Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Finanzmärkte Daten verarbeiten, Analysen durchführen und quantitative Modelle entwickeln.
In der Vergangenheit stützte sich der quantitative Handel vorwiegend auf mathematische Modelle, statistische Analysen und programmierte Regeln. Mit den Fortschritten in Bereichen wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Big Data und Rechenleistung gewinnt künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung in der quantitativen Forschung – etwa bei der Datenverarbeitung, der Erkennung von Marktmustern, der Suche nach Handelssignalen, der Risikoanalyse und der Umsetzung von Strategien.
Diese Verbindung von künstlicher Intelligenz und quantitativer Finanzanalyse wird allgemein als KI-gestützter quantitativer Handel (AI Quantitative Trading) bezeichnet.
Auch KAEL AI erforscht kontinuierlich die Integration von künstlicher Intelligenz, Datenanalyse und quantitativen Technologien, wobei der Schwerpunkt darauf liegt, wie intelligente Systeme die Effizienz der Verarbeitung von Finanzdaten und der systematischen Forschung steigern können.
Ein wesentlicher Aspekt beim Verständnis des KI-gestützten quantitativen Handels ist jedoch, dass künstliche Intelligenz keine Maschine ist, die in der Lage wäre, „die Zukunft perfekt vorherzusagen“.
Der eigentliche Mehrwert der KI liegt darin, Forschungssysteme dabei zu unterstützen, größere Informationsmengen zu verarbeiten, komplexe Zusammenhänge in Daten zu erkennen und systematischere Ansätze für Analysen und Entscheidungsfindungen zu ermöglichen.
Was ist quantitativer Handel?
Quantitativer Handel – oft auch als „Quant Trading“ bezeichnet – ist ein Ansatz, der mathematische Modelle, statistische Analysen, Finanzdaten und Computerprogramme nutzt, um Märkte zu untersuchen und Handelsstrategien zu entwickeln.
Im Gegensatz zu Handelsansätzen, die primär auf persönlicher Erfahrung oder subjektiver Einschätzung beruhen, zielt der quantitative Handel darauf ab, Marktforschungsergebnisse in Regeln zu überführen, die berechnet, getestet und konsistent umgesetzt werden können.
Ein quantitatives Modell kann historische Kurse, Handelsvolumina, Marktvolatilität, Korrelationen zwischen Vermögenswerten, makroökonomische Daten, Finanzkennzahlen von Unternehmen sowie weitere Marktindikatoren analysieren.
Forscher nutzen diese Daten, um potenzielle statistische Zusammenhänge zu identifizieren, und wenden anschließend Modelltests sowie historische Backtests an, um zu bewerten, ob eine Strategie einen Forschungsmehrwert bietet.
Ein vollständiger Prozess im quantitativen Handel umfasst daher weit mehr, als lediglich einen Computer automatisch Vermögenswerte kaufen und verkaufen zu lassen.
Typischerweise gehören dazu Datenerfassung, Datenverarbeitung, Modellentwicklung, Signalgenerierung, Risikomanagement, Handelsausführung und Performance-Analyse.
Was ist KI-gestützter quantitativer Handel?
Der KI-gestützte quantitative Handel integriert Technologien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens in die herkömmlichen Rahmenbedingungen des quantitativen Handels.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breites Technologiefeld, das es Computern ermöglicht, komplexe Aufgaben wie Datenanalyse, Mustererkennung, Sprachverständnis und automatisierte Entscheidungsunterstützung zu bewältigen. Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) ist ein wichtiger Teilbereich der künstlichen Intelligenz.
Bei herkömmlichen Computerprogrammen müssen Menschen in der Regel vorab spezifische Regeln festlegen. Modelle des maschinellen Lernens hingegen können historische Daten analysieren, um Zusammenhänge zwischen Variablen zu erkennen, und diese erlernten Zusammenhänge anschließend bei der Auswertung neuer Daten anwenden.
Finanzmärkte sind von Natur aus datengetriebene Umgebungen, weshalb maschinelles Lernen und quantitative Forschung hervorragend miteinander harmonieren.
Während sich herkömmliche quantitative Modelle oft auf eine begrenzte Anzahl vordefinierter Indikatoren beschränken, ermöglicht maschinelles Lernen die Analyse einer weitaus größeren Anzahl von Variablen. Zudem lassen sich komplexe Zusammenhänge identifizieren, die mit herkömmlichen linearen Modellen nur schwer zu erfassen sind.
Wie funktioniert quantitativer Handel mit KI?
Quantitativer Handel mit KI ist nicht einfach nur ein einzelner „Handelsroboter“.
Treffender lässt er sich als technologisches Gesamtsystem beschreiben, das aus Marktdaten, Datenverarbeitungssystemen, KI-Modellen, Risikomanagement-Mechanismen und Systemen zur Handelsausführung besteht.
Ein typischer Ablauf in der quantitativen KI-Forschung könnte folgendermaßen aussehen:
Marktdaten → Datenverarbeitung → Merkmalsanalyse → KI-/ML-Modelle → Erkennung von Marktmustern → Signalanalyse → Risikomanagement → Strategieumsetzung → Leistungsüberwachung
Auch wenn verschiedene Institutionen und Strategien sehr unterschiedliche Technologien und Methoden einsetzen, dreht sich der Kernprozess im Allgemeinen um vier Schlüsselelemente:
Daten, Modelle, Risiko und Ausführung.
Daten bilden die Grundlage des quantitativen Handels mit KI.
Modelle der künstlichen Intelligenz benötigen Daten.
Zu den klassischen Finanzdaten gehören beispielsweise Kurse, Handelsvolumina, Marktvolatilität, Orderinformationen, Finanzkennzahlen von Unternehmen sowie makroökonomische Indikatoren.
Mit der Entwicklung der digitalen Wirtschaft hat sich das Spektrum der für die quantitative Forschung verfügbaren Daten erheblich erweitert.
Neben herkömmlichen Marktdaten nutzen einige Forschungseinrichtungen auch sogenannte alternative Daten.
Zu diesen alternativen Daten können Satellitenbilder, Verbrauchertrends, öffentlich zugängliche Online-Informationen, Produktbewertungen, Suchtrends, Nachrichten sowie öffentliche Social-Media-Inhalte zählen.