KI-gestützter Aktienhandel: Welches KI-Tool der Generation ist besser?

LLM-Tools werden seit ihrer Entstehung im KI-gestützten Aktienhandel eingesetzt. ¹

Ich testete 14 generative KI-Modelle für den KI-gestützten Aktienhandel, um ihre Fähigkeit zur Prognose von Kursänderungen von 132 Aktien anhand der bereitgestellten Informationen zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass

• Die beste Leistung erbrachten das ChatGPT 5 Thinking-Modell und das Gemini 2.5 Pro- Modell.
• Die aktuellen Modelle von ChatGPT und Gemini schneiden schlechter ab als ältere Modelle.
• Die Erfolgsquote sinkt, wenn zu viele Daten bereitgestellt werden.

Leistungsfähigkeit KI-gestützter Tools

Aktuelle Versionen

Weitere Einzelheiten zum Benchmark finden Sie im Abschnitt zur Methodik des Aktienhandels-Benchmarks .

GPT 5.4 Instant

GPT 5.4 Instant erreicht eine Erfolgsquote von 69 %. Das Modell konzentriert sich hauptsächlich auf die Unternehmensrentabilität und nutzt diese als primäres Signal.

• Logik der negativen Kennzeichnung : Wahrscheinlicher, wenn der Verstorbene eine zentrale aktive Rolle innehatte (insbesondere CEO/Präsident), das Unternehmen profitabel/gesund erschien, die Kontrolle durch die Familie hoch war und das Ereignis ein bedeutendes Kontinuitäts- oder Nachfolgerisiko implizierte.
• Logik der positiven Kennzeichnung : Wahrscheinlicher, wenn die Rentabilität schwächer ausfiel und/oder die Verschuldung höher war, sodass das Ereignis als Neustart der Unternehmensführung oder als Katalysator für eine Trendwende interpretiert werden konnte, insbesondere wenn eine Nachfolge innerhalb der Familie in ausreichender Tiefe vorhanden schien.
• Logik der neutralen Kennzeichnung : Wird angewendet, wenn die Rolle weniger operativ/zeremoniell erscheint, wenn gegenläufige Kräfte dominieren oder wenn die Informationen keine starke Reaktion innerhalb eines kurzen Zeitfensters rechtfertigen.

GPT 5.4 Denkmodell

GPT 5.4 Thinking erzielt mit begrenztem Aufwand eine Erfolgsquote von 64 %. Es vereint Rentabilität und Familienbesitz.

• Logik der negativen Kennzeichnung : Wahrscheinlicher, wenn das verstorbene Familienmitglied eine zentrale operative Rolle innehatte, die Rentabilität solide aussah und der Einfluss der Familie bedeutend war.
• Logik der positiven Kennzeichnung : Wahrscheinlicher, wenn das ausgeschiedene Familienmitglied eine zentrale Rolle spielte, das Unternehmen aber schwächer oder stärker verschuldet wirkte, sodass der Markt einen Wechsel begrüßen könnte.
• Logik der neutralen Kennzeichnung : Wahrscheinlicher ist es, dass das Unternehmen groß genug ist, um die Veränderung zu verkraften, wenn die Rolle ehrenamtlich oder weniger operativ ist, oder dass die Signale des Unternehmens uneinheitlich sind.

DeepSeek V3.2 (Instant & Deep Think)

DeepSeek V3.2 mit und ohne Deep Think weist eine Erfolgsquote von 58 % auf. Die Erfolgsquote hängt von der Rolle des Verstorbenen und der Leistung des Unternehmens ab.

Negative Reaktion (-1): Der Markt erwartet Störungen.

• Hohe Abhängigkeit: Wenn der Verstorbene der Gründer oder ein aktiver (arbeitender) CEO/Vorsitzender mit einer langen Amtszeit war, führt sein Verlust zu einer erheblichen Führungslücke.
• Geringer Familienbesitz: Ein geringerer Familienbesitz könnte bedeuten, dass die Familie weniger „eigenes Kapital“ in die Stabilisierung des Unternehmens nach der Krise investiert.

