Wie KI-Filter den ETF-Vergleich vorbereiten
Künstliche Intelligenz kann hunderte Fonds nach festen Regeln vorsortieren. Der Nutzen entsteht erst, wenn die Regeln offen liegen und die Entscheidung beim Menschen bleibt.
Wer ETFs vergleicht, steht schnell vor einer Liste, die länger ist als ein Arbeitstag. Domizil, Replikationsmethode, Ausschüttungspolitik, Fondsvolumen und Kosten erzeugen Kombinationen, die manuell kaum vollständig abzuklopfen sind. Genau hier setzen KI-gestützte Filter an: Sie wenden vorab definierte Schwellen an und liefern eine kürzere Kandidatenmenge.
Was sich gut automatisieren lässt
Mindestvolumen, maximale TER, erlaubte Domizile und der Ausschluss gehebelter Produkte sind klare Ja/Nein-Regeln. Auch grobe Sektorüberlappungen lassen sich berechnen, wenn Holdings-Daten vorliegen. In der IntellectWeaver-Methodik werden diese Schritte protokolliert — inklusive der konkreten Schwellenwerte.
Was Filter übersehen
Ein Indexwechsel, eine ungewöhnliche Swap-Gegenpartei oder die steuerliche Handhabbarkeit in einem bestimmten Depot lassen sich selten sauber in eine einzelne Kennzahl pressen. Deshalb folgt auf die Vorsortierung immer die menschliche Nachprüfung.
Rolle beim Investieren
KI ersetzt keine Anlagestrategie. Sie verkürzt den Weg von „alle verfügbaren ETFs“ zu „eine handhabbare Auswahl“. Die eigentliche Investitionsentscheidung — Horizont, Risikobudget, Ausschlüsse aus Überzeugung — bleibt Gesprächssache.