KI-Trading boomt – doch die Bots verlieren Geld

Parallel dazu wächst der gesamte Markt für algorithmischen Handel. Je nach Definition und Abgrenzung kommen Marktforschungsunternehmen für 2026 auf globale Volumina von etwa 20 bis 28 Milliarden US-Dollar . Ein Bericht von TradeAlgo prognostiziert sogar, dass der Markt 2026 die Marke von 32,8 Milliarden US-Dollar überschreiten könnte – bei einem jährlichen Wachstum von 13 bis 15 Prozent .

Die Schätzungen liegen auseinander, weil manche Analysen nur Software und Plattformen erfassen, während andere weitere Dienstleistungen und automatisierte Handelssysteme einbeziehen. Einer Branchenanalyse zufolge wickelten KI-gestützte Systeme 2025 zudem nahezu 89 Prozent des weltweiten Handelsvolumens ab; für 2030 wird dort ein Marktvolumen von 35 Milliarden US-Dollar erwartet .

Der Praxistest: Viel Aktivität, wenig Rendite

Die entscheidende Frage lautet nicht, wie schnell KI-Trading wächst, sondern ob die Systeme tatsächlich besser investieren. Ein Bloomberg-Experiment mit 32 Trading-Wettbewerben liefert darauf eine unbequeme Antwort.

Dabei erhielten führende Modelle von OpenAI, Anthropic, Google und xAI jeweils 10.000 US-Dollar und zwei Wochen Zeit, um mit US-Technologieaktien zu handeln . Das Gesamtergebnis war ernüchternd: Das Portfolio verlor ungefähr ein Drittel seines Kapitals . Über alle 32 Auswertungen hinweg schaffte es ein KI-Modell nur sechsmal ins Plus .

Die Systeme handelten vielfach übermäßig aktiv und trafen bei identischen Anweisungen teilweise völlig unterschiedliche Entscheidungen . Das Problem war also nicht nur eine einzelne falsche Prognose, sondern ein Muster aus Überhandel, Inkonsistenz und fehlender Risikokontrolle.

Am besten schnitt Grok 4.20 von xAI in dem Wettbewerb ab, in dem das Modell über die Ergebnisse seiner Konkurrenten informiert war. Es platzierte dabei lediglich 158 Trades. Zum Vergleich: Alibaba Qwen kam unter derselben Vorgabe auf 1.418 Transaktionen . Die zentrale Erkenntnis blieb jedoch bestehen: Die Mehrheit der getesteten KI-Trading-Bots verlor Geld .

Warum Aufsichtsbehörden alarmiert sind

Gemeinsame Fehlentscheidungen können Märkte verstärken

Das Risiko besteht nicht nur darin, dass einzelne Anleger Verluste machen. Wenn viele Systeme auf ähnliche Daten, Modelle oder Signale zurückgreifen, könnten sie gleichzeitig in dieselbe Richtung handeln.

Der Europäische Ausschuss für Systemrisiken (ESRB) warnte im Dezember 2025, KI könne durch gemeinsame Risikopositionen, enge Verflechtungen und von KI erzeugte Fehlinformationen systemische Finanzrisiken verschärfen. Falsche Einschätzungen könnten sich dadurch im Markt vervielfachen .

Experimente der US-Notenbank Federal Reserve zeigten zwar, dass KI-Agenten unter bestimmten Bedingungen rationaler entscheiden als Menschen. Die Untersuchung weist aber auch darauf hin, dass sie zum Herdenverhalten gebracht werden können, wenn die Rahmenbedingungen oder Vorgaben dies fördern . Forschungen zum sogenannten algorithmischen Herdenverhalten kommen zudem zu dem Ergebnis, dass lernende Handelssysteme menschliche Verzerrungen übernehmen und gelegentlich verstärken können .

Wer haftet für die Empfehlung des Bots?