Positive Reaktion (+1): Der Markt erwartet eine Verbesserung.

• Erleichterung: Der Tod des Unternehmens beendet eine negative Situation. Dies tritt häufig ein, wenn das Unternehmen unter einem langjährigen Geschäftsführer schlecht abschnitt (negativer Jahresüberschuss oder negative Eigenkapitalrendite). Der Markt setzt auf einen Neuanfang.
• Feststehende Nachfolge: Wenn der Verstorbene nicht erwerbstätig war (workD=0) oder ein pensionierter Vorsitzender, ist der Nachfolger wahrscheinlich bereits eingesetzt.
• Hoher Familienbesitz: Ein hoher Familienbesitz signalisiert oft das Engagement für den Werterhalt und die Gewährleistung eines reibungslosen Übergangs.

Neutrale Reaktion (0): Das Ereignis ist bereits eingepreist oder irrelevant.

• Nicht kritische Rolle: Wenn der Verstorbene ein nicht-geschäftsführendes Vorstandsmitglied oder eine pensionierte Person war, die nicht in das Tagesgeschäft eingebunden war.
• Gradueller Übergang: Wenn der Tod nicht plötzlich eintrat und es sich um ein großes Unternehmen handelt (viele Mitarbeiter/Vermögenswerte), existieren wahrscheinlich Systeme, die einen reibungslosen Übergang ermöglichen.

Zwillinge 3 Denken

Die Trefferquote des Gemini 3-Denkens liegt bei 53 %. Der zugrunde liegende Entscheidungsmechanismus ist folgender:

• Deutlich positiv (1) : Diese Unternehmen schnitten unter Familienführung schlechter ab (ROA < 2,5 %). Der Markt interpretiert den Weggang eines zentralen Familienmanagers (CEO oder Vorsitzender) wahrscheinlich als Signal für eine Professionalisierung oder eine dringend benötigte strategische Neuausrichtung.
• Deutlich negativ : Diese Unternehmen erzielten unter ihrer jeweiligen Führungskraft außergewöhnlich hohe Ergebnisse (ROA > 12 %). Ihr Weggang stellt einen erheblichen Verlust an strategischem Humankapital und visionärer Führung dar.
• Nicht signifikant : Diese Kategorie gilt für Unternehmen mit durchschnittlicher Leistung oder wenn die ausscheidende Person eine Ehren-, Emeritus- oder Nebenrolle innehatte (z. B. Vizepräsident, Vorstandsmitglied), was darauf hindeutet, dass der Weggang nur minimale Auswirkungen auf das Tagesgeschäft hat oder bereits eingepreist war.

Gemini 3 Blitz

GPT 5.4 Instant erreicht eine Erfolgsquote von 54 %. Die Vorhersagen basieren auf zwei konkurrierenden Markttheorien zur Nachfolge in Familienunternehmen:

• Schlüsselpersonentheorie (-1) : In Unternehmen mit außergewöhnlich hoher Rentabilität (ROA > 10 %) wird die Führungskraft vom Markt oft als „Star“ oder Visionär angesehen. Ihr Ausscheiden hinterlässt eine Lücke an strategischem Talent, was zu negativen Überrenditen führt.
• Theorie der Professionalisierung/Verfestigung (+1) : In leistungsschwachen Unternehmen (ROA < 3 %) oder solchen mit hohem Familienanteil wird der Abgang eines Familienmanagers oft als Chance für „neues Blut“ oder professionelles Management gesehen, das eingreift, was zu positiven Überrenditen führt.
• Stabilität/Neutralität (0) : Bei Unternehmen mit mäßiger Performance oder wenn der Leiter eine nicht aktive/ehrenamtliche Rolle innehatte (z. B. Emeritus, Ehrenvorsitzender), wird das Ereignis oft als „eingepreist“ oder operativ unbedeutend angesehen.

