Sie können heute Geld in Wertpapieren anlegen, ohne selbst Investments zu tätigen. Das geht mit einer Digitalen Vermögensverwaltung, die für Sie ein Wertpapierdepot zusammenstellt und verwaltet. Smavesto ist eine der ersten selbstlernenden Künstlichen Intelligenzen in Europa, die aktiv am Markt handelt und für Privatanleger verfügbar ist
Das komplexe, unermüdliche Machine Learning dieser Künstlichen Intelligenz analysiert jeden Tag neue Daten und optimiert auf dieser Basis die Anlagekonten von Privatanlegern. Dafür nutzt Sie mehr Kursdaten als ein Mensch jemals auswerten könnte. Der Vorteil für Sie als Anleger:
Mit Künstlicher Intelligenz profitieren Sie endlich von den fortschrittlichen Technologien der Börsenprofis, auch ohne ein Millionenvermögen zu investieren.
So funktioniert die Digitale Vermögensverwaltung von Smavesto:
- Ihr Anlagekonto wird automatisch verwaltet: Eine Künstliche Intelligenz stellt Ihr Depot zusammen und reagiert bei Bedarf auf Marktveränderungen.
- Ihr Anlagekonto besteht aus einer breit gestreuten Mischung verschiedener ETFs.
- Sie entscheiden, welcher Risikogruppe Sie sich zuordnen.
- Ab 50 Euro monatlichem Sparbetrag oder 1.000 Euro Startbetrag
- Keine Vertragslaufzeit
- Das Anlagekonto ist individualisierbar: Nur nachhaltige Wertpapiere? Emerging Markets? Sie entscheiden, Smavesto legt für Sie an.
Mit der selbstlernenden Künstlichen Intelligenz von Smavesto Geld anlegen wie die Profis. Ab 50€ im Monat. Jetzt ausprobieren
Wie agiert eine selbstlernende Künstliche Intelligenz am Kapitalmarkt?
Eine Künstliche Intelligenz agiert anders als die meisten menschlichen Anleger. Sie liest weder Bilanzen, noch bewertet sie Produkte oder Kennzahlen. Stattdessen kennt die Künstliche Intelligenz nur Diagramme. Viele Millionen Diagramme. Die Künstliche Intelligenz sammelt im ersten Schritt automatisch Marktdaten. Sie erkennt die vergangenen Kursverläufe vieler hunderter Wertpapiere. Daran lernt sie, wie sich die Papiere in bestimmten Märkten und Marktsituationen verhalten und gegenseitig beeinflussen. In welchen Situationen fallen welche Wertpapiere um wie viel Prozent – und was passierte vorher? Anhand dieser Daten berechnet sie Risiko- und Ertragsprognosen. Die Künstliche Intelligenz belässt es aber dabei nicht:
Jeden Tag analysiert die Künstliche Intelligenz den Markt und „versteht“, wie bestimmte Kursverläufe entstehen und sich auswirken.
Einige Muster in den Kursverläufen sind dann „Entscheidungssignale“. Wenn die Künstliche Intelligenz eines dieser Muster erkennt, das bei einem bestimmten Wertpapier mit hoher Wahrscheinlichkeit für fallende Kurse sorgt, reagiert sie entsprechend.
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Eine Künstliche Intelligenz guckt genauer hin, je mehr passiert
Es gibt übergeordnete Muster, die das Verhalten eines ganzes Marktes in kurz- bis mittelfristiger Zukunft verändern. Diese Muster heißen Marktregime. In unsteten (volatilen) Marktregimen verkürzt die Künstliche Intelligenz ihren Prognose- und Anlagehorizont. Das bedeutet, dass sie in turbulenten Marktsituationen kleinere Zeitabstände genau „scannt“. Dieses Vorgehen verhindert, dass die Künstliche Intelligenz vorschnell reagiert, wenn die Wertpapiere ein wenig im Kurs schwanken.
In ruhigen, positiven Phasen nimmt die Künstliche Intelligenz eher die Vogelperspektive ein. Denn da bedeuten kleinere Schwankungen oft nichts: Der Trend nach oben bleibt, trotz ein bis zwei Ausreißern nach unten. Es handelt sich dann um Schwankungen, die innerhalb des übergeordneten, guten Marktregimes stattfinden.
