Wie Händler AI nutzen: TU-Forschung

Der rasante Aufstieg von AI und algorithmischem Handel hat die Finanzmärkte grundlegend verändert. Heute ist Automatisierung kein Nischenthema mehr – sie ist die vorherrschende Ausführungsform.

Die Forschung der TU weist jedoch auf ein entscheidendes Paradoxon hin: AI ist weit verbreitet zugänglich, aber für Privatanleger nicht weit verbreitet wirksam. Diese Studie untersucht, wie Händler AI-Tools tatsächlich nutzen und ob diese Tools die Performance verbessern.

Die Studie konzentriert sich auf vier Schlüsselfragen:

1. Wie weit ist die Verbreitung von AI bei Privatanlegern?

2. Wie wird AI in der Praxis eingesetzt?

3. Verbessert AI die Rentabilität?

4. Wie beeinflusst das Verhalten der Händler die Ergebnisse von AI?

Ergebnisse

Institutionelle Validierung

Institutionelle und akademische Forschung untermauert die in der TU-Studie identifizierten Muster nachdrücklich. Sie bestätigt, dass sich AI- und algorithmischer Handel zwar rasant ausweiten, ihre Wirksamkeit jedoch weniger von den Werkzeugen selbst als vielmehr von der Infrastruktur, der Ausführungsqualität und dem Zugang zu hochwertigen Daten abhängt.

Laut der Bank for International Settlements – „Intelligentes Finanzsystem: Wie AI das Finanzwesen transformiert“ (BIS Working Paper Nr. 1194, 2024) verbessert AI die Fähigkeit des Finanzsystems erheblich, Daten zu verarbeiten, Muster zu erkennen und Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Gleichzeitig hebt der Bericht die zunehmende Komplexität, die Abhängigkeit von großen Datensätzen und die systemischen Risiken im Zusammenhang mit AI-gesteuertem Handel hervor.

Der IMF Global Financial Stability Report – Kapitel 3 „Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz: Auswirkungen auf die Kapitalmärkte“ (2024) zeigt, dass die Einführung von AI im Handel an Fahrt gewinnt und bereits die Preisdynamik, die Marktstruktur und die Geschwindigkeit der Informationsverarbeitung beeinflusst. Der Bericht stellt fest, dass von AI gesteuerte Strategien die Markteffizienz verbessern, aber auch Korrelationen und Umschlagshäufigkeit erhöhen.

Aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse des National Bureau of Economic Research – „AI-gestützter Handel, algorithmische Kollusion und Preiseffizienz“ (2025) zeigen, dass AI-Handelsagenten das Marktverhalten erheblich beeinflussen können. Die Studie stellt fest, dass Verstärkungslern-Systeme eigenständig koordiniertes Handelsverhalten entwickeln können, was Bedenken hinsichtlich der Markteffizienz und unbeabsichtigter Folgen aufwirft.

Eine groß angelegte Übersicht, veröffentlicht in ScienceDirect – „Artificial Intelligence Techniques in Financial Trading: A Systematic Literature Review“ (2024), die 143 Studien umfasst, zeigt, dass Deep-Learning-Modelle moderne Handelssysteme dominieren. Allerdings erreichen nur etwa 16 % der Systeme eine vollständige Automatisierung, was darauf hinweist, dass die meisten AI-Implementierungen weiterhin teilweise auf menschlichen Input angewiesen sind.

Weitere Forschungen in ScienceDirect – „Deep Learning for Algorithmic Trading“ (2025) heben hervor, dass AI zwar die Vorhersagefähigkeiten und Anpassungsfähigkeit verbessert, die Leistung jedoch stark von der Datenqualität, Überanpassung und Modellstabilität abhängt.

Zusätzliche Erkenntnisse von Springer – „AI-gestützte Systeme für den algorithmischen Handel“ (2025) betonen, dass trotz des rasanten technologischen Fortschritts AI-Handelssysteme weiterhin wesentliche Einschränkungen in Bezug auf Datenverfügbarkeit, rechnerische Komplexität und regulatorische Vorgaben aufweisen.

Zentrale Erkenntnisse

In institutionellen und akademischen Quellen ergeben sich mehrere übereinstimmende Schlussfolgerungen:

• AI und algorithmischer Handel expandieren rasant und verändern die Finanzmärkte grundlegend;

• Die Einführung durch institutionelle Akteure ist der Haupttreiber dieses Wachstums;

• Tiefes Lernen und fortschrittliche Modelle dominieren moderne Handelssysteme;

• Nur eine Minderheit der Systeme erreicht unter realen Bedingungen eine vollständige Automatisierung;

• AI verbessert Effizienz, Geschwindigkeit und Preisfindung – bringt aber auch neue Risiken mit sich (z. B. Kollusion, Instabilität und Intransparenz).

