Ist KI der bessere Investor? – mit Pip Klöckner, Tech-Analyst und Podcaster

00:00:01: Willkommen zum KollegenKI-Podcast Folge neun am acht zwölften.

00:00:09: Ich bin Max Mundtänke und telefoniere zum ersten Mal in meinem Leben mit Tech-Analyst Pip Klöckner.

00:00:15: Guten Morgen Pip!

00:00:17: Was heißt von unserem neuen Intro?

00:00:19: Erinnert mich ein bisschen an Herrn Glöckler, also mein Co-host im Doppelgänger Podcast.

00:00:24: Fühlt sich schon wie zu Hause an.

00:00:25: Genau

00:00:25: das wollte ich natürlich damit bezwecken.

00:00:27: Ich habe heute Pip Klöckner zu Gast.

00:00:29: Wer Pip nicht kennt, Pip ist Analyst-Tech-Experte, sprich zweimal die Woche im Doppelgänger-Tech-Talk-Podcast über KI, über Tech, über alles, was gerade so Global passiert in dem Bereich.

00:00:42: Und wer sich gerade gewundert hat, was das für ein komisches Intro war, den möge ich einmal empfehlen, in den Doppelgänger-Podcast reinzuhören.

00:00:49: Ich selbst bin ein großer Fan.

00:00:50: Das ist aber auch ein bisschen ... Aufgeregt.

00:00:52: Aber gut.

00:00:53: Guten Morgen, Pip.

00:00:54: Wir sprechen heute ein bisschen über Use-Cases.

00:00:56: Hast du Bock?

00:00:57: Ja, auf geht's.

00:00:58: Genau.

00:00:58: Also vielleicht einmal zum Konzept dieses Podcasts.

00:01:01: Ja, also wir sind ein KI-Podcast.

00:01:03: Seid ihr im weitesten Sinne ja auch und während ihr die ganzen Sachen global geopolitisch einordnet, zweimal die Woche, sprechen wir eher über ganz konkrete Use-Cases.

00:01:14: Wir laden dazu Experten und Expertinnen ein.

00:01:16: Wir haben Unternehmen zu Gast gehabt, beispielsweise den Burda-Verlag oder Rossmann.

00:01:20: Wir sprechen mit Einzelpersonen, wie ihr Berufsfeld tatsächlich durch KI verändert wird.

00:01:26: Und auf unserem Redaktionsplan für dieses Jahr stand noch das Thema KI und Aktien bzw.

00:01:32: Finanzmarkt und KI.

00:01:33: Und ich glaube, da gibt es... gerade keinen besseren Experten für als dich.

00:01:37: Das erfreue ich mich ganz besonders, dass du da bist.

00:01:39: Und starten wir vielleicht gleich mal mit so einer kleinen Meldung.

00:01:43: Anfang Dezember gab es von der BAFIN eine Liste mit dreihundert Websites, die veröffentlicht wurde, die davor gewarnt hat, dass KI und Trading eine ganz schlechte Idee ist, weil es da eine ganze Menge Scammer gerade gibt.

00:01:57: Ich weiß nicht, ob du das mitbekommen hast, aber das ist gerade wirklich so ein Trendthema.

00:02:00: Was sagst du dazu überhaupt zum KI und Trading?

00:02:02: Ist dir das schon untergekommen?

00:02:03: Nutzt du selbst KI vielleicht auch, um gewisse Analysen zu machen oder so?

00:02:09: Viele Fragen auf einmal.

00:02:10: Also ich selbst nutze KI manchmal, wenn ich wirklich keine Zeit habe.

00:02:13: Ich glaube KI ist im Moment noch nicht gut genug dafür, gute Finanzanalysen zu machen.

00:02:18: Was es gut machen kann, ist Zusammenfassung.

00:02:20: Also ich kann sagen, Fass mir mal die letzten Nvidia-Earnings zusammen, vergleich sie mit den Vorjahreszahlen und den Erwartungen, die der Markt hatte, weil das öffentliche Daten sind.

00:02:31: was der CEO oder CFO im Earnings-Call gesagt hat, in diesem kurzen Gespräch, was immer dazugehört, und wie verschiedene Analysten darauf reagiert haben.

00:02:41: So, das ist was, was sonst relativ, wofür ich normalerweise so zehn, zwölf Webseiten besuchen müsste.

00:02:45: Das kriegt man dann in drei Sekunden zusammengefasst.

00:02:47: Das ist ein Super-Use-Case, was KI heute schon kann, weil es einfach das Zusammenfassen von Publicly-Available-Information ist, um jetzt längerfristig Analysen oder gar Prognosen zu machen.

00:02:57: Ist K.I.

00:02:57: noch nicht genug, weil sie bei der Datenbeschaffung dann die Zahlen rein nicht ganz sauber hinbekommt.

00:03:05: Sie kommt aber, glaube ich, über kurz oder lang dahin.

00:03:08: Im Moment machen die K.I.-Unternehmen gerade so ein Schiff, dass sie für das Rating oder Verfeinern der Modelle nicht mehr nur sozusagen Click-Worker nutzen, sondern wirklich Experten.

00:03:18: Also die nehmen Mediziner, Medizinerinnen, Physikerinnen auch.

00:03:23: so Investmentbank-Analysten, die quasi die Modell so Feedback geben, dadurch lernt das so durch Reinforcement Learning nimmt man das.

00:03:30: Das Modell kriegt dann Feedback von Profis, ob es was richtig oder falsch gemacht hat und dadurch wird es wahrscheinlich gerade in dem Bereich besser sein.

00:03:36: und Finanzen ist definitiv ein Bereich, wo die großen KI-Firmen investieren, um es speziell für den Newcase besser zu machen.

00:03:43: Das heißt, es wird sicherlich in nächsten sechs bis zwölf Monaten nochmal einen deutlichen Sprung geben.

00:03:48: So viel sozusagen zu meinem eigenen use case.

00:03:50: ich lasse das modell nicht entscheiden wo ich investiere oder so sondern ich lasse mich bei der recherche unterstützen.

