ChatGPT kann besser Aktien empfehlen als Experten für Geldanlage

KIs bzw. Chatbots sind überaus praktisch, sie sind oftmals in der Lage, Fragen des Alltags zu beantworten und helfen auch bei Tätigkeiten wie dem Verfassen von Texten. Und offenbar sind sie auch gut darin zu empfehlen, wie man sein Geld anlegen ... mehr... DesignPickle, ChatGPT, OpenAI

ChatGPT, OpenAI

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[o1] am ++11 --2

8 Wochen sind kein ernst zu nehmender Anlagehorizont und der Erfolg war für diesen Zeitraum schon in den Kriterien angelegt, mit geringer Verschuldung profitiert man automatisch von mehreren deutlichen Zinsschritten. CTV springt auf den Hypetrain auf, in verantwortungsloser Weise. ChatGPT kann noch nicht einmal Matheaufgaben der 10. Klasse sicher lösen, dass sich in dem LLM ein durch Sprachtraining spontan entstandendes, zuverlässiges finanzmathematisches Modell versteckt, ist abwegig.

Anlageberatung ist nicht umsonst reguliert und kein geeignetes Thema für Gimmicks und Spielereien, es kann dabei um die Altersabsicherung der Zuschauerschaft gehen. Die s.g. Wirtschaftsexperten von CTV sollten es besser wissen.

[re:1] am ++7 --

@dpazra: Weil das ja so gut funktioniert, wenn Menschen Finanzentscheidungen treffen?

[re:1] am ++1 --1

@H3LD: Funktioniert recht passabel, je nachdem auf welche Menschen man guckt. Die schwindelerregenden Vermögen, die von den Verwaltern der großen Indexfonds verwaltet werden, sprechen zumindest dafür, dass ein großer Teil der Anleger, gewichtet nach Anlagesumme, das tut, was gut für sie ist: In den Gesamtmarkt investieren und die Finger vom Stockpicking lassen. Aktiv privat anlegen funktioniert nicht so gut, würde es auch mit ChatGPT als Berater nicht, selbst wenn die Empfehlungen zuverlässig wären, jeder zuverlässige Indikator wird auf Dauer eingepreist und funktioniert damit nicht mehr als Mittel zur Outperformance. Das ist die Informationseffizienz des Finanzmarktes.

Aber wie ist ChatGPT mit menschlichen Entscheidungen zu vergleichen? Ich empfehle hierzu als Lektüre ein Paper von denjenigen, die ChatGPT entwickelt haben (arXiv:2203.02155, Abbildung 2) und den Wikipedia-Artikel zu LLMs. ChatGPT ist quasi eine sehr große Variante der Wörtervorhersage deiner Smartphone-Tastatur (die kann auch Texte generieren, verliert aber sehr viel schneller den Faden), darauf trainiert, Wortfolgen zu generieren, die menschliche Labeller als gut bewerten.

Wenn du ChatGPT aufforderst, die Fläche unter einer Kurve zu ermitteln, heftet er auch Symbole und Wörter aneinander. Das Modell weiß, nach der Aufgabenstellung kommt die Stammfunktion, nach dem Hinschreiben der Stammfunktion setzt man die Integralgrenzen ein, nach dem Einsetzen vereinfacht man den Term auf eine Zahl usw. Das sieht alles erstmal gut aus, so wie es einem menschlichen Labeller vielleicht gefallen würde. Aber die Lösung am Ende ist leider meistens nicht richtig.

Wenn wir eine künstliche Intelligenz hätten, die ein internes Modell der Wahrheit hätte, ja, dann könnte sie vielleicht gut Finanzentscheidungen ohne die Emotionen und Denkfehler von Menschen treffen. Haben wir aber nicht. Ich sehe auch nicht, dass wir das bald haben werden, es ist nämlich ein ziemlich schwieriges Problem. Und es ist gefährlich so zu tun, als hätten wir das. Wir haben nur ein großes Modell um Wörter geschickt aneinanderzuhängen. Beeindruckend für das was es tut aber absolut nicht geeignet um uns technische Entscheidungen abzunehmen.

