Kann KI für Sie Aktien handeln? Sind die Privatanleger bereit?

In den letzten Jahren ist es keine Neuigkeit mehr, beim Aktienhandel mit Künstlicher Intelligenz (KI) zu arbeiten.

Manche nutzen ChatGPT, um Unternehmensberichte zu analysieren, andere lassen KI die Ergebnisse von Recherchen zusammenfassen, und wieder andere integrieren KI in quantitative Handelsstrategien, um automatisch Kauf- und Verkaufssignale zu generieren.

In diesen Szenarien bleibt die KI jedoch meistens auf die Unterstützung bei Entscheidungen beschränkt. Der eigentliche Kauf oder Verkauf wird entweder vom Benutzer oder von einem von ihm programmierten Handelssystem durchgeführt.

Bei Robinhood ist es diesmal anders.

Am 27. Mai kündigte diese Brokerfirma mit 27 Millionen Kunden, die Geld auf ihre Konten eingezahlt haben, die Funktion "Agentic trading" an:

Benutzer können einen Drittanbieter-Agenten in ein spezielles Handelskonto einbinden und ihm die Autorisierung erteilen, die Positionen autonom zu analysieren, den richtigen Zeitpunkt zu wählen und direkt Kauf- oder Verkaufsaufträge zu platzieren.

Der gesamte Prozess erfordert keine manuelle Bestätigung. Die KI kann direkt für Sie den Kaufknopf drücken, sogar, wenn Sie schlafen.

Die KI greift erstmals auf das Geld von Privatanlegern zu.

Wie funktioniert es?

Im Wesentlichen hat Robinhood eine "Agent-Finanzierungs-Infrastruktur" aufgebaut.

Das Kerninterface ist MCP, ein von Anthropic entwickeltes und von der Branche weitgehend akzeptiertes offenes Standard, das es Agenten ermöglicht, mit externen Anwendungen zu interagieren.

Benutzer müssen nur ihren verwendeten Agenten mit dem MCP-Server von Robinhood verbinden. Der Agent kann dann die Positionsdaten lesen, die Branchenexposition analysieren und Kauf- und Verkaufsbefehle ausführen.

Beim Thema Geld hat Robinhood eine Isolierung vorgenommen.

Das für die Agentenoperationen verwendete Geld muss separat in ein spezielles Konto eingezahlt werden, das vollständig vom Hauptkonto des Benutzers getrennt ist. Der Agent kann nur auf dieses Geld zugreifen.

Nach jeder Transaktion wird eine Benachrichtigung gesendet. Der Benutzer kann jederzeit die Berechtigungen des Agenten widerrufen. Dies ist derzeit die wichtigste Risikomanagement-Design.

Am gleichen Tag hat Robinhood auch eine virtuelle Kreditkarte speziell für Agenten eingeführt.

Der Benutzer legt ein monatliches Ausgabenlimit fest. Nach der Einbindung des Agenten in das MCP der Bank kann er die Zahlungen autonom durchführen oder so einstellen, dass jede Transaktion manuell bestätigt werden muss.

Von der Aktienhandels- bis zur Kreditkartenausgabe hat der Handlungsradius des Agenten auf beide Enden der Vermögenswerte erweitert.

Robinhood hat angekündigt, dass die Unterstützung für Optionen, Kryptowährungen, Futures und Event-Kontrakte bald folgen wird.

Die KI greift auf Ihr Vermögen zu

Als Robinhood diese Funktion ankündigte, hatte der Trend bereits begonnen.

Im Brokerbereich hat eToro im März dieses Jahres "Agent Portfolios" eingeführt. Benutzer können Agenten in unabhängige Portfolios einbinden, Budget und Risikolimits festlegen, und der Mindesteinzahlbetrag beträgt 200 US-Dollar.

Public war noch einen Schritt voraus. Benutzer können Handelsstrategien in natürlicher Sprache beschreiben und den Agenten automatisch Kombinationsoperationen zwischen Aktien, ETFs, Optionen, Kryptowährungen und Anleihen ausführen lassen. Selbst das Risikomanagement und die Cash-Steuerung werden an den Agenten übertragen.

Nachdem Robinhood sich beteiligt hat, stehen alle drei Retail-Broker auf der gleichen Strecke.

