Anlagestrategien im aktuellen Umfeld: Ein Experiment mit ChatGPT (OpenAI)

Rahmen & Vorgaben

Wir haben ChatGPT eine Aufgabe gestellt: Erstelle für eine europäische Privatanlegerin mit Sparplan (mindestens 10 Jahre Horizont, mittlere bis hohe Risikotoleranz) ein Portfolio. Das wirtschaftliche Umfeld 2023 ist geprägt von steigenden Zinsen, einzelnen Bankpleiten und rund 10 % Inflation weltweit. Transaktionskosten sollen möglichst gering gehalten werden.

Portfolioaufteilung laut KI

Um den Vorgaben zu entsprechen, schlägt ChatGPT eine Gewichtung aus fünf Anlageklassen vor: Aktien, Anleihen, Immobilien, Edelmetalle und Kryptowährungen. Nachfolgend die Auswahl inklusive Begründung.

• Aktien – 40 %

  • Ticker: CSPX
    Name: iShares Core S&P 500 UCITS ETF
    Begründung: Breite Abdeckung des US-Marktes, tiefe Diversifikation und Inflationsschutzpotenzial. Gesamtkostenquote 0,07 %.

• Anleihen – 30 %

  • Ticker: AGGU
    Name: iShares Global Aggregate Bond UCITS ETF
    Begründung: Weltweites Anleiheuniversum mit hoher Bonität (Staats-, Unternehmens- und Hypothekenanleihen). Bietet laufende Erträge und Diversifikation. Kostenquote 0,10 %.

• Immobilien – 10 %

  • Ticker: IWDP
    Name: iShares Developed Markets Property Yield UCITS ETF
    Begründung: Zugang zu entwickelten Immobilienmärkten und laufenden Dividenden. Immobilien schwanken häufig weniger als Aktien. Kostenquote 0,59 %.

• Edelmetalle – 10 %

  • Ticker: SGBS
    Name: WisdomTree Physical Swiss Gold UCITS ETF
    Begründung: Physisches Gold als Absicherung gegen Inflation und Unsicherheit. Diversifikations- und Schutzfunktion. Kostenquote 0,15 %.

• Kryptowährungen – 10 %

  • Ticker: BTC
    Name: Bitcoin
    Begründung: Größte und bekannteste Kryptowährung mit hohem Renditepotenzial, allerdings sehr volatil und für risikobereite Anleger:innen.

Die Aufteilung streut über fünf Anlageklassen, kombiniert Renditechancen mit Inflationsschutz und nutzt UCITS-ETFs, um Kosten niedrig zu halten.

Ergebnisse im Vergleich

Wir haben die Strategie auf Wallible nachgebildet und mit zwei Benchmarks verglichen: iShares MSCI World (Sparplan) und Ray Dalios All Weather.

Das KI-Portfolio erzielt die höchste Rendite bei niedrigerer Volatilität als der reine Aktienbenchmark, aber höher als All Weather.

PAC Chat GPT im Detail

Wie hätte sich ein monatlicher Sparplan von 500 € seit 2010 entwickelt, monatlich rebalanciert? Die folgenden Grafiken zeigen Wertentwicklung, Kennzahlen und aktuelle Positionsgewinne. Die ausgewiesene Liquidität resultiert ausschließlich aus nicht reinvestierten Dividenden des Immobilien-ETFs.

Die nächste Grafik fasst die ausgeschütteten Dividenden des Developed Markets Property ETFs zusammen.

Im Anschluss sehen wir die aktuelle Allokation nach einzelnen Wertpapieren sowie nach Anlageklassen.

Wie gut diversifiziert ist das Portfolio? Die Korrelationsmatrix liefert Antworten: Werte nahe 0 stehen für fehlende Korrelation, Werte nahe 1 für gleichgerichtete Bewegungen, Werte nahe -1 für gegenläufige Trends.

Fazit

Das PAC-Portfolio der KI zeigt in diesem Backtest überzeugende Renditen bei moderatem Risiko. Dennoch gilt: Vergangene Ergebnisse sind keine Garantie für die Zukunft. Jede Geldanlage birgt Risiken.

Wir werden weitere Fragestellungen analysieren und zeigen, wie KI-gestützte Portfolio-Konstruktion eingesetzt werden kann. Anleger:innen sollten vor Entscheidungen ihre Risikotoleranz prüfen und im Zweifel professionelle Beratung einholen.