ArchivDeutsches Ärzteblatt45/2014Aktienanalyse: Vom Traum, Kursentwicklungen zu antizipieren

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Aktienanalyse: Vom Traum, Kursentwicklungen zu antizipieren

Dtsch Arztebl 2014; 111(45): A-1974

Fischer, Leo

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Foto: iStockphoto
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Mit der Entwicklung neuronaler Netze und der künstlichen Intelligenz versuchen Wissenschaftler, konkrete Prognosen für den Aktienmarkt zu erstellen.

Aktienkursentwicklungen vorauszusagen ist der innigste Wunsch eines jeden Spekulanten. Aber das ist natürlich nicht möglich – auch wenn einige Börsenpropheten dies immer wieder behaupten. Allenfalls bei der Prognose von Marktzusammenbrüchen konnten einige Experten in der Vergangenheit eine überraschend hohe Trefferquote erreichen; aber das auch nur, weil sie immerzu vor dem Kurszusammenbruch gewarnt hatten. Spötter meinen, auch eine Uhr, die stehengeblieben ist, zeigt schließlich einmal am Tag die richtige Uhrzeit an . . .

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Einer der ernsthaften Warner war schon des Öfteren Robert J. Shiller, Professor an der Yale University, der 2013 mit zwei anderen Wissenschaftler den Wirtschaftsnobelpreis erhielt. Er hatte vor allem den Zusammenbruch der Immobilienmärkte in den USA im Jahr 2007 vorausgesagt, der zur Finanzkrise führte, die mit der Pleite der US-amerikanischen Großbank Lehman Brothers im September 2008 ihren Höhepunkt hatte. Shiller warnte auch vor Übertreibungen an den Börsen, die mit Kurseinbrüchen endeten. So vor dem Platzen der Internetblase im März 2000.

Mit der Entwicklung neuronaler Netze und der künstlichen Intelligenz glauben Wissenschaftler dem Traum, Kursentwicklungen antizipieren zu können, näherzukommen. Ob er sich wirklich realisieren lässt, ist für viele Experten jedoch sehr fraglich. Für die Optimisten wird sich das in den nächsten 20 Jahren entscheiden.

Der Value-Ansatz

Mit den Fragen der künstlichen Intelligenz und deren Nutzung für die Aktienanlage beschäftigte sich im Frühjahr 2014 eine Tagung, die von der Fondsgesellschaft Acatis veranstaltet wurde. Acatis folgt dem Value-Ansatz, investiert erfolgreich in unterbewertete Aktien. Den wissenschaftlichen Vortrag auf der Tagung, an der rund 180 institutionelle Investoren, Vermögensverwalter und Privatinvestoren teilnahmen, hielt der Schweizer Informatiker Jürgen Schmidhuber, Kodirektor des Schweizer Forschungsinstituts für Künstliche Intelligenz IDSIA. Er machte darauf aufmerksam, dass künstliche neuronale Netze in einigen Anwendungsgebieten – zum Beispiel bei der Erkennung von Verkehrsschildern – doppelt so gut sind wie das menschliche Gehirn. Und er forderte die Zuhörer auf: „Und jetzt stellen Sie sich vor, wir machen dasselbe mit Finanzdaten, um auch hier von den Maschinen Muster erkennen zu lassen und danach zu handeln.“

Der Durchbruch bei der Entwicklung neuronaler Netze gelang bereits Mitte der 80er Jahre mit der Etablierung eines leistungsfähigen Lernverfahrens. Dass diese nicht schon längst von der Aktienanalyse übernommen wurden, hat vor allem zwei Gründe:

  • Erstens wurde in den 70er Jahren des vorherigen Jahrhunderts viel Zeit in die Markteffizienztheorie investiert. Diese besagt, dass alle bekannten und eventuell unbekannten Einflussfaktoren bereits im Kurs einer Aktie, einer Anleihe oder einer Devise enthalten sind. Daraus folgt aber im Umkehrschluss, dass kein Marktteilnehmer in der Lage ist, durch technische Analyse oder Fundamentalanalyse oder andere Informationsvorteile dauerhaft überdurchschnittliche Gewinne zu erzielen. In einem perfekt funktionierenden Kapitalmarkt ist es also sinnlos, Aktienkurse prognostizieren zu wollen. Diese Ansicht gipfelte in dem Ratschlag, mit einem Dartpfeil auf das Kursblatt zu werfen und den getroffenen Titel zu kaufen, also einer Zufallsauswahl zu folgen („Random-Walk-Therorie“). Die Idee, einfach den Index zu kaufen, ist auch auf die Markteffizienztheorie zurückzuführen. Spekulationsblasen kann es nach der Theorie effizienter Märkte nicht geben.
  • Der zweite Grund, warum erst vergleichsweise spät daran gedacht wurde, die künstliche Intelligenz auch auf die Aktienanalyse anzuwenden, lag darin, dass die entsprechenden Rechnerkapazitäten noch nicht vorhanden waren. Nur hochleistungsfähige Computer sind in der Lage, die Abermillionen Daten, die für die Aktienprognose benötigt werden, zu verarbeiten. Getrieben wurde die Entwicklung zur Anwendung der künstlichen Intelligenz für die Aktienanalyse denn auch durch die Hochleistungsgrafikkarten, die für die Spielecomputer erdacht und dort eingesetzt wurden. Erhebliche Fortschritte bei der Wetterprognose wurden im Übrigen auch durch die preiswerten und umfangreichen Rechnerkapazitäten gemacht, an die vor 50 Jahren noch gar nicht zu denken war.

Menschliche Fehler

Kurzfristig sind die Preisänderungen von Wertpapieren nicht vorhersagbar, über längere Zeiträume aber schon. Shiller zeigte, dass auf Phasen hoher Preise bei Aktien, festverzinslichen Wertpapieren oder Immobilien Phasen niedriger Renditen folgten und umgekehrt. Und die Value-Investoren können nachweisen, dass die Gefahr von Preiseinbrüchen steigt, wenn sich die an der Börse notierten Preise allzu sehr von den realen, fairen Werten nach oben entfernen.

Der Computer ist zweifellos in der Lage, Muster in der Kursentwicklung zu erkennen und eventuelle Warnsignale zu geben. Aber kann er auch die dahinterstehenden Börsenregeln ableiten? Vor allem daran hapert es noch. Aber es fehlt vor allem auch an den Mustern für einen bevorstehenden Kurskollaps. Es hat zu wenige Crashs gegeben, um die künstliche Intelligenz davor zu wappnen, in die Falle zu tappen. Und die Skeptiker glauben, dass nach heutigem Kenntnisstand die Computer genauso zu spekulativen Übertreibungen neigen wie der Mensch oder wie die Lemminge falschen Signalen folgen. Die künstliche Intelligenz verhält sich wie normale Menschen, sie macht jeden Hype mit und auch jede Panik.

Dr. Leo Fischer

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Avatar #539999
klausenwächter
am Samstag, 8. November 2014, 09:48

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Die einfachste Anforderung ist es, den Anstieg oder Fall einer Aktie für den nächsten Tag zu schätzen. Mit welcher Sicherheit ist dies derzeit möglich?

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