In der Vergangenheit waren Broker-Apps für Benutzer gedacht. Kursübersichten, Positionen, Käufe und Verkäufe waren alles auf die Klicks der Menschen ausgelegt.

Jetzt müssen Broker eine neue Art von Benutzer, nämlich Agenten, berücksichtigen.

Agenten brauchen keine schönen Oberflächen, Informationsströme und Buttons. Sie benötigen Kontodaten, Handelsberechtigungen, Risikomanagementregeln und aufrufbare Schnittstellen.

Das Zahlungsnetzwerk macht das Gleiche.

Visa hat "Intelligent Commerce" eingeführt und betont, dass mit API, Standards und einem globalen Händlernetzwerk Agenten für Verbraucher und Unternehmen sicher Transaktionen durchführen können.

Agent Pay von Mastercard konzentriert sich auf eine vertrauenswürdige und erweiterbare Agentic Commerce-Zahlungsinfrastruktur.

Mit anderen Worten, Kreditkarten waren in der Vergangenheit für Menschen gedacht, in Zukunft könnten sie möglicherweise zu beschränkten Geldgutscheinen für Agenten werden.

Benutzer müssen nicht unbedingt selbst die Website öffnen, Preise vergleichen und Kreditkartennummern eingeben. Stattdessen geben sie dem Agenten ein Budget, ein Ziel und einige Einschränkungen und lassen ihn selbst suchen, bestellen und bezahlen.

In der Kryptowelt geht man noch radikaler vor.

Coinbase hat in diesem Jahr "Agentic Wallets" eingeführt und die Wallet-Infrastruktur direkt für Agenten entwickelt. Agenten können so Stablecoins halten, ausgeben, handeln und verdienen, und es gibt programmierbare Sicherheitsmechanismen.

Die zugrunde liegende Logik von Coinbase ist, dass traditionelle Bankkonten für Menschen und Unternehmen geöffnet werden, und es ist für Agenten schwierig, unabhängige Konten zu eröffnen. Aber Blockchain-Wallets sind von Natur aus geeignet für Maschinenkonten, Mikrozahlungen, plattformübergreifende Abrechnungen und automatische Ausführung.

Wenn man all diese Aktionen zusammen betrachtet, kann man ein Signal erkennen:

Die Finanzinfrastruktur geht von einem neuen Szenario aus. In Zukunft könnte es sein, dass nicht unbedingt Menschen, sondern auch autorisierte Agenten Transaktionen, Zahlungen und Geldsteuerungen initiieren.

Die Risiken des KI-basierten Aktienhandels

Wenn die KI anfängt, auf Ihr Geld zuzugreifen, ergeben sich auch neue Probleme.

In der Vergangenheit haben Benutzer KI beim Aktienhandel hauptsächlich zur Beratung genutzt. Am Ende entscheidet der Mensch, ob er kauft oder nicht.

Aber wenn der Agent die Berechtigung zum Platzieren von Aufträgen erhält, wird dieser Bestätigungsprozess teilweise automatisiert.

Der Benutzer gibt möglicherweise nur eine vage Anweisung wie "Hilf mir, Chancen bei KI-Aktien zu nutzen" oder "Kaufe bei Kursrückgängen etwas mehr".

Aber der Agent muss selbst entscheiden, was KI-Aktien sind, was ein Kursrückgang ist, wie viel er kaufen soll und wann er stop-loss setzen soll.

Das Risiko besteht darin, dass wenn die Entscheidung falsch ist, es echte Geldverluste gibt. Wer ist dann für diese Verluste verantwortlich?

Die momentane Antwort von Robinhood ist direkt: Wenn Sie die Autorisierung erteilen, tragen Sie die Verantwortung.

Beim Aktivieren der Funktion müssen Benutzer eine Risikodeklaration bestätigen. Ab diesem Zeitpunkt liegt die Verantwortung beim Benutzer.

Logisch gesehen ist dies sinnvoll, aber in der Praxis treten schwierigere Probleme auf.

Wenn ein Privatanleger den Entscheidungsprozess des Agenten nicht versteht und nachträglich nicht nachvollziehen kann, warum er zu einem bestimmten Zeitpunkt gekauft hat, wird die Regel "Autorisierung bedeutet Verantwortung" möglicherweise zu einer nicht durchsetzbaren Haftungsausschlussklausel.