Ein weiteres Problem ist die Verantwortlichkeit. In einem Schreiben vom Juni 2026 wiesen US-Abgeordnete auf die Bedingungen hin, unter denen Broker sogenannte agentische Trading-Tools anbieten. Demnach schließen Plattformen ausdrücklich aus, die Genauigkeit, Vollständigkeit oder Eignung der Ausgaben zu garantieren. Zugleich warnen sie vor einem „erheblichen Risiko“ .

Die Plattformen erklären demnach außerdem, dass sie die Agenten weder kontrollieren, beaufsichtigen, überwachen, empfehlen noch prüfen. Die Systeme könnten Anweisungen falsch verstehen, mit veralteten oder unvollständigen Informationen arbeiten oder sich unerwartet verhalten .

Auch die Europäische Wertpapier- und Marktaufsichtsbehörde ESMA warnte im März 2025 Privatanleger davor, sich beim Investieren auf KI-Tools zu verlassen, ohne deren Grenzen zu verstehen . Ein Bericht des US-Senats zum KI-Einsatz in Hedgefonds verwies ebenfalls auf unzureichende Informationen für Kunden und mögliche Risiken für die Stabilität der Märkte .

KI kann menschliche Vorurteile neu verpacken

Die Vorstellung, ein Algorithmus sei automatisch objektiv, hält einer genaueren Betrachtung nicht stand. Eine Studie vom Juli 2026 untersuchte junge Privatanleger, die KI bei Anlageentscheidungen einsetzen, und fand Hinweise auf Herdenverhalten, übermäßiges Selbstvertrauen und Bestätigungsfehler. Ein größeres Vertrauen in die KI ging dabei mit geringerer Anlagedisziplin einher .

Eine weitere Untersuchung kam zu dem Ergebnis, dass von KI oder Robo-Advisors beeinflusste Portfolios in volatilen Marktphasen stärkeres Herdenverhalten zeigen können . Algorithmen beseitigen menschliche Verzerrungen damit nicht zwingend – sie können sie standardisieren und in größerem Maßstab verbreiten.

Wenn aus dem Risiko ein echter Verlust wird

Die Warnungen sind nicht rein theoretisch. Ende Juli 2026 geriet der bekannte KI-Hedgefonds Situational Awareness in schwere Schwierigkeiten. Bloomberg berichtete von einem 24-stündigen Wettlauf, um die Positionen des Fonds zu retten . Das Wall Street Journal beschrieb zeitgleich einen „Tag, an dem die Bots losgelassen wurden“ . Bloomberg berichtete außerdem über Zusammenbrüche von KI-Hedgefonds im Umfeld turbulenter Technologie-Quartalszahlen .

Solche Fälle zeigen, wie schnell fehlerhafte Empfehlungen, hohe Automatisierung und gleichgerichtete Positionen in großflächige Verluste umschlagen können. Ein Backtest oder ein überzeugend formulierter KI-Chat ersetzt dabei weder robuste Risikomodelle noch menschliche Kontrolle.

Das Fazit für Privatanleger

Die Demokratisierung quantitativer Handelswerkzeuge ist real. Privatanleger erhalten heute Zugang zu Funktionen, deren Entwicklung Hedgefonds noch vor wenigen Jahren Millionen gekostet hätte . Das erklärt, warum der Markt so schnell wächst.

Die bisherigen Ergebnisse rechtfertigen jedoch keine Gewinnversprechen. Selbst führende Sprachmodelle scheiterten in Live-nahen Trading-Wettbewerben häufig an den Grundlagen: Sie handelten zu viel, reagierten nicht konsistent und erzielten meist keine positiven Renditen. Gleichzeitig warnen Aufsichtsbehörden vor mangelnder Verantwortlichkeit, algorithmischem Herdenverhalten und möglichen Auswirkungen auf die Finanzstabilität.

KI kann beim Recherchieren und Strukturieren von Informationen helfen. Der aktuelle Stand der Evidenz spricht aber klar dagegen, einen Trading-Bot als unfehlbaren Vermögensverwalter zu behandeln. Zwischen dem Versprechen eines persönlichen Hedgefonds und der tatsächlichen Rendite klafft derzeit noch eine große Lücke.