Die künstliche Intelligenz (KI) hat nicht nur unser Leben und die Arbeitswelt verändert. Mit ihrer Hilfe kann man auch Geld verdienen.
Eine der Möglichkeiten für das Geldverdienen mit KI ist ihr Einsatz bei Investitionen. Der Grund liegt in der Tatsache, dass dank KI das Investieren in verschiedene Finanzwerte sowohl einfacher als auch effizienter wird.
„Bei strategischem Einsatz kann KI aktiven Aktieninvestoren helfen, bessere Anlageentscheidungen zu treffen. Wir glauben jedoch, dass KI ein Werkzeug ist, das in Verbindung mit menschlichem Fachwissen und Urteilsvermögen verwendet werden muss“, so die Experten von AllianceBernstein.
Laut MarketResearch wird der globale Markt für generative KI im Finanzbereich bis 2032 voraussichtlich 27,43 $ Milliarden erreichen.
Da KI-Systeme Trends vorhersagen und Entscheidungsprozesse automatisieren können, wird der Einsatz von KI im Aktienhandel immer beliebter.
KI-Software zur Aktienauswahl und Trading-Plattformen basieren auf fortschrittlichen Algorithmen, Techniken des maschinellen Lernens und Datenanalysen.
Sie unterstützen Trader auf allen Ebenen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Anlageergebnisse zu verbessern.
Wichtigste Erkenntnisse
- Zu den Möglichkeiten für das Geldverdienen mit KI gehört ihr Einsatz bei Investitionen. Obwohl positive Anlageergebnisse nie garantiert sind, kann man mit KI-Tools seine Investitionsstrategie verbessern und zahlreiche Prozesse vereinfachen.
- Zu den wichtigsten Anwendungsfällen von KI im Investmentbereich gehören Aktienauswahl, Bewertung von Anlagerisiken, Portfoliomanagement, Marktprognosen, Stimmungsanalyse sowie algorithmisches Trading.
- Mit Hilfe von KI können Investitionen in Aktien und andere Finanzanlagen einfacher und effizienter getätigt werden.
- KI-Systeme für den Aktienhandel können Markttrends vorhersagen und die Entscheidungsprozesse automatisieren.
KI beim Investieren: So verbessern Sie Ihre Anlageergebnisse
Sie wollen wissen, wie Sie KI für den Handel mit Aktien oder anderen Finanzinstrumenten nutzen können?
Hier finden Sie sechs Möglichkeiten, wie man KI im Trading zur Optimierung Ihrer Strategie und Ihrer Anlageergebnisse einsetzen kann:
1. Auswahl der Aktien
Immer wieder versuchen Anleger zu ermitteln, wie sie KI für strategischere Investitionen nutzen können. So kann KI bei der Aktienauswahl helfen, weil sie historische Daten und zukünftige Kursschwankungen analysieren kann.
Darüber hinaus kann KI Trends und Muster erkennen, die man vielleicht übersehen würde. Mit diesen grundlegenden Informationen an der Hand kann man fundiertere Entscheidungen über den Kauf oder Verkauf von Aktien treffen.
Die Experten von AllianceBernstein erklären: „KI-Tools können die Prozesse bei der Aktienanlage in dreierlei Hinsicht verbessern: Effizienz, Risikomanagement/Portfoliokonstruktion und Signalgenerierung.“
2. Bewertung der Investitionsrisiken
KI kann die mit potenziellen Investitionen verbundenen Risiken beurteilen.
Dazu analysiert sie eine Reihe von Faktoren, darunter die Volatilität des Aktienmarktes, die finanzielle Stabilität eines Unternehmens sowie die allgemeinen wirtschaftlichen Bedingungen.
Darüber hinaus kann KI die potenziellen Auswirkungen verschiedener Ereignisse, wie Naturkatastrophen oder Kriege, auf Investitionen vorhersagen.
„Die Portfoliokonstruktion im Rahmen des Risikomanagements ist ein weiterer Bereich, in dem KI sehr hilfreich sein kann“, so die Experten von AllianceBernstein.