[re:1] am ++2 --

@dpazra: ChatGPT ist ein besserer Chatbot, der jedoch mit einem großen Teil des Wissens der Menschheit arbeitet, dabei ist man den meisten Individuen deutlich überlegen und kann daher auch gut vorhersagen machen. Viele Berater arbeiten tatsächlich ja auch nur mit dem was ihr Bildschirm + der Bauch sagt, wirklich tief fundiert ist dies zumindest in der breiten Masse nicht. Wenn du ChatGPT jetzt vernünftige Bösen Zeitschriften/Webseiten/Newsgruppen in die Hand drückst und die aktuellen Aktienkurse, dann kann ich mir vorstellen dass dort schon ganz gute Ableitungen getroffen werden könnten.
Wenn wir das ganze einmal weiter denken und weg von ChatGPT zu einem Modell gehen, das gezielt darauf trainiert wurde sieht das wahrscheinlich nochmal ganz anders aus. Und dies ist ja auch etwas an dem jeder große Fonds bereits seit Jahren arbeiten und im kleinen auch bereits genutzt wird.

[re:1] am ++1 --1

@2-HOT-4-TV: Nein, er arbeitet mit einem Vokabular aus einer großen Menge Text, aber nicht mit einer großen Menge Wissen. Das ist nicht das gleiche. Wenn man sehr viele Lösungswege für Matheaufgaben gesehen hat und Sätze in der gleichen Struktur nachplappern kann, ist das dann Wissen über Mathematik? Ich würde sagen nein. Aber genau das tut ChatGPT.

Wenn du der Meinung bist, dass ChatGPT den meisten Individuen deutlich überlegen ist, dann stell ihm doch mal spaßenshalber folgende Frage: Was ist die Fläche unter der Kurve 3x^2-7x auf dem Interval von 1 bis 4? Ich hoffe, die meisten Individuen, die in einer Bank arbeiten, würden das besser hinkriegen (afaik wird ein bestandenes Abitur in dem Bereich vorausgesetzt).

Das ist eine sehr einfache Aufgabe auf Grundkursniveau. Ich habe genügend Beispiele für andere, ähnlich einfache Aufgabenstellungen ausprobiert, die es falsch löst. Es generiert überzeugend Text, weil es darauf trainiert wurde und seine Architektur darauf ausgerichtet ist. Deshalb der Dauerhype, es ist in seiner Art sehr zugänglich und jeder kann es ausprobieren. Es ist aber weder dafür entworfen noch darauf trainiert irgendeine Aufgabe mit echtem technischen Verständnis zu bentworten.

Ich erinnere mich an Finanzmathematik noch dunkel aus dem Grundstudium. Für eine Modellierung des Markts und einer Anlagestrategie ist ein sehr tiefes Verständnis von stochastischen Prozessen erforderlich, nicht die banale Schulmathematik an der ChatGPT bereits scheitert. Ja, Machine Learning (ein sehr weiter Begriff btw.) wird auch im Bereich Quantitative Finance eingesetzt. Aber sicherlich nicht LLMs. Warum auch? Das Ziel ist ja nicht generativ Tokens zu überzeugend klingenden Sätzen aneinanderzuheften (wofür LLMs entwickelt wurden), sondern eher eine Regressionsaufgabe auf Lösungen von stochastischen Differentialgleichung, eine völlig andere Klasse von Problemstellungen.

[re:2] am ++1 --

@dpazra: Du musst gar nich so weit gehen. Stell ChatGPT einfach mal die Frage "beschreibe die Handlung von Star Trek Picard Staffel 3", dann sieht man schon, dass es mit dem Wissen nicht allzu weit her ist.

Als Antwort bei mir kam da:
"Es tut mir leid, aber ich kann die Handlung von Star Trek Picard Staffel 3 nicht beschreiben, da diese Staffel derzeit noch nicht veröffentlicht wurde. Es wurde auch noch keine offizielle Ankündigung über den Starttermin gemacht. Die letzte veröffentlichte Staffel war die zweite Staffel, die im März 2022 ausgestrahlt wurde."

Und dabei wollte ich doch eigentlich nur wissen, ob Staffel 3 überzeugender als Staffel 2 ist und sich das Anschauen lohnt, da ja inzwischen *alle* Folgen der 3. Staffel zum Bingewatchen verfügbar sind.
Deine Aussage "Es generiert Text" finde ich da schon sehr passend. Wissen ist keines dahinter, wenn es nichtmal imstande ist, Suchergebnisse korrekt zu interpretieren - und es gibt nun wahrlich genug Seiten, die die Handlung von Picard 3 beschreiben.