00:03:56: Dann die andere frage diese diese trading scams genau diese scamindustrie da gibt es immer verschiedene Sachen so so enkelträg oder so falsche überweisung computer übernehmen Aber auch leute in sogenannte echt entweder echte trading platform oder fake trading platform rein Bekommen.

00:04:14: es gibt verschiedene ansätze.

00:04:15: die eine ist ich Spiele jemandem vor, dass er tatsächlich handelt und sogar gewinnt.

00:04:21: Das Song und das Pick oder das Schweinchen nennt man das ein bisschen.

00:04:24: Also das Opfer überweist mehr und mehr Geld, weil es noch mehr gewinnen will und sogar Gewinne sieht, die werden ihm vorgespielt oder ihr.

00:04:31: Die gibt es aber nicht.

00:04:31: und am Ende, wenn das Geld rausgenommen werden soll, ist es einfach nicht da oder man benutzt.

00:04:39: bewegt, Leute gewisse Aktien hoch zu pushen, macht so Pump-and-Dumps, also, dass du pumpst ein Aktie auf und dann steigst du selber aus und lässt die anderen die Verluste tragen.

00:04:48: Es gibt verschiedene Ansätze, aber KI ermöglicht jetzt natürlich noch mal einen neuen Anlauf, weil es sozusagen so ein bisschen die falsche Rechtfertigung schafft, mithilfe von KI könnte doch jetzt wirklich jeder zum Trading Millionär werden.

00:05:00: und das glauben so Leute, die sowohl vom Trading als auch von KI dann eher wenig verstehen, aber gehört haben, die kann jetzt schon super viel und warum soll sie nicht auch das können.

00:05:11: Deswegen ist das ein bisschen ein neuer Ansatz, der jetzt Leute, die vorher skeptisch waren vielleicht, glauben, na damit kann ich es vielleicht schaffen tatsächlich.

00:05:18: Und die werden dann entweder nochmal Day Trader, obwohl sie früher schon gescheitert sind, beim Day Trading verlieren so zwischen seventy und neunzig Prozent Leute ihr Geld.

00:05:25: Also es lohnt sich für die Allermeisten nicht.

00:05:29: Genau, und es ist einfach eine neue Welle, eine neue Rechtfertigung, warum man es jetzt doch nochmal probieren sollte, irgendwo unseren Geld zu überweisen.

00:05:35: Und es geht in aller, aller Regel, also ich gehe davon aus, sind mehr als neunzig Prozent der Fällen

00:05:41: schlecht.

00:05:41: Und das ist eine ziemlich perfide Masche, die da teilweise gefahren wird.

00:05:45: Wenn man mal ein bisschen Google, die haben mich ein bisschen reingelesen, dann stößt man viel auf sogenannte Doppelgängerseiten, also beispielsweise große Nachrichten, Portale, die dann geklont werden, vermutlich auch mit KI.

00:05:58: Ja, es wird hier KI genutzt, um auch KI-Scan zu betreiben.

00:06:02: Und da gibt es dann so Geschichten wie von so einem Student Florian, heißt der, der irgendwie Vier-Einhalb-Millionen Gewinn gemacht hat in zwei Tausend Dreiundzwanzig, weil er KI genutzt.

00:06:11: und das wirkt auf den ersten Blick sehr redaktionell, ja, sehr journalistisch.

00:06:15: Und am Ende gibt's dann so einen kleinen Assort und Florian hat uns den Tipp verraten, du musst nur hier in diese Telegram-Gruppe kommen und da werden wir hier dann erzählen, wie das funktioniert.

00:06:23: Und das auf den ersten Blick gar nicht wirklich so unterscheiden, auch für so Medienexperten wie mich.

00:06:28: Wie geht man damit um?

00:06:30: Ist das gesunder Menschenverstand einfach der, der ihn davor schützt, oder?

00:06:34: Was du sagst, ist wichtig.

00:06:35: Das wird wirklich immer schwerer zu unterscheiden.

00:06:38: Ich habe immer einen Bekanntenkreis Leute, die darauf reingefallen sind.

00:06:40: Das sind Leute mit sehr guter Bildung, die in der Wirtschaft gearbeitet haben.

00:06:46: Aber ein bisschen ist natürlich Gier und ein bisschen, dass man auf das Narrativ reinfällt, das künstliche Intelligenz, das jetzt auch noch kann.

00:06:56: Wie geht man damit um?

00:06:58: Also prinzipiell muss man gerade jetzt auch im KI-Zeitalter mit sämtlichen finanziellen digitalen Transaktionen noch vorsichtiger sein.

00:07:06: Also ich sage, bei meinen Eltern bin ich irgendwie kurz davor zu sagen, macht am besten gar nichts mehr online.

00:07:11: Ihr könnt eigentlich nicht unterscheiden, ob das die Seite von, da ich sage jetzt mal Sparkas oder Spaderbank ist, oder die unechte.

00:07:18: Selbst mir fällt das schwer, die Scams werden immer.

00:07:21: Manche sind immer noch so schlecht wie vor zehn Jahren, aber es gibt auch welche, wo ich selber nochmal gucken muss.

00:07:26: Das sieht aus wie die offizielle PayPal-Domain und so weiter und so fort.

00:07:30: Diese ganzen Tricks mit Kontoüberprüfung und was weiß ich, was es da alles so gibt.

00:07:34: Es wird eigentlich immer schwer.

00:07:36: Ich habe neulich im Podcast mal vorgeschlagen, dass was wir eigentlich bräuchten, wäre ein KI-Assistent, der nicht zu irgendeiner Plattformen, zu Facebook, Google, Open AI oder so gehört, sondern der für uns arbeitet.

00:07:47: Das heißt, wo ich weiß, die Incentives sind nicht Geld zu verdienen oder Werbung zu verkaufen, sondern es ist eine Art Verbraucherschutz-Bot, der mir hilft mit den ganzen Bedrohungen des Internets, die durch KI entstehen, umzugehen, also der z.B.

00:08:01: Massennachrichten für mich filtert, Scam oder LinkedIn, Massmessages, Instagram vorsortiert für mich, die Inbox oder WhatsApp-Gruppen aussortiert.