„Clusteranalyse ist eine Form der KI, die seit einigen Jahren in unserem Risikomanagement-Arsenal eingesetzt wird. Sie zielt darauf ab, unbekannte Risiken aufzuspüren, die in unsichtbaren Marktmustern lauern und von Standard-Risikomodellen unentdeckt bleiben können.“
3. Verbesserung des Portfoliomanagements
Mit KI-Tools kann man sein Portfolio besser verwalten, indem man Empfehlungen und personalisierte Einblicke erhält, die darauf basieren, wie viel Risiko man tolerieren kann und welche Anlageziele man verfolgt.
Diese Tools überwachen die Wertentwicklung von Aktien in Echtzeit, erkennen Risiken und Chancen und passen Ihr Portfolio automatisch an.
Zudem rationalisiert KI administrative Aufgaben wie Aufzeichnungen und Compliance-Überwachung, sodass man sich mehr auf strategische Entscheidungen konzentrieren kann.
4. Dateninterpretation und Prognoseerstellung
Angesichts der riesigen Menge an Daten, die Anlegern heute zur Verfügung stehen, kann der Überblick darüber, wo man anfangen soll und wie man sie sinnvoll nutzen kann, überwältigend sein.
Hier kommt die künstliche Intelligenz ins Spiel, die die Entscheidung, wo man sein Geld investieren soll, erheblich erleichtert.
So kann KI beispielsweise Daten aus der Vergangenheit analysieren, um Trends und Muster aufzudecken und die künftige Preisentwicklung von Aktien vorherzusagen.
Darüber hinaus kann sie Aktien identifizieren, die unter- oder überbewertet sind, und potenzielle Chancen und Risiken erkennen.
„Jetzt kann ChatGPT verwendet werden, um Abschriften von Gewinnmitteilungen und Veranstaltungen zusammenzufassen, an denen Analysten normalerweise nicht teilnehmen können. Bei richtiger Implementierung ist es so, als hätte der Analyst 10.000 Praktikanten, die ihm helfen, neue Informationen schneller zu finden. Interne Chatbots können Analysten bei der Suche nach Informationen aus einem riesigen Pool von Notizen und Berichten effizienter unterstützen“, so die Experten von AllianceBernstein.
5. Stimmungsanalyse
Mittels einer Sentimentanalyse wird die Marktstimmung, d. h. die allgemeine Einstellung der Anleger, ermittelt.
So lässt sich feststellen, ob ein Bullen- oder ein Bärenmarkt vorliegt, da man einen umfassenderen und objektiveren Überblick über den Markt erhält.
Künstliche Intelligenz analysiert dazu riesige Datenmengen, z. B. aus Nachrichten und Finanzberichten, um Markttrends und -muster aufzudecken.
Diese Informationen helfen Ihnen, bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wo Sie Ihr Geld investieren sollten.
6. Algorithmisches Trading
Bei dieser Art des automatisierten Tradings kommen Computeralgorithmen zur Abwicklung von Kauf- und Verkaufsgeschäften zum Einsatz.
Diese Vorgänge können mit Hilfe von künstlicher Intelligenz, technischer Analyse und mathematischen Modellen durchgeführt werden.
In den letzten Jahren ist der algorithmische Handel immer beliebter geworden, da er Investoren ein effizienteres und profitableres Trading ermöglicht.
Laut Grid Capital liegen die Hauptvorteile des algorithmischen Handels in Geschwindigkeit, Genauigkeit, Effizienz und Backtesting.
„Algorithmischer Handel kann Transaktionen schneller ausführen als ein menschlicher Trader. Er kann Daten analysieren, Chancen erkennen und Trades in Millisekunden abwickeln, wodurch die Auswirkungen von Marktbewegungen reduziert und das Gewinnpotenzial erhöht werden“, so das Unternehmen.
Allerdings müssen Investoren den algorithmischen Handel mit Vorsicht genießen.
„Jede Panne oder Störung im System kann zu erheblichen Verlusten führen, die nur schwer wieder aufgeholt werden können“, warnt Grid Capital potenzielle Anleger.
