfonds scheitern daran, den Gesamtmarkt dauerhaft zu schlagen. Genau diese Schwäche hat den Aufstieg passiver Finanzinstrumente wie ETFs maßgeblich befeuert. Für Privatanleger ist das eine wichtige Einordnung: Nicht nur KI, auch menschliche Profis liefern keine Garantie auf Überrenditen.

Fazit: Mensch bleibt vorerst unverzichtbar

Ob KI-Modelle künftig doch noch lernen, an der Börse dauerhaft erfolgreich zu agieren, bleibt offen. Ausschließen lässt sich das nicht. Doch aktuell gilt: Der „Human in the Loop" – also eine menschliche Kontrollinstanz – bleibt im Börsenhandel unverzichtbar. KI kann unterstützen, analysieren und Muster erkennen. Den Markt zuverlässig schlagen kann sie bislang nicht.

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