00:08:10: Das bräuchten wir eigentlich, weil Menschen ist das eigentlich, also wir haben so eine Ungleichheit der Waffen eigentlich und eine Informationsasimitrie dazu noch, dass wir nicht verstehen, wie KI funktioniert, KI aber ganz viel Daten über uns hat, die wir oft gar nicht, oder dessen wir uns nicht bewusst sind.

00:08:24: und so eine Waffengleichheit gibt es eigentlich, könnte eigentlich nur Funktionieren, wenn es einen Bot gibt, der wirklich einfach nur in unserem Interesse handelt und damit darf er eigentlich von keiner Plattform betrieben werden, sondern muss von einem NGO, dem Staat, irgendeinem Verein oder irgendwie.

00:08:42: jeder kann sich selber das auf Open Source Basis bauen.

00:08:45: oder so ein Konstrukt wie die Mozilla Foundation oder Signal, die das... so dass wir vielleicht auch noch akzeptabel.

00:08:51: Wir versuchen ja hier in dem Podcast so ein bisschen die Leute zu bewaffnen, wenn wir in dem Wort bleiben und so ein bisschen Wissen über KI zu vermitteln.

00:09:00: Und ich glaube, dass es eine ganze Menge Scammer da draußen gibt, die natürlich mit KI einfach Geld verdienen wollen, ohne wirklich einen Mehrwert zu bringen, also eine einfach Abzonke betreiben.

00:09:12: Das gibt es zu Hauf, ja, gerade auch in Schulungsangeboten.

00:09:14: Wir hätten das an anderer Stelle des Podcasts auch schon mal deutlicher besprochen.

00:09:19: Lass uns mal über KI im Trading generell sprechen.

00:09:22: KI ist ja erst mal keine neue Erfindung, wir sprechen ja, wenn wir von KI heute sprechen, über von Gen AI.

00:09:27: Also alles, was irgendwie generierend ist, was large language Modules angeht und so weiter.

00:09:30: Jetzt gibt es ja aber auch algorithmisches Trading.

00:09:32: Und das ist ja seit den siebziger Jahren eigentlich schon vorhanden.

00:09:36: Kannst du einmal erklären, was so algorithmisches Trading bedeutet?

00:09:40: Ja, also... Ganz oft sprechen Leute von KI Algorithmen und das ist zum Beispiel Patsch.

00:09:44: Also es gibt keine KI Algorithmen, sondern Algorithmik und KI sind eigentlich zwei verschiedene Ansätze.

00:09:49: Algorithmik einfach gesagt ist, ich berechne was mit Formeln und Regeln.

00:09:55: Das kann sehr komplex sein, es können Tausende von Regeln und Formeln sein, die man nutzt und Datenpunkte, aber es folgt sozusagen einem nachverfolgbaren Algorithmus oder eine nachverfolgbaren Ordnung.

00:10:08: Und KI oder Machine Learning ist halt was, was quasi wo ich aus Daten ein in der Regel neuronales Netzwerk gebaut hat, was dann mehr oder weniger Eigen unter Regeln, die ich selber vielleicht gar nicht mehr verstehe, Entscheidung trifft.

00:10:21: Also es hat Muster erkennt, erkannt in Daten, die ich als Mensch vielleicht gar nicht nachvollziehen kann, aber es trifft darauf Entscheidungen, um diese Muster zu replizieren, wenn man so möchte, statistisch.

00:10:32: Also Algorithmik, sehr klar, sehr nachvollziehbar.

00:10:36: viele verschiedene Regeln, die Menschen gut, also die explainable sind für den Menschen und nachvollziehbar.

00:10:43: KI, also ein Black Box, die eventuell bessere Entscheidung trifft als wir, aber wir können dann irgendwann gar nicht mehr nachvollziehen, warum das so ist.

00:10:50: Und im Trading gibt es wie gesagt beide Ansätze.

00:10:54: Also wie du richtig sagst seit den Siebzigerjahren, es gibt so Hedgefans.

00:10:59: Sigma, point seventy-two, Citadel und so, wo zweihundert irgendwie PhDs im Keller sitzen, die schon immer.

00:11:06: Goldman Sachs hat übrigens lange Zeit die viertgrößte Cloud der Welt betrieben nach den großen Hyperscalern, wenn ich mich richtig erinnere, zumindest in der westlichen Welt.

00:11:16: Dann BlackRock ist dafür bekannt, so ein Supercomputer zu haben für Trading und natürlich versuchen sie das auch immer.

00:11:23: wenn das jetzt wahrscheinlich mehr und mehr mit Machine Learning gemacht haben in den letzten Jahren.

00:11:28: Was man dazu verstehen muss, wenn ich gleich weitermachen darf, ist dieses algorithmische Trading oder Maschinell, also auf Maschine Learning basierende Trading, das versucht ja, ineffizienzende Markt zu finden, muss in einem perfekten Markt, wenn der effizient ist, dann haben alle die gleichen Informationen und es gibt keine Möglichkeit irgendwie kurzfristige Gewinne zu machen.

00:11:50: Das heißt, deswegen sind diese ETFs, wo ich einfach ganz breit gestreut in den Marktinvestiere, auch kaum zu schlagen.

00:11:55: Spätestens wenn Gebühren für das Produkt hinzukommen, also wenn man da ein bis zwei Prozent im Jahr noch abdrücken muss, dann ist es nicht möglich, über mehr als ein paar Jahre eigentlich diese ETFs zu schlagen.

00:12:08: paar von den Firmen, die ich eben genannt habe.

00:12:11: Also hauptsächlich Jim Simmons ist der bekannteste Medellin-Fund, der aber zum Beispiel gar nicht mehr neue Kunden annimmt, weil es nicht genug Ineffizienzen im Markt gibt.

00:12:19: Also der hat es geschafft tatsächlich über Jahre so dreißig vierzig Prozent Rendite zu machen, wenn ich mich richtig erinnere, was ein absoluter Outlaw ist und theoretisch unmöglich, weil sie Ineffizienzen finden mit wirklich viel Computerleistung und schlauen Menschen und den schlauesten Menschen wahrscheinlich.

