In diesem Artikel zeige ich dir drei verschiedene Möglichkeiten, wie du KI nutzen kannst, um bessere Entscheidungen beim Investieren zu treffen.
Welche KI nutze ich beim Investieren?
Ich beschäftige mich seit ChatGPT herauskam mit dem Thema KI und habe schon viele unterschiedliche Programme und Modelle genutzt. Im Alltag nutze ich inzwischen vor allem folgende vier Programme:
- ChatGPT (Premiumversion)
- Google Gemini
- Grok
- NotebookLM
Dabei richtet sich die Nutzung immer nach den Möglichkeiten des Modells. Wenn ich hohen Wert auf aktuellste Informationen lege, greife ich zu Grok, das mir bisher die neuesten Informationen ausgespuckt hat.
Möchte ich Daten analysiert haben oder mich über ein Thema generell informieren, greife ich gerne zu ChatGPT oder Gemini.
Wenn ich Berichte, Prospekte, Verträge oder sonstige Unterlagen selbst analysieren will, ist NotebookLM die erste Wahl, da es mir die Fundstellen zu meinen Fragen punktgenau liefert.
1. Neue Aktie – Erstes Screening mit KI
Wenn ich auf ein neues Unternehmen oder eine neue Aktie aufmerksam werde, schaue ich mir zunächst den Kursverlauf und die wichtigsten Kennzahlen wie Marktkapitalisierung, Umsatz, Gewinn, Marge etc an. Da reicht schon eine kurze Google Suche.
Dabei stellen sich immer fragen. Warum ist der Kursverlauf so krass gefallen/gestiegen in den letzten 6 Monaten? Wieso ist der Umsatz so stark zurückgegangen?
Und dann befrage ich meisten Grok. Denn diese KI scheint momentan auf die aktuellsten Daten zurückzugreifen. Teilweise werden auch Tweets berücksichtigt.
Beispiel: Carrefour
Als Saarländer gehe ich auch gerne mal in Frankreich im Carrefour – einer großen Supermarkkette – einkaufen. Beim letzten Einkauf habe ich mir dann mal überlegt das Unternehmen zu googlen, weil das Geschäftsmodell eigentlich ganz robust erscheint. Wenn es ginge, würde ich gerne Aktien Aldi, Lidl, Globus & Co in mein Depot legen.
Nach kurzem Blick auf die Zahlen fragte ich mich, warum die Aktie in den letzten Jahren so abschmiert. Also öffnete ich Twitter und fragte Grok:
„Warum sinkt der Aktienkurs von Carrefour in den letzten 3 Jahren kontinuierlich?“
Als Antwort bekam ich in sekundenschnelle eine detaillierte Analyse mit den aktuellen Problemen des Unternehmens inklusive finanzieller Perspektive und Übersicht über die aktuellen Analysteneinschätzungen, aber sehr selbst:
Mit dieser aktuellen Analyse auf Knopfdruck hat man einen ersten Einblick in das Unternehmen und kann sich überlegen, ob man weiter in die Analyse einsteigen will. Natürlich sollte man auf diese Analyse nicht blind vertrauen. KI ist fehlerbehaftet. Gerade LLMs wie Grok, ChatGPT und Gemini liefern nicht die richtige Antwort, sondern die Antwort, die sie für wahrscheinlich richtig halten.
2. Auslesen von Finanzberichten
Bevor ich mein hartverdientes Geld in ein Unternehmen stecke, schaue ich mir natürlich auch die letzte Jahresberichte, Halbjahresberichte und oder Quartalsberichte an. Dazu muss man etwas Fachwissen mitbringen, damit man die Berichte versteht. Ich habe mir das über die Jahre angeeignet, aber auch heute tauchen bei mir immer wieder fragen auf, was diese oder jene Position in der Bilanz bedeutet oder was mit einer Passage im Text gemeint ist. Um die Anlalyse zu beschleunigen und zu vereinfachen nutze ich da gerne NotebookLM. Das ist eine weniger bekannte KI, die von Google bereitgestellt wird. Sie dient vor allem dazu, Berge von Dokumenten zu durchleuchten.
Ich kann dort ganz einfach eine Vielzahl von Dokumenten hochladen und die KI fragen, was darinsteht. NotebookLM sagt mir dann genau was an welcher stelle in welchem Dokument steht. Es zeigt mir zu der Antwort die genaue Fundstelle im Dokument an, sodass ich nur auf den Link klicken muss um die Stelle im Dokument zu finden.
Das ist eine große Vereinfachung. Zusätzlich bietet die KI die Möglichkeit eine Mindmap zu erstellen. Bei vielen und großen Dokumenten, kann sich anhand der Mindmap wesentlich leichter orientiert werden.
