KI · Geldanlage · Urteilskraft
KI gibt dir (un)klare Antworten: dein Vermögen braucht deine Entscheidungen.
KI als Sparringspartner in der Geldanlage, nicht als Ersatz für Entscheidung und Verantwortung.
Die relevante Frage ist nicht, ob KI bei der Geldanlage eingesetzt wird. Sie wird es bereits. Die relevante Frage ist, welche Teile eines Entscheidungsprozesses wir sinnvoll beschleunigen und welche wir nicht delegieren dürfen.
50 %
Kontext
Welche Daten, Ziele, Unterlagen und Annahmen gebe ich mit?
30 %
Prompt
Frage ich präzise, entscheidungsorientiert und mit Gegenhypothese?
20 %
Einordnung
Kann ich erkennen, ob die Antwort relevant, korrekt und passend ist?
Arbeitsregel für die Praxis, kein wissenschaftliches Messmodell. Nach Roger Basler de Roca.
1
Ziel und Rahmen definieren
KI kann Fragen strukturieren, Begriffe erklären und fehlende Informationen sichtbar machen.
2
These unter Druck setzen
KI kann Gegenargumente, Szenarien, Risiken und Annahmen formulieren.
3
Kauf, Verkauf oder Nichtstun verantworten
KI kann Auswirkungen und Alternativen transparent machen, nicht die Verantwortung übernehmen.
Jede Aussage nennt die Zahl, die Einordnung und die Quelle mit Datum. Zeitvariable Marktdaten tragen immer einen Stichtag.
95 % der befragten Fondsmanager nutzen GenAI bereits. Bei Managern unter 1 Mrd. USD AUM haben 50 % keine Nutzungsrestriktionen.
KI sollte Anleger:innen die Entscheidung nicht abnehmen. Sie verfügt nicht automatisch über alle Informationen in Echtzeit. Wer sie fragt, ob eine Aktie gekauft werden soll, delegiert eine Entscheidung an ein Werkzeug, das dafür nicht gemacht ist.
50 % Kontext, 30 % Prompt, 20 % Einordnung.
Auch eine falsche Schlussfolgerung kann sehr überzeugend formuliert sein. Vorwissen entscheidet nicht darüber, ob jemand KI nutzen darf, sondern darüber, wie gut die Person fragen und Antworten einordnen kann.
Quelle: Arbeitsmodell nach Roger Basler de Roca. Keine externe empirische Prozentangabe.
Wissensaufbau ist praktisch risikofrei. Sinnvolle erste Fragen: Was unterscheidet Aktie, ETF und Fonds? Was bedeutet ein Spread? Wie wirken Kreditkosten, Gebühren und Rebalancing? Nicht als erste Frage: Soll ich diese Aktie jetzt kaufen?
Quelle: Praxisempfehlung nach Roger Basler de Roca.
Über 11 führende KI-Modelle hinweg bestätigten die Systeme Nutzerhandlungen im Mittel 49 % häufiger als menschliche Vergleichsantworten.
Wer eine Aktie ohnehin kaufen möchte und nur nach Argumenten dafür fragt, erhält schnell eine überzeugende Bestätigung der eigenen Meinung. Als Sparringspartner wird die KI erst wertvoll, wenn sie bewusst als Gegenstimme eingesetzt wird.
86 % der befragten Wealth- und Asset-Management-Firmen wurden von regulatorischer Komplexität überrascht. 77 % nannten Bedenken zu Datenschutz, Genauigkeit und externen Daten.
Kontext macht eine KI-Antwort besser. Er ersetzt aber keine Prüfung von Datenbasis, Aktualität, Quellen und Annahmen. Die Frage lautet nicht: Klingt die Antwort plausibel? Sie lautet: Welche Daten, Annahmen und Auslassungen stecken darin?
Scalable Capital verlangt vor jeder Wertpapiertransaktion eine explizite Bestätigung der Kundin oder des Kunden. In einer LLM-Studie erhöhte ein sozial verantwortlicher Prompt den Anteil aktiv verwalteter Anlagen um über 29 %.
Wenn eine KI Zusammensetzung, Gewichtung und Strategie eines realen Depots kennt, werden Analysen spezifischer. Die Verantwortung für Kauf- und Verkaufsentscheide bleibt bei der Person, die das Kapital hält.