Bei unruhigen, negativen Marktsituationen lohnt es sich, genau hinzuschauen: Ist das wirklich der Beginn einer neuen Marktsituation? Etabliert sich diese Stimmung gerade, oder ist sie nur ein etwas längeres Kursgewitter, das sich wieder beruhigt? Da diese unruhigen Märkte schwerer zu berechnen sind als die ruhigen, versucht die Künstliche Intelligenz in diesem Moment gar nicht erst, langfristig zu prognostizieren:
Lieber die nahe Zukunft einigermaßen abschätzen, als für die ferne Zukunft vollkommen daneben zu liegen.
Durch die Möglichkeit, riesige Datenmengen fehlerfrei zu verarbeiten, ist die Künstliche Intelligenz dem Menschen in dieser Hinsicht überlegen. Denn die Kurse des weltweiten Kapitalmarktes derart umfassend und kontinuierlich zu überprüfen, ist für Menschen unmöglich.
Eine Künstliche Intelligenz interessiert sich nicht wie andere Anleger für News zu Branchen oder Bilanzen – denn die schlagen sich sowieso in den Kursen und im Verhalten der Märkte nieder.
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3 Dinge, die eine digitale Vermögensverwaltung mit Künstlicher Intelligenz und Machine Learning besser kann als ein Mensch
Eine Künstliche Intelligenz und ihre Rechenleistung sind immer dann dem Menschen überlegen, wenn es um Daten, Zahlen und Fehlerquoten geht. Und die sind ein großer Teil des Kapitalmarktes.
1. Machine Learning ordnet Zahlen schneller und umfassender als jeder Mensch
Der Kapitalmarkt und seine Produkte konfrontieren uns mit großen Datenmengen, die sich sekündlich verändern. Schauen wir uns auch nur den oberflächlichen Steckbrief eines Beispiel-Fonds an, müssen wir für eine Einordnung in „günstig“, „teuer“ oder gar „vielversprechend“ viele Daten aufnehmen und interpretieren.
Machine Learning kennt die komplette Historie eines Wertpapiers bis ins letzte Detail und verknüpft diese Daten mit hunderten anderen Produkten – und wiederum deren jeweiliger Historie. Die Mechanismen der Märkte stehen in sehr komplexen Zusammenhängen zueinander. Und sie verändern sich sekündlich. Das ist eine Leistung, die ein Mensch in dieser Effizienz und Quantität niemals leisten kann.
2. Das Machine Learning einer Digitalen Vermögensverwaltung ist 100% objektiv
Wir haben Meinungen zu Unternehmen. Teilweise sind das eher emotionale Bauchgefühle. Denken Sie mal an Apple – und jetzt an Microsoft. Hier hat fast jeder eine mehr oder weniger emotionale Meinung. Automarken? Da führt eine Diskussion schon mal zu Streit. Emotionen trüben unser rationales Urteilsvermögen, auch bei Anlageprodukten.
Eine Digitale Vermögensverwaltung und die Künstliche Intelligenz dahinter interessiert das alles nicht. Das Machine Learning behandelt alle Datensätze gleich und stellt Kontexte her – ohne voreingenommen zu sein.
3. Eine Vermögensverwaltung mit Machine Learning ist frei von Angst und Gier
Wenn wir sehen, wie wir Geld verlieren, reagieren wir emotional. Selbst wenn es sich nur um ein paar rote Zahlen auf einem Display handelt, bekommen wir Angst. Gleichzeitig neigen wir dazu, Wertpapiere weiter und vermehrt zu kaufen, wenn sie im Kurs steigen. Selbst wenn wir sie dadurch zu einem zu hohen Preis kaufen. Auch hier verlieren wir objektive Maßstäbe: Sollten wir Produkte nicht kaufen, wenn sie mindestens zu einem fairen Preis angeboten werden? Der Künstlichen Intelligenz ist das vollkommen egal. Sie registriert gar keine Bewertungen, sondern sieht nur Verkaufs- oder Kaufsignale am Kurs.
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So funktioniert eine Künstliche Intelligenz: Eine Beispiel-Korrelation als (mögliches) Entscheidungssignal
Dies ist ein fiktives, stark vereinfachtes Beispiel dafür, auf welcher Basis eine Künstliche Intelligenz handeln kann.
