Kann KI die Aktienkurse vorhersagen oder Getreidepreise?

Alejandro Lopez-Lira, Finanzprofessor an der University of Florida, sagt in einer aktuellen Veröffentlichung, dass KI bei der Prognose von Aktienkursen sehr hilfreich sein kann. Er verwendete ChatGPT, um Nachrichten und Informationen dahingehend zu analysieren, ob diese gut oder schlecht für bestimmte Aktien (oder eben auch für die Entwicklung der Getreidepreise oder anderer an den globalen Märkten gehandelter Produkte) sind.

Er stellte fest, dass die Fähigkeit von ChatGPT, die Richtung der Preisentwicklung der nächsten Tage vorherzusagen, viel besser als nur zufällig war. Lopez-Lira sagte weiter, er sei von den Ergebnissen überrascht und fügte hinzu, dass sie darauf hindeuten, dass anspruchsvolle Investoren maschinelles Lernen im ChatGPT-Stil bislang noch nicht in ihren Handelsstrategien verwenden.

Das Experiment trifft den Kern des Versprechens hochmoderner künstlicher Intelligenz: Mit größeren Computern und besseren Datensätzen – wie denen, die ChatGPT antreiben – könnten KI-Modelle „emergierende Fähigkeiten“ bzw. Fähigkeiten entwickeln, die ursprünglich nicht geplant waren als sie gebaut wurden, sagt der Wissenschaftler.

„Wenn ChatGPT die Fähigkeit hat, Inhalte aus Finanz- und Marktnachrichten zu verstehen und daraus abzuleiten, wie sie sich auf Börsenkurse auswirken, könnte dies viele hochbezahlte Jobs in der Finanzbranche überflüssig machen“, sagte Lopes Lira gegenüber CNBC. Etwa 35 % der Finanzjobs laufen Gefahr, durch KI automatisiert zu werden, hatte auch die Großbank Goldman Sachs in einer Mitteilung geschätzt.

„Die Tatsache, dass ChatGPT Informationen versteht, die für Menschen bestimmt sind, garantiert fast, dass es eine Vorhersagbarkeit der Kursentwicklung bzw. Rendite geben wird, wenn die Märkte nicht perfekt reagieren (siehe unten)“, sagte Lopez weiter.

Die Besonderheiten des Experiments zeigen aber auch, wie weit sogenannte „große Sprachmodelle“ von vielen Finanzaufgaben noch entfernt sind – bzw. wie viel Luft nach oben noch ist. So enthielt das Experiment von Lopez-Lira keine Zielpreise und er ließ KI auch nicht rechnen. Tatsächlich hat die Technologie im ChatGPT-Stil mit Zahlen schon ein paar Pleiten erlebt, wie etwa Microsoft Anfang dieses Jahres in einer öffentlichen Demo erfuhr.

Die Analyse von Schlagzeilen und Nachrichten wird hingegen als Handelsstrategie gut verstanden. In dem Experiment sahen sich Lopez-Lira und sein Partner Yuehua Tang über 50.000 Schlagzeilen und Nachrichten eines Datenanbieters über öffentliche Aktien an der New Yorker Börse, Nasdaq und einer Small-Cap-Börse an. Sie begannen im Oktober 2022 – nach dem Datenstichtag für ChatGPT, was bedeutet, dass die KI diese Schlagzeilen im Training nicht gesehen oder verwendet hatte.

Letztendlich stellte Lopez-Lira fest, dass das Modell in fast allen Fällen besser abschnitt, wenn es durch Schlagzeilen und Nachrichten informiert wurde. Er sagte aber auch, dass es ihn nicht überraschen würde, wenn die Fähigkeit von ChatGPT, Aktienbewegungen vorherzusagen, in den kommenden Monaten wieder abnehmen würde, weil viele Institutionen mit der Integration dieser Technologie beginnen würden.

„Da dann immer mehr Menschen diese Art von Tools verwenden, werden die Märkte immer effizienter, sodass wir erwarten würden, dass die Vorhersagbarkeit dadurch abnimmt“, sagte Lopez-Lira.