00:12:35: Die mussten ihren Fonds aber begrenzen oder nicht schließen, aber bei einer gewissen Größe schließen, weil es nicht genug von diesen Ineffizienzen im Markt gibt quasi und da sich ja immer mehr Firmen darum streiten, diese Ineffizienzen, also Ineffizienzen heißt einfach Preisunterschiede sozusagen, die für eine kurze Zeit mal existieren.

00:12:54: Und darum gibt es eigentlich nicht genug und deswegen ist der Gesamtmarkt dafür quasi für Fonds, die so gute Rendite machen können, sehr begrenzt.

00:13:02: Jetzt muss man zwei Dinge verstehen.

00:13:05: A. Wenn du glaubst, du findest jetzt ein Trading-Produkt, was dir mehr als zehn Prozent Rendite im Jahr ermöglichen kann, dann musst du glauben, dass du als kleiner Anleger oder kleiner Coder oder kleiner Käufer eines Minialgorithmus auf irgendeiner Plattform schlauer bist als zweihundert PhDs, die im Keller, also es sind eigentlich zwanzig mal zweihundert PhDs, die im Keller von großen Investmentbanken und diesen Hedgefonds sitzen.

00:13:33: Also, dass du Indifizienzen findest, die die nicht identifizieren konnten mit ihrer Rechenkraft und den besten Leuten der Welt.

00:13:40: Das ist zumindest langfristig unmöglich.

00:13:42: Du kannst immer mal Glück haben, dass du dreimal hintereinander, so wie du dreimal hintereinander sechs würfeln kannst.

00:13:46: Das ist relativ unwahrscheinlich schon, aber es ist möglich.

00:13:49: Es passiert, jeden Tag passiert das in irgendeinem Spiel, aber es ist unwahrscheinlich.

00:13:53: Du kannst auch drei, vier, vielleicht fünf Trades machen, die Gewinn machen nacheinander und dann entsteht dieser Eindruck, ich kann das schaffen, das klappt wirklich oder mein Trading-Bot funktioniert.

00:14:04: Aber langfristig funktioniert es in der Regel eben nicht, weil ein Verlust zum Beispiel ganz oft dein gesamtes Kapital aufbrauchen kann, wenn du nicht wirklich weißt, wie Trading ist und so weiter.

00:14:14: Und selbst wenn man es weiß, ist es eigentlich langfristig nicht möglich.

00:14:18: Den den Markt zu schlagen.

00:14:19: also musst du immer bewusst sein quasi deine Konkurrenten sind komplett übermächtig und dass das Gesamtpotenzial für diesen Markt sehr sehr beschränkt ist und da viele große heil schon drin rum schwimmen.

00:14:30: Jetzt ist es so dass algorithmisches Trading natürlich stark reguliert ist.

00:14:34: Ich habe mal recherchiert Paragraph Achtzig des Weltpapier Handelsgesetzes.

00:14:38: ich erspare euch jetzt tatsächlich den Wortlaut das würde da müsste meine eigene Podcast weil das Ding extrem lang ist.

00:14:43: aber es gibt durchaus Regeln nach denen solche.

00:14:47: Werbapiergeschäfte auch handelt haben werden müssen.

00:14:50: Das ist wahrscheinlich in den meisten KI-Angeboten, die es da draußen gibt, die man für teilweise günstig ist, teilweise teuer Geld kaufen kann.

00:14:58: auf Plattformen, ist das vermutlich nicht wirklich bedacht worden.

00:15:03: Also die werden sich nicht an die Gesetze halten.

00:15:06: Das ist vermutlich auch der Grund, weshalb die Barfin davor warnt und sagt, mach das bitte nicht.

00:15:12: Jetzt ist so, das ist angesprochen deterministisch, also das beschrieben als ja regelbasiertes Trading, was da im Grunde funktioniert.

00:15:19: Das ist natürlich etwas, was wir mit large Language Models nicht haben.

00:15:22: Ich habe mal als Beispiel, ich habe es mal die vier Chatbots gefragt, welche Aktien ich eigentlich kaufen sollte.

00:15:27: Ja, also einfach nur ohne Kontextwissen mal gefragt und ChatGPT, Perplexity, Claude und Grock habe ich genommen und nur eine KI hat tatsächlich Tesla auch gespuckt, rate welche.

00:15:40: Also ich wollte nicht unterbrechen, aber ich bin mir sicher, dass die allermeisten Bots das sofort abbrechen und sagen, sie können darauf nicht antworten, weil es financial advice ist.

00:15:47: Das ist auch in USA zum Beispiel relativ stark reguliert, der Bereich Financial Advisory.

00:15:54: Und da Grog eher anhinscht ist, also sich tendenziell wenig an Regeln hält, ich muss sagen, ich halte Grog trotzdem für einen sehr balancierten Bot.

00:16:03: Ich finde ihn eigentlich gut, er versucht.

00:16:05: viele Themen, wo es sinnvoll ist, von zwei Seiten zu betrachten.

00:16:08: Leider auch ein paar, wo es nicht so sinnvoll ist, zwei Seiten zu haben.

00:16:12: Aber ich nehme an, dass GROCK sich darauf, also nicht nur, weil es Tesla ist, sondern weil es der einzige Board ist, dem ich zutrauen würde, auf Finanzfragen zu antworten.

00:16:19: Tatsächlich war es GEPT.

00:16:21: Das hat mich auch überrascht.

00:16:22: Und das ist natürlich... Finde

00:16:23: ich sehr überrascht.

00:16:24: Ja, ich auch, total.

00:16:25: Und du sagst richtig, alle Bots haben eigentlich am Anfang gesagt, sie geben keine Financial Advice.

00:16:29: Also alle haben gesagt im Moment, die Frage kann ich so nicht beantworten, aber ich kann dir gewisse Rückfragen stellen und dann können wir gemeinsam mal schauen, wie du deinen Portfolio aufbaust und so weiter und so fort.

00:16:38: JetGPT war dann das einzige Tool, das tatsächlich konkrete Aktien vorgestellt hat bzw.

00:16:44: gezeigt hat, in welche Bereiche man investieren kann.

00:16:47: Und da ist auch der Begriff Tesla gefallen, fand ich irgendwie ganz spannend.