Die Künstliche Intelligenz bemerkt einen heftigen Wertanstieg des US-Dollars. Bestimmte Muster weisen auf einen dauerhaften, starken Anstieg der Währung hin, nicht nur auf eine kurzfristige Bewegung. Die Künstliche Intelligenz hat in der Vergangenheit „gelernt“: Ein langfristig stark steigender Dollar wirkt sich negativ auf die Märkte in Schwellenländern aus, die hohe Dollar-Schulden haben – eine Korrelation. Aus diesem „Wissen“ heraus trifft die Künstliche Intelligenz selbstständig eine Entscheidung: Sie kauft dann beispielsweise Wertpapiere aus weniger verschuldeten Märkten.
Dabei interessiert sich die Künstliche Intelligenz nicht für Dinge wie Umsätze, Eigenkapitalquote oder Gewinnspannen, sondern lediglich für Muster im Kursverlauf und ihre bisherigen Korrelationen.
Künstliche Intelligenz: Selbstlernen als Must-Have
Es ist nicht eindeutig definiert, was Künstliche Intelligenz ist. Darüber diskutieren Wissenschaftler weltweit. Aber in einem Punkt sind sie sich weitgehend einig: Eine „richtige“ Künstliche Intelligenz zieht aus Daten strukturierte Schlüsse und kann diese dann auf unvorhergesehene Situationen beziehen. Sonst wäre sie nicht mehr als ein Automat, der gespeichertes Wissen auf Befehl ordnet und wiedergibt. Eine Datenbank mit Sortier- und Suchfunktion. Intelligenz hingegen muss selbstständig Informationsstrukturen erkennen und auf Situationen anwenden können.
Machine Learning: Mit Millionen Datensätzen auf dem Laufenden bleiben
Die Künstliche Intelligenz von Smavesto lernt eigenständig dazu. Das funktioniert durch Machine Learning.
Machine Learning ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz und dafür zuständig, neue Daten zu sammeln, sie zu ordnen und so anzuwenden, dass sie bessere Entscheidungen ermöglichen.
Diese neuen Daten muss das Machine Learning so weiterverarbeiten, dass die Künstliche Intelligenz in der Zukunft daraus Handlungen ableiten kann. Das kommt dem menschlichen Lernen im Kern schon nahe:
Bisher unbekannte Informationen und Ereignisse aufnehmen und auf Basis dieser und alter „Erfahrungen“ entscheiden, was zu tun ist.
Geht etwas schief, versuchen sowohl der Mensch als auch die Künstliche Intelligenz das Szenario fortan zu vermeiden. Mehr noch: Mensch und Künstliche Intelligenz merken sich einen Unglücksfall und ziehen daraus Schlüsse, wie sie künftig in anderen, aber ähnlichen Situationen besser reagieren. Mit anderen Worten:
Eine Künstliche Intelligenz mit Machine Learning reagiert selbstständig auf Situationen, die es zum Zeitpunkt ihrer Programmierung noch gar nicht gab, auf Basis von Informationen, die sie nach ihrer Programmierung neu gelernt hat.
Durch die Technik des Machine Learnings haben Digitale Vermögensverwaltungen ganz neue Möglichkeiten.
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Beispiel: Eine selbstlernende Maschine
Stellen Sie sich einen Roboter vor, der Autos reparieren soll. Wenn es sich um eine Künstliche Intelligenz mit Machine Learning handelt, kann der Roboter auch unbekannte Schäden erkennen, analysieren und beheben.
Und noch einen Schritt weiter: Der Roboter kann das auch bei Automodellen, die er noch gar nicht kennen kann. Er analysiert diese neuen Modelle, erkennt ihre Struktur, vergleicht und lernt so dazu. Denn die selbstlernende Künstliche Intelligenz hat die richtigen Sensoren für den Fahrzeugtyp „Auto“ und ein einziges Ziel für alles, was es tut: Das Auto muss wieder fahren. Eine Grenze wäre lediglich erreicht, wenn sich das zu reparierende Auto grundlegend vom gegenwärtig bekannten Auto-Konzept unterscheidet.
Genau so ist es bei einer Digitalen Vermögensverwaltung mit Künstlicher Intelligenz und Machine Learning: Die Sensoren für den Kapitalmarkt und seine Kursverläufe sind vorhanden und es gibt ein Ziel: Innerhalb der (Risiko-)Vorgaben des Anlegers bestmögliche Ergebnisse erreichen.
Sie möchten mehr über Digitale Vermögensverwaltung erfahren? Dann lesen Sie auf unserer Themenseite Robo-Advisor weiter.
