KI-Daten, traditioneller Handel und modernes Investieren

Technologie der künstlichen Intelligenz hilft Anlegern, Risiken deutlich zu reduzieren und Renditen zu maximieren.

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Zukunft des Finanzwesens. Letztes Jahr haben Finanzinstitute mehr als 10,1 Milliarden US-Dollar in künstliche Intelligenz investiert. Künstliche Intelligenz spielt unter anderem eine Rolle im Finanzwesen, indem sie dazu beiträgt, das Anlegererlebnis zu verbessern.

Das Handelserlebnis moderner Anleger ist viel reibungsloser als das ihrer Vorgänger. Dank der Erfindung des Internets kann der Übergang vom Abschluss eines Handelsgeschäfts zum Herunterladen eines umfassenden Berichts fast sofort erfolgen. Aufgaben, die früher Wochen dauerten, dauern jetzt nur noch wenige Minuten, was die nächste Generation junger Investoren sicherlich ermutigt. Dies ist nur eine von vielen Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz die Finanzbranche verändert.

Die Innovation hört jedoch nie auf, sodass sich die moderne Anlagelandschaft weiter verändert (diesmal mit der Einführung künstlicher Intelligenz). Dennoch ist KI als Ganzes immer noch eine Technologie, die noch in den Kinderschuhen steckt, ohne Spezifikationen und universelle Standards. Wird die Implementierung von KI und KI-Daten in der modernen Handelswelt wirklich Vorteile bringen?

Das Problem traditioneller Ansätze

Der Markt verändert sich ständig, weshalb viele professionelle Analysten Machen Sie Karriere, indem Sie den Markt studieren. Durch die Analyse, Identifizierung und Vorhersage dieser Trends können Analysten ihren Kunden dabei helfen, hohe Renditen zu erzielen und gleichzeitig das Risiko zu minimieren. In dieser Hinsicht hilft künstliche Intelligenz den Anlegern enorm. Bis zu einem gewissen Grad wird der Preis teilweise durch die öffentliche Interaktion und die Wahrnehmung des Wertes des Vermögenswerts bestimmt. Menschliche Analysten sind in der Lage, diese emotionalen Reaktionen in ihre Aktienprognosen einzubeziehen und sie mit Trenddaten zu kombinieren, um relativ genaue Analysen zu erstellen. Diese Berechnungen können jedoch zeitaufwändig sein und sind aufgrund der Fehleranfälligkeit des Menschen nicht immer genau. Leider kann selbst derselbe Trend von verschiedenen Analysten unterschiedlich interpretiert werden.

Moderne Methoden

Moderne Analysten führen ihre Berechnungen nicht alle mit Stift und Papier durch, sondern nutzen eine Vielzahl von Werkzeugen. Es gibt viele verschiedene Softwarelösungen, die Analysten und Investoren dabei unterstützen sollen, große Datenmengen in kurzer Zeit zusammenzustellen. Diese Programme sind oft in der Lage, Daten auf viele verschiedene Arten darzustellen – etwa als Liniendiagramme oder Candlestick-Diagramme – was die Arbeit mit den Daten erleichtert. Dennoch kann die manuelle Analyse von Daten auch mit Hilfe von Softwarelösungen immer noch etwas zeitaufwändig sein. Aus diesem Grund haben viele Unternehmen damit begonnen, KI-Daten in ihre Anlagestrategien einzubeziehen.

Der Aufstieg des Robo-Advisors

Seit Jahren propagieren viele Finanzexperten die Idee, frühzeitig zu investieren, aber es erfordert tatsächlich viel Aufwand, um mit dem Investieren zu beginnen. Selbst nachdem Aktien und andere Vermögenswerte über Online-Broker zum Kauf angeboten wurden, erforderte die Erzielung konstanter Renditen immer noch ein gewisses Verständnis des Aktienmarkts. Glücklicherweise wurden die ersten Robo-Berater im Jahr 2008 geboren.

Robo-Advisor ist ein einzigartiger Service, der das Investieren für die breite Masse vereinfacht. Anstatt persönliche Investitionen zu tätigen, den Markt zu analysieren und aktiv zu handeln, können Benutzer einfach Geld einzahlen und warten. Robo-Berater kümmern sich um den eigentlichen Anlageprozess und nutzen KI-Datenanalyse und Automatisierung, um Transaktionen abzuschließen und auf Marktveränderungen zu reagieren. Heutzutage haben Verbraucher eine große Auswahl an Robo-Advisors, die es fast jedem leicht machen, mit dem Investieren zu beginnen.

Vor- und Nachteile von KI-Daten

Der Hauptunterschied zwischen KI-Daten und menschlichen Daten besteht darin, dass KI-Daten die emotionale Komponente fehlt. In manchen Fällen kann dies ein Nachteil sein (insbesondere beim kurzfristigen Handel). Beispielsweise können aktuelle politische oder PR-Themen (und deren Folgen) von Menschen stimmungsanalytisch analysiert werden. Diese emotionale Einsicht ermöglicht es ihnen, die öffentliche Wahrnehmung in ihre Prognosen einzubeziehen und positive Anpassungen vorzunehmen. Da KI-Daten vollständig auf Statistiken basieren und keine Emotionen berücksichtigen, kann der Robo-Advisor nur reagieren: Er kann keine positiven Entscheidungen auf der Grundlage der emotionalen Reaktionen der Aktionäre treffen.

Andererseits wird ein System, das vollständig auf KI-Daten basiert, keine emotionalen Entscheidungen treffen. Wenn der Abschwung anhält, beginnen Menschen möglicherweise, ihre Investitionen zu überdenken, während KI bei der Entscheidungsfindung nur historische Daten berücksichtigt. Jede Entscheidung basiert ausschließlich auf einer umfassenden Analyse der Vergangenheit, die umfassender ist als Entscheidungen menschlicher Analysten.

Verbesserung der Kundenzugänglichkeit

Ein weiterer Vorteil der Einbindung von KI-Daten in Ihre Investitionen ist die verbesserte Kundenzugänglichkeit. Wenn man frühzeitig investiert, kann man vom Zinseszinseffekt profitieren, aber die Zinssätze und Gebühren, die menschliche Berater verlangen, machen es möglicherweise unpraktisch, einen solchen zu engagieren. Robo-Berater sind in der Lage, Portfolioverwaltungsdienste zu einem Bruchteil der Kosten anzubieten, was sie für potenzielle junge Anleger erschwinglicher macht. Auch wenn die durchschnittlichen Renditen von Robo-Advisors (normalerweise zwischen 11,7 % und 13,4 %) nicht so beeindruckend sind wie bei anderen Anlageoptionen, bieten sie eine der einfachsten Möglichkeiten, mit dem Aufbau eines Portfolios mit begrenzten Erträgen zu beginnen.

Die Technologie mag zwar noch relativ neu sein, es besteht jedoch Grund zu der Annahme, dass moderne künstliche Intelligenz auch in Zukunft immer beliebter werden wird. Auch wenn es menschliche Analysten nie vollständig ersetzen wird, wird es in Zukunft sicherlich eine Rolle auf dem Markt spielen. Es bietet ein breites Einsatzspektrum, von der persönlichen Finanzverwaltung bis hin zur Marktverfolgung, und wir gehen davon aus, dass seine Möglichkeiten mit dem technologischen Fortschritt noch zunehmen werden.

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