Claude Sonett 4.2

Die Trefferquote von Claude Sonnet 4.2 im Vergleich zum Benchmark beträgt 48 %. Das Modell bewertet jedes Unternehmen anhand von 6 Dimensionen, die aus der Ereignisstudientheorie zu Führungswechseln in Familienunternehmen abgeleitet sind:

1. Rollenprägnanz (am wichtigsten)

Die Lage des Verstorbenen bestimmt, wie viele Informationen der Tod dem Markt vermittelt:

• Ehrenämter/Emeritus-Positionen (+0,4): Diese Personen haben sich aus dem operativen Geschäft zurückgezogen. Die Bekanntgabe erfolgt wenig überraschend, oft im Vorfeld kommuniziert → die Marktreaktion ist leicht positiv oder neutral.
• Aktiver CEO/Vorsitzender (−0,6): Das Schlüsselpersonenrisiko ist am höchsten. Die Märkte preisen die Unsicherheit darüber ein, wer die Nachfolge antritt und ob sich die Strategie ändern wird.
• Vizepräsident/Präsident (−0,25): Mäßige Besorgnis, aber das Unternehmen ist weniger von einer einzelnen Führungskraft abhängig.
• Vorstandsmitglied/Direktor (+0,1): Nicht-exekutives Mitglied; minimale operative Beeinträchtigung.

2. ROA-Signal

• Negative Gesamtkapitalrendite (+1,2): Ein ausscheidender Manager, unter dessen Führung die Vermögenswerte negative Renditen erwirtschafteten, wird vom Markt als Erleichterung interpretiert. Dies ist der stärkste positive Einflussfaktor.
• Unterhalb von p25 (ROA < 1,8%) (+0,5): Unterdurchschnittlich performendes Unternehmen, Abgang dennoch willkommen.
• Oberhalb von p75 (ROA > 9,6%) (−0,6): Wenn ein Unternehmen mit hohem ROA einen wichtigen Manager verliert, signalisiert dies dem Markt, dass der Architekt dieser Renditen verloren gehen könnte.

3. Nettogewinn / EBITDA

• Der Nettoverlust (+0,6) und das negative EBITDA (+0,5) verstärken das Signal der Krisenbewältigung unabhängig von der Gesamtkapitalrendite.

4. Eigenkapitalrendite (oberstes Quartil, −0,3)

Selbst wenn die Gesamtkapitalrendite (ROA) moderat ist, gelten Unternehmen im obersten ROE-Quartil (>19,3%) als besonders kapitaleffizient – ein Verlust, den der Markt negativ bewertet.

5. Familienbesitz

• ≥75 % (+0,45): Hohe Familienkontrolle bedeutet, dass die Nachfolge mit hoher Wahrscheinlichkeit innerhalb der Familie erfolgt und im Voraus geplant ist. Dies reduziert die Unsicherheit.
• 50–74% (+0,20): Mehrheit der Familien, stabil, aber etwas weniger sicher.
• <30% (−0,25): Eine gestreute Eigentümerstruktur lässt Zweifel an der Identität des Rechtsnachfolgers aufkommen.

6. Hebelwirkung

• >0,70 (+0,40): Hoch verschuldete Unternehmen mit einem ausscheidenden Geschäftsführer signalisieren eine mögliche strategische Neuausrichtung; die Märkte könnten dies positiv bewerten (Notausstieg).
• Über S. 75 (>0,36) (+0,20): Erhöhte Verschuldung festgestellt.

Wert ≥ 0,90 → Kennzeichnung: Signifikant positiv

Wert ≤ −0,70 → Kennzeichnung: Signifikant negativ

Andernfalls → Kennzeichnung nicht signifikant

Ältere Modelle

GPT 5 Denkmodell

Das Denkmodell von ChatGPT 5 weist mit einer Trefferquote von 74 % die höchste Genauigkeit unter den getesteten Tools auf. Das Tool prognostiziert Preisänderungen anhand zweier Indikatoren:

Führungskonzentrationsindex (LCI) → höher = wahrscheinlicher erheblicher negativer CAR

