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Die Rolle der Künstlichen Intelligenz im modernen Asset Management

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Künstliche Intelligenz (KI) findet zunehmend Anwendung im Bereich des Asset Managements, wo sie bei Investitionsentscheid eine immer wichtigere Rolle spielt. Rainer Wagenhäuser ein Finanzjournalist von CAPinside, hat ChatGPT befragt, welche zehn Aktien die KI für ein eigenes Fonds-Portfolio auswählen würde und ob sie sich als Fondsmanager gegenüber menschlichen Kollegen im Vorteil sieht. Interessanterweise konzentriert sich ChatGPT ausschließlich auf US-amerikanische Unternehmen und legt dabei einen besonderen Fokus auf Technologieunternehmen. Die KI begründet diese Auswahl mit der starken Marktstellung, Innovationskraft und finanziellen Stabilität dieser Firmen sowie ihrer globalen Reichweite. Laut ChatGPT bieten US-Unternehmen tendenziell ein besseres Rendite-Risiko-Verhältnis im Vergleich zu ihren europäischen und asiatischen Pendants. Bei den europäischen Aktien sieht die KI politische Unsicherheiten und regulatorische Herausforderungen als Hemmnisse.

In ihrer Auswahl der bevorzugten Aktien greift die KI auf sechs der sieben sogenannten „Magnificent Seven“ zurück – dazu gehören Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet, Nvidia und Tesla. Lediglich Meta Platforms wird nicht berücksichtigt. Die Gründe dafür sind vielfältig: Abhängigkeit von Werbeeinnahmen, Imageprobleme sowie Schwierigkeiten in der Nutzerbindung und starker Wettbewerb im Social Media-Sektor. Neben den Technologiewerten integriert die KI auch defensivere Aktien wie Johnson & Johnson, Procter & Gamble, Visa und Berkshire Hathaway in ihr Portfolio. Diese Unternehmen zeichnen sich durch stabile Einnahmen und attraktive Dividenden aus.

Auf die Frage nach dem besseren Portfolio-Manager zwischen Mensch und Maschine gibt ChatGPT an, dass der Mensch letztlich überlegen sei. Dennoch erkennt die KI ihre Stärken in datengesteuerten Märkten an und empfiehlt eine Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Ein hybrider Ansatz könnte demnach das höchste Renditepotenzial bieten, indem er die analytischen Fähigkeiten der KI mit der Erfahrung menschlicher Portfolio-Manager kombiniert.

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