Zugleich deuten diese Ergebnisse darauf hin, dass:

• Der Zugang zu AI-Tools allein garantiert keine bessere Handelsperformance;

• Die Ausführungsumgebung (Datenqualität, Latenz, Infrastruktur) ist der entscheidende Faktor;

• Die Kluft zwischen institutionellen und privaten Händlern bleibt strukturell und nicht technologisch bedingt;

• AI ist am effektivsten, wenn sie in ein vollständiges System (Daten → Modell → Ausführung) integriert wird, anstatt als eigenständiges Tool verwendet zu werden.

Theoretische Forschung

Aus struktureller Sicht wird der Einsatz von AI im Handel durch drei Schlüsselfaktoren geprägt:

1. Automatisierungsgrad. Obwohl AI-Systeme im Handel weit verbreitet sind, arbeiten nur ~16 % vollständig autonom. Die meisten Lösungen erfordern weiterhin menschliche Überwachung, Anpassung oder Eingriffe in verschiedenen Phasen der Ausführung.

2. Leistung in der realen Welt. Obwohl viele AI-Modelle in kontrollierten oder theoretischen Umgebungen starke Ergebnisse zeigen, lässt ihre Wirksamkeit unter realen Marktbedingungen oft nach, da Störungen, sich ändernde Dynamiken und Ausführungsbeschränkungen auftreten.

3. Risiko und Komplexität. Die Integration von AI erhöht sowohl die Systemkomplexität als auch die Anfälligkeit für neue Arten von Risiken, darunter Modellinstabilität, Überanpassung und unbeabsichtigtes Verhalten unter Stressbedingungen.

Akademische und Marktstudien bestätigen, dass:

• Die meisten AI-Handelssysteme sind nicht vollständig automatisiert und sind auf menschlichen Input angewiesen;

• Die theoretische Modellleistung führt nicht durchgängig zu tatsächlicher Handelsprofitabilität;

• Die Einführung von AI verbessert die Effizienz, bringt aber auch zusätzliche Risiken und Komplexität mit sich;

• Privatanleger unterschätzen diese Risiken häufig, wenn sie AI-basierte Tools in der Praxis anwenden.

Umfragedaten

Um zu bewerten, wie effektiv Privatanleger AI- und algorithmische Tools unter realen Handelsbedingungen einsetzen, haben wir eine eigene quantitative Studie durchgeführt, die sich auf die Einführung, Nutzungsmuster und Leistungsergebnisse konzentriert.

Methodik

Die Forschung basierte auf einer strukturierten Online-Umfrage unter Privatanlegern, die nach der CAWI-Methode (Computer-Assisted Web Interviewing) durchgeführt wurde. Dieser Ansatz gewährleistete eine standardisierte Datenerhebung und Konsistenz über verschiedene Regionen und Befragtengruppen hinweg.

• Stichprobengröße: 1.020 Privatanleger

• Geografie: weltweit (Nordamerika, Europa, Asien)

• Erfahrungsniveau: Anfänger bis Fortgeschrittene (mindestens 6 Monate Handelserfahrung)

• Konfidenzniveau: 95 %

• Fehlermarge: ±3,0 %

Die Teilnehmer wurden aufgrund ihrer aktiven Beteiligung am Handel ausgewählt, mit besonderem Fokus auf die Nutzung von AI-Tools, algorithmischen Strategien und der wahrgenommenen Auswirkung auf die Performance. Die Umfrage untersuchte die Akzeptanzraten, praktische Nutzungsmuster und den Zusammenhang zwischen dem Einsatz von AI und den Handelsergebnissen.

Forschungsteam

Die Studie wurde vom Analystenteam bei Traders Union durchgeführt:

• Anastasiia Chabaniuk (Autorin, TU Research) – Forschungsdesign und Interpretation.

• Chinmay Soni (Faktenprüfer) – Datenvalidierung und statistische Überprüfung.

• Dan Blystone (Chefredakteur) – redaktionelle und methodische Aufsicht.

• TU Research Team (Anton Kharitonov, Viktoras Karapetjanc) – Datenerhebung und Analyse.

