00:00:00: Stell dir vor, du hast ein KI-Agent und der übernimmt komplett deine Handelsentscheidungen am Aktienmarkt.

00:00:05: Genau das hat Valentin gemacht!

00:00:07: Valentin, schön, dass du dir Zeit nimmst für uns.

00:00:09: Vielen Dank!

00:00:10: Klar, gerne schön dabei zu sein.

00:00:11: also schönes Format hier.

00:00:13: Du hast ja heute auch schon einen Vortrag gehalten?

00:00:15: Der Titel des Vortrages war JetGPT vs MSCI World so ungefähr Wie waren die Reaktionen von den Leuten vielleicht vorab?

00:00:31: Ja also der Platz hätte auf jeden Fall größer sein können.

00:00:33: den Raum Also war natürlich sehr krass es Ja krasser angedrangen.

00:00:37: Die Frage war natürlich, kann Chatchity den Aktiemarkt schlagen?

00:00:41: Ja die Antwort ist einfach.

00:00:42: also meine vier Experimente, die ich jetzt über die letzten drei Jahre gefahren habe haben gezeigt dass es nicht der Fall ist.

00:00:49: Es gab unterschiedlichste Zeitpunkte wo ich geschadet hab.

00:00:51: Der erste war im März und wenn man sich erinnert zu Ende das Ganze ging erst so los mit Chachity Und mit dem ersten Experiment.

00:01:02: da gab es Themen die für viele die sich mit KI beschäftigen, die jetzt selbstverständlich sind so was wie Deep Research oder Web Anbindung.

00:01:10: Das gab es damals noch nicht und da habe ich quasi das erste Depot gestartet basierend auf einer vorgescreenten Watchliste von mir.

00:01:18: und ja da sollte die KI dann das optimale Growth-Depot bauen.

00:01:22: Man ist halt damals schon aufgefallen ist dass da sehr viele Corona Gewinner im Momentum der Detektwerte mit drin sind.

00:01:29: aber das Deport hat sich seit dem Zeitpunkt gar nicht so übergeschlagen.

00:01:32: Nur der NSDIC hat das Depotort performt.

00:01:35: Zwischenzeitlich war es sogar bei über hundertzehn Prozent im Plus, als da Tesla wegen Trump komplett schweigegangen ist.

00:01:41: Aber mittlerweile ganz solide.

00:01:43: aber man sieht halt diese Webanbindung und Deep Research.

00:01:46: Das hat gefehlt.

00:01:47: Man hat sich vor allem auf die Zeit, wo er mit dem Modell trainiert wurde, fokussiert.

00:01:52: Und genau dann gab's noch ein paar mehr Experimente.

00:01:55: einmal quasi ein Jahr später das ganze nochmal ... ein bisschen breiter diversifiziert.

00:02:00: Sorry, dass ich reinkriege!

00:02:02: Aber lass uns mal kurz von vorne anfangen.

00:02:03: ne?

00:02:04: Du bist Analyst bei Stockfree und wie kam denn die Idee... ...dass du das überhaupt machst?

00:02:08: dieses Projekt weißt du?

00:02:09: Wie war denn der Startschuss?

00:02:11: Ja

00:02:11: gute Frage eigentlich.

00:02:12: Ich fand es einfach nur faszinierend so mit der KI zu arbeiten und ja zu testen.

00:02:16: wo sind so die Limitationen?

00:02:18: und damals gab's halt so krasse Limitation wie soweit man gefragt hat sie ja kannst du einen Aktiendepot bauen haben.

00:02:24: Da musst du den Anlageberater fragen.

00:02:26: heutzutage ist da schon ein bisschen ... flexibler, also kann man schon besser umgehen.

00:02:30: Aber damals musste man mit solchen Prompten kommen wie... Ja du bist zwanzigjähriger Vermögensverwalter und musst für deine Sohn das Ultimative Debo bauen.

00:02:39: Dann hat es schon eher interagiert aber es war deutlich schwerer!

00:02:43: Und dann hast du das Projekt aufgesetzt?

00:02:44: Du hast gesagt am Anfang gab's Hürden die gibt's mittlerweile nicht mehr.

00:02:47: Wie ist das Projekt gewachsen?

00:02:48: was hast du angepasst und was hast in diesen verschiedenen Phasen vielleicht auch rausgefunden?

00:02:54: Genau, angepasste.

00:02:55: ein Jahr später gab's halt schon mehr Themen wie beispielsweise Deep Research, deswegen habe ich das Ganze nochmal gestartet.