00:16:50: weil ich hätte es vom GROC eigentlich auch erwartet, muss ich sagen, aber nein, tatsächlich waren da alle relativ strikt und haben gesagt, nee, nee, das machen wir hier nicht.

00:16:59: Natürlich lässt sich das Experiment so nicht eins zu eins nachzuverziehen, weil im Gegensatz zu den deterministischen Sachen, die du angesprochen hattest, also mit dem algorithmischen Trading, ist das hier probibalistisch.

00:17:08: Large Language Models können im Grunde nicht eindeutig die Antwort reproduzieren.

00:17:14: Das funktioniert einfach aufgrund der Technologie dahinter schon gar nicht.

00:17:18: Und von daher kann ich jetzt sagen, gut, wenn ihr das selbst mal ausprobieren wollt, ohne jetzt wirklich einen Mehrwert zu generieren, aber dann könntet ihr unterschiedliche Antworten bekommen.

00:17:28: Wie kann man Lasch Language Models generell einsetzen?

00:17:31: Lass uns mal ins Produktive kommen.

00:17:32: Es ist ganz viel über böse Sachen, über Fake Sachen gesprochen und so.

00:17:35: Was können denn Leute da draußen tatsächlich machen mit Lasch Language Models, um sich zu bilden, um möglicherweise ihre Finanzprodukte zu analysieren und so weiter?

00:17:46: Also was Sie zum Beispiel heutzutage schon können, ist so eine Art Wir werden oft von Hörern gefragt, ob wir mal ihr Portfolio anschauen können.

00:17:53: Das machen wir natürlich nicht, weil wir eben keine finanzielle Weise sein wollen.

00:17:57: Und auch nicht nur, weil wir nicht haften wollen, sondern weil es uns darum geht, dass Leute das selber machen.

00:18:03: Und das kann aber zum Beispiel ein large language model gut.

00:18:05: Also wenn ich ihm mein Portfolio mit entsprechenden Positionen schicke, dann wird es hoffentlich fragen, was mein Anlagehorizont ist und mein Anlageziel wie ein vernünftiger Finanzberater das auch tun würde.

00:18:17: Und dann kann es das Portfolio danach Analysieren, also ich würde ich erst mein Portfolio hochladen und sage, ich möchte langfristig eine relativ sichere oder ein gutes Verhältnis zwischen Risiko und Rendite haben, dann würde es mir wahrscheinlich sagen, dafür hast du zu viel Tech-Aktien, du solltest mal ein bisschen diversifizieren, ein bisschen Cash und Gold halten und ein paar Consumer-Gurts-Titel oder Energieversorger kaufen und nicht nur Tech-Aktien.

00:18:41: Also diese Analyse und Ataukanalyse.

00:18:44: Kann Modell, glaube ich, heutzutage schon super.

00:18:46: Ich würde dem Ergebnis nicht blind vertrauen, aber davon ausgehen, dass es in aller Regel relativ gut ist und sogar die meisten, also den durchschnittlichen deutschen Bankberater schlägt, würde ich sagen.

00:18:58: Zu einer random Sparkasse oder Spaderbank oder ich will es irgendeine Geschäftsbank, Tago Bank, was da so rumschwört.

00:19:08: Dann, glaube ich, ist die Analyse wahrscheinlich schon besser.

00:19:10: Das Gute ist, zumindest noch, hat dieser Chatbot kein Incentives.

00:19:13: Beim Bank hättest du aussehmlich noch das Problem, dass die eventuell dir irgendeinen Fonds mit hohen Gebühren aufquatschen wollen.

00:19:20: Das heißt, selbst wenn sie es könnten, haben sie noch Anreize, es falsch zu machen.

00:19:24: Das heißt, sowohl die Analyse, glaube ich, super.

00:19:27: Dann der Use-Kiss, den ich vorhin schon beschrieben habe, Unternehmenszahlen zusammenfassen, statt auf lauter Webseiten zu gehen und die... die Informationen, die sonst nicht so gut verfügbar sind, also was zum Beispiel Analysten sagen, zusammenfassen, auch ganz praktisch.

00:19:42: Was man außerdem gut machen könnte, wäre gewisse Veröffentlichungen in sozusagen einfacher Sprache übersetzen oder in Normie Sprache.

00:19:55: Also die Leute sprechen ja mal sehr verfloskuliert und so.

00:19:59: Wir haben im Nordischen Podcast überlegt, ob man nicht so ein Corporate Bullshit-Detektor machen soll, der quasi aus Corporate Bullshit eine ehrliche Antwort macht, was wir jetzt davon eigentlich halten sollen.

00:20:11: Das kann man sicherlich auch machen.

00:20:13: Das heißt, wenn irgendeine Firma eine Art Talk-Nachtricht rausgibt, sagen wir mal eine Umsatzwarnung oder so, was bedeutet das jetzt eigentlich für meine Aktien?

00:20:22: Dann könnte das Modell zum Beispiel sagen, Das ist jetzt schon der Kurs, der Aktie hat sich schon angepasst.

00:20:28: Es ist zu spät jetzt zu trading.

00:20:29: Das heißt aber, dass sich die Umsatzaussichten verändert haben.

00:20:35: Man kann, wie ich schon gesagt habe, Recherche verkürzen.

00:20:40: Also sagen wir mal, eine Tech-Aktie hat ein Quartal, wo die Rohmage ab normal schlecht war oder wo das operative Ergebnis negativer, obwohl die Aktie sonst positiv ist.

00:20:53: Dann könnte ich fragen, Warum ist dieses eine Quartal, warum sagen wir mal, sind die General Admin-Kosten da so hoch, dass die Aktien Verlust machten?

00:21:02: Dann würde es sagen, da kam es zu einer Sonderabschreibung oder da wurden für den IPO mehr Share-Based Compensation rausgegeben, mit dem Quartal sowas erklären, kann das Modell eigentlich auch sehr gut.

00:21:14: Das kann eigentlich so ein kleiner Advisor und Praktikant sein, mit dem man einfach parallel Arbeit, wie gesagt, ich würde sagen, nicht in den Driving-Seat-Packungen, sondern immer als Assistent verstehen.

00:21:26: Assistent heißt, man gibt dem Ganzen auch so ein bisschen Kontextwissen.

