Wie www.telepolis.de berichtet, steht die Aktienmarktanalyse vor einer Revolution, die auf KI-basierten Prognosen basiert. Neue Methoden des maschinellen Lernens sollen präzisere Vorhersagen über Kursentwicklungen ermöglichen. Eine Studie, veröffentlicht im „Journal of Asset Management“, zeigt das Potenzial von ML-Methoden, genauere Vorhersagen zu treffen.
Experten weisen darauf hin, dass traditionelle Analysemethoden an ihre Grenzen stoßen, wenn es darum geht, die komplexen Beziehungen innerhalb großer Datensätze zu erkennen. Die Vorteile des maschinellen Lernens liegen in der Fähigkeit, komplexe Beziehungen aufzudecken und umfangreiche Finanzdaten zu verknüpfen.
Die Forscher haben verschiedene ML-Systeme analysiert und über fast vier Jahrzehnte hinweg fast 1,9 Milliarden Aktien-Monat-Anomalie-Beobachtungen in 68 Ländern untersucht. Die Ergebnisse waren beeindruckend: KI-basierte Modelle übertrafen traditionelle Methoden deutlich, mit einer durchschnittlichen monatlichen Überrendite von bis zu 2,71 Prozent.
Diese Erkenntnisse könnten die Entwicklung neuer Aktienpreismodelle vorantreiben und Finanzmanagern sowie Investoren fundiertere Investitionsentscheidungen ermöglichen. Dennoch betonen die Autoren der Studie die Bedeutung einer sorgfältigen Datenaufbereitung sowie die Berücksichtigung ethischer und regulatorischer Aspekte im Umgang mit KI-Technologien.
Die Auswirkungen auf den Markt und die Finanzbranche könnten bedeutsam sein, da präzisere Prognosen eine verbesserte Kapitalallokation und Risikominderung ermöglichen. Damit könnte KI-basierte Aktienanalyse die Spielregeln für die Finanzinvestition maßgeblich verändern und traditionelle Analysemethoden herausfordern.
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