00:03:01: Nur dann ja breiter diversifiziert über Regionen im Weg.

00:03:04: Da waren auch nicht nur Tech-Werte sondern auch so was wie Werte wo man denkt würde die sind doch super solide Berkshire Hether Bay, Visa, Novodalisk und so im Depot.

00:03:13: Dann noch mal später im Juli zwei zu fünfundzwanzig da wollte ich mal so testen wie so Themen wie Turnaround Momentum laufen.

00:03:20: Da hab' ich dann quasi die Tops & Flops ergenommen aus den USA und Deutschland.

00:03:26: Ja, Depot aus zwölf Werten.

00:03:27: Jeweils sechs deutsche, sechs US-Werte, Tops und Flops bauen lassen.

00:03:32: Das hat mit am besten so auf kurzfristiger Ebene funktioniert.

00:03:37: Und dann eben das aktuelle eigentlich spannende Experiment ist dann quasi Chatchity vs Gemini Und da auch einmal mit dieser strikten Vorgabe der Watchliste Und einmal wobei wir flexibel gegeneinander antreten können.

00:03:50: Und da Spoiler er ist bis jetzt also Chachity deutlich besser als Gemini, aber Gemini war insgesamt von der Titelwahl her interessanter.

00:04:01: Aber genau das Experiment ist ja erst noch ziemlich jung!

00:04:03: Ja

00:04:04: wie ist denn das der Anlagehorizont?

00:04:06: Also welche Werte sind in der Watchlist drin?

00:04:09: Wie viele zum Beispiel?

00:04:10: Genau

00:04:10: es ist ganz wichtig also so Themen wie... Das wäre erstmal eine wirkliche Rolle für die KI definiert als was sie agieren soll, was die Ziele sind, also beispielsweise Anlage-Horizont, wie viele Werte im Depot sein sollen.

00:04:23: Deswegen, wenn man sich selber so in Depot bauen will muss man schon Vorstellungen haben wie das Ganze aussehen soll.

00:04:30: Oder man kann natürlich ChatSpity fragen ja was wären Voraussetzungen für ein Depot damit es möglichst robust ist gegenüber alle Anlagen?

00:04:37: und dann kann man ChatSpitty sich selber quasi einen Prompt schreiben lassen sodass man gar nicht dieser ultimative Prompt-Engineer sein muss.

00:04:45: Das sind so Themen und das waren halt immer achtzehn Werte in der Regel in dem Fall alle gleichgewichtet.

00:04:51: Jetzt natürlich die Sache, warum hast du nicht das Depot über die ganze Zeit beispielsweise gerebalanced?

00:04:56: Da gibt es halt ein paar Probleme, die da quasi Hürden sind.

00:05:00: Da können wir gerne auch noch drüber reden.

00:05:02: Ja was waren so deine Beobachtungen?

00:05:04: jetzt machst du ChatGPD vs Gemini.

00:05:06: Du hast schon gesagt, der Gemini hat irgendwie die interessanteren Titel ausgewählt aber ChatGPT hat besser performt.

00:05:12: Was denkst du?

00:05:12: woran liegt es

00:05:13: ja ob es einen wirklichen Grund gibt.

00:05:16: Ich würde sagen bezüglich der Titelauswahl eher Weil Google natürlich extrem viele Daten hat, beispielsweise auch sowas wie YouTube zurückgreifen kann.

00:05:25: Es gab auch so eine Auswertung erst zuletzt was die meist zitiertesten Quellen sind, die die LLMs quasi zitieren.

00:05:32: da ist halt ganz vorne Reddit mit ungefähr so zwölf Prozent der Fälle gefolgt dann von LinkedIn dann Wikipedia und genauer dann kommt an vierter Stelle Youtube.

00:05:41: also das sind so.

00:05:42: ja auf Daten sind da der wichtigste Punkt.

00:05:45: man geht ja dazu über weil man gar nicht genug Daten hat sogar synthetische Daten zu generieren.

00:05:51: Aber letztlich ein Grund, weil sie es kann auch Zufall sein in dem Fall aber ja auf beiden Ebenen war eine auf jeden Fall Chat-Spiele die besser.

00:06:00: vor allem was man sieht bei der strikten Experiment also beide basierend auf den auf der Watchliste einen Depot bauen ählen sich beide schon in einigen Werten schon ziemlich.

00:06:09: also sieht man das halt vor allem wenn's achzehmärte sind.

