Liebe Börsianerinnen, liebe Börsianer,
maschinelles Lernen (eng: Machine Learning, ML) ist das Werkzeug, das Sie brauchen, um Investitionen auf die nächste Stufe zu heben.
Der Begriff mag einschüchternd klingen, aber er ist eigentlich ganz einfach zu erklären: ML ist die Anwendung von Algorithmen, die das menschliche Denken imitieren.
Diese Algorithmen können Millionen Mal schneller als Menschen lernen und Vorhersagen mit hoher Genauigkeit treffen. ML ist dabei, fast jede Branche zu verändern.
Unternehmen nutzen es in Bereichen wie selbstfahrende Autos, virtuelle Assistenz und Cyberabwehr.
Und die Wall Street nutzt es schon seit Jahrzehnten für die Aktienauswahl. Einige der größten Hedgefonds, wie Renaissance Technologies und Bridgewater, können ihren Erfolg auf ML zurückführen.
Trotz seiner Bedeutung an der Wall Street hatten die meisten Kleinanleger bisher keinen Zugang zu ML.
Eine Einstiegshürde
ML erfordert Rechenleistung und große Datenmengen, die teuer und schwer zu beschaffen sein können. Außerdem benötigen die Nutzer in der Regel Kenntnisse in Programmierung und Statistik, um die Technologie zu verstehen und ihre eigenen Algorithmen zu entwickeln.
Diese Faktoren haben für die meisten Kleinanleger eine Einstiegshürde geschaffen.
Aber unser Team hat hart daran gearbeitet, das zu ändern.
Wir geben jedes Jahr Zehntausende von Euro für hochwertige Daten und Technologien aus, damit Sie das nicht tun müssen.
Außerdem haben wir eine neue Handelsstrategie entwickelt, die ML für die Aktienauswahl nutzt.
Maschinelles Lernen bietet eine neue Perspektive
ML sollte im Arsenal eines jeden Anlegers Platz finden. Zunächst einmal nimmt es die Emotionen aus den Investitionen heraus. Da sich ML auf Algorithmen und Computerprognosen stützt, werden Emotionen wie die „Angst, etwas zu verpassen“, ausgeschaltet.
Dies kann die Rendite steigern, da Emotionen die Anleger dazu veranlassen, irrationale Entscheidungen mit ihrem Geld zu treffen.
Außerdem bietet ML eine neue Perspektive für Anleger. Im Handumdrehen lassen sich Marktmuster und Trends erkennen, die für den Menschen nicht erkennbar sind.
Und wenn die ML-Modelle mehr Daten erhalten, können sie sich selbst verbessern.
Das bedeutet, dass eine ML-Strategie mit der Zeit sogar noch besser werden kann.