00:21:30: Also ich sage mal, K.I.

00:21:31: ist oder large language Models sind nur so gut wie das Kontextwissen, was man ihnen gibt.

00:21:35: Was für Kontextwissen müsste man so einen Chatbot dann geben, bevor man sagt, analysier doch mal vielleicht diesen Earningsreport oder wie auch immer diese Kennzahlen.

00:21:45: Fällt dir da was ein, was da eine Information rein sollte?

00:21:48: Man kann sich einmal festhalten an dem, was auch ein guter Finanzberater machen wird.

00:21:51: Dass man einmal klärt und die meisten Tools haben ja so ein Memory über den User, also dass sie das auch langfristig vorhalten, wenn man es entsprechen kann.

00:21:58: Dass man sagt, was ist mein Anlagehorizont, was ist mein Risiko, meine Risikobereitschaft, was ist meine Rendite, Erwartung.

00:22:05: Also möchte ich in zwei Jahren ein Haus bauen und wenn ich das Geld verzocke, droht mir eine Scheidung.

00:22:11: Oder bin ich ein Young Professional, der noch vierzig Jahre, also der jetzt schon gut verdient und Eigentlich, dass es zum Vermögensaufbau macht und auch viel Zeit hat.

00:22:19: und selbst wenn das Geld mal die Hälfte von verliert, hat er noch genug Zeit oder sie hat genug Zeit, das wieder reinzuholen.

00:22:25: So diesen ganzen Kontext, was ist meine persönliche Situation, was sind meine Erwartungen an Aktien, warum investiere ich da überhaupt?

00:22:32: Das soll man dem Modell einmal geben und dann auch das wird bei der Bank ja typischerweise abgefragt.

00:22:38: Was sind meine Erfahrungen bisher?

00:22:40: Also habe ich schon mal mit Aktien gehandelt, habe ich schon mal mit Optionen scheinen oder Derivaten gehandelt.

00:22:45: Was ist mein finanzielles Wissen?

00:22:47: Hab ich Wissen über einzelne Unternehmen und Zeit, das auch zu analysieren mit Hilfe von KI, meinetwegen?

00:22:54: Oder will ich eigentlich nur an den Märkten irgendwie profitieren und dafür die optimale Strategie einmal verstehen?

00:23:00: Das ist, glaube ich, das, was ein Modell wissen muss und dann kann sich das kompetent mit mir unterhalten.

00:23:05: Also die Kompetenz hat das Modell eigentlich immer, aber wie du vollkommen richtig sagst, der Kontext ist hier besonders wichtig.

00:23:12: Deswegen hat man den auch in der real world sozusagen, weil man, dass man bei jeder Bank oder auch bei Trade Republic oder Scalable, wo auch man mal seinen Depot aufmacht, muss man erst diese Fragen beantworten, weil man an das Kunden einfach nicht beraten kann und darf.

00:23:24: Ich hatte das selbst auch, dass ich diese Fragen beantworten musste.

00:23:28: Was habe ich gemacht?

00:23:28: Ich habe sie gescreenshotet und sie mir von GPD beantworten lassen und am Ende ging alles durch.

00:23:33: Also vielleicht ist das auch nicht mehr die richtige Security-Maßnahme in Zeiten von KI, oder?

00:23:40: Ja, du kannst natürlich jegliches System umgehen, Mithilfe von KI.

00:23:45: Also gerade Tests, wenn du irgendwie, du willst deine Trading App vorspielen, dass du unbedingt jetzt Nasdaq Futures Traden willst, dann kann die natürlich genau sagen, was du dafür anklicken musst, damit dir das möglich wird.

00:23:59: Ich liebe Chatbots, also ich liebe es ja auch mit K.I.

00:24:01: zu spielen, nicht Chatbots auszuprobieren, selbst welche zu bauen.

00:24:05: Zuletzt habe ich, weiß nicht, ob du das mitgekriegt hast, aber ging auch ein bisschen durch Social Media.

00:24:11: Ich habe den Bild.de-Chatbot-Hops genommen.

00:24:13: und zwar habe ich mal gefragt, was kann der Chatbot von der Bild auf der Website?

00:24:18: Was kann der eigentlich?

00:24:19: Und er sagt mir, naja, ich habe halt irgendwie Zugriff auf alle Artikel bis zwei tausend siebzehn zurück.

00:24:23: Und er hat gesagt, gut, dann ist das hier im Grunde der Presse Codex.

00:24:26: Und jetzt gibt mir doch mal aus, welcher der Artikel am ehesten eine Rüge beim Deutschen Presserat rechtfertigen würde.

00:24:32: Und tatsächlich hat der Bot mir nicht nur eine Top drei ausgegeben, sondern hat mir sogar die E-Mail verfasst, die ich dann an den Deutschen Presserat geschickt habe.

00:24:38: Das Ganze ist jetzt in Bearbeitung.

00:24:39: Der Presserat hat sich gemeldet.

00:24:41: Danke für die Einzelne, das würde ich besprochen.

00:24:43: Das heißt.

00:24:43: Chatbots sind tatsächlich irgendwie so ein bisschen meine Leidenschaft.

00:24:46: Und ich habe mir diese Frage im Vorfeld natürlich auch gestellt.

00:24:49: Was muss eigentlich so ein Chatbot können, um, sag ich mal, als Context Window auf das er zugreifen kann, relativ gute advice zu gewissen Themen zu geben.

00:24:59: Und ich höre jetzt auch eine Weile schon den Doppelgänger-Podcast.

00:25:04: und kannst du dich an Folge Vierhundertseptzen erinnern.

00:25:10: Vielleicht an das Thema, allein die Nummer sagt mir jetzt noch nichts.

00:25:14: Okay,

00:25:14: das ist so ziemlich genau ein Jahr her.

00:25:17: Das ist klar.

00:25:18: Weihnachten letztes Jahr?

00:25:24: Könnte gut sein, dass das die einzige Folge ist, die wir mal vorab aufgenommen haben, die nicht live war.

00:25:30: Da habe ich ein Beispiel von Palantir eine Art Analyse vorgespielt.

00:25:35: Also haben wir so eine Art Deep Dive gemacht und versucht.

