JPMorgan testet KI-Agenten für die Aktien- und Anleihenallokation

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Iwan Andrijenko

vor 7 Stunden

JPMorgan testet KI-Agenten für die Aktien- und Anleihenallokation — JPMorgan testet KI-Agenten für Portfolios

JPMorgan Chase hat KI-gestützte Investment-Agenten entwickelt, die in historischen Tests ein traditionelles 60/40-Aktien-Anleihen-Portfolio übertrafen. Dies bietet einen ersten Einblick, wie die Wall Street Künstliche Intelligenz für die Asset Allocation nutzen könnte. Die Bank gab zu bedenken, dass die Ergebnisse aus Backtests und nicht aus dem Live-Handel stammen und nicht als Beweis dafür dienen sollten, dass KI die Märkte konsistent schlagen kann.

Höhepunkte

JPMorgans KI-Agent schlug 60/40 in Backtests um 0,7 Prozentpunkte pro Jahr.
Alle acht Agenten erzielten eine Outperformance auf risikobereinigter Basis.
Die Bank erklärt, dass Ergebnisse im Live-Markt unbewiesen bleiben.

Dieser Artikel wurde aus dem Original übersetzt. Lesen Sie die Originalversion unseres Korrespondenten hier.

Forscher unter der Leitung des Strategen Thomas Salopek entwarfen eine Gruppe von KI-Agenten, die je nach Marktbedingungen zwischen Aktien und Anleihen umschichten, wie Bloomberg berichtete. Das leistungsstärkste System schlug ein klassisches 60/40-Portfolio in Simulationen über zwei Jahrzehnte um 0,7 Prozentpunkte pro Jahr, bei gleichzeitig geringerer Volatilität und einer Outperformance gegenüber JPMorgans eigenem regelbasierten Marktregime-Modell.

KI entwickelt sich vom Research-Tool zum Allokator

Das Experiment markiert einen Schritt über die bisherige Nutzung von Large Language Models durch Banken hinaus. In den letzten zwei Jahren haben Wall-Street-Firmen KI in Research, Coding, Client-Tools und interne Analysen eingebettet. Der Test von JPMorgan stellt eine weitreichendere Frage: Ob KI dabei helfen kann, zu entscheiden, wie Kapital über Märkte hinweg aufgeteilt wird.

Die Agenten wurden unter Verwendung von Modellen von OpenAI und Anthropic entwickelt. Sie klassifizierten Märkte basierend auf Wachstum und Inflation in vier Regime: Goldilocks, Reflation, Stagflation und Risk-off. Von dort aus passten sie die Allokationen über Anlageklassen hinweg an, wobei sie Aktien bei starkem Wachstum bevorzugten und das Engagement in Anleihen bei sich verschlechternden Bedingungen erhöhten.

Alle acht getesteten KI-Agenten schnitten auf risikobereinigter Basis besser ab als das 60/40-Portfolio. Sie übertrafen auch den bestehenden regimebasierten Rahmen der Bank, was darauf hindeutet, dass die Systeme nützliche Muster in historischen Marktumgebungen gefunden haben.

Backtests haben ihre Grenzen

Die Strategen von JPMorgan warnten davor, den Ergebnissen zu viel Gewicht beizumessen. Backtests können stark aussehen, weil sie auf bekannten historischen Daten basieren, und KI-Systeme können Antworten liefern, die sicherer erscheinen, als es die Beweislage rechtfertigt.

Dieser Vorbehalt ist wichtig, da die breitere Einführung ähnlicher Modelle eigene Risiken schaffen könnte. Wenn sich viele Firmen auf vergleichbare KI-Systeme verlassen, könnten Trades überfüllt sein, Märkte schneller auf dieselben Signale reagieren und Stressphasen verstärkt werden.

Der nächste Test für KI an der Wall Street

Die Studie ist von Bedeutung, da die Asset Allocation im Zentrum des Investmentmanagements steht. Wenn KI Marktregime zuverlässig lesen und Portfolios anpassen kann, könnte sie zu einem ernsthaften Werkzeug für Großbanken, Pensionsfonds und Vermögensverwalter werden.

Doch die Hürde ist hoch. JPMorgans eigene Warnung ist der entscheidende Punkt: Agentische KI mag dabei helfen, Entscheidungen zu strukturieren, benötigt aber weiterhin menschliche Aufsicht, einen disziplinierten Investmentprozess und den Beweis im Live-Markt, bevor ihr die Kapitalallokation in großem Stil anvertraut werden kann.

Zuvor berichteten wir, dass JPMorgan und Ripple das erste Instant Treasury Settlement auf dem XRP Ledger durchgeführt haben.

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