Auswirkungen und Potenzial der Generativen KI auf Finanzielle Entscheidungsprozesse

Einleitung
Die rasante Entwicklung generativer Künstlicher Intelligenz (KI) revolutioniert den Finanzsektor. Besonders im Bereich der Marktprognose bieten Technologien wie GPT-4 neue Ansätze zur Analyse von Marktstimmungen und Kursdynamiken. Doch wie schlagen sich diese Ansätze im Vergleich zu traditionellen Machine-Learning-Modellen? Ziel dieser Untersuchung war es, die Vorhersagegenauigkeit, Robustheit und Praktikabilität von GPT-4 und ML-Modellen zu vergleichen. Erste Ergebnisse zeigen, dass ML in stabilen Marktphasen überzeugt (48,5 % Genauigkeit), während GPT-4 bei Sentiment-getriebenen Bewegungen punktet (42,4 %). Die Analyse legt nahe, dass ein hybrider Ansatz die Stärken beider Technologien kombinieren könnte.

Kontext
Die Finanzbranche steht vor der Herausforderung, wachsende Datenmengen und komplexe Marktdynamiken effizient zu analysieren. Traditionelle Machine-Learning-Ansätze haben sich bewährt, stossen jedoch an ihre Grenzen bei der Analyse von Sentimentdaten aus unstrukturierten Quellen wie Nachrichten und sozialen Medien. Generative KI-Modelle wie GPT-4 bieten hier neue Möglichkeiten. Diese Arbeit untersucht die Integration beider Technologien, um deren Potenzial für die Finanzmarktprognose zu evaluieren.

Zielsetzung und Aufgaben
Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Vorhersagegenauigkeit von GPT-4 und traditionellen ML-Modellen zu vergleichen und deren Stärken in unterschiedlichen Marktphasen zu analysieren. Dazu gehörten folgende Aufgaben:

• Entwicklung eines Machine-Learning-Modells basierend auf XGBoost und Random Forest, das technische Indikatoren verwendet.
• Integration von GPT-4 zur Analyse von Marktstimmungen aus Nachrichten und sozialen Medien.
• Vergleich der Modelle hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit und Praktikabilität.

Methoden

• Datenbasis: Verwendung historischer Kursdaten von Apple Inc., JPMorgan Chase & Co. und Roche Holding AG. Die technischen Indikatoren wurden mittels quantmod in R berechnet, während GPT-4 Sentiment-Scores aus Finanznachrichten und sozialen Medien generierte.
• Modellentwicklung: Einsatz von XGBoost und Random Forest für technische Analysen. GPT-4 wurde genutzt, um Sentiment-Scores zu erstellen und als zusätzliches Feature in die Modellierung einzubringen.
• Vergleich der Modelle: Bewertung der Vorhersagegenauigkeit, Analyse der Konfusionsmatrix und Interpretation der Ergebnisse mithilfe von Explainable AI (XAI).

Ergebnisse und Erkenntnisse
Ein zentraler Vergleich der Modelle zeigt:

• Traditionelle ML-Modelle: Höhere Genauigkeit in stabilen Marktphasen durch die Nutzung technischer Indikatoren.
• GPT-4: Stärker bei Nachrichtengetriebenen Bewegungen, insbesondere bei Aktien wie Apple, die von Medien beeinflusst werden.

Die unten eingefügte Grafik illustriert die Vorhersagegenauigkeit beider Modelle in unterschiedlichen Marktphasen und für verschiedene Aktien (Apple Inc., JPMorgan Chase & Co., Roche Holding AG). Diese Ergebnisse zeigen, dass weder GPT-4 noch ML allein optimale Ergebnisse liefern, jedoch eine Kombination beider Technologien vielversprechend ist.

Implikationen und Herausforderungen
Die Untersuchung zeigt deutlich das Potenzial generativer KI:

• Möglichkeiten: Erhöhte Präzision bei der Analyse von Marktstimmungen und tiefere Einblicke in komplexe Kursdynamiken.
• Risiken: Verzerrungen durch fehlerhafte oder unstrukturierte Daten, mangelnde Erklärbarkeit der Modelle und Abhängigkeit von qualitativ hochwertigen Daten.

Die Ergebnisse legen nahe, dass die Finanzbranche durch die Integration hybrider Ansätze von einer verbesserten Vorhersagegenauigkeit profitieren könnte. Zusätzlich sollten zukünftige Forschungen Wege entwickeln, um technische und Sentiment-Daten optimal zu verknüpfen.

Zusammenfassung
Ein Hybridansatz, der die Analysefähigkeiten von GPT-4 und Machine-Learning-Modellen kombiniert, zeigt grosses Potenzial, die Vorhersagequalität in der Finanzmarktprognose zu verbessern. Während ML in stabilen Phasen stärker ist, liefert GPT-4 bessere Ergebnisse bei dynamischen, sentimentgetriebenen Bewegungen. Zukünftige Ansätze sollten sich darauf konzentrieren, die jeweiligen Stärken zu nutzen, um fundierte und präzisere Prognosen zu ermöglichen.