Leitfaden Diversifikation mit KI
Dieser Leitfaden bündelt die Schwerpunkte unserer Artikelreihe: Wie maschinelles Lernen keine Kaufempfehlungen liefert, aber hilft, Konzentrationsrisiken früher zu erkennen.
Schritt 1 — Bestand transparent machen
Listen Sie Positionen mit Gewicht, Währung und Faktorexposition auf. KI-Clustering gruppiert ähnliche Titel; so sehen Sie, ob „viele Positionen“ tatsächlich diversifiziert sind.
Schritt 2 — Korrelationen im Zeitfenster lesen
Rollierende Korrelationsmatrizen zeigen, ob Schutzwirkungen in Stressphasen zusammenbrechen. Wir erläutern, welche Fensterlängen Regimewechsel verschleiern können.
Schritt 3 — Szenarien statt Punktprognosen
Monte-Carlo- und historische Szenarien liefern Bandbreiten für Verluste — nützlich für Risikobudgets, nicht für Timing. Grenzen der Daten werden offen benannt.
Schritt 4 — Kosten und Rebalancing einrechnen
Diversifikation scheitert oft an Gebühren und seltenem Umschichten. Unsere Texte rechnen Beispiele mit Transaktionskosten — ohne konkrete Produktnamen.
Rückfragen
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