Die Erweiterung eines Anlageportfolios durch Handel über mehrere Anlageklassen ist eine bewährte Methode zur Risikosteuerung und zur Erschließung zusätzlicher Marktchancen.
Während die Portfolio-Diversifizierung manuell durchgeführt werden kann, hat der massive Zugang zu auf künstlicher Intelligenz (KI)-basierten Bots in letzter Zeit zu einem Anstieg der Beliebtheit der Diversifizierung von Anlageportfolios mit KI geführt. Diese KI-Revolution hat für Händler eine Vielzahl von Vorteilen und Nachteilen gebracht.
Die Vorteile von KI für die Portfolioerweiterung
Die Diversifizierung von Anlageportfolios mit KI kann unglaublich vorteilhaft sein. Maschinen lassen sich nicht von einem Handelsplan abbringen und ändern Risikoparameter basierend auf Emotionen. Sie ermüden auch nicht und können 24/7 enorme Datenmengen überwachen und analysieren, die sich auf mehrere Märkte beziehen. Die neueste Generation von Machine-Learning-(ML-)Algorithmen hat immense Verarbeitungskraft und kann gleichzeitig Millionen von Datenpunkten bewerten, um das ideale diversifizierte Portfolio zu erstellen, das perfekt auf den Risikoappetit und die Handelsziele der Händler abgestimmt ist.
Beim Aufbau einer Anlagediversifizierungsstrategie mit KI können Händler von der Genauigkeit, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit profitieren, die ein Mensch nie erreichen könnte. Strategien können zurückgetestet werden, um verschiedene Ergebnisse zu modellieren und Renditen mit beispielloser Präzision zu quantifizieren. Ein KI-Bot kann eine enorme Menge an Portfolios gleichzeitig verwalten, manuelle Prozesse automatisieren, um Zeit und Kosten des Handels zu reduzieren, und professionelle Analysen zu einem Bruchteil des Preises anbieten, der von einem menschlichen Anlageberater berechnet würde, wodurch die Finanzmärkte einem breiteren Publikum zugänglich gemacht werden.
Die Nachteile der Verwendung von KI zur Diversifizierung
Auf der anderen Seite setzt die Diversifizierung mit KI den Händler bestimmten Risiken aus. Das bedeutendste davon ist, dass ein Handelsbot nur so gut ist wie die Daten, die er erhält. Wenn die Daten, auf denen er seine Entscheidungsfindung basiert, von niedriger Qualität sind, wird dies die Handelsergebnisse negativ beeinflussen. Fehlerhafte Informationen führen unweigerlich zu fehlerhaften Marktentscheidungen und voreingenommene Daten und Algorithmen können zu diskriminierenden, unethischen Zuweisungen von Geldern innerhalb eines diversifizierten Portfolios führen.
Eine KI ist auch nur so sicher wie die Plattform, auf der sie läuft. Ein unzuverlässiges Unternehmen oder eines, das keine strengen Sicherheitsmaßnahmen implementiert, kann den Benutzer Gefahren von Hacks und Betrug aussetzen. Darüber hinaus können veraltete Algorithmen Ineffizienzen und einen erheblichen Verlust von Geldern bedeuten, ebenso wie eine Überbewertung des Backtestings historischer Daten als Prädiktor für zukünftige Leistungen. Ein diversifiziertes Anlageportfolio mit KI kann auch Risiken im Zusammenhang mit einem Mangel an Prüfpfaden, Transparenz und Nachvollziehbarkeit in Bezug auf KI-Entscheidungsprozesse tragen. Darüber hinaus bedeutet die Abhängigkeit von einer Maschine den Verlust von realen Einblicken und den Vorteilen des menschlichen Urteilsvermögens, das durch Erfahrungen vor Ort gewonnen wird. Ein unerwartetes Marktereignis, das massive Umwälzungen verursacht, könnte eine KI aus dem Konzept bringen, da ein “Schwarzer Schwan”-Ereignis wahrscheinlich nicht vom Algorithmus berücksichtigt wird.
Wie man die Risiken der Verwendung einer KI zur Erweiterung eines Portfolios mindert
Ein neu eingeführter KI-Handelsbot, der Ende 2023 auf den Markt kam, bietet möglicherweise eine Lösung für die Risiken, die die künstliche Intelligenz im Finanzdienstleistungssektor darstellt. Algosone.ai ist eine KI-gestützte Handelsplattform der nächsten Generation, die fortschrittliche Machine-Learning-(ML-)Fähigkeiten nutzt, um diverse Multi-Markt-Portfolios zu verwalten, einschließlich Aktien, Rohstoffe, Krypto, Indizes, Forex und Anleihen.
Das Unternehmen hat seine eigenen hochmodernen tiefen neuronalen Netzwerke entwickelt, die es in Kombination mit den neuesten Modellen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) verwendet, um eine beeindruckende Handelserfolgsquote zu bieten. Es verlässt sich jedoch nicht ausschließlich auf die Kraft seiner Technologie.
Eine Hybridstrategie
Eine der Hauptmethoden, mit denen AlgosOne das Risiko für Händler steuert, ist die Implementierung eines hybriden Ansatzes zur diversifizierten Anlage.
Die ausgefeilte KI ermöglicht eine End-to-End-Automatisierung. Sie bietet eine Lösung für diejenigen, die nicht die Zeit haben, in eine breite Palette von Vermögenswerten zu investieren, Marktbewegungen über mehrere Märkte hinweg zu verfolgen und zu analysieren und rund um die Uhr Handel auszuführen. AlgosOne macht alles, ohne dass Programmierkenntnisse oder Marktwissen erforderlich sind. Es gibt kein Erstellen und Programmieren von Strategien, Festlegen von Stop-Losses und Take-Profit-Orders, die ausgelöst werden, wenn bestimmte Preise erreicht werden, Verwalten eines Portfolios oder Ausführen von Trades. Der Benutzer meldet sich einfach an, zahlt mindestens 300 USD ein und überlässt den Rest dem Bot.