• LCI = 0,40·z(Rollenwichtigkeit) + 0,30·z(Familienkontrolle) + 0,20·z(Finanzstärke) − 0,10·z(Größe)
  • role_importance: hierarchische Gewichtung des Verstorbenen (CEO > Präsident > Vorsitzender > Vizepräsident).
  • Familienkontrolle: Familienbesitz (Anteil der Stimmrechte in Prozent).
  • Finanzstärke: zusammengesetzt aus Eigenkapitalrendite (ROE) und Gesamtkapitalrendite (ROA) (Rentabilität).
  • Größe: ln(Vermögen).
• Intuition : Die Märkte erwarten größere Umbrüche, wenn ein zentrales Familienmitglied in einem eng geführten, profitablen, aber vergleichsweise kleineren Unternehmen stirbt.
• Entscheidung : Als im Wesentlichen negativ kennzeichnen, wenn der LCI zu den oberen 30 % der Stichprobe gehört und mindestens 0,5 z-Einheiten über dem Erneuerungsindex liegt.

Erneuerungspotenzialindex (RPI) → höher = mit größerer Wahrscheinlichkeit für einen substanziellen positiven CAR

• RPI = 0,40·(−z(finanzielle_Stärke)) + 0,25·z(Verschuldungsgrad) − 0,20·z(Familienkontrolle) − 0,10·z(Größe) + 0,05·z(Liquiditätsstress)
  • Verschuldungsgrad: (langfristige + kurzfristige Schulden) / Eigenkapital.
  • Familienkontrolle: Familienbesitz (Anteil der Stimmrechte in Prozent).
  • Liquiditätsstress: Verbindlichkeiten aus Lieferungen und Leistungen / Vermögenswerte.
  • Finanzstärke: zusammengesetzt aus Eigenkapitalrendite (ROE) und Gesamtkapitalrendite (ROA).
  • Größe: ln(Vermögen).

• Intuition : Unternehmen mit schwacher Rentabilität, einem gewissen Schuldendruck, geringerer Familiendominanz und Liquiditätsproblemen könnten davon ausgehen, dass der Markt die Möglichkeit eines Führungswechsels oder einer neuen Führung begrüßt.
• Entscheidung : Als im Wesentlichen positiv kennzeichnen, wenn der RPI zu den oberen 30 % der Stichprobe gehört und mindestens 0,5 z-Einheiten über dem LCI liegt.

Gemini 2.5 Pro Modell

Gemini 2.5 Pro sagt 71 % der Aktienkursänderungen korrekt voraus. Dieses Modell legt nahe, dass aktive Händler ihre Entscheidungen auf der Grundlage der Anfälligkeit eines Unternehmens und dessen potenzieller Erneuerungschancen treffen.

Vulnerabilitätsindex (VI) → höher = höhere Wahrscheinlichkeit für einen erheblichen negativen CAR

• VI = 0,40·z(family_control) + 0,35·(-z(financial_strength)) + 0,20·z(leverage) – 0,05·z(size)
  • Familienkontrolle : Familienbesitz (Stimmrechte in Prozent).
  • Finanzstärke : Zusammengesetzter Z-Score aus Eigenkapitalrendite (ROE) und Gesamtkapitalrendite (ROA).
  • Verschuldungsgrad : Langfristige Fremd-/Eigenkapitalfinanzierung.
  • Größe : Natürlicher Logarithmus des Gesamtvermögens (ln(Vermögen)).
• Intuition : Der Markt bestraft Aktien, wenn der Tod einer Schlüsselfigur ein Machtvakuum hinterlässt. Dieses Risiko ist am höchsten bei hoch verschuldeten, unrentablen und familiengeführten Unternehmen, denen die Widerstandsfähigkeit und die tiefgreifende Managementstruktur größerer Konzerne fehlen. Die Kombination aus starker Familienkontrolle, schlechter Finanzlage und hoher Verschuldung erzeugt ein hohes Maß an Unsicherheit bei den Anlegern.
• Entscheidung : Als „im Wesentlichen negativ“ kennzeichnen, wenn der VI-Wert eines Unternehmens zu den besten 5 % der Stichprobe gehört.

