Investing.com — Künstliche Intelligenz macht die Finanzmärkte in vielen Bereichen effizienter, bringt aber auch neue Risiken mit sich, die die Volatilität und Marktverwerfungen verstärken könnten, heißt es in einer Forschungsnotiz von Bernstein.
Auf Unternehmensebene verbessert KI die Markteffizienz, indem sie Gewinnberichte, behördliche Einreichungen und alternative Datensätze schneller verarbeitet als menschliche Analysten. Dies trägt dazu bei, Informationslücken zu schließen, die Preisfindung zu verbessern und das Ausmaß von Gewinnüberraschungen zu verringern, da die Prognosen der Analysten schneller mit den tatsächlichen Ergebnissen übereinstimmen.
Über die schnellere Analyse hinaus gestaltet KI auch den Forschungsprozess neu. Automatisierte Arbeitsabläufe verkürzen den Zeitaufwand für Gewinnüberprüfungen, Aktualisierungen von Finanzmodellen und die Berichterstattung über neue Aktien, sodass Analysten mehr Unternehmen verfolgen können. Die Abdeckung von Small Caps aus Schwellenländern ist im vergangenen Jahr stark gestiegen, ein Trend, der den langjährigen Bewertungsaufschlag, der mit unzureichend untersuchten Aktien verbunden ist, verringern könnte.
Dennoch kann eine stärkere Einführung ähnlicher KI-Modelle neue Schwachstellen schaffen. Da sich immer mehr Anleger auf vergleichbare Tools verlassen, die auf sich überschneidenden Daten basieren, könnten Handelssignale zunehmend synchronisiert werden, was zu überfüllten Positionen führen und in Stressphasen zu stärkeren Marktumkehrungen führen könnte.
Die jüngsten Marktereignisse verdeutlichen diese Risiken. In der Notiz wurden die Auflösung des Yen-Carry-Trade im August 2024 und Fälle von KI-generierten Fehlinformationen, die US-Aktien kurzzeitig bewegten, als Beispiele dafür genannt, wie automatisierte Strategien und synthetische Inhalte die Volatilität beschleunigen können, bevor die Märkte Zeit haben, neue Informationen zu überprüfen.
Ein weiteres Problem ist das, was Analysten als „Reflexivitätsproblem“ bezeichnen, bei dem KI-generierte Empfehlungen zunehmend das Anlegerverhalten beeinflussen und die Preise auf eine Weise in die Höhe treiben, die zukünftige Modellergebnisse stärkt. Diese Rückkopplungsschleife könnte Momentum-Trades stärken, die Marktkonzentration erhöhen und zu größeren Bewertungsextremen führen.
Zusammenfassend deuten die Ergebnisse darauf hin, dass KI wahrscheinlich durchschnittliche Marktineffizienzen durch bessere Forschung und Umsetzung reduzieren wird und gleichzeitig die Wahrscheinlichkeit größerer Verwerfungen in Zeiten von Marktstress erhöht, was zu einer geringeren durchschnittlichen Ineffizienz, aber einem höheren Tail-Risiko führt.