Stand 11.09.2026: Die zehn grössten Positionen machten 38,26 % des S&P 500 aus. Nvidia allein stand für 8,03 %.
Wenn viele Anleger:innen auf ähnliche Indizes, Datenquellen und KI-Narrative zugreifen, kann die Konzentration weiter verstärkt werden. Wer nicht versteht, warum eine Position im Depot ist, reagiert bei Rückgängen eher prozyklisch.
In einer kontrollierten Handelssimulation kauften 24 % der Teilnehmenden nach Finanz-Social-Media-Posts das beworbene Asset. In der Kontrollgruppe waren es 7 %.
Herdentrieb ist nicht neu. Neu sind Geschwindigkeit, Dauerpräsenz und die Zahl der Personen, die ähnliche Systeme gleichzeitig nutzen. KI kann den Weg von Information zu Handlungsimpuls weiter verkürzen.
Drei Entscheidungen bleiben bei der Person: Ziel und Rahmen definieren, die These unter Druck setzen, Kauf, Verkauf oder Nichtstun verantworten.
Quelle: Eigene Synthese auf Basis der Befunde und des Interviewmaterials.
Alte Muster. Neue Plattformen. Gleiche Dynamik.
Tulpenmanie
1636 – 1637
Tulpenzwiebeln wurden zum Statussymbol. Die Preise explodierten, weil alle kauften, in der Hoffnung, später teurer zu verkaufen. Der Markt brach innerhalb weniger Tage zusammen.
Gleiche Hoffnung. Gleicher Absturz.
Dotcom-Blase
1990er – 2000
Jede .com-Aktie schien Gold wert. Fundamentaldaten zählten nicht mehr. Weil «jeder» mit Tech-Aktien reich wurde, kauften auch unerfahrene Anleger massenhaft. Als die Blase 2000 platzte, wurden Billionen vernichtet.
Neue Zeit. Alte Fehler.
Krypto-Hypes
2017 & 2021
Bitcoin, Ethereum und Memecoins wie Dogecoin zogen Millionen an. Getrieben von Social Media kauften viele, ohne die Technologie zu verstehen. Auf die Hypes folgten Krypto-Winter mit Kurseinbrüchen von teils über 80 %.
FOMO statt Fundament.
GameStop und Meme-Stocks
Anfang 2021
Über Reddit (r/wallstreetbets) trieben Kleinanleger die GameStop-Aktie in die Höhe. «Wir gegen die Wall Street» und pure FOMO. Wer zu spät einstieg, kaufte bei über 300 bis 400 Dollar, nur um den anschliessenden Einbruch zu erleben.
Gemeinsam stark. Gemeinsam riskant.
Trump Coin
Januar 2025
Der offizielle Trump Token ($TRUMP) schoss nach dem Launch im Januar 2025 zeitweise über +900 % in 24 Stunden. Getrieben von Hype, Social Media und politischem Momentum. Nur wenige Wochen später lag der Kurs rund 75 % unter dem Höchststand.
Politik. Memes. Realität.
Polymarket
2024 / 2025
Auf Polymarket beeinflusste ein einzelner französischer Gross-Trader mit rund 28 Mio. USD Einsatz sichtbar die Trump-Wahrscheinlichkeit. Zudem fanden Analysen erhebliches Wash Trading. Marktpreise wurden medial als «die Crowd weiss es besser» interpretiert und beeinflussten Verhalten.
Scheinbar objektiv. Trotzdem Herdentrieb.
Andere kaufen auch. Also kaufe ich?
Historische Beispiele zur Einordnung, keine Anlageempfehlung und keine Aussage über künftige Kurse. Prozentangaben beziehen sich auf die jeweils genannten Zeitpunkte.
Gleiche Mechanismen, grössere Wirkung.
Die Lüge muss nicht viral gehen. Sie muss auffindbar sein.
PLANT
3'749
KI-Content-Farm-Newsseiten in 16 Sprachen
(NewsGuard, Juni 2026)
Automatisch erzeugte Artikel, oft ohne redaktionelle Kontrolle.
INDEX
53 %
des Web-Traffics kommen bereits von Maschinen
(Imperva, 2025)
Inhalte werden von Suchmaschinen indexiert und verbreitet.