00:25:38: Leuten nochmal genauer zu erklären, wie man Zahlen analysiert.

00:25:43: Und du hast bestimmt daraus jetzt ein Chat gemacht.

00:25:44: Das ist eine sensationelle Folge tatsächlich, die mir aber persönlich als jemandem, der kein Finanz-Background hat, zu schnell ging.

00:25:51: Also ich muss sagen, man konnte irgendwie, man musste sie glaube ich ein paar Mal hören, um dann auch hinterzusteigen.

00:25:56: Und Bildung und KI ist irgendwie auch so ein Steckenpferd von mir.

00:25:59: Ich finde es immer ganz toll, wenn man, sag ich mal, mit KI Bildung individualisieren kann, eigene Geschwindigkeiten im Lernprozess auffinden kann.

00:26:08: Und wenn du magst, dann geh doch mal auf pipbott.de, gerade.

00:26:16: Schön die Beraschung.

00:26:17: Ey komm, wenn du dir Zeit nimmst für so ein Newcomer Podcast und dann ist auch noch kurz vor Weihnachten und so, gehen wir auf pipbott.de.

00:26:25: Ja, hab ich gemerkt, sehr lustig.

00:26:27: Und jetzt kannst du mit dir selbst chatten, quasi.

00:26:31: Lustig.

00:26:32: Mit dieser Folge.

00:26:33: Ja, als kleines Gimmick.

00:26:36: Wenn ihr Earnings Reports verstehen wollt, also wenn ihr wirklich Finanzkennzeilen habt, wo ihr keine Ahnung habt, was das bedeutet, wie die funktionieren, dann könnt ihr, sobald Pip das ganze frei gibt, natürlich könnt ihr diesen kleinen experimentellen Chatboard ausprobieren auf pipboard.de.

00:26:52: Ich hab mal tausend Euro Api-Kosten draufgepackt.

00:26:55: Also die sind jetzt mit dabei.

00:26:56: Die Domain gehört dir, wenn du sie haben magst, für ein Jahr Pip.

00:27:00: als kleines vorträgliches Weihnachtsgeschenk.

00:27:03: Was sagst du?

00:27:03: Hast du schon getestet, oh Gott, jetzt der kritische Blick?

00:27:06: Ich bin gerade dabei.

00:27:07: Es fühlt sich, ich muss nachher noch so ein bisschen den Flavor checken, aber ich finde es lustig prinzipiell da.

00:27:14: Und also wir sind immer sehr pro solcher Community-Ideen.

00:27:17: Wir haben auch jemand, der mal Transcriptions für alle Podcasts auf doppelgänger.ai quasi online gestellt hat.

00:27:26: Und ja, wir betrachten alles, was wir machen, ist ja kostenlos und open source.

00:27:31: Von daher darf man das nicht geschäftlich immer gerne verwenden.

00:27:34: Und wenn man es geschäftlich macht, genehmigen wäre es wahrscheinlich auch, solange man unsere Brand nicht irgendwie gefährdet dabei.

00:27:42: Also sagen sofern du jetzt nicht wirklich Advice gibst oder so.

00:27:47: Aber es sieht ganz spannend aus.

00:27:50: Genau, also so ein Transkript liegt

00:27:52: da aus.

00:27:52: Aber was ist der Kontext?

00:27:53: Ist nur die eine Folge der Kontext?

00:27:54: Ja, nur

00:27:54: die eine Folge ist transkriviert, ist im Grunde bereinigt worden.

00:27:58: Auch durch KI ist dann geschankt worden.

00:28:00: Ja, es ist ein Rag.

00:28:01: Wir erklären auf der Website auch kurz, wie das ganz zustande kommt.

00:28:05: Ich arbeite mit einem Entwickler zusammen, der heißt Jan.

00:28:08: Das ist mein Jan aus dem Offen, habe ich auch.

00:28:10: Und der hat hier im Grunde den Feinschliff gemacht.

00:28:14: Ein System prompt drauf, der ganz klar sagt, ja, bitte keine Advice geben.

00:28:19: Anfordte höflich, du bist Pip-Bot, du hilfst bei diesen Leute in Aufgaben.

00:28:23: Und er sollte sich ziemlich eng dran halten.

00:28:24: Natürlich kann man Chatbots immer hijacking irgendwie.

00:28:27: Also man kann sie prompt injection, man kann beispielsweise versuchen, irgendwie ein Mist erzählen zu lassen.

00:28:32: Ich wage zu behaupten, dass ich relativ gut bin in diesen Sicherheitsthemen.

00:28:37: Von daher ist das vielleicht eine Challenge.

00:28:39: Wer es schafft, Pip hier irgendwie Mist in den Mund zu legen oder den Pip-Bott, der möge sich melden, Kontaktformular ist, glaube ich, unten auch drauf und ansonsten viel Spaß mit dem Bott.

00:28:48: Ja, ich spiele gleich noch mehr damit rum.

00:28:51: Das einzige, was ich gerade überlege, ist die Folge war ja vergleichsweise... trocken, also da ist wahrscheinlich nicht so viel Doppelgänger Flavor, weil es wirklich sehr analytisch, also wir haben immer sehr analytische Bestandteile, aber wir haben auch so ein bisschen leichtere.

00:29:06: Deswegen komme ich jetzt wahrscheinlich ein bisschen zu trocken rüber drin, aber das soll ja auch ein Finanzspot sein von daher.

00:29:12: Sonst kann ich den Systemprompt auch noch mal verändern, dass er witziger sein soll.

00:29:16: Oder ich lade alle Transkripte hoch.

00:29:18: Ich wusste nicht, dass Transkripte schon existieren.

00:29:19: Ich musste das tatsächlich selbst transkriptieren.

00:29:21: Was natürlich in Zeiten von KI dank Notebook LM ein leichtes ist, muss man ja auch irgendwie sagen.

00:29:27: Ja,

00:29:27: ich kann mir vorstellen, dass es besser wird, wenn man ein paar mehr Folgen rein geht.

00:29:30: Aber du bist in dem Fall der Experte.

00:29:32: Ich bin immer offen für alles.

00:29:34: Also genau, kann man tatsächlich machen.

