Neue US-Studie ChatGPT Trading-Algorithmus mit 500 Prozent Gewinn – auch für Bitcoin möglich?

Wissenschaftler haben mithilfe von ChatGPT 500 Prozent Rendite am Aktienmarkt erzielt. Was steckt dahinter und was bedeutet das für Krypto?

Tim Reindl
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ChatGPT

Beitragsbild: Shutterstock

| Bei der Sprachanalyse erzielt die KI erstaunliche Ergebnisse

Forscher der Universität von Florida haben in einer Studie untersucht, wie zuverlässig ChatGPT Börsentrends vorhersagen kann. Bei den Tests erzielte eine künstliche Intelligenz eine Rendite von über 500 Prozent. Damit übertrifft die KI sämtliche Konkurrenzprodukte, einschließlich der Tools, die von Hedgefonds verwendet werden. Mischt ChatGPT jetzt auch den Krypto-Markt auf?

Wirksame Sprachanalyse?

Die Studie bewertet die Leistungsfähigkeit von ChatGPT bei der Sentiment-Analyse. Die Wissenschaftler wollten wissen, wie gut die KI auf Grundlage von Nachrichten und Börsendaten Kursentwicklungen abschätzen kann. Dabei erhielt der Chatbot einen Datensatz, der aus aktienbezogenen Nachrichten von Oktober 2021 bis Dezember 2022 bestand. Insgesamt 67.586 News-Beiträge zu 4.138 einzelnen Unternehmen.

“Wir verwenden ChatGPT, um anzuzeigen, ob ein bestimmter Beitrag eine gute, schlechte oder irrelevante Nachricht für die Aktienkurse von Unternehmen ist”, so die Wissenschaftler. Anschließend berechnen sie einen numerischen Score und dokumentieren die Korrelation zwischen diesen “ChatGPT-Scores” und den daraus resultierenden täglichen Börsenrenditen. Dabei schnitt die KI durchweg besser ab als sämtliche andere Sprachanalyse-Tools auf dem Markt.

Wie sinnvoll ist KI-Trading?

“Unsere Ergebnisse legen nah, dass die Einbeziehung fortschrittlicher Sprachmodelle in den Anlageentscheidungsprozess zu genaueren Vorhersagen führen und die Leistung quantitativer Handelsstrategien verbessern kann”, so die Studie.

Quelle: Univerity of Florida – Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements?

Obwohl ChatGPT andere Tools, wie GPT-1, GPT-2, BERT, oder traditionelle Methoden der Stimmungsanalyse in der Studie übertrifft, zeigen die Daten auch, dass nicht jede Anlagestrategie der KI erfolgreich war. Hohe Gewinne warfen dabei nur die “Long-Short-Strategie” und die “Short-only-Strategie” ab.

Bei der “Long-Short-Strategie” werden Unternehmen mit guten Nachrichten gekauft und Unternehmen mit schlechten Nachrichten leerverkauft. Bei der “Short-only-Strategie” werden ausschließlich Leerverkäufe von Unternehmen mit schlechten Nachrichten getätigt. Die “Long-only-Strategie”, bei der nur Unternehmen mit guten Nachrichten gekauft werden, erzielte eine Rendite von etwa 50 Prozent. Andere Strategien hingegen führten zum Verlust.

Bedeutung für den Krypto-Markt

Die Studie zeigt, dass ChatGPT grundsätzlich dazu in der Lage ist, Nachrichten danach zu bewerten, ob es sich dabei um ein positives, negatives oder neutrales Signal handelt. Die Fähigkeit, natürliche Sprache zu verarbeiten, steigert die Analysefähigkeit des Sprachtools dabei enorm. So können schnell große Datenmengen untersucht werden. Zwar zeigen sich Korrelationen aus den daraus abgeleiteten Investmentstrategien mit dem Börsenverlauf. Allerdings ist das erstens keine Garantie für die Zukunft und zweitens waren in den Versuchen längst nicht alle Anlagestrategien erfolgreich. Nur die Hälfte warf überhaupt Gewinne ab.

Was den Krypto-Markt betrifft, so lässt sich die Sprachanalyse problemlos übertragen. Ob die Nachrichten Aktien- oder Kryptounternehmen betreffen, ist für die KI nicht relevant. In Zukunft können ChatGPT und Co. also bei Kaufentscheidungen im Krypto-Space behilflich sein. Dass sich Trader aber im großen Stil vollständig auf die Beratung einer künstlichen Intelligenz verlassen, ist unwahrscheinlich. Denn die Preisbildung am Markt erfolgt durch Angebot und Nachfrage. Eine inflationäre Anwendung von Kauf und Verkaufsempfehlungen durch eine künstliche Intelligenz wird vom Markt früher oder später eingepreist. Wahrscheinlicher ist, dass Händler KI-Sprachanalysen als ein Tool von vielen in ihre Anlagestrategien einbinden.

Mehr zum Hype um KI-Trading-Bots in findest du in diesem Artikel.

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