Portfolio-Konstruktion mit KI-Unterstützung: Black-Litterman mit Makro-Sicht - wer macht Ähnliches?

[piechowiak.chris]

Hallo zusammen, ich bin Privatanleger (BWL und Mathematik) und baue mir mit Claude Code, einem KI-Programmierassistenten, einen eigenen Kapitalmarkt-Hub. Aktuell enthält er: Portfolio-Konstruktion nach Markowitz und Black-Litterman, wobei ich eine Makro-Sicht im Sinne von Ray Dalio (Schulden- und Konjunkturzyklen) in die Black-Litterman-Sichtweisen einspeise; automatisierte Auswertung von Geschäftsberichten und Geschäftsmodellen; Nachrichten je Position; und täglich eine Rangliste von Kauf- und Verkaufsideen mit Timing-Signalen. Mich würde interessieren: Nutzt jemand von euch KI-Werkzeuge für die Anlageentscheidung? Welche Ansätze haben sich bei euch bewährt, und wie prüft ihr, dass die Ergebnisse belastbar sind (Backtests, keine erfundenen Zahlen)? Wie legt ihr zum Beispiel die Sicherheit der Sichtweisen im Black-Litterman-Modell fest? Ich freue mich auf den Austausch.

[RoterZoro]

Ich nutze KI für den Einstieg in die Recherche zu Unternehmen.

Ich interviewe die KI zu Geschäftszahlen, Marktumfeld, jüngsten Berichten; danach lese ich die letzten Jahresberichte und gleiche die Zahlen mit den Jahresberichten von der IR-Seite der Unternehmen ab. Interessant, wie häufig die KI mit EBITDA, EBIT, adjusted EBIT, earnings, adjusted earnings usw. durcheinander kommt. Ich möchte eigentlich, dass die KI die Zahlen aus den Jahresberichten verwendet. Die KI zitiert trotzdem dauernd irgendwelche adjustments, die von Leuten bei seeking alpha, in Foren oder von Analysten gemacht wurden.

Als Einstieg finde ich KI aber super.

 

Black-Litterman-Modell o.ä. nutze ich nicht.

 

 

[Aionios Paideia]

In meiner Zeit als Versicherungsmakler für privat platzierte Lebensversicherungen habe ich über Jahre die Recherche der sogenannten Wissenschaft (Faktor-Investing von Dimensional, Black Rock, Avantis), der Fondsgesellschaften, wichtiger Universitäten usw. studiert und auch einige Zeit mit eher unabhängigen Recherche-Dienstleistern verbracht (Michael Howell von Cross Border Capital etc.). 

Am Ende des Tages habe ich daraus überhaupt nichts Belastbares mitgenommen, außer, dass ich meine Handlungsmöglichkeiten und mein Wohlergehen mit einem Total Market Fonds und möglichst wenig Bildschirmzeit optimieren kann. 

Die Calls mit dem Führungsteam von Black Rock Europa waren zwar cool und European Value hat schon gut rentiert, als ich investiert war, aber ganz ehrlich, ich bin hier in der Karibik sehr froh, dass ich es automatisiert habe. 

[stagflation]

Sorry, der muss an dieser Stelle sein: https://www.xkcd.com/1570/ 

[stagflation]

vor 8 Stunden von piechowiak.chris:

Hallo zusammen, ich bin Privatanleger (BWL und Mathematik) und baue mir mit Claude Code, einem KI-Programmierassistenten, einen eigenen Kapitalmarkt-Hub. Aktuell enthält er: Portfolio-Konstruktion nach Markowitz und Black-Litterman, wobei ich eine Makro-Sicht im Sinne von Ray Dalio (Schulden- und Konjunkturzyklen) in die Black-Litterman-Sichtweisen einspeise; automatisierte Auswertung von Geschäftsberichten und Geschäftsmodellen; Nachrichten je Position; und täglich eine Rangliste von Kauf- und Verkaufsideen mit Timing-Signalen. Mich würde interessieren: Nutzt jemand von euch KI-Werkzeuge für die Anlageentscheidung? Welche Ansätze haben sich bei euch bewährt, und wie prüft ihr, dass die Ergebnisse belastbar sind (Backtests, keine erfundenen Zahlen)? Wie legt ihr zum Beispiel die Sicherheit der Sichtweisen im Black-Litterman-Modell fest? Ich freue mich auf den Austausch.

 

Hier die etwas längere Antwort. Es gibt unterschiedliche Anlageziele. Je nach Ziel wendet man ganz andere Strategien und Techniken an. Du hast leider nichts zu Dir persönlich geschrieben und auch nichts zu Deinen Zielen. Ich kann deshalb nicht einschätzen, ob die von Dir vorgeschlagenen Methoden sinnvoll sind oder nicht. Es ist mir auch unklar, in welche Wertpapiere Du investierst und wie lange Du sie hältst. Und ob es um Spielgeld oder größere Beträge geht. 

 

Es wäre also gut, wenn Du etwas über Dich und Deine Anlageziele schreibst und darüber, wie Du genau anlegst. Dann können wir es besser einschätzen.

 

Ich verstehe auch nicht, wie die von Dir genannten Techniken zusammenpassen. Portfolio-Theorie verbinde ich eher mit langfristiger und passiver Anlage. Andererseits schreibst Du etwas von "täglich eine Rangliste", was auf kurzfristige Anlagen und aktives Investieren hindeutet. Automatisierte Auswertung von Geschäftsberichten klingt nach Fundamentalanalyse, Timing-Signale eher nach Chartanalyse und kurzfristigem Handel.

 

Also, ich blicke nicht durch. Entweder hast Du eine sehr interessante Anlagestrategie. Dann würde ich gerne mehr davon hören! Oder Du hast verschiedene Buzzwords zusammengeworfen und ich mache mir umsonst Gedanken, wie das zusammenpasst.

 

Um Deine Fragen zu beantworten:

• KI benutzen hier viele für Recherche. Dafür ist sie mittlerweile richtig gut. Ich weiß nicht, wie viele sie für die Entscheidungsfindung nutzen. Ich persönlich mache das lieber von Hand.
• Es gibt auch ein paar Foristen, die Claude und andere KIs nutzen für Code-Generierung. Einige sogar beruflich und sehr intensiv.
• Portfolio-Theorie nutzen auch viele. Aber es gibt aber nur sehr wenige, die damit ihre Portfolios durchrechnen und optimieren. Für die meisten ist es eher ein Modell (neben CAPM), aus dem sie (bewusst oder unbewusst) das risikoreich:risikoarm Anlagemodell ableiten, mit einem breit diversifizierten Aktien-ETF (World oder All-World) für den risikoreichen Anteil.
• Black-Litterman kenne ich nicht und nutze es auch nicht. Ich habe auch nicht gesehen, dass über Black-Litterman in den letzten Jahren hier diskutiert worden wäre. Die Forensuche zeigt allerdings, dass es vor über 10 Jahren Diskussionen dazu gab.

[hattifnatt]

Das hier haben wir schon länger nicht mehr gebracht, oder? Gilt auch noch im KI-Zeitalter 

https://www.portfolioeinstein.com/whats-the-most-important-question-in-investing/

Zitat

“Game theorists describe as zero sum those situations in which neither side will gain a significant advantage unless the other side suffers an equally significant failure. And if, over the long haul, the players are as evenly matched in skills, information, experience, and resources as professional investors today certainly appear to be, little systematic advantage will be gained and maintained by any of the players and their average annual experience will be to lag behind the market by the cost to play." – Charles Ellis, “Portfolio Operations,” Financial Analysts Journal, September–October 1971, 36–46