Parameter machen den Unterschied

Künstliche Intelligenz ist auf Dauer der bessere Investor. Sie kann mit Machine Learning mehr Daten verarbeiten und dank Algorithmen Muster von Preisentwicklungen definieren, Abweichungen erkennen und zum gegebenen Zeitpunkt schneller agieren. Das gilt auch für Kryptowährungen. Bei Coins und Token erkennt künstliche Intelligenz die Chancen der zahlreichen Volatilitäten und Anomalien wie Über- oder Unterbewertungen.

Künstliche Intelligenz liest sich als eine Formelsammlung, so dass der Investor seinen Informatiker oder Wirtschaftsmathematiker um Rat fragen muss. Dabei ist die Grundidee weniger abstrakt: KI entwickelt basierend auf einer umfassenden Datenanalyse Algorithmen zur Prognostizierung des normalen Ablaufs einer Preisentwicklung und erkennt in logischer Folge auch davon abweichende Muster. Lassen sich solche Abweichungen erkennen und die weitere Entwicklung mit hinreichender Wahrscheinlichkeit voraussehen, gibt künstliche Intelligenz Menschen Empfehlungen an die Hand, richtige Entscheidungen zum richtigen Zeitpunkt zu treffen.

Bauchgefühl kann täuschen

Früher haben menschliche Investoren Muster der Kursentwicklung gesucht und vermutet. Dabei stützten sie sich auf ihre Marktkenntnis, ihre Erfahrung und zu oft auf ihre Emotionen oder das sprichwörtliche Bauchgefühl, welches täuschen konnte. Schrittweise formalisierten sie, gerade um die letzten beiden Faktoren auszublenden und um die Qualität der Entscheidung zu verbessern, diese Entscheidungsregeln und leiteten aus fundamentalen und Marktanalyse-Daten (wie Preisen oder Handelsvolumina) Regelsysteme ab. Mit dem Aufkommen von Trading Bots wurden dann die sich aus den Regeln ergebenden Transaktionen auf Geheiß des menschlichen Investors automatisch ausgeführt.

Immer mehr übernimmt künstliche Intelligenz die Arbeit der Marktexperten. Am Ende dieser Entwicklung untersucht künstliche Intelligenz als einschlägig erkannte Parameter, deren Zusammenspiel sowie die sich daraus ergebenden Entwicklungen. Ein solcher Ansatz demaskiert Marktanomalien und erkennt daraus resultierende Preisentwicklungsmustern mit höherer Trennschärfe als der Mensch. Intelligente Maschinen filtern selbst kleinste, kurzfristige Markt- und Preis-Unregelmäßigkeiten, die zu falschen Investmententscheidungen führen können, heraus und ergreifen die Chancen dieser Volatilität.

 Korrekte Parameter suchen

Die relevanten Faktoren für Preisentwicklungen kann man mit heutigen Informations- und Big-Data-Technologien immer besser erkennen. Damit und bei immer weiter sinkenden Anforderungen an die Rechenkraft kann man große Datenmengen (und damit die in Frage kommenden Kurseinflussfaktoren) in Near-Real- oder Real-Time für die Erkennung von Trading-Impulsen nutzen. Dazu gehören in klassischen Märkten nicht nur Finanzdaten, sondern auch alle weiteren Informationen, die den Markt beeinflussen: von Fundamentaldaten (wie Gewinnprognosen) bis zu Wetterdaten, Gesetzgebung oder andere Faktoren für Angebot und Nachfrage, die sich auf Kursentwicklungen auswirken können.

Ob mittels statistischer und mathematischer Modellierungstechniken, eigener Datenvisualisierungssoftware, Mustererkennung und maschineller Lerntechniken oder durch die Nutzung von Verhaltenstendenzen von Marktteilnehmern – KI-Systeme suchen ständig nach statistischen Marktanomalien und Volatilitäten, um daraus sich ergebende Chancen zu erkennen.

Parameter auch im Weizenhandel hilfreich

Welche Parameter definieren aber nun eine normale Preisentwicklung und helfen damit, eine Marktanomalie zur erkennen? Fernab von Krypto ist im Weizenhandel zum Beispiel der Ernteertrag der entscheidende Faktor: Eine gute Ernte wird normalerweise einen Preisverfall bedingen. Das ist aber auf Dauer und nicht immer die ganze Wahrheit. Nicht ein Parameter allein bestimmt die Kurse: Die bekannte Getreide-Ölpreis-Kopplung etwa sieht weitere und neue Zusammenhänge: Steigen die Spritpreise und Biokraftstoff wird durch Subventionen noch billiger, so wird mehr Ackerfläche für die Ethanolproduktion genutzt, weil der Markt für Ersatztreibstoffe nun attraktiv ist. Diese Fläche fehlt für die Erzeugung von Nahrungs- und Futtermitteln, deren Preise dann steigen – unter Umständen trotz einer an sich guten Ernte.

Eine KI wird diese und andere Zusammenhänge zwischen Ernte und Rahmenbedingungen des Marktes untersuchen und die Preisentwicklung vorhersehen können. Mit der Zeit immer besser, auch wenn die Parameter auf ihre Wechselwirkung immer neu überprüft werden müssen. So erkennt die KI auch, wenn der Weizen eigentlich über- oder unterbewertet ist und eine Preiskorrektur bevorsteht.




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