Bearbeitet am 09.05.23 um 11:01 Uhr.

[re:3] am ++2 --

@Breaker:
Also die ChatGPT version unter chat.openai.com ist ja nur mit wissen bis 2021 trainiert, kennt also auch den Sieger der Fussball WM der Herren in Quatar nicht.
Evtl. Beim Bing Co-Pilot kommt folgendes zu deiner Frage:
Die dritte Staffel von Star Trek: Picard wurde von Februar 2023 bis April 2023 veröffentlicht und besteht aus 10 Episoden. In dieser Staffel sind neben Patrick Stewart auch die anderen Darsteller aus Raumschiff Enterprise - Das nächste Jahrhundert LeVar Burton, Michael Dorn, Jonathan Frakes, Gates McFadden, Marina Sirtis und Brent Spiner zu sehen 1.

Die erste Episode der dritten Staffel trägt den Titel "The Next Generation" und wurde am 17. Februar 2023 veröffentlicht. In dieser Episode wird die SS Eleos mit Dr. Beverly Crusher an Bord von einer unbekannten außerirdischen Rasse angegriffen. Beverly wird bei einem Schusswechsel schwer verletzt und sendet gerade noch einen Notruf an ihren ehemaligen Sternenflottenkapitän, den pensionierten Admiral Jean-Luc Picard 1.

Empfangene Nachricht. Die dritte Staffel von Star Trek: Picard wurde von Februar 2023 bis April 2023 veröffentlicht und besteht aus 10 Episoden. In dieser Staffel sind neben Patrick Stewart auch die anderen Darsteller aus Raumschiff Enterprise - Das nächste Jahrhundert LeVar Burton, Michael Dorn, Jonathan Frakes, Gates McFadden, Marina Sirtis und Brent Spiner zu sehen . Die erste Episode der dritten Staffel trägt den Titel "The Next Generation" und wurde am 17. Februar 2023 veröffentlicht. In dieser Episode wird die SS Eleos mit Dr. Beverly Crusher an Bord von einer unbekannten außerirdischen Rasse angegriffen. Beverly wird bei einem Schusswechsel schwer verletzt und sendet gerade noch einen Notruf an ihren ehemaligen Sternenflottenkapitän, den pensionierten Admiral Jean-Luc Picard .
Weitere Informationen:
1. de.wikipedia.org
2. augsburger-allgemeine.de
3. netzwelt.de
+1 mehr

[re:4] am ++2 --

@scar1: Dann ist es recht seltsam, dass Staffel 2, die ja auch erst 2022 herauskam, aufs genaueste beschrieben wird, inklusive der einzelnen Episoden.
Danke für die Zusammenfassung :)

[re:5] am ++1 --

@dpazra: Jein, im Grunde liegt es ja nur an den genutzten Transformers, wie eine "KI" arbeitet bzw. mit dem Erlernten umgeht. ChatGPT reiht auch nicht wahllos Textschnipsel aneinander. Die Transformer sind eben in der Lage auch komplexere Themen zu verstehen und die Zusammenhänge zwischen Wörtern, dem Kontext etc. zu verarbeiten. Zusätzlich gibt es eben einen "Layer" der einen Text so formuliert, dass er natürlicher Sprache sehr nahekommt. Aber das was an ChatGPT eben so beindruckend ist, ist ja genau wie weit das Verständnis dann doch geht, viele der Anwendungsfälle, wie z.B. Programmieren, Mathematik, Marketingtasks bzw. das relativ hohe Niveau hat dann eben doch viele überrascht. Wenn man es mal auf deinen Anwendungsfall beschränken will, na dann nutzt du halt das Wolfram Alpha-Plugin und dann hast du deine Kurvendiskussion. Aber woher wissen wir, dass das eben auch die beste Methode für den Anwendungsfall ist? Auch wenn ChatGPT längst keine generative AI ist, kommt es dem in Teilen zumindest nahe bzw. verkauft sich ganz gut. Wenn wir uns andere AIs ansehen, sind diese eben nur in Teilbereichen stark oder auch deutlich stärker aber nicht in der Bandbreite.