RETRIEVE
> 1/3
der seit ChatGPT veröffentlichten englischsprachigen Webseiten sind KI-generiert
(Pew Research, 2026)
KI-Systeme finden diese Inhalte und nutzen sie als Quelle.
GENERATE
33 %
der untersuchten KI-Antworten wiederholten pro-russische Falschbehauptungen aus dem Pravda-Netzwerk
(NewsGuard, 2026)
KI-Systeme verarbeiten die Inhalte und erzeugen daraus Antworten.
AMPLIFY
70
fingierte News-Webseiten, dazu 70 X-Accounts, 250 Kommentar-Accounts und 8'913 Artikel in rund 20 Sprachen
(Anthropic, September 2026)
Über Social Media, Suchmaschinen und KI-Systeme wird die Reichweite zusätzlich verstärkt.
Bessere Infos. Bessere Entscheide.
Die Zahlen stammen aus den jeweils genannten Erhebungen und gelten nur für deren Zeitraum, Sprachraum und Methode. Sie belegen die Auffindbarkeit von Inhalten, nicht die Wirkung auf einzelne Personen.
Drei kleine Werkzeuge für den eigenen Entscheidungsprozess. Sie laufen vollständig im Browser, ohne Anmeldung, ohne Speicherung und ohne KI-Antworten.
Schreibe deine Anlagethese in einem Satz. Du bekommst daraus eine Prüf-Frageliste, die du in dein eigenes KI-Werkzeug kopieren kannst. Hier läuft keine KI und nichts wird gespeichert.
Bitte zuerst eine These eintragen.
Bewege die Regler und sieh, wie stark ein breit gestreutes Depot von wenigen Titeln abhängt.
Restliche Positionen tragen: 62.0 %
Wirkung auf das Gesamtdepot
-7.6 %
Durchschnitt pro Restposition: 2.07 %
Vergleich: Im S&P 500 machten die zehn grössten Positionen 38,26 % aus, Nvidia allein 8,03 %. Stand 11.09.2026.
Rechenbeispiel ohne Prognose. Es zeigt Arithmetik, keine Marktentwicklung.
So funktioniert es: Oben steht der belegte Befund einer Studie. Darunter steht ein Satz, wie man ihn im Netz liest. Entscheide, ob dieser Satz den Befund korrekt wiedergibt oder mehr behauptet, als gemessen wurde. Danach kommt die Auflösung mit Begründung.
0 von 6
Der Befund
Studie in Science (Cheng et al., 26.03.2026): Sprachmodelle bestätigten die Sichtweise der fragenden Person deutlich häufiger als Menschen. Gemessen wurde ein relativer Unterschied von 49 % bei der expliziten Bestätigung.
Die Aussage
«Chatbots bestätigen die eigene Sichtweise häufiger als Menschen. In der Studie lag der Unterschied bei 49 % relativ.»
Der Befund
Gleiche Studie, gleicher Wert: 49 % relativer Unterschied bei der expliziten Bestätigung.
Die Aussage
«KI sagt in jedem zweiten Fall einfach Ja.»
Der Befund
Experiment mit Sprachmodellen (Winder et al., PLOS ONE, 27.06.2025): Wurde im Prompt ausdrücklich soziale Verantwortung verlangt, empfahlen die Modelle einen um 29 % höheren Anteil aktiv verwalteter Anlagen.
Die Aussage
«Wie ich frage, verändert die Antwort: ein Zusatz im Prompt hob den empfohlenen Anteil aktiver Anlagen um 29 %.»
Der Befund
Gleiches Experiment. Gemessen wurde, was die Modelle empfehlen, nicht was Anlegerinnen und Anleger damit verdienen.
Die Aussage
«Wer KI für die Depotplanung nutzt, macht 29 % mehr Rendite.»
Der Befund
Kontrollierte Studie der Ontario Securities Commission (22.04.2025, n=1465): In einer Handelssimulation kauften 24 % der Teilnehmenden das in Social-Media-Posts beworbene Asset, in der Kontrollgruppe ohne Posts 7 %.
Die Aussage
«In dieser Simulation kauften nach Social-Media-Posts 24 % statt 7 %.»