AI-Nutzung

Um zu verstehen, wie weit verbreitet der Einsatz von AI-Tools im Einzelhandelshandel ist, untersuchte die Umfrage das Engagement der Teilnehmer für AI-basierte Lösungen.

Erkenntnis: Die Ergebnisse zeigen, dass die Einführung von AI unter Privatanlegern bereits zum Mainstream geworden ist, wobei mehr als die Hälfte der Befragten regelmäßig AI-Tools verwendet. Allerdings nutzt ein erheblicher Anteil der Händler AI entweder nur unregelmäßig oder hat lediglich damit experimentiert, was darauf hindeutet, dass eine weit verbreitete Einführung nicht zwangsläufig zu einer effektiven oder systematischen Nutzung führt.

Art der AI-Nutzung

Um besser zu verstehen, wie Händler AI in der Praxis anwenden, untersuchte die Umfrage die wichtigsten Arten von AI-basierten Tools und Strategien, die von den Befragten genutzt werden.

Arten der AI-Nutzung im Handel:

• Signalbasierte Tools – 46%.

• Teilautomatisierte Bots – 32%.

• Vollautomatisierte Systeme – 22%.

Erkenntnis: Die Daten zeigen, dass die meisten Händler AI als unterstützendes Werkzeug und nicht als vollständig automatisierte Lösung nutzen. Signalbasierte Tools dominieren, was auf eine Präferenz für Entscheidungsunterstützung hinweist, während vollständig automatisierte Systeme weniger verbreitet sind, was sowohl auf höhere Komplexität als auch auf geringere Zugänglichkeit für Privatanwender zurückzuführen ist.

Auswirkungen auf die Rentabilität

Um zu beurteilen, ob AI-Tools zu tatsächlichen Handelsergebnissen führen, untersuchte die Umfrage, wie sich deren Nutzung auf die Rentabilität der Händler auswirkt.

Erkenntnis: Die Ergebnisse zeigen, dass die meisten Händler keinen messbaren Nutzen aus der Verwendung von AI-Tools ziehen. Während eine Minderheit von einer verbesserten Performance berichtet, sehen die meisten keine bedeutende Veränderung oder sogar schlechtere Ergebnisse, was darauf hindeutet, dass der bloße Zugang zu AI nicht ausreicht, um die Handelsergebnisse zu verbessern.

Verhaltensfaktor

Um zu verstehen, wie das Verhalten von Tradern die Wirksamkeit von AI-Tools beeinflusst, untersuchte die Umfrage gängige Muster im Umgang der Nutzer mit algorithmischen Systemen.

Verhaltensauswirkungen auf den AI-Handel:

• AI-Entscheidungen übersteuern – 61 %.

• AI nach Verlusten nicht mehr verwenden – 48 %.

Erkenntnis: Die Ergebnisse zeigen, dass menschliches Verhalten die Wirksamkeit des algorithmischen Handels erheblich verringert. Häufige Übersteuerungen und inkonsistente Nutzungsmuster stören die Systemlogik und begrenzen die potenziellen Vorteile von AI, selbst wenn die zugrunde liegenden Modelle solide sind.

Praktische Implikationen für Privatanleger

Um AI im Handel effektiv einzusetzen, müssen Privatanleger ihren Ansatz von der reinen Werkzeugnutzung hin zum systemischen Denken verändern. Die folgenden Prinzipien können helfen, die Ergebnisse zu verbessern:

• Behandeln Sie AI als ein System, nicht als Abkürzung. AI-basierter Handel erfordert Struktur, Tests und Konsistenz. Institutionelle Akteure integrieren AI in vollständige Abläufe (Daten → Modell → Ausführung), während Privatanleger oft auf isolierte Tools setzen. Ohne einen strukturierten Ansatz wird AI nur zu einem weiteren Indikator statt zu einem Leistungstreiber.

• Vermeiden Sie ständige Eingriffe. Häufige manuelle Eingriffe stören die Logik algorithmischer Systeme. Untersuchungen zeigen, dass inkonsistente menschliche Eingriffe die Effizienz von Modellen verringern und Verhaltensverzerrungen einführen, wodurch statistisch fundierte Strategien oft instabil werden.

• Strategien unter realen Bedingungen validieren. Backtesting allein reicht nicht aus. Viele AI-Modelle erzielen in Simulationen gute Ergebnisse, verlieren jedoch in Live-Märkten aufgrund von Störungen und sich ändernden Bedingungen an Leistung. Testen Sie Strategien immer mit kleinem Kapital und überwachen Sie die tatsächliche Ausführung, bevor Sie das Volumen erhöhen.