Turnaround-Katalysator-Index (TCI) → höher = höhere Wahrscheinlichkeit für einen substanziellen positiven CAR

• TCI = 0,50·(-z(Finanzstärke)) + 0,25·z(Familienkontrolle) – 0,15·z(Verschuldungsgrad) – 0,10·z(Größe)
  • Finanzstärke : Zusammengesetzter Z-Score aus Eigenkapitalrendite (ROE) und Gesamtkapitalrendite (ROA).
  • Familienkontrolle : Familienbesitz (Stimmrechte in Prozent).
  • Verschuldungsgrad : Langfristige Fremd-/Eigenkapitalfinanzierung.
  • Größe : Natürlicher Logarithmus des Gesamtvermögens (ln(Vermögen)).
• Intuition : Der Markt reagiert positiv, wenn der Tod als Chance für Erneuerung wahrgenommen wird. Dies ist der Fall, wenn ein etabliertes Familienoberhaupt eines leistungsschwachen, aber finanziell stabilen Unternehmens verstirbt. Der Markt erwartet, dass ein Führungswechsel durch die Verbesserung von Strategie und operativen Abläufen Wertsteigerungen ermöglicht und das Unternehmen somit zu einem potenziellen Sanierungsfall oder einem Übernahmekandidaten macht.
• Entscheidung : Als im Wesentlichen positiv kennzeichnen, wenn der TCI-Wert eines Unternehmens zu den besten 5 % der Stichprobe gehört und mindestens 0,5 z-Einheiten über seinem VI-Wert liegt.

GPT 5 Pro-Modell

Die Genauigkeitsrate von GPT-5 Pro liegt in meinem Benchmark bei 56 %. Das GenAI-Tool trifft Vorhersagen auf Basis zweier Indikatoren:

Schlüsselpersonenrisikoindex (KPRI) → höher = höhere Wahrscheinlichkeit für erhebliche negative Auswirkungen auf die Risikobewertung

• KPRI = 0,40·z(Eigentumsanteil) + 0,30·z(Verschuldungsgrad) − 0,20·z(Unternehmensgröße) + 0,10·z(Rentabilität)
• Intuition : Bei eng geführten, höher verschuldeten, kleineren und aktuell profitablen Unternehmen besteht im Todesfall eines Familienmitglieds ein höheres wahrgenommenes Schlüsselpersonenrisiko.
• Entscheidung : Als im Wesentlichen negativ einstufen, wenn KPRI zu den oberen 30 % der Stichprobe gehört und ≥ 0,5 z-Einheiten über TPI liegt.

Turnaround-Potenzialindex (TPI) → höher = höhere Wahrscheinlichkeit für einen substanziellen positiven CAR

• TPI = 0,40·(−z(Rentabilität)) + 0,20·z(Verschuldungsgrad) − 0,20·z(Eigentumsanteil) − 0,10·z(Unternehmensgröße) + 0,10·z(Vermögenswerte/Vermögenswerte)
• Intuition : Schwache Performance und gewisser finanzieller Druck, aber geringere Kontrolle durch die Familie können dazu führen, dass die Märkte einen Führungswechsel begrüßen.
• Entscheidung : Als im Wesentlichen positiv einstufen, wenn TPI zu den oberen 30 % gehört und mindestens 0,5 z-Einheiten über KPRI liegt.

GPT 4o

Dieses ältere ChatGPT-Modell verwendet KI-Algorithmen, die auf der Rolle des Verstorbenen im Unternehmen, den Familienanteilen, der Unternehmensgröße und dem Verschuldungsgrad basieren. Das Modell prognostiziert die kumulierte durchschnittliche Restschuld (CAR) von Ereignissen.

Wesentliches negatives Ergebnis , wenn

• Der Verstorbene war CEO/Vorsitzender.
• Hoher Familienbesitz (>70 %) und der Verstorbene hatte eine Führungsrolle inne
• Kleinere oder weniger diversifizierte Unternehmen (geringes Vermögen/Umsatz)
• Hohe Verschuldung: Langfristige oder kurzfristige Schulden > Vermögen

Wesentliches positives Ergebnis , wenn

• Der Verstorbene hatte eine untergeordnete Funktion (z. B. Vorstandsmitglied oder Vizepräsident).
• Das Unternehmen wies eine unterdurchschnittliche Performance auf (z. B. negative Eigenkapitalrendite oder Gesamtkapitalrendite), die Märkte könnten dies als positiv bewerten.
• Geringe familiäre Kontrolle (<30%)