00:06:12: man sagt es soll einfach ausperformen dass halt viele bei die Datenlage bei so Werten wie Asml, Amazon Service nach Hause.

00:06:19: Ziemlich gut ist das die dann natürlich auch gepickt werden.

00:06:22: wenn man es nicht haben will müsste man natürlich im Prompt in der Grundtese schon sagen Es soll abseits vom Mainstream gehen ausgefallener werden

00:06:30: Um jemanden abzuholen der gar nicht weiß was ein Prompt ist.

00:06:32: Was ist denn Prompt?

00:06:33: Ja Prompt is quasi letztendlich die Eingabe von dem User.

00:06:37: Man intergiert ja quasi mit einem Text-Eingabefeld Und spricht dann quasi mit dem LLM und das ist dann letztlich die Anweisung.

00:06:44: Worauf basierend dann die KI?

00:06:46: er arbeitet und die KI ist letztlichstens anderes als eine Art statistischer Papagei, der halt seine Datenbasis nutzt.

00:06:54: Die hat natürlich divers gewichtet sind manche Quellen auf diese zurückgreif werden sehr hochgewichtet und basierend darauf ja werden halt quasi die Worte aneinander gereit mit welcher statistischen Häufigkeit die halt da vorkommen.

00:07:08: genau

00:07:09: wir haben im Vorfeld uns schon drüber unterhalten Wo du meintest, hey KI ist jetzt noch nicht die Altsberg-Waffe.

00:07:16: Die es für dich auch umsetzt eher so.

00:07:18: vielleicht eine Inspiration dann auch?

00:07:19: Wo sind dann konkret die Grenzen vielleicht von KI?

00:07:23: Ja sehr guter Punkt.

00:07:24: weil KI vertraue ich jetzt sehr viele vor allem weil die Art und Weise wie sie mit einem diskutiert ist extrem überzeugend.

00:07:33: also man kann sich davon den diversesten Dingen überzeugen lassen.

00:07:36: da muss man auch sehr vorsichtig sein wenn man halt Themen oder Antworten einordnen möchte.

00:07:40: Also das ist schon gut, wenn man sich in dem Thema zumindest einigermaßen gut auskennt.

00:07:46: Das ist ein wichtiger Punkt.

00:07:49: ich persönlich für mich würde sagen es ist eher ein Co-Pilot.

00:07:53: Man soll's nicht als Autopilot einfach so stupide hinnehmen?

00:07:57: und Limitation sind unter anderem so Themen wie eben das Kontext Fenster.

00:08:01: das ist eines der größten Limitationes.

00:08:03: kann man sich wie so einen Ja, Kurzzeitgedächtnis sogar länger Zeitgedächntes von der KI vorstellen?

00:08:09: und da spricht man eben von diesem Kontextfenster.

00:08:12: Bei Gemina beispielsweise ist es deutlich über einer Millionen und Talken sind ja mehr oder weniger so einzelne Bruchteile Wörter.

00:08:20: und je länger natürlich die Diskussion von einem User mit der KI in einem Chatfenster ist.

00:08:26: also man sagt das soll die KI soll nochmal des anpassen, desto dann ist das Problem dass sie nach und nach vergisst was am Anfang gesagt wurde und anfängt zu hallucinieren.

00:08:34: Also sich Dinge, Anweisungen die man mal gegeben hat, die vergisst sie dann und wendet sie da nicht mehr an.

00:08:40: das Problem nimmt schon immer mehr ab vor allem bei dem ersten Experiment.

00:08:44: Da war das Kontextfenster noch sehr klein.

00:08:46: mittlerweile gibt es beispielsweise Projekte die man anlegen kann in Chatchivity so dass man im Projekt bezogen arbeiten kann.

00:08:52: dort könnte man beispielsweise sagen ich habe ein Projekt Aktien Investments einen Projekt für Sport und da kann man in dieses Projekt noch mal gewisse Dateien hochladen, PDFs irgendwelche Zeugnisse oder weiß ich nicht vom Sport eigentlich Auswertungen von Blut und dann könnte man einen System prompt für dieses Projekt reingeben.

00:09:15: Und damit würde die KI diesen Prompt immer wieder zurückreferieren und damit kann man sich beispielsweise nochmal Kontext sparen und dann kann die KI in besseren Grenzen arbeiten.

00:09:25: also das ist da schonmal deutlich besser geworden.

00:09:28: Im Vorfeld hast du mir auch gesagt, KI erkennt ganz gut so Trends oder ist in Momentumfasung total gut.