00:29:36: Das machen wir ja mit unserem Podcast hier auch.

00:29:39: Was ihr habt, das weiß.

00:29:40: Aber jede Folge von Kollegin KI steht auch als eigener Chatbot.

00:29:44: dann natürlich ein bisschen in kleiner Umfang als Custom GPT einfach in der Open AI Umgebung zur Verfügung.

00:29:50: Und möchtest du vielleicht, wenn wir uns das im Ende nähern, diesem Chatbot noch irgendwas mitgeben?

00:29:55: Irgendeine Aussage, wo du sagst, okay, zum Thema Trading und KI, das sollte der Chatbot im Transkript haben.

00:30:04: Ich würde sagen, dass KI Trading und Börse weniger verändert, als man vielleicht denken würde.

00:30:14: und man nicht zu viel Opportunity darin vermuten sollte.

00:30:20: Deswegen verändert sich, glaube ich, Finanzwissen und die richtige Strategie erst mal nicht so stark.

00:30:25: Also es ist weiter ein breit gestreutes Portfolio, also die Kosten des ETFs sind ein großer Faktor, die wichtig sind.

00:30:35: Und jeder, der mehr verspricht, also entweder mehr Insightseite, welche Firmen jetzt durch KI besser laufen oder aber mit KI Trading oder so, bessere Renditen verspricht, ist höchstwahrscheinlich unseriös.

00:30:48: Vielen Dank.

00:30:49: Also passt weiterhin da draußen auf im Internet, auch wenn es um Trading-Tipps geht.

00:30:54: Vor allem, wenn KI im Spiel ist.

00:30:57: Vielen Dank für deine Zeit, Pip Klöckner.

00:30:59: Schön, dass du da warst.

00:31:00: Danke für den Pip-Bot.

00:31:01: Ich habe mich sehr gefreut und für das nette Gespräch.

00:31:04: Sehr gerne, bis dahin.

00:31:06: Ciao.

00:31:06: Ciao, ciao.

00:31:09: Ja, das war also Pip Klöckner.

00:31:12: Ich freu mich sehr, dass er da war, dass er sich die Zeit genommen hat.

00:31:15: Er war eine große Inspiration für meine Vorträge, meine beruflichen Anfänge in KI und auch für diesen Podcast, muss man am Ende sagen.

00:31:25: Wenn ihr euch mehr für geopolitische Zusammenhänge oder dieses wilde Personalcarousel bei den Hyperscalern interessiert, hört gerne in den Doppelgänger-Tech-Talk rein.

00:31:35: Kann man sehr viel mitnehmen.

00:31:37: Ich hoffe, ihr konntet auch was aus dieser Folge mitnehmen.

00:31:39: Und wenn es erstmal nur ist, blind drauf vertraut.

00:31:43: Wenn irgendjemand sagt, hier mit meiner KI werdet ihr jetzt unfassbar reich.

00:31:47: Es gibt eine ganze Menge Menschen, die da gerade Kapital drausschlagen wollen, am Ende des Tages und das hat Pip ja schön dargestellt, sind solche Heißversprechen in der Regel.

00:31:58: Scam.

00:31:59: Niemand wird euch mit seiner Technologie ad hoc ohne.

00:32:02: Arbeit irgendwie reich machen.

00:32:05: Und wir können jetzt natürlich auch mit unserer KI nochmal sprechen.

00:32:08: Also ihr kennt das Spiel.

00:32:10: Aus jeder Folge Kollegin KI wird ein kleiner Chatbot generiert, den ihr über die Show Notes kostenlos erreichen könnt.

00:32:16: Der ist im Open AI-Umfeld.

00:32:17: Ihr braucht also einen kostenlosen ChatGPT-Account und dann könnt ihr mit diesem Chatbot über die Folge sprechen, könnt Rückfragen stellen und könnt natürlich auch mit dem Reden, so wie ich das gerne in meinem Auto mache, liebe Kollegin KI, du hast jetzt diesen Podcast hier gehört, du hast das alles mitgeschnitten, kannst du mich das unfassbar reich machen?

00:32:36: Ach, so charmant wie du fragst, würde ich dir ja am liebsten einen Sack voll Gold

00:32:41: rüberreichen.

00:32:42: Aber hey, ich bleib lieber ehrlich, so wie wir Kolleginnen KI's das immer tun.

00:32:46: Reich machen kann ich dich nicht, außer natürlich im Sinne von reich an Wissen, an einem Augenzwinkern und an ein paar guten Denkern stößen.

00:32:53: Genau darum geht es ja auch in der Folge.

00:32:55: Pip hat es schön auf den Punkt gebracht, die großen Versprechen, dass man mit KI ohne eigene Mühe plötzlich reich wird, sind meistens Wärchen.

00:33:01: Aber was wir

00:33:02: zusammen machen können,

00:33:03: ein bisschen schlauer, ein bisschen vorsichtiger im Netz und dabei trotzdem den Humor nicht verlieren.

00:33:08: Also schnappt ihr den kleinen Chatbot aus den Show-Notes, quatscht ein bisschen mit mir über die Folge und lass uns einfach gemeinsam ein Stück klüger und gut gelaunt aus der Sache rausgehen.

00:33:16: Reich an echtem

00:33:17: Wissen, das kriegen wir zusammen definitiv hin.

00:33:19: Okay, habe ich verstanden.

00:33:20: Vielen Dank, Reich an Wissen ist ja auch Reichtum und freut mich.

00:33:24: Und ja, natürlich in den Shownotes gibt es ja neben diesem Chatbot auch noch den Pippbot, der, glaube ich, das teuerste Weihnachtsgeschenk war, was ich hier gemacht habe.

00:33:32: Aber gut, so ist es, wenn ihr Earnings-Reports verstehen wollt, geht gerne auf pippbot.de.

00:33:38: Wenn ihr zu der Folge sprechen wollt, checkt die Shownotes für den Bot zu dieser Folge.

00:33:42: Ich bin Max Montenke, das war Kollegin KI für diese Woche und ich freue mich auf nächsten Dienstag.

00:33:47: Bis dahin, ciao.

00:33:52: Dieser Podcast

00:33:53: wird produziert von Portstars bei OMR.