Wie KI-Tools Trader und Anleger helfen können

Jüngst erschien in der NZZ ein Artikel, dass vor allem professionelle Händler und junge Menschen ChatGPT fürs Trading nutzen würden. Da stellte sich mir schnell die Frage, wie KI-Tools Trader und Anleger helfen können? Was geht heutzutage schon und was geht (noch) nicht? Obwohl ich zu beiden von der NZZ genannten Personengruppen nicht gehöre, bin ich stets interessiert, auf welche Weise, ChatGPT, Grok und andere KI-Tools mich technisch oder zeitlich unterstützen können. Was aus meiner Erfahrung bereits geht und was noch nicht, fasse ich hier im Artikel zusammen. 

Tools wie GPT (z. B. ChatGPT) oder Grok (XAI) bieten Tradern schon heute vielfältige Unterstützungsmöglichkeiten – sowohl im analytischen Bereich als auch für die Informationsbeschaffung, Automatisierung und zum Testen von Handelsideen. Wichtig ist aber eine klare Trennung zwischen dem, was sinnvoll und zuverlässig funktioniert, und dem, wo die Grenzen und Gefahren liegen.

Was funktioniert schon heute gut?

1. Schnelle Markt- und Nachrichtenanalyse

• GPT/Grok können Finanznachrichten, Quartalsberichte, SEC-Filings oder Makro-Daten zügig zusammenfassen und auf Schlüsselbegriffe, Stimmungen oder Risiken untersuchen.

• Beispiel: „Fasse mir die wichtigsten Punkte des letzten Nvidia-Earnings-Calls zusammen“.

• Vorteil: Spart Zeit, filtert Relevantes aus langer Berichterstattung. Es war sicher einer der ersten Vorteile, dass man sich recht schnell und gezielt Information aus seitenlangen Jahresberichten von Aktienunternehmen beschaffen konnte.

2. Erstellung von Handelsstrategien & Skripten

• Mit Tools wie ChatGPT-4.5/o4, können Trader schnell:

  • Backtesting-Skripte in Python erstellen.

  • Pine Script-Code für TradingView schreiben oder debuggen.

  • Handelslogik auf Basis technischer Indikatoren entwickeln.

Beispiel:
„Schreib mir einen Pine Script, der bei RSI unter 30 kauft und über 70 verkauft.“
Das habe ich selbst bereits gemacht und funktioniert gut (obwohl ich kein Programmierer bin).

3. Datenanalyse & Visualisierung

• GPT kann CSV- oder Excel-Dateien analysieren:

  • Moving Averages berechnen.

  • Chartbilder generieren (z. B. Candlesticks).

  • Portfolios analysieren (Sharpe Ratio, Drawdowns, Korrelationen).

4. Makroökonomische Einordnung / Sentiment-Analyse

• GPT kann helfen, wirtschaftliche Entwicklungen (Zinsen, Inflation, Geopolitik) in den Handelskontext zu setzen.

• Auch Twitter/X-Feeds, Reddit-Posts oder News-Snippets lassen sich analysieren („Was sagen Retail-Trader über TSLA?“).
  Dazu nutze ich Grok auch ab und an, um die Stimmung (immerhin weltweit! auf X) einschätzen zu können.

5. Watchlist-, Screening- und Recherchehilfe

• GPT kann:

  • Aktien-Screener-Vorgaben vorschlagen (z. B. „low P/E + hohes EPS-Wachstum“).

  • Branchenvergleich liefern („Welche KI-Aktien mit <20 KGV gibt es?“).

  • Earnings-Kalender oder Sektorrotationen interpretieren.

  • Was noch nicht so gut klappt, aber es wird bald kommen, dass man z.B. fragt: „Welche Aktien haben in den letzten drei Tagen ein „bullish engulfing“ gezeigt?“

6. Emotionale Kontrolle und Trading-Journale

• GPT kann dabei helfen, ein strukturiertes Trading-Journal zu erstellen und zu analysieren:

  • „Welche Fehler habe ich in der letzten Woche gemacht?“

  • „Welche Setups liefen besser als erwartet?“

Was funktioniert (noch) nicht zuverlässig?

1. Echtzeit-Trading & Kursdaten

• GPT-Modelle haben keinen direkten Zugriff auf Live-Marktdaten oder Brokerplattformen (außer via manuelle API-Anbindung).

• Kein Order-Placement, kein High-Frequency-Trading – das wäre zu riskant ohne echte Kontrolle.

• Was allerdings schon geht, ist ein Screenshot eins Chart mit Indikatoren (z.B. jpg) und bei Grok hochladen und analysieren lassen. Als Ergebnis erhält man Widerstands- und Unterstützungszonen und auch möglich Wahrscheinlichkeiten für die weitere Kursentwicklung. Ist noch nicht perfekt, aber in vielen Fällen bereits brauchbar.

2. Prognosen oder Kursziele

• LLMs können keine Zukunft vorhersagen.

• Aussagen wie „Wird die Nvidia-Aktie nächste Woche steigen?“ sind nicht seriös, selbst wenn sie sich plausibel lesen.

• Modellbasierte Vorhersagen mit GPT sind bestenfalls grobe Szenarioanalysen – kein Ersatz für systematische Modelle oder Marktverständnis.

3. Vermeidung von „Confirmation Bias“

• GPT tendiert dazu, auf gefragte Argumente einzugehen, ohne Gegenthese zu prüfen.

  • Beispiel: „Warum ist Palantir eine gute Aktie?“ → GPT listet Stärken, aber keine Schwächen.

• Gute Trader nutzen GPT explizit auch für Gegenargumente.

4. Ungeeignet für Hochfrequenz- oder Millisekunden-Trading

• GPT ist kein Echtzeit-Engine – Latenz, API-Begrenzungen und fehlende Tick-Daten sind Hürden.

• Auch einfache Strategien wie „Scalping per Bot“ erfordern externe Tools wie MetaTrader, NinjaTrader, QuantConnect o. Ä.

Fazit:

GPT & Co. sind wertvolle Tools für Analyse, Recherche, Automatisierung und Bildung – aber keine Kristallkugeln.

Gut geeignet für:

• Ideenfindung, Backtesting, Strategieentwicklung.

• Schnelle News- und Datenverarbeitung.

• Tool-Erweiterung für Python, TradingView, Jupyter.

Nicht geeignet für:

• Autonomes Live-Trading ohne menschliches Risikomanagement.

• Prognosen mit Anspruch auf Sicherheit.

• Hochfrequenz- oder Event-basiertes Trading (z. B. bei FOMC-Entscheidungen).

Ich denke, es wird in den nächsten Monaten noch mehr an Nutzungs-Möglichkeiten dazukommen. Es passiert derzeit sehr viel rund um das Thema „KI“, daher werde ich in einigen Monaten ein Update als Artikel veröffentlichen.

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