Der Befund
Daten von State Street Global Advisors: Die zehn grössten Positionen im S&P 500 hatten am 11.09.2026 einen Anteil von 38,26 %, Nvidia allein 8,03 %.
Die Aussage
«Die zehn grössten Positionen machen 38,26 % des S&P 500 aus.»
Ein Skill ist eine schriftlich festgehaltene Arbeitsanweisung. Eine für die KI, damit sie jedes Mal gleich sauber arbeitet. Eine für Sie selbst, damit Sie das Ergebnis prüfen können, statt es zu glauben. Beide werden als .md Datei gespeichert, weil sie damit versionierbar, lesbar und in jedes KI-Werkzeug einsetzbar bleiben.
Skill 1, fuer die KI
Die KI bekommt Rolle, Kontext, Ablauf, Verbote und Ausgabeformat. Damit erzeugt sie Struktur und Gegenargumente statt Zustimmung.
Bauplan
anlage-sparringspartner.md
Skill 3, CRAP Fact Check
Vier Prüffragen an jede Quelle: Wie aktuell, wie verlässlich, von wem, mit welcher Absicht. Als Skill hinterlegt, wird daraus eine eigene Kompetenz statt eines Bauchgefühls.
Bauplan
crap-fact-check.md
Skill 5, Investment Dashboard
Ein Beobachtungs-Dashboard, das selber recherchiert: Trends, News und Quartalszahlen zu KI-Aktien, grossen ETF und Cryptos. Jede Zahl mit Quelle und Stichtag, keine Empfehlung, kein Kursziel. Dark Mode, ein Akzent für Aufwärts, Rot nur für Risiko.
Bauplan
investment-dashboard.md
Kompetenz statt Abhängigkeit: Wer die Prüfschritte selbst schreibt, kann jede KI-Antwort einordnen, auch die von morgen.
Überprüfte Quellen nach APA 7. Aussagen aus Studien sind Studienbefunde, keine allgemeinen Gesetzmässigkeiten. Marktdaten gelten nur zum genannten Stichtag.
01
Alternative Investment Management Association. (2025, September 16). Press release: Front-office Gen AI adoption shifts from if to when for leading fund managers, AIMA research finds.
https://www.aima.org/article/press-release-front-office-gen-ai-adoption-shifts-from-if-to-when-for-leading-fund-managers-aima-research-finds.html02
Cheng, M., Lee, C., Khadpe, P., Yu, S., Han, D., & Jurafsky, D. (2026). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science, 391, eaec8352.
https://doi.org/10.1126/science.aec835203
EY. (2025, September 19). GenAI in wealth & asset management survey 2025.
https://www.ey.com/en_us/insights/wealth-asset-management/gen-ai-in-wealth-asset-management-survey04
Scalable Capital. (2026, August 25). Scalable Capital becomes first bank in Europe to open platform to AI assistants via Agentic Investing.
https://de.scalable.capital/en/newsroom/scalable-agentic-investing05
Winder, P., Hildebrand, C., & Hartmann, J. (2025). Biased echoes: Large language models reinforce investment biases and increase portfolio risks of private investors. PLOS ONE, 20(6), e0325459.
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.032545906
State Street Global Advisors. (2026, September 11). SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY): Index top holdings.
https://www.ssga.com/us/en/intermediary/etfs/state-street-spdr-sp-500-etf-trust-spy07
Ontario Securities Commission. (2025, April 22). Social media and retail investing: The rise of finfluencers.
https://www.osc.ca/en/investors/investor-research-and-reports/social-media-and-retail-investing-rise-finfluencers08
Stiftung Warentest. (2026, 16. Januar). KI-Chatbots im Test: Perplexity schlägt ChatGPT und Meta AI. Testgrundlage: Untersuchung britischer Verbraucherschützer (Which?).
https://www.test.de/KI-Chatbots-im-Test-Perplexity-schlaegt-ChatGPT-und-Meta-AI-6275046-0/Fragen zum Vortrag, zu den Quellen oder zu einer Buchung? Schreiben Sie direkt per E-Mail oder WhatsApp. Es gibt kein Formular und keine Datensammlung auf dieser Seite.
mail (at) rogerbasler.ch
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Roger Basler de Roca
The Circle 6
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8058 Zürich
Schweiz
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