Künstliche Intelligenz wird bereits verwendet, um kranke Patienten zu diagnostizieren, Kundendienstaufgaben auszuführen und Universitätskurse zu unterrichten. Aber kann KI die Wall Street austricksen?
Im letzten Jahr sind eine Reihe von AI-Hedgefonds aufgetaucht, die versprechen, menschliche Händler zu schlagen, indem sie den Markt schneller und tiefer analysieren und darauf reagieren. Diese KI-Mittel gehen über die von herkömmlichen datengetriebenen Mitteln verwendeten Algorithmen hinaus, indem sie versuchen, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu imitieren und zu verbessern.
Einige frühe Ergebnisse waren beeindruckend. In Japan verzeichnete der Simplex Equity Futures Strategy Fund am 24. Juni, dem Tag des Brexit, ein Plus von 3, 4 Prozent, als die Fonds im ganzen Land einbrachen. Eine Umfrage unter 12 KI-Fonds aus der ganzen Welt ergab, dass sie in diesem Jahr durchschnittlich um fast 7 Prozent zulegten. Bei einer kürzlich abgehaltenen Konferenz für KI-Akademiker waren die Hälfte der Unternehmen, die Mitarbeiter rekrutierten, Finanzunternehmen, ein deutlicher Unterschied zu den Vorjahren.
Shaunak Khire, der Emma AI, einen in Silicon Valley ansässigen AI-Hedgefonds, in diesem Sommer aufgelegt hat, sagt, dass AIs große Vorteile gegenüber dem traditionellen Hedgefonds haben.
"Ein menschlicher Analytiker kann so viele Daten nicht erfassen", sagt Khire. "Es ist buchstäblich nicht möglich, dass ein menschliches Gehirn so viele Informationen in so kurzer Zeit verarbeitet."
Ein AI-Fonds kann Finanzdaten von Märkten auf der ganzen Welt, historische Daten, Nachrichtenartikel, internationale Geldpolitik, Kenntnisse über menschliches Handelsverhalten, Unternehmenshintergründe und mehr berücksichtigen.
Emma AI hat zum Beispiel bei GlaxoSmithKline gehandelt und dabei jeden Datenpunkt des Pharmaunternehmens erfasst, sogar die Unterlagen aus den 1970er Jahren, sagt Khire.
Viele Fonds setzen bereits quantitative Anlagestrategien ein und entwickeln Computeralgorithmen, um Vorhersagen zu treffen. Der Unterschied zwischen diesen Fonds und der KI-Variante besteht im sogenannten „Deep Learning“ oder in künstlichen neuronalen Netzen - eine KI kann ohne menschlichen Input lernen, Algorithmen dagegen nicht.
Emma AI verwendet wie viele andere KI-Fonds die Bayes'sche Analyse, um den menschlichen Entscheidungsprozess nachzubilden. Dies bedeutet, dass es neue Informationen nutzen kann, um seine Perspektiven und Strategien zu aktualisieren. Dies ist im Wesentlichen das, was Menschen tun, nur eine KI kann es schneller und theoretisch rationaler tun. Ein menschlicher Analytiker neigt dazu, Fehler zu machen, die auf Angst, Übererregung oder Gier beruhen, also auf Problemen, mit denen Computer nicht konfrontiert sind.
Ein Anfang dieses Jahres von der in San Francisco ansässigen KI-Firma Sentient Technologies aufgelegter Fonds verwendet eine von der Evolution von Pflanzen und Tieren inspirierte Art von KI. Diese „Evolutionsberechnung“ schafft ständig neue Algorithmen und integriert die besten in ihre alten Algorithmen, um sich selbst immer besser und stärker zu machen. Der in Hongkong ansässige AI-Fonds Aidyia verwendet unter anderem evolutionäre Berechnungen.
In Zukunft sieht Khire ganze von AI verwaltete Fonds, wenn auch möglicherweise mit einer Art menschlicher Kontrolle oder Übersteuerung für regulatorische Zwecke. Er sieht jedoch auch, dass KI eine Rolle bei der Regulierung spielt. Die vom Kongress in den letzten Jahren verabschiedeten Wall Street-Reformen haben dazu geführt, dass viele Banken mehr Mitarbeiter für die Einhaltung der Vorschriften beschäftigen.
"Sie könnten das alles automatisieren", sagt Khire.
Einige Experten sind skeptisch, ob AI die Finanzindustrie wirklich revolutionieren wird, wie es die Gründer von AI behaupten. Einige sagen, dass sich die verwendeten KI-Technologien nicht allzu sehr von herkömmlichen Algorithmen unterscheiden, die in datengetriebenen Unternehmen verwendet werden. Andere sagen, die Finanzmärkte seien zu launisch, um von der Art von KI vorhergesagt zu werden, die es heute gibt.
Khire sagt, er versuche nicht, das Rad neu zu erfinden, nur um es schrittweise zu verbessern.
"Das einzige Ziel der KI ist es, Chancen zu finden, die eine niedrigere Risikoschwelle als der S & P [500] und eine höhere Rendite als der S & P aufweisen", sagt er. "Es ist eine niedrige Bar."
Dennoch ist es auf lange Sicht nicht einfach, den S & P 500, den amerikanischen Aktienindex, der oft als Monitor für die Gesamtperformance der Wall Street verwendet wird, zu schlagen. Aber Khire und andere sind überzeugt, dass sie die Ware haben. Die Frage ist: Würden Sie Ihr Geld darauf setzen?