00:09:33: Aber wenn wir einen Seitwärts- oder leichten Abwärzmarkt haben wie aktuell, tut sich KI schwer?

00:09:38: Was denkst du, woran liegt das?

00:09:40: Die Sache ist halt die, die KI ist wie gesagt auf Daten trainiert, die sie im Vorfeld hatte.

00:09:45: vor allem bei den aktuellen Modellen gibt es natürlich die Web Anbindung.

00:09:48: aber sagen wir mal Trump ist da schon ein sehr ausgefallener Fall also ein Extremfall weil er wirklich im minütlichen Takt sich die Datenlage komplett ändern kann.

00:09:59: und vor allem ein Problem ist halt bei dem Experiment, die ich jetzt da gefahren hatte.

00:10:04: Dass die KI vor allem bei so quantitativen Daten also die wirklich hardfax sind, die gut auswerten können aber so viele Themen wie Management, Qualität, die Kredibilität von einer Guidance das sind halt wirklich so weiche Faktoren, die man als Analyst gut einordnen kann wenn man sich mit einem Film beschäftigt.

00:10:22: Aber ein Dritter wenn er bloß auf die Zahlen blicken würde Also auch einen durchschnittlichen Analyster würde sagen Nur Wunderliste sind ja super Bewertungskennzahlen, super Margen.

00:10:31: Aber wenn man als ... Wenn wir da tiefer drinnen ist in dem Thema würde man so Managementqualitäten feststellen dass das schon länger nicht mehr so ein solides Unternehmen beispielsweise ist, das halt wirklich souverän immer die Guidance liefert und dann würde mal vorsichtiger werden woin gegenteilte Kali sagen würde, das ist ja ein super Pharma-Titel günstig bewertet gute Margen gutes Wachstum und die dann den Wert ins Depot mit rein nimmt.

00:10:55: Gute Einordnung von dir?

00:10:58: Also es heißt, der menschliche Faktor bleibt.

00:11:00: Aber meiner Einschätzung nach ist KI schon gekommen um zu bleiben.

00:11:03: wie nutzt du KI in deinem Alltag?

00:11:06: Ist das fester Bestandteil von so einem Arbeitsalltag auch wenn dieses KI der Pro-Projekt jetzt mal nicht läuft?

00:11:12: Ja auf jeden Fall also essentiell vor allem weil man halt extrem große Datenengenheit möglichst schnell bearbeiten kann beispielsweise größere Paper Earnings Cross beispielsweise schnell grob einordnen lassen kann.

00:11:24: aber in dem fall trotzdem sollte man Wenn man sich wirklich mit den Firmen beschäftigt, dann nochmal reinhören.

00:11:29: Wie gesagt, so Kommentare von der Management vor allem nicht nur an einem Erlichskoll sondern über die Zeit.

00:11:34: Die kann man als Personen, die die Firma schon länger verfolgt hat deutlich besser einordnen und das sind halt so Themen, die da halt schwer durch die KI machbar sind und vor allem so Themen wie Effekte innerhalb von einem Sektor.

00:11:50: wenn eine Unternehmen beispielsweise irgendeine Meldung bringt, wie sie auf andere Firmen ja quasi wirkt Das kann die KI halt nicht direkt berücksichtigen, beziehungsweise man müsste selber als jenige Person die Ahnung darüber haben und zumindest in die Richtung fragen damit die KI dann den Zusammenhang finden würde.

00:12:07: Aber genau da bräuchte mal dieses Vorwissen über die KI wahrscheinlich nicht selber drauf kommen.

00:12:11: aber ich nutze es gerne vor allem um eben schnell einen Überblick zu bekommen und tiefer Themen reinzugehen.

00:12:18: also wenn ich mich beispielsweise noch tiefer mit KI Infrastrukturwert im Data Center beschäftigen will mir da auch komplexe Fachbegriffe oder Zusammenhänge einfacher darstellen zu lassen, mich da selber weiterzubilden.

00:12:31: So einen normalen Privatanleger der vielleicht nicht so tief drin ist wie du und er auch nicht so nerd ist wie ich, der sich damit ständig beschäftigen will?

00:12:38: Wird KI da auch trotzdem eine Rolle vielleicht spielen für den normalen Privatanleger?

00:12:42: kann das einem helfen?

00:12:44: Ja auf jeden Fall als ich würde sagen beispielsweise wenn man wissen will ja was die relevantesten Meldungen sind.