Erste Schritte zur Nutzung von KI beim Investieren
Wenn Sie künstliche Intelligenz bei Ihrer Investitionstätigkeit einsetzen möchten, sollten Sie die folgenden Schritte beachten:
Eigene Anlageziele und Risikotoleranz kennen
Auch wenn KI Sie bei der Erreichung Ihrer Anlageziele unterstützen kann, ist es wichtig, dass Sie sich zunächst über Ihre Ziele und Ihre Risikotoleranz im Klaren sind.
Wenn Sie Ihre Ziele kennen und wissen, wie viel Risiko Sie bereit sind, einzugehen, können Sie sich mit den verfügbaren KI-gestützten Anlageinstrumenten und -strategien auseinandersetzen.
Recherche durchführen
Es gibt eine Vielzahl von KI-gestützten Anlageinstrumenten und -strategien.
Daher gilt es, sich gründlich zu informieren, bevor Sie eine Entscheidung treffen.
Lesen Sie Bewertungen, vergleichen Sie verschiedene Plattformen und sprechen Sie mit Finanzberatern, um ein besseres Verständnis für das Angebot und das Richtige für Sie zu bekommen.
Klein anfangen
Wenn es um Investitionen geht, ist es am sichersten, klein anzufangen und Ihre Investitionen nach und nach zu erhöhen, wenn Sie mit dem Prozess vertrauter werden.
Dies gilt insbesondere für KI-gestützte Investitionen, da diese Tools komplexer und risikoreicher sein können als herkömmliche Methoden.
Investitionen im Auge behalten
KI-gestützte Anlagetools können sehr hilfreich sein, aber man darf nicht vergessen, dass sie nicht perfekt sind.
Deshalb ist es wichtig, dass Sie Ihre Investitionen genau überwachen und sicherstellen, dass sie weiterhin mit Ihren Zielen und Ihrer Risikotoleranz übereinstimmen.
Geduldig bleiben
Investieren braucht Zeit, und KI-gestütztes Investieren stellt da keine Ausnahme dar.
Es kann eine Weile dauern, bis Sie die gewünschten Ergebnisse sehen. Seien Sie also geduldig und treffen Sie keine voreiligen Entscheidungen.
Fazit
KI kann eine wertvolle Ergänzung zu Ihrer Portfoliostrategie sein. Sie können Fragen stellen und erhalten Aktienempfehlungen, Einblicke und wichtige Details, mit denen Sie fundierte Entscheidungen treffen können.
Der Einsatz von KI rationalisiert den Rechercheprozess und unterstützt Sie bei der Auswahl der richtigen Wertpapiere zum Kauf/Verkauf.
Allerdings sollten Sie sich nicht nur auf die KI verlassen. Wichtig ist ein klares Verständnis Ihrer Portfolioziele und das nötige Marktwissen, um potenzielle Chancen und Risiken zu erkennen.
Eine gründliche Recherche, um die richtigen Fragen an einen KI-Aktienfinder zu stellen, ist unerlässlich. Denn bessere Fragen bringen auch bessere Antworten.
Außerdem sollte man KI-Aktieninstrumente als Assistenten betrachten und sich nicht darauf verlassen, dass sie die Entscheidungen treffen.
Sie können Ihnen zwar die nötigen Informationen liefern, aber letztlich müssen Sie sich über die Markttrends auf dem Laufenden halten.
Diese Informationen stellen keine finanzielle Beratung oder Empfehlung dar und sollten nicht als solche betrachtet werden.
FAQ
Wie kann man mit KI Geld verdienen?
Wie kann man mit KI in Aktien investieren?
Quellenangaben
- CASE STUDY: Using AI to Generate Income From Options. (LinkedIn)
- Deploying AI in Investment Applications (Alliance Bernstein)
- Generative AI In Finance Market, By Deployment Model (On-Premises Deployment, Cloud Deployment, And Hybrid Deployment), By Application (Fraud Detection, Investment Research, And Other ), By Technology (Natural Language Processing And Other ), By Region And Companies – Industry Segment Outlook, Market Assessment, Competition Scenario, Trends, And Forecast 2023-2032 (MarketResearch)
- Exploring the Benefits of Software for Algorithmic Trading (LinkedIn)