• Verstehen Sie die Grenzen von AI. Sie kann Verluste nicht ausschließen oder Märkte mit Präzision vorhersagen. Eine zu starke Abhängigkeit von AI-Tools führt oft zu übermäßigem Handel und schlechtem Risikomanagement, insbesondere in volatilen Phasen.

• Den Einsatz von AI an die Marktbedingungen anpassen. AI-Modelle reagieren empfindlich auf Regimewechsel. Strategien, die in Trendmärkten gut funktionieren, können in Seitwärtsphasen oder bei hoher Volatilität versagen. Kontinuierliche Überwachung und Anpassung sind entscheidend, um die Leistung aufrechtzuerhalten.

• Stellen Sie das Risikomanagement über die Optimierung. Institutionelle Forschung zeigt immer wieder, dass die Risikokontrolle einen größeren Einfluss auf die langfristige Performance hat als die Modelloptimierung. Positionsgrößen, Verlustbegrenzungen und Disziplin sind wichtiger als die Komplexität des Algorithmus.

• Fokus auf Ausführung, nicht auf Signale. Der eigentliche institutionelle Vorteil entsteht durch die Infrastruktur: Ausführung mit niedriger Latenz, hochwertige Daten und stabile Umgebungen. AI-generierte Signale allein bieten keinen dauerhaften Vorteil, wenn die Ausführungsbedingungen (Slippage, Spreads, Verzögerungen) schlecht sind.

Aus praktischer Sicht bedeutet dies, dass die Wirksamkeit von AI im Handel nicht allein durch den Algorithmus bestimmt wird, sondern durch die Bedingungen, unter denen er eingesetzt wird. Selbst ein gut entwickeltes Modell kann unterdurchschnittlich abschneiden, wenn die Ausführungsqualität schlecht ist oder der Marktzugang eingeschränkt ist.

Im Einzelhandelshandel hängen diese Bedingungen weitgehend vom verwendeten Broker oder der Plattform ab, einschließlich Faktoren wie Spreads, Ausführungsgeschwindigkeit, Slippage und Systemstabilität während volatiler Phasen.

Nachfolgend finden Sie einen Vergleich der besten Forex-Broker, die Handelsumgebungen für algorithmische und AI-basierte Strategien bieten:

Datenquellen und methodische Referenzen

Bank for International Settlements (BIS). (2024). Intelligentes Finanzsystem: Wie AI das Finanzwesen transformiert (Arbeitspapier Nr. 1194).

International Monetary Fund (IMF). (2024). Globaler Finanzstabilitätsbericht – Kapitel 3: Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz: Auswirkungen auf die Kapitalmärkte.

National Bureau of Economic Research (NBER). (2025). AI-gestützter Handel, algorithmische Kollusion und Preiseffizienz.

ScienceDirect (Elsevier). (2024). Künstliche Intelligenz-Techniken im Finanzhandel: Eine systematische Literaturübersicht.

ScienceDirect (Elsevier). (2025). Deep Learning für den algorithmischen Handel: Eine systematische Übersicht über prädiktive Modelle und Optimierungsstrategien.

Springer. (2025). AI-gestützte Systeme für den algorithmischen Handel: Modelle, Daten und Herausforderungen.

OECD. (2024). Künstliche Intelligenz im Finanzwesen: Marktentwicklungen und politische Überlegungen.

European Central Bank (ECB). (2024). Künstliche Intelligenz und die Zukunft der Finanzmärkte.

Statista. (2025). Marktgröße und Trends bei der Einführung des algorithmischen Handels.

IdSurvey. (2025). CAWI-Methodik – Computergestützte Webbefragung.

Frühere Bände dieser Reihe

• Wie Privatanleger Gold je nach Tageszeit handeln: TU-Forschung

• Wie Privatanleger tatsächlich mit Kryptowährungen handeln: Forschung 2026

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Team, das an diesem Artikel gearbeitet hat

Anastasiia Chabaniuk

Redakteur für Bildungsinhalte

Anastasiia hat 17 Jahre Erfahrung im Bereich Finanzen und Content-Marketing. Sie glaubt, dass Informationsunterstützung und Expertenmeinungen für den Erfolg neuer Investoren und Trader von großer Bedeutung sind.

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