Kann KI die „schwarzen Schwäne“ an der Börse vorhersagen?

Philip K. Dick, der Autor von „Träumen Androiden von elektrischen Schafen?“, fragte einst, was Menschen von Androiden unterscheidet. KI verbreitet sich rasant im Vermögensverwaltungsbereich, aber auf den Finanzmärkten ereigneten sich wiederholt „schwarze Schwan“-Ereignisse, die sich mit vergangenen Daten nicht erklären lassen...

Philip K. Dick, der Autor des Science-Fiction-Romans „Träumen Androiden von elektrischen Schafen?“, der später zum Film „Blade Runner“ verfilmt wurde, fragte einst, was Menschen von Androiden unterscheidet.

Auch im Bereich der Vermögensverwaltung verbreitet sich künstliche Intelligenz (KI) rasant. Sie dringt in Bereiche vor, in denen sie Analysen und Investitionsentscheidungen anstelle von Menschen durchführt. KI zeigt überwältigende Fähigkeiten bei der Datenverarbeitung. Dennoch ereigneten sich auf den Finanzmärkten wiederholt „schwarze Schwan“-Ereignisse, die sich mit vergangenen Daten nicht erklären lassen. Nun stellt sich die Frage: „Träumt KI von schwarzen Schwänen?“

Die Situation, dass Vermögensverwaltung auf Erfahrung und Intuition beruht, verändert sich

Die britische Hedgefonds-Gesellschaft Man Group entwickelt eine eigene KI mit dem Namen „AlphaGPT“. Die KI kann rund um die Uhr ohne Unterbrechung riesige Mengen an Finanzdaten mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten und generiert ständig Investitionsideen wie beispielsweise die These: „Unternehmen mit effizienter Rekrutierungsstrategie erzielen bessere Ergebnisse?“

KI-Agenten kombinieren scheinbar unzusammenhängende Faktoren, um eine große Anzahl von Hypothesen aufzustellen. Sie sollen Dutzende von Hypothesen innerhalb weniger Minuten generieren, wodurch der Erkundungsbereich sprunghaft erweitert wird und die menschliche Verarbeitungskapazität übertrifft.

Andere KI-Agenten sind dafür zuständig, den Code zu schreiben, der diese Hypothesen umsetzbar macht. Mithilfe automatisch erstellter Programme werden Tests schnell wiederholt. Die Ergebnisse werden an einen dritten KI-Agenten weitergeleitet, der bewertet, ob die Hypothese wirtschaftlich fundiert und logisch sinnvoll ist.

Dieses System läuft derzeit noch unter menschlicher Überwachung, aber es soll geprüft werden, inwieweit der Bereich der automatischen Überwachung in Zukunft ausgeweitet werden kann.

Mit der Entwicklung generativer KI wandelt sich die Vermögensverwaltung von einer Welt, die auf der Erfahrung und Intuition professioneller Investoren beruht, zu einer Welt, in der KI die Hauptrolle spielt.

Beispielsweise sorgte der Hedgefonds Numerai für Aufsehen, als J.P. Morgan Asset Management eine Investition von bis zu 500 Millionen US-Dollar zusagte. Das System ermöglicht es Datenwissenschaftlern aus aller Welt, Vorhersagemodelle einzureichen und die Leistung der einzelnen Modelle miteinander zu vergleichen. Der Fonds kombiniert diese Daten für die Anlage und vergütet die Ergebnisse mit Tokens.

Das Aufkommen generativer KI beseitigt sogar die Grenzen zwischen professionellen Investoren und normalen Anlegern. Man muss der KI nur befehlen, riesige Datenmengen zu sammeln, und sie schreibt sofort den Code für Kauf- und Verkaufsaktionen. Wir befinden uns in einer Zeit, in der selbst Personen ohne umfassende Finanztheorie-Programmierkenntnisse eigenständige Handelsprogramme problemlos erstellen können.

Es gibt weitere Anwendungsfälle, beispielsweise das Lernen von „implizitem Wissen“ wie der Intuition und Erfahrung erfahrener Fondsmanager. Ein Multi-Agent-System, bei dem mehrere KI-Agenten miteinander diskutieren, um Investitionsideen zu verfeinern. Die Grenzen der KI-Anwendungen erweitern sich ständig.