Zusätzlich kann NotebookLM auch einen Podcast erstellen. Da sprechen dann zwei KI Stimmen mit einander über den Inhalt der Dokumente.
Wenn dann noch spezielle Fragen zu Passagen oder Fachbegriffen auftauchen, ziehe ich ChatGPT oder Gemini zu Rate. Beispielsweise: „Was ist das bereinigte EBITDA und welche Aussagekraft hat es?“
3. KI als Finanzberater – Screening nach Aktien
Zuletzt habe ich nach neuen Investitionen gesucht. Dabei wollte ich mal wissen, was denn die KI mir empfehlen kann. Natürlich kann die KI mir selbst nichts empfehlen. Aber wenn sie weiß wonach ich suche, kann sie ein Screening erstellen. Und damit ist sie viel schneller als ich, wenn ich es von Hand tue.
Ich wurde tief von Peter Lynch und Warren Buffet und ihren Investmentphilosophien geprägt. Warum Also nicht die KI fragen, welche Aktien, diese Herren aktuell bevorzugen würden. Also habe ich folgenden Prompt (= Arbeitsauftrag, den ich der KI stelle) entwickelt:
Ich suche Aktien in die ich investieren kann. Hilf mir dabei, indem du eine Matrix erstellst. Die Matrix soll sich an den Investmentgrundsätzen von Peter Lynch, Warren Buffet und Ray Dalio orientieren. Finde 3 Aktien von Unternehmen in die diese Drei Herren investieren würde und gib genau an, wieso.
Daraufhin gibt es eine sehr ausführliche Antwort, die nochmal die Kernprinzipien der Investoren erläutert und eine Auswahl an Aktien vorstellt und genau darauf eingeht, warum diese Investoren genau diese Aktien interessant finden könnten. Abschließend sogar nochmal eine Tabelle:
Weitere Beispiele
Die Parameter können natürlich nach belieben angepasst werden. Es lohnt sich herumzuspielen. Ich habe zum Beispiel auch schon nach profitablen Unternehmen mit KGV von <5 gesucht oder nach Unternehmen die von der wachsenden Roboterindustrie profitieren.
Hat ein Unternehmen das Interesse geweckt, kann es dann mit anderen Unternehmen aus demselben Bereich verglichen werden. So habe ich zum Beispiel verschiedene Kryptominer miteinander verglichen und mir die einzelnen Stärken und Schwächen anzeigen lassen.
Außerdem habe ich die KI schon den Advokaten des Teufels spielen lassen. Ich hatte mich für ein neues Investment entschieden und habe sie gefragt, aus welchen Gründen ich nicht in die Aktie investieren sollte. So konnte ich meine eigenen Ansichten und Ergebnisse hinterfragen lassen und wurde auf neue bisher nicht beachtete Aspekte aufmerksam, die mich am Ende vom Investment abhielten.
Risiko
Wie bereits erwähnt sollte den Antworten der KI nicht blind Glauben geschenkt werden. Die KI greift zwar auf unvorstellbar große Datensätze zurück, aber es gibt nach wie vor das Problem der Halluzination.
Die KI erfindet Fakten und verkauft sie als Realität. Dem Nutzer fällt das nicht auf, da die KI Zweifel nicht anzeigt und auch nicht angibt, wenn die Faktenlage unklar ist. Die KI gibt nicht die richtige Antwort sondern die, die sie für wahrscheinlich hält.
Auf der anderen Seite kann die KI nur mit den Daten arbeiten, die sie hat. Oft sind das nicht die neusten, auch wenn sie im Internet selbst recherchieren können. So habe ich bei dem oben angesprochenen Vergleich der Kryptominingunternehmen extrem veraltete Zahlen zu den Bitcoin Beständen der einzelnen Unternehmen erhalten.
Daher sollten die Analysen nur als Ausgangspunkt für eine eigene tiefgründige Analyse beziehungsweise Auseinandersetzung mit einem Investment genutzt werden. Sie sollten niemals die alleinige Grundlage für ein Investment sein.
Fazit
Mit der KI hat man ein neues Tool im Werkzeugkasten, das bei richtiger Anwendung enorm hilfreich beim Investieren sein kann. Die Anwendung muss geübt werden. Erst mit der Zeit entdeckt man wie die KI tickt und wie man die Antworten bekommt, die man haben möchte. Aber von Tag zu Tag werden die verschiedenen Modelle besser, haben mehr Daten und können mehr. Es lohnt sich am Ball zu bleiben und ständig nach Möglichkeiten zu suchen, wie uns die KI beim Investieren helfen kann.
Daher interessiert mich brennend:
Wie habt ihr die KI bisher genutzt um euer Portfolio zu managen?