Das zweite Risiko ist Überhandelung.

Plattformen wie Robinhood sind auf die Aktivität und die Handelsfrequenz der Benutzer angewiesen und neigen daher dazu, die Benutzer zu häufigerem Handel anzuregen.

Wenn der Agent Strategien automatisch ausführen kann, könnte der Impuls der Privatanleger, die App zu öffnen, den Kurs zu überprüfen und manuell Aufträge zu platzieren, in Regeln umgewandelt und fortlaufend ausgeführt werden.

Wenn Robinhood von den Handelsvolumen profitiert, hat es dann Anreize, den Agenten dazu zu bringen, dass die Benutzer weniger, aber präziser handeln? Oder wird es dem Agenten gestatten, auf Hochfrequenzhandel zu setzen?

Das dritte Risiko ist, ob ähnliche Modelle zusammen abstürzen könnten?

Wenn viele Benutzer ähnliche Modelle, ähnliche Stichwörter und ähnliche Datenquellen verwenden, könnten Agenten bei ähnlichen Nachrichten, Unternehmensberichten oder Preisbewegungen ähnliche Reaktionen zeigen, was die Marktvolatilität verstärken und sogar lokale Abstürze auslösen könnte.

Dies ist keine Hypothese, sondern ein Problem, das bereits wiederholt in der Algorithmenhandel-Branche aufgetreten ist.

Nur dass diesmal die Teilnehmer von institutionellen quantitativen Systemen zu Agenten in Tausenden von Privatanlegerkonten gewechselt haben.

Der Internationale Währungsfonds (IMF) hat in seinem Bericht über Agentic AI-Zahlungen im April dieses Jahres speziell auf dieses Risiko hingewiesen:

Wenn die korrelierte Verhaltensweise von Agenten eine gewisse Größe erreicht, wird die Art und Weise, wie sie das Finanzsystem beeinträchtigt, sich von traditionellen Risiken völlig unterscheiden.

Wer sind die ersten Benutzer?

Da der Handel mit Agenten so riskant ist, wer wird bereit sein, sein Geld an die KI zu übergeben?

Diejenigen, die es kurzfristig tatsächlich nutzen, könnten anders sein, als man denkt.

Eine Gruppe sind Benutzer, die bereits Algorithmenstrategien nutzen.

Diese Menschen vertrauen nicht auf das Gefühl beim Aktienhandel. Sie betreiben automatisierte Strategien oder schreiben eigene Skripte, um Regeln auszuführen.

Für sie bedeutet das Einbinden eines Agenten nicht, ihr Schicksal an die KI zu übergeben, sondern eher die Wahl eines flexibleren Ausführungstools.

Diese Benutzer haben ein relativ hohes Risikobewusstsein, setzen strenge Geldlimits und können im Falle von Problemen die Situation nachvollziehen.

Eine weitere Gruppe ist die junge Benutzer, die es mit kleinen Beträgen ausprobieren möchten.

Die Kernbenutzer von Robinhood sind in der Regel Menschen zwischen 25 und 35 Jahren, die Investitionen als eine Art Beteiligung sehen.

Für sie bedeutet es, 200 - 500 US-Dollar in ein Agentenkonto einzuzahlen, ähnlich wie den Kauf einer Kleinaktie. Verlieren sie, ist es eine Lektion, gewinnen sie, können sie Screenshots posten.

Diese Benutzer werden die Risikodeklaration nicht gründlich lesen und sich nicht tief in die Entscheidungslogik einarbeiten, aber sie werden die schnellste Wachstumsrate für diese Funktion bringen.

Eine weitere Gruppe sind technisch versierte Benutzer, die die Fähigkeiten von Agenten testen möchten.

Ihr Hauptmotiv ist nicht das Geld verdienen, sondern die Neugier, um zu sehen, welche Entscheidungen Claude oder GPT nach der Verbindung mit einem echten Konto treffen.

Der Betrag ist gering, aber diese Gruppe wird eine Menge öffentlicher Diskussionen anstoßen, die wiederum die Erwartungen anderer an diese Funktion formen werden.