Eine kürzlich durchgeführte Studie von Gary N. Smith, Wirtschaftsprofessor am Pomona College, und seinem Studenten Sam Wyatt wirft Fragen zur Performance von Künstlicher Intelligenz (KI) am Aktienmarkt auf. Obwohl der KI-Hype den Aktienmarkt befeuert, zeigen viele börsennotierte Indexfonds (ETFs), die auf KI-basierter Aktienselektion beruhen, enttäuschende Ergebnisse.
Smith und Wyatt berichten in einem Artikel im „Scientific American“, dass sie alle öffentlich zugänglichen ETFs analysiert haben, die seit Oktober 2017 auf KI-Systemen basierende Anlageentscheidungen treffen. Die Ergebnisse zeigen, dass die meisten dieser Fonds den S&P 500 Index, der die 500 größten Unternehmen des US-Aktienmarktes repräsentiert, unterperformt haben. Von 43 teilweise KI-gestützten Fonds schnitten nur 10 besser als der S&P 500 ab – ein deutlicher Hinweis auf gravierende Probleme der KI-basierten Aktienselektion.
Smith und Wyatt fassen die Ergebnisse wie folgt zusammen: Teilweise KI-gestützte Fonds erzielten eine durchschnittliche jährliche Rendite, die um 5% unter den 12,4% des S&P 500 lag. Noch schlechter schnitten die vollständig KI-gesteuerten Fonds ohne menschliches Eingreifen ab: Alle 11 Fonds blieben hinter dem S&P 500 zurück, 6 von ihnen verzeichneten sogar Verluste in einem ansonsten positiven Markt. Die durchschnittliche jährliche Verlustrate dieser 11 rein KI-gesteuerten Fonds betrug 1,8%.
Die Forscher betonen, dass KI zwar unübertroffen darin ist, Daten zu korrelieren, aber nicht in der Lage ist, die Bedeutung dieser Daten zu verstehen. Sie erklären: „Die Achillesferse von KI-Systemen liegt darin, dass sie zwar statistische Muster erkennen können, aber nicht beurteilen können, ob diese Muster sinnvoll oder bedeutungslos sind. Erst wenn KI-Algorithmen die Bedeutung von Wörtern und deren Beziehung zur realen Welt verstehen, werden sie in wichtigen Entscheidungen, einschließlich Investitionen, zuverlässig sein.“
Wichtigste Punkte:
🌟 Die meisten KI-basierten ETFs unterperformten den S&P 500 Index.
📉 Rein KI-gesteuerte Fonds verzeichneten durchschnittliche jährliche Verluste von 1,8% und erzielten in einem bullischen Markt keine Gewinne.
🤖 KI kann zwar Datenmuster erkennen, versteht aber noch nicht die zugrunde liegende Bedeutung der Daten.