00:12:50: zu dem Depotbestandteil theoretisch könnte man ein Projekt aufbauen Ja, mein Depot und da könnte man dann die Depot Position von einem da offen legen.

00:12:59: Muss man natürlich sich fragen ob man das will oder eben nicht?

00:13:02: Und dann könnte man beispielsweise eine Task erstellen, dass die KI da täglich die aktuellste News zu den eigenen Werten, die man im Depot hat quasi aus dem Web zieht und dann einem jeden Tag oben weiß ich nicht, sechs Stunden früh als Morning Briefing gibt.

00:13:16: also wenn man selber stark beschäftigt ist beispielsweise so ein Use Case könnte man an der Anwendung oder genau wie man sich fragt warum fällt die Aktie sich da dazu was ausgeben lassen oder selber sagen, mein Depot sieht so und so aus.

00:13:30: Was sind so mögliche Risiken?

00:13:32: Vielleicht Bauklötze die in meinem Depot noch fehlen.

00:13:34: also so könnte man an die Sache rangehen.

00:13:36: Also bis sie sich selbst reflektieren auch mit KI und Infos easy zu sich holen.

00:13:43: Wie ist deine fünf Jahresprognose für dein Projekt?

00:13:45: Wie geht es weiter?

00:13:47: In welche Richtung denkst du wird es sich entwickeln?

00:13:49: Ja das ist eine gute Frage!

00:13:50: Ich hoffe natürlich vor allem auf sowas dass wir halt dieses iterative über die Zeit optimierende Portfolio, also mit Rebalancing.

00:13:57: Dass man sowas umsetzen könnte weil das finde ich somit am spannendsten wie die KI selber gewichtet und dann die Pro Position raus und rein nimmt und dann natürlich so was wie weiteres Experiment Claude beispielsweise hinzuziehen, der aktuell selbst sogar Google Gemini ein bisschen in den Rang abgelaufen hat und eine Scheine ganz gut performt vor allem so im Business Kontext.

00:14:20: Also beispielsweise so eine Erweiterung oder eben das mit dem Portfolio Rebalancing, was ich schon sehr spannend finde.

00:14:26: Ansonsten bin ich halt vor allem gespannt wie sich die anderen Depots da weiterentwickeln, weil aktuell, wie gesagt ist die Lage nicht so einfach.

00:14:34: aber auch zu Themen wie KIA-Agenten, die dann letztlich selber Traden im Depot sowas kann halt langfristig alles kommen und ich glaube da arbeiten auch schon einige dran bzw.

00:14:44: so große Institutionen wie BlackRock und Vermögensverwalter im Hintergrund sicherlich auch.

00:14:50: Vielleicht abschließen die Frage an dich.

00:14:52: Wenn du jetzt Zehntausend Euro hast, so gibt's die.

00:14:55: jemand der hat von Börse keine Ahnung?

00:14:58: Wer wird besser sein?

00:14:59: Der Privatanleger, der jetzt Zehntausend Euro kriegt oder die KI?

00:15:03: Das hängt von der Art vom Privat-Anleger an.

00:15:07: Also ich würde sagen ein Privat Anleger der sich wirklich in einer Materie sehr gut auskennt, beispielsweise ich vor allem im Bereich Technologie, Software Aktien und KI Infrastruktur da glaube ich das er besser performieren wird als die KI, die da breit auf das breite Spektrum zugreifen kann weil man halt nochmal tiefer drinnen ist.

00:15:27: Aber für den breiten Anleger würde ich sagen, ich würde mein Geld nicht vertrauen aber ich würde es auf jeden Fall einsetzen um beispielsweise meine Entscheidungen zu hinterfragen ob ich beispielsweise jetzt impulsiv irgendeinen kauft tätige oder vielleicht zu voreilig verkaufe oder irgendwas in meiner Portfoliezusammensetzung übersehen habe und vor allem wenn ich ganz neu bin am Markt Dann ist das ein extremer Hebel, weil aktuell wenn man neu anfangen will mit Börse wird man direkt überschlagen.

00:15:55: Mit den ganzen Nachrichten und möglichen Informationen die man hat welche ITS mal wählen kann.

00:16:00: Und so kann man sich da ganz einfach hervorbauen und hat jemanden so bisschen an seine Hand, der in seiner Investments Journey helfen kann.

00:16:10: Das war Valentin Schäberd, Valentin vielen Dank für deine Zeit!

00:16:13: Hat mir Spaß gemacht,

00:16:14: danke!