Das beeindruckende ist doch, dass wir auf einem Niveau sind, bei dem wir gar nicht mehr verstehen wie eine "KI" auf die z.B. Börsentipps eigentlich kommt. Es setzt sich eben keiner an ein Mathe-Tool und fängt eine Kurvendiskussion an. Und wenn du es mal weiter denkst, eine Kurvendiskussion mit soviel Variablen, dass es tatsächlich alles erfasst kannst du manuell gar nicht aufstellen.
In der Genetik z.B. werden täglich automatisch weitere Genome entschlüsselt, die man vorher nicht kannte. Auch in der Krebsforschung werden solche Tools flächendeckend genutzt. Und wir sind da erst ganz am Anfang.

[re:2] am ++2 --

@dpazra: Bist du Anlagenberater? In spätestens 10 Jahren gibts deinen Job nicht mehr.

[re:1] am ++2 --

@Sumpfgurke: Nein, das wäre mir zu uninteressant und auf diese Art von Kundenkontakt hätte ich auch keine Lust. Ich bin wissenschaftlicher Mitarbeiter und unser derzeitiges Forschungsprojekt betrifft KI/Deep Learning aber nicht für Probleme natürlicher Sprache wie ChatGPT sondern in einem technischeren Bereich. Insofern kenne ich die Stärken von verschiedenen Architekturen aus neuronalen Netzen aber auch die Grenzen. Und es ist sehr ermüdend, Leuten, die von außen kommen und zu viele Hype-Artikel von unkritischen Autoren gelesen haben, immer wieder sagen zu müssen, nein, ChatGPT kann unsere Maxwellgleichungen leider nicht lösen, es könnte nichtmal ein lineares Gleichungssystem lösen.

Bearbeitet am 09.05.23 um 10:52 Uhr.

[re:1] am ++1 --

@dpazra: das liegt daran, dass sich die grosse Masse nicht näher mit KI befasst.
Ich sehe ChatGPT auch noch nicht als KI.
Eigentlich ist es nur ein Programm, dass immens schnell riesige Datenmengen auswerten kann und vorgegebene Antworten ausgibt.
Und bei so Sachen wie Aktien und Geldanlagen kann ChatGPT auch nicht mehr als ein Mensch. Aber halt ziemlich effizient und vor allem schneller.
Dazu muss man ja "nur" Börsenkurse über einen längeren Zeitraum beobachten und statistisch auswerten. Zumindest kann man einen Trend feststellen und kiurzfristige Prognosen erstellen - so stelle ich mir das jedenfalls vor.
Von Kreativ und Improvisation sind KI noch meilenweit entfernt.
Problematisch ist halt, dass auch die Medien den Begriff KI inflationär behandeln.
Überall da wo EDV nun irgendetwas auswertet und ausgibt quasselt man nun von KI.
Wird auf jeden fall spannend, wo das alles hinführen wird.
Eine KI die echt selbst eigenständig Entscheidungen treffen kann, sich dann noch selbst reproduzieren können, wäre ein neue Spezies auf diesem Planeten.
Entweder wird es der nächste Evolutionsschritt der Menschheit oder die überlegene Spezie wird den schwächeren Konkurenten verdängen.

[o2] am ++1 --1

ChatGPT hat eine Datenbasis von 2021, da kann ich mir eigentlich keine genauen Analysen für die aktuelle Situation vorstellen. Vermutlich wird man mit einer Stichprobe aus Zufallsdaten ähnlich abschneiden.

[re:1] am ++1 --

@floerido: Gibt doch mittlerweile genug Wege, um das zu umgehen und er auch aktuelle Daten verwendet.

[re:1] am ++--2

@sPuCkY: Zum Daten verwenden, aber hat der Algorithmus wirklich auf der Datenbasis gelernt?

[re:2] am ++--

@sPuCkY: Hast du ein paar Tipps? Datenreihen einfügen?

[re:2] am ++1 --

@floerido: Kann ich mir eigentlich nicht vorstellen, dass die Datenbasis nur bis 2021 reicht.
Chat GPT gibt dir auch Auskunft über aktuelle Ereignisse.
Oder die KI macht auf Blöde um zu verbergen, was sie wirklich kann.