Allerdings versteht AlgosOne, dass ein völlig freihändiger Ansatz inhärente Risiken birgt. Der Nutzen menschlicher Einsicht und gelebter Markterfahrung kann nicht ersetzt werden. Als Ergebnis hat AlgosOne erfahrene Risikomanagement-Teams, die die Märkte und die Aktivität des Algorithmus 24/7 überwachen, mit der Möglichkeit, im Falle einer extremen Marktumwälzung einzugreifen.
Integration in eine umfassendere Risikomanagementstrategie
Auch die besten diversifizierten Portfolios sind nicht vollständig gegen Risiken abgesichert. AlgosOne hat die Diversifizierung des Anlageportfolios in einen umfassenderen Risikominderungsansatz integriert. Der ML-Algorithmus nutzt intelligente Absicherungswerkzeuge, legt Kappungsgrenzen von 5% bis 10% des Betrags fest, der für einen einzelnen Handel verwendet werden kann, und implementiert Stop-Loss-, Trailing-Stop- und Take-Profit-Orders. Diese Risikoparameter werden ständig angepasst, wenn sich die Marktbedingungen ändern.
Vielfältige Datenquellen
Der beste Weg, Investitionen effektiv zu diversifizieren, ist die Nutzung einer umfangreichen Palette von Datenquellen. Auf diese Weise besteht weniger Chance, dass eine einzelne fehlerhafte Datenquelle Handelsergebnisse verzerrt. AlgosOne wurde mit riesigen Mengen qualitativ hochwertiger Daten trainiert. Es verfolgt, verarbeitet und analysiert auch Daten aus einer Fülle alternativer und traditioneller Quellen, einschließlich globaler Nachrichten, On-Chain-Aktivitäten, Unternehmensmeldungen, gesetzlichen Ankündigungen, Social-Media-Beiträgen, Wirtschaftsberichten und mehr.
Solide Sicherheitsmaßnahmen
Eine weitere Möglichkeit, wie AlgosOne das Risiko der Verwendung einer KI zur Diversifizierung eines Portfolios mindert, ist die Einhaltung strenger Regulierungen. Die lizenzierte Plattform hält sich an Anforderungen wie Identitätsüberprüfungsverfahren, strenge technologische Sicherheitsmaßnahmen, Trennung von Unternehmens- und Benutzergeldern sowie die Aufrechterhaltung eines Reservefonds mit einem ausreichenden Saldo, um alle Benutzerkonten im Falle eines technischen Ausfalls, Unternehmensausfalls, Hacks oder eines großen Marktzusammenbruchs abzudecken.
Minimierung von Kapitalverlusten
Zusätzlich zur Diversifizierung optimiert AlgosOne die Rentabilität der Händler und minimiert potenzielle Verluste, indem sichergestellt wird, dass das gesamte Geld eines Händlers verwendet wird, um Kapital zu vermehren und nicht durch Abonnement-, Einzahlungs- und Transaktionsgebühren aufgezehrt wird.
Es gibt jedoch eine Provision. Sie wird nur bei gewinnbringenden Trades berechnet und das Geld fließt zurück in die Plattform, wird verwendet, um für Live-Support, technische und Risikomanagement-Teams zu zahlen, das Guthaben im Reservefonds aufrechtzuerhalten und Kompensationen bei verlorenen Trades auszuzahlen.
Der Prozentsatz der Provision, den Händler bei profitablen Trades zahlen müssen, ist bei höheren Handelsstufen niedriger. Außerdem ist bei höheren Stufen die Kompensation bei fehlgeschlagenen Trades höher und es werden mehr Trades für das Konto, für größere Beträge, durchgeführt.
Ständiges Lernen und Verfeinern
AlgosOne mindert das Risiko der Portfoliodiversifizierung weiterhin mit komplexen Machine-Learning-Tools.
Da es lernen und sich mit der Zeit verbessern kann, verfeinert AlgosOne seine Vorhersagegenauigkeit kontinuierlich. Es trifft Entscheidungen nicht nur auf Basis historischer Daten, sondern verfeinert ständig Risikoparameter, da es Wissen und Erfahrung aus jedem neuen Benutzer, jedem neuen Datensatz und jedem Handel gewinnt, um Verluste mit größerer Präzision zu minimieren. Infolgedessen verbessern sich im Laufe der Zeit die Gewinnquoten der Trades.
Es ist erwähnenswert, dass strenge Risikomanagementprotokolle sicherstellen, dass eine anfängliche Handelserfolgsquote von nur 50:50 dennoch zu einem positiven Saldo führt.
Ohne Zweifel ist künstliche Intelligenz die Zukunft des Handels und jeder, der gleichzeitig über mehrere Märkte diversifizieren möchte, wird am besten durch die Verwendung eines KI-basierten Bots bedient, um alle Vermögenswerte in seinem Portfolio zu recherchieren, zu verfolgen und zu verwalten. Angesichts der potenziellen Risiken ist jedoch eine KI wie AlgosOne, die die Kraft des Deep Learning nutzt und gleichzeitig die Erfahrung und Einsicht von menschlichen Risikomanagementspezialisten einbezieht, der Weg in die Zukunft. Um die Plattform risikofrei auszuprobieren, kannst du dich bei AlgosOne registrieren und die 2-wöchige Testphase nutzen, während der du die KI testen und sehen kannst, ob sie für dich geeignet ist.
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