Technologie-Aktienfonds Geld anlegen mit künst­licher Intelligenz

Investieren in Künst­liche Intelligenz

Wer das Thema KI bei der Geld­anlage berück­sichtigen möchte, kann in Firmen investieren, die dank ihrer KI-Systeme Geld verdienen wollen.

Die folgende Tabelle zeigt Fonds aus drei Fonds­gruppen, welche in der Beschreibung ihrer Anla­gegrund­sätze explizit das Thema Künst­liche Intelligenz erwähnen.

• Es gibt Fonds, die ausschließ­lich auf das Thema KI setzen.
• Manche Fonds verfolgen das Thema KI im Zusammen­hang mit Robotik.
• Und für einige breiter aufgestellte Technologie-Fonds ist KI eines von vielen Themen.

Die meisten dieser Fonds sind noch jung. Ein paar alte Hasen zeigen: Wer schon vor Jahren einge­stiegen ist, konnte sich zeit­weise über eine beein­druckende Wert­entwick­lung freuen. Aber auch KI-Fonds haben unter dem Einbruch der Wachs­tums­titel gelitten – seit Anfang 2022 haben sie 30 bis 45 Prozent verloren.

Tipps für Sie:

• Vor einem Kauf sollten Sie einen Blick auf die Aktien im Fonds oder ETF werfen. Manche halten vor allem Mega-Firmen wie Microsoft, Google, Amazon oder Nvidia – Unternehmen, die sich nicht nur mit KI beschäftigen. Eventuell ist Ihnen das nicht originell genug.
• Das Unternehmen OpenAI, welches ChatGPT entwickelt hat, ist übrigens kein öffent­lich gehandeltes Aktien­unternehmen – und damit auch in keinem der aufgeführten Fonds direkt enthalten. Finanziert wird OpenAI von großen institutionellen Investoren – einer der bekann­testen ist Microsoft.
• Per Klick auf den Fonds­namen gelangen Sie zur jeweiligen Einzel­fonds­ansicht im Fondsfinder mit weiteren Informationen.
• In den Wert­entwick­lung­scharts unter der Tabelle stellen wir die Fonds jeweils seit Auflage dar, höchs­tens jedoch über fünf Jahre. Die Anfangs­zeit­punkte, jeweils auf 100 normiert, können unterschiedlich sein. Beachten Sie, dass ein Fonds, der aktuell bei den Linien ganz oben steht, eventuell einfach früher ange­fangen hat. Zudem gab es bei einigen Fonds in den vergangenen Jahren einen Strategiewechsel, vergangene Renditen lassen sich in diesen Fällen nicht durch die aktuelle Strategie erklären. Mehr Infos dazu finden Sie gegebenenfalls im Fonds­finder auf der jeweiligen Einzel­fonds­ansicht.

Investieren mit KI

Die Suche nach einem System, welches bei der Aktien­auswahl besser als der Durch­schnitt abschneidet, ist wahr­scheinlich so alt wie die Aktienmärkte selbst. So entstehen schlichte Börsen­weisheiten („Sell in May and go away“) oder akademische Anla­gestrategien, von denen wir einige in unserem Beitrag 6 Anlagestrategien, die Sie kennen sollten beschrieben haben.

Hedgefonds nutzen schon lange ausgeklügelte Algorithmen, um komplexe Anla­gestrategien schnell umzu­setzen. Auch Wissenschaftler zu künst­licher Sprache werden von Hedgefonds gesucht, etwa von Renaissance Technology.

Hedgefonds verwenden KI natürlich auch zum Durch­forsten riesiger Daten­mengen, in der Hoff­nung, dass die KI darin ein System findet, um erfolg­reicher als andere anzu­legen. ChatGPT analysiert noch keine Daten wie Kurse oder Geschäfts­zahlen.

Die folgende Tabelle zeigt aus verschiedenen Fonds­gruppen Fonds, die für die Titel­auswahl oder die Risi­kost­euerung künst­liche Intelligenz nutzen.

Tipp für Sie: Wer ein gemischtes Portfolio, bestehend aus Aktien und Anleihen, zusammen­stellen will, setzt lieber auf unser intelligentes Pantoffel-Portfolio.

Grenzen von KI-Systemen als Anla­gehelfer

Was wird man von KI in der Geld­anlage in Zukunft erwarten können? Forscher im Bereich Portfolio-Allokation sehen eine über­legene Anla­gestrategie nur dann, wenn sie sich rational begründen lässt. Sonst ist die Gefahr zu groß, einfach nur eine Eintags­fliege gefunden zu haben, die mit vergangenen Daten zufäl­lig funk­tioniert, aber in Zukunft auf die Nase fällt (Stich­wort „over­fitting“). Ähnliche Probleme können sich für KI-Systeme ergeben.

In der Regel wird die Bewertung immer auf bekannte Größen wie Gewinn, Marge, Wachs­tum, Verschuldung, Kostenquoten sowie Markt­umfeld und Stimmung zurück­zuführen sein. Der Spielraum für KI, um andere Faktoren zu finden und mehr heraus­zuholen, könnte also sehr begrenzt sein.

Auch bei den bekannten und wissenschaftlich ausgiebig untersuchten „Faktoren“ ist der Perfomance-Vorteil lang­fristig so klein, dass er durch höhere Handels­kosten und übliche Verwaltungs­gebühren häufig aufgefressen wird.

Die Black-Box und das Konkurrenz­problem

Die Entscheidungs­prozesse einer künst­lichen Intelligenz sind zudem schwer nach­zuvoll­ziehen. Man weiß zwar, welchen Input eine künst­liche Intelligenz erhält und welchen Output sie liefert – aber wie genau es dazu kommt, ist intrans­parent. Dieses Black-Box-Problem bei KI-gemanagten Fonds hindert Anleger daran zu verstehen, wie der Fonds unter neuen Markt­gegebenheiten abschneiden könnte. Eine gute, vergangene Entwick­lung ist kein Garant dafür, dass sich ein Fonds – egal ob aktiv verwaltet, mit Faktor-Strategie oder KI-gesteuert – auch in Zukunft gut entwickelt.

Und wie bei allen viel­versprechenden Strategien – mit oder ohne KI – stellt sich das Problem der Nach­ahmer: Je mehr es machen, desto weniger wirft die Strategie in der Regel ab. Eventuell würden schon zwei konkurrierende, super­schlaue KIs ausreichen, um sich gegen­seitig die Outperformance zu vermasseln.