KI-gesteuerte Anlageentscheidungen: Wachsendes Synchronisierungsrisiko an den Märkten

Während Anleger auf neue Höchststände bei Nvidia, Halbleiteraktien und anderen KI-Profiteuren hoffen, rücken Forscher ein bislang vernachlässigtes Marktrisiko in den Fokus. Hedgefonds, Vermögensverwalter und Finanzinstitute verlassen sich zunehmend auf künstliche Intelligenz für ihre Investmententscheidungen. Sollten diese Systeme zu identischen Kauf- und Verkaufssignalen führen, könnten Konzentrationsrisiken wachsen und heftige Marktausschläge bis hin zu Flash-Crashs wahrscheinlicher werden.

Marktdynamik im Wandel: Das Einheitsentscheidungs-Szenario

Laut mehreren aktuellen wissenschaftlichen Arbeiten könnte künstliche Intelligenz Investoren zwar besser informieren und schnellere Entscheidungen ermöglichen. Zeitgleich könnten sich Positionen jedoch immer stärker angleichen, bewährte Strategien rascher an Wirksamkeit verlieren und Kursbewegungen deutlich intensiver ausfallen. Die zentrale Frage verschiebt sich damit: Nicht mehr ob KI Märkte schlagen kann, sondern wie sie die Märkte selbst transformiert.

Märkte funktionieren durch Meinungsvielfalt – genau diese Pluralität könnte jedoch schwinden. Wissenschaftler der New York University untersuchten knapp eine Million institutioneller Fondsportfolios und stellten fest, dass sich Depots mit fortschreitender KI-Verbreitung zunehmend ähneln. Der Effekt war bei Vermögensverwaltern mit intensivem KI-Einsatz besonders deutlich.

Nach ihrem Modell könnte ein rentables Handelssignal künftig bereits nach etwa 18 Monaten die Hälfte seiner Überrendite einbüßen. Vor der flächendeckenden KI-Einführung betrug dieser Zeitraum üblicherweise fünf bis sieben Jahre. Formuliert man es anders: Mit jedem zusätzlichen Investor, der dieselbe KI nutzt, erodiert der ursprüngliche Wettbewerbsvorteil schneller.

Wie die Forscher Meng und Chen feststellen, verkürzt „jeder weitere KI-Nutzer die Haltbarkeit ausnutzbarer Marktineffizienzen". Der Gesamteffekt unterscheide sich erheblich vom individuellen Nutzen, den einzelne Investoren erzielen. Paradoxerweise könnte die Technologie, die Informationsvorsprünge schaffen soll, langfristig genau diese Vorsprünge zunichte machen. Nutzen ausreichend viele Investoren identische KI-Modelle, verfügt am Ende niemand mehr über einen wesentlichen Vorteil.

Beschleunigte Marktbewegungen und neue Schwachstellen

Die eigentliche Problematik offenbart sich hier: Greifen immer mehr Marktteilnehmer auf vergleichbare Strategien, ähnliche Datenquellen und identische Signale zurück, könnten Kauf- und Verkaufsentscheidungen künftig deutlich synchroner erfolgen. Bei stark gesuchten KI-Titeln wie Nvidia, Micron oder Broadcom könnte das Phänomen der „Crowded Trades" weiter zunehmen. Solange die KI-Euphorie anhält, bevorzugen vergleichbare Modelle dieselben Gewinner.

Die Studien liefern zwar keinen Nachweis, dass zwangsläufig Flash-Crashs oder drastische Kurskorrektionen entstehen. Sie beschreiben jedoch einen Mechanismus, der solche Szenarien begünstigen könnte: Treffen Tausende KI-Systeme nahezu gleichzeitig auf dieselbe Entscheidung, geraten Liquidität und Marktstabilität schneller unter Druck.

Dreht sich die Stimmung – etwa weil sich die Erwartungen an den KI-Boom oder den Rechenzentrum-Ausbau eintrüben – könnten dieselben Systeme quasi zeitgleich Verkaufssignale generieren. Zahlreiche Investoren würden dann identische Aktien simultan verkaufen wollen – ein Szenario, bei dem alle gleichzeitig durch dieselbe Tür drängen und der Verkaufsdruck massiv anschwillt.

Advije Rizvani, Doktorandin für Daten- und Anwendungssicherheit an der Universität Liechtenstein, warnt vor möglichen Kettenreaktionen in automatisierten Handelssystemen. „Eine einzige falsche Entscheidung kann sich über folgende Tage und weitere Systementscheidungen ausbreiten. Selbst wenn dies nur einen Tag lang auftritt, können die Konsequenzen äußerst erheblich sein", erklärt Rizvani.

Eine weitere Untersuchung der Universität Liechtenstein verdeutlicht, dass dieses Risiko nicht rein theoretisch ist. Bereits minimale Veränderungen an Finanzschlagzeilen reichten aus, um zehn KI-gestützte Handelsmodelle gezielt zu täuschen. Im ungünstigsten Fall sank die Gesamtrendite eines Modells um rund 18 Prozentpunkte. Die Forscher interpretieren dies als Hinweis darauf, dass KI-Systeme nicht nur schneller auf Informationen reagieren könnten, sondern auch anfälliger für gezielte Manipulationen sein könnten. Je dominanter künstliche Intelligenz den Handel prägt, desto schneller könnten sich solche Fehlurteile über die Märkte verbreiten.

Ein bekanntes Warnsignal in neuem Gewand

Diese Warnung erinnert an Michael Burrys langfristige Kritik an passiven ETFs. Der Investor argumentierte bereits damals, dass zunehmend mehr Kapital denselben Marktmechanismen folgt und dabei Konzentrationsrisiken entstehen. Künstliche Intelligenz könnte diese Entwicklung nun auf eine andere Stufe heben – nicht durch identische Produkte, sondern durch immer homogenere Investitionsentscheidungen.

Die bisherigen Studien beweisen zwar noch nicht, dass KI die Finanzmärkte destabilisieren wird. Sie zeigen jedoch, dass der bedeutsamste Einfluss künstlicher Intelligenz möglicherweise nicht in besseren Investmententscheidungen liegt. Sondern darin, dass künftig Millionen von Anlegern – unterstützt durch identische Algorithmen – immer häufiger zu denselben Entscheidungen gelangen. Genau dies könnte die Marktdynamik grundlegend verändern.