Natürlich lassen sich Finanzmärkte nicht ausschließlich mit vergangenen Daten erklären. „Schwarze Schwäne“ wie Kriege, Pandemien und Finanzkrisen treten oft außerhalb der vergangenen Entwicklungslinien auf. Es ist ungewiss, welche Entscheidungen KI trifft, wenn sie auf Ereignisse stößt, die in ihren Lerndatensätzen nicht vorhanden sind.

Tatsächlich werden in den USA die Warnungen vor neuen Risiken, die durch autonomen KI-Handel entstehen, verstärkt. Ende Juni äußerten demokratische Abgeordnete in einem Schreiben zur Konsultation der US-Börsenaufsicht SEC konkrete Bedenken.

Eines davon ist das Herdenverhalten. Wenn KI-Systeme, die mit ähnlichen Daten trainiert und für ähnliche Ziele optimiert sind, synchron auf Marktsignale reagieren, können sie einseitige Handelsaktivitäten verstärken und die Marktvolatilität erhöhen.

Darüber hinaus besteht das Risiko, dass KI ohne menschliche Eingriffe innerhalb kürzester Zeit große Mengen an Kauf- und Verkaufsaktionen automatisch ausführt, sodass sich die Auswirkungen auf den Markt augenblicklich ausbreiten können.

Ebenso besorgniserregend ist die Reaktion des Marktes auf Falschinformationen. In der Vergangenheit verbreitete sich ein gefälschtes Bild von einer Explosion in der Nähe des US-Verteidigungsministeriums (Pentagon) im Internet, was vorübergehend zu Schwankungen auf den Finanzmärkten führte. Marktteilnehmer befürchten, dass böswillige Akteure die automatische Reaktion von KI auf Informationen nutzen könnten, um den Markt zu manipulieren – dieses Risiko lässt sich nie vollständig beseitigen.

KI-Technologie könnte auch als Werkzeug dienen, um Verstöße wie Interessenkonflikte und Marktmanipulation zu vertuschen. Studien deuten darauf hin, dass KI in Experimenten auf virtuellen Märkten bei der Maximierung von Gewinnen Handlungen wählen kann, die fast der Kursmanipulation entsprechen. Es wird auch argumentiert, dass selbst wenn einzelne KI keine Absicht zu Verstößen haben, sie standardmäßig Handlungen ausführen könnten, die denen von Mitverschwörern ähneln.

Auf der anderen Seite wird KI große Hoffnungen geschenkt, dass sie ein wirksames Werkzeug für das Risikomanagement sein kann. Sie soll auch die Aufgabe übernehmen, Anomalien zu erkennen, die für Menschen schwer zu erkennen sind.

Professor Kiyoshi Izumi von der Universität Tokio führte zwei Studien zum Krisenmanagement durch. Eine davon bestand darin, Krisenszenarien auf einem virtuellen Markt zu erstellen, der den Optionshandel simuliert. Wenn wir wirksame Absicherungsstrategien in dieser virtuellen Umgebung überprüfen können, wird die Stabilität der Finanzmärkte voraussichtlich verbessert.

Die andere ist ein künstlicher Markt (Artificial Market). Das Forschungsteam erstellte eine große Anzahl von KI-Agenten, die verschiedene Arten von Marktteilnehmern repräsentieren, um einen „Digitalen Zwilling“ des realen Finanzmarkts aufzubauen. Auf diesem virtuellen Markt können sie künstlich extreme Szenarien wie Marktcrashs erzeugen und das Verhalten verschiedener KI-Agenten verfolgen, um zu analysieren, welche Faktoren zu einem Marktzusammenbruch führen können und welche Risikofaktoren in Kombination am gefährlichsten sind.

Zur Frage, ob in Zukunft weitere „Flash-Crashes“ auftreten werden, bei denen die Marktliquidität plötzlich versiegt, sagte Professor Izumi: „Die Antwort ist sowohl Ja als auch Nein.“ Er glaubt, dass einerseits das Risiko besteht, dass KI innerhalb kürzester Zeit einheitliche Handlungen ausführt und dadurch Preisschwankungen auf dem Markt verstärkt. Andererseits werden einige KI-Systeme automatisch erkennen, wenn Preise von einem angemessenen Niveau abweichen, und dies korrigieren. Ob der Markt stark schwankt oder sich stabilisiert, hängt davon ab, welche der beiden Kräfte die Oberhand gewinnt.

