Mit fortschreitender Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) steigt das Interesse an der Potenzial dieser Systeme zur Bereitstellung von Anlageberatung. Experten warnen jedoch, dass KI-Modelle wie ChatGPT zwar allgemeine Finanzberatung bieten können, aber nicht darauf trainiert sind, nachhaltige, profitable Anlagestrategien zu entwickeln.
ChatGPT ist ein von OpenAI entwickeltes KI-System, das fortschrittliche natürliche Sprachverarbeitungstechnologie nutzt, um große Datenmengen zu analysieren und seine Ergebnisse in einer ähnlichen Weise wie menschliche Sprache zu kommunizieren. Das System hat Zugang zu einer breiten Palette von Finanzinformationsquellen und kann allgemeine Ratschläge zu Themen wie Diversifikation, langfristigen Investitionen und Dollar-Cost-Averaging geben.
Wenn es jedoch darum geht, eine zuverlässige Anlagestrategie zu entwickeln, kommt ChatGPT an seine Grenzen. Das System ist nicht auf Statistik trainiert, was bedeutet, dass es nicht in der Lage ist, Anlage-Daten genau genug zu analysieren, um zuverlässige Entscheidungen über Investitionen, Märkte oder die Wirtschaft als Ganzes zu treffen.
Giving a bot some money to trade: Biaheza on Youtube.
Biaheza konnte nicht genügend Geld sammeln, um die Signale mit einem Konto von 50.000 USD zu testen, deshalb nutzen sie ihr echtes Robinhood-Konto mit 50.000 USD, um den Bot zu testen und werden den Gurus auf einigen Papierhandelskonten mit Konkurrenten folgen. Der Bot kauft erfolgreich Google-Aktien, nachdem er einen RSI unter 30 erkannt hat. Sie erwähnen jedoch, dass sie an diesem Tag 300 US-Dollar verloren haben, und möchten sehen, ob Mark den Bot schnell anpassen kann, um Verluste schneller zu begrenzen und Gewinne zu einem festgelegten Betrag mitzunehmen. Die von dem Bot gehandelte Stratégie ist äußerst schlecht optimiert und funktioniert nur in Aufwärtstrends oder konsolidierenden Märkten wirklich gut. Wenn er den Bot für das gesamte Jahr 2023 laufen lässt, wird er höchstwahrscheinlich viel Geld verlieren.
Was muss verbessert werden?
Letztendlich ist es eher ein Skript als eine KI. Es überprüft nur den RSI über 70 oder unter 30, implementiert eine Robinhood-API und platziert einige Bestellungen. KI würde mit großen Datenmengen wie Marktsentiment, Nachrichten über die Aktie, Finanzbilanzen, Kombination mehrerer Indikatoren usw. arbeiten und dann entscheiden, welche Trades zuverlässig Vorhersagen von Markttrends oder Anlagebewertungen treffen können. KI-Tools müssen auf Daten trainiert werden und in der Lage sein, selbstständig reagieren und Vorhersagemodelle aktualisieren zu können, die nicht Teil der ursprünglichen Trainingsmodelle waren, um sich zu verbessern.