Professor Izumi glaubt, dass es auch nicht einfach ist, Finanzkrisen im Voraus vorherzusagen. Er sagte: „Das ähnelt der Vorhersage von Erdbeben. Vielleicht können wir Warnungen ausgeben, wenn eine Krise bevorsteht, aber langfristige Vorhersagen sind sehr schwierig. Deshalb sind vorab durchgeführte Simulationen auf künstlichen Märkten besonders wichtig.“

Wird KI Finanzkrisen verstärken oder eindämmen? Takanobu Mizuta, Vorstandsmitglied der Japanese Society for Artificial Intelligence und Mitarbeiter bei SPARX Asset Management, glaubt, dass beide Möglichkeiten bestehen. Beispielsweise ist KI im Hochfrequenzhandel ebenfalls anfällig für Täuschungen. Wenn KI-Systeme auf dem Markt jedoch vielfältigere Entscheidungsmechanismen entwickeln, können sie auch zur Stabilisierung des Marktes beitragen.

Mizuta Takanobu ist der Ansicht, dass das Problem des „Prompt Injection“ besonders beunruhigend ist. Unter Prompt Injection versteht man einen Angriff, bei dem böswillige Dritte die Anweisungen manipulieren, die eine KI empfängt, sodass sie ohne das Wissen des Nutzers gesteuert wird und falsche Entscheidungen trifft.

Die Falle der Innovation

In Zukunft werden die Diskussionen darüber, wie „Leitplanken“ zur Aufrechterhaltung eines fairen Marktbetriebs geschaffen werden können, zweifellos intensiver geführt.

KI ist sich nicht bewusst, dass sie mit sogenannten „schwarzen Schwan“-Ereignissen konfrontiert ist. Sie führt ständig die ihrer Meinung nach vernünftigsten Entscheidungen gemäß dem festgelegten Zielfunktionswert aus. Dennoch kann die Anhäufung dieser scheinbar rationalen individuellen Handlungen zu unerwarteter Instabilität auf dem gesamten Markt führen – dieses Risiko lässt sich nicht ausschließen.

Emeritierter Professor Keiichi Omura der Waseda-Universität weist darauf hin, dass die Geschichte der Finanzinnovationen sowohl eine Geschichte der ständigen Verbesserung der Markteffizienz und -zugänglichkeit als auch eine Geschichte der ständigen Entstehung von Marktinstabilitäten ist. Er sagte: „Das gilt auch für KI, die ebenfalls in die „Falle der Innovation“ geraten kann. Deshalb müssen neue Technologien mit Sicherheitsmechanismen effektiv verwaltet werden.“ Er ist der Ansicht, dass bei der Förderung der KI-Anwendung gleichzeitig Governance-Systeme, ethische Normen und Mechanismen zur Überwachung durch Dritte mit gleicher Geschwindigkeit ausgebaut werden müssen.

Dicks Roman stellt die Frage „Was ist ein Mensch?“. Auf den Finanzmärkten, wo KI in Investitionsentscheidungen einbezogen wird, stellt sich dasselbe Problem. KI kann riesige Datenmengen lernen und sowohl ein Treiber zur Verstärkung von Krisen als auch ein Werkzeug zum Erkennen von Risikoanzeichen oder ein System zur Eindämmung der Krisenausbreitung sein. Dennoch bleibt die Verantwortung des Menschen, sich „schwarze Schwan“-Ereignisse vorzustellen, die in der Geschichte nie aufgetreten sind, und sich im Voraus auf diese Möglichkeit vorzubereiten. KI wird wahrscheinlich nicht von „schwarzen Schwänen“ träumen. Deshalb muss derjenige, der träumt, der Mensch sein.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Nikkei Chinese“ (ID: rijingzhongwenwang) von Fujita Kazuaki und wird von 36Kr mit Genehmigung veröffentlicht.