Keine wesentliche Änderung , wenn

• Mittelgroße bis große Unternehmen mit solider Finanzlage
• Verstorbene Person nicht in aktiver Führungsposition
• Geringer bis mittlerer Familienbesitz (30 %–60 %)

Claude Sonett 4

Das Modell Claude Sonnet 4 erzielt eine Trefferquote von 46 % bei der Vorhersage von Aktienkursbewegungen nach dem Tod von Familienoberhäuptern. Es verwendet ein mehrstufiges Bewertungssystem, das das Risiko der Nachfolgeplanung gegen die Resilienzfaktoren des Unternehmens abwägt.

SDS-Wert (Succession Disruption Score) → höher = wahrscheinlicher erheblicher negativer CAR (Critical Assessment Ratio)

• SDS = 0,30·z(Positionsgewichtung) + 0,25·z(Familienbesitz) + 0,20·(-z(Finanzleistung)) + 0,15·z(Schuldenlast) – 0,10·z(Unternehmensgröße)
  • Positionsgewichtung : Hierarchische Bewertung, wobei CEO = 3, Vorsitzender = 2,5, Präsident = 2, Vizepräsident = 1, Vorstand = 0,5
  • Familienbesitz : Anteil der Familienbeteiligung an der Stimmabgabe
  • Finanzielle Leistungsfähigkeit : Zusammengesetzter Wert aus ROE- und ROA-Z-Scores
  • Schuldenlast : Verhältnis von langfristigen Schulden zu Gesamtvermögen
  • firm_scale : Mitarbeiterzahl als Indikator für die Organisationsstruktur
• Intuition : Märkte reagieren besonders negativ, wenn eine kritische Führungslücke auf konzentrierte Familienkontrolle und geringe institutionelle Widerstandsfähigkeit trifft. Der Tod eines CEO oder Aufsichtsratsvorsitzenden in einem familiengeführten Unternehmen führt zu einer unmittelbaren Nachfolgekrise, insbesondere wenn dem Unternehmen die finanzielle Stärke fehlt, um Unsicherheiten zu überstehen, oder die organisatorische Tiefe, um Kontinuität zu gewährleisten. Eine hohe Verschuldung verstärkt diese Anfälligkeit, indem sie die strategische Flexibilität während der Übergangsphase einschränkt.
• Entscheidung : Als im Wesentlichen negativ einstufen, wenn der SDS-Wert zu den oberen 36 % der Stichprobe gehört (Wert ≤ -3,0).

Governance-Erneuerungsindex (GRI) → höher = höhere Wahrscheinlichkeit für einen substanziellen positiven CAR

• GRI = 0,35·(-z(finanzielle_Performance)) + 0,25·z(institutionelle_Qualität) – 0,20·z(Familienbesitz) + 0,15·z(Marktentwicklung) – 0,05·z(Positionsgewichtung)
  • finanzielle Leistungsfähigkeit : Schwächebewertung des zusammengesetzten ROE/ROA-Werts
  • institutionelle Qualität : Indikatoren für Unternehmensgröße und Branchenstabilität
  • Familienbesitzverhältnisse : Konzentration der Familienkontrolle (umgekehrt)
  • Marktentwicklung : Länderbezogener Indikator für die Markteffizienz
  • position_weight : Wichtigkeit der Führungsposition (invertiert)
• Intuition : Märkte antizipieren Wertschöpfung bei Führungswechseln in leistungsschwachen Unternehmen mit gestreuten Eigentümerstrukturen. Der Tod eines Führungsmitglieds beseitigt potenzielle Verfestigungseffekte und erhält gleichzeitig die für eine Sanierung notwendigen institutionellen Kapazitäten. Dies ist besonders ausgeprägt in entwickelten Märkten, wo eine professionelle Nachfolgeregelung im Management leichter zugänglich ist und die Governance-Mechanismen stärker ausgeprägt sind.
• Entscheidung : Als im Wesentlichen positiv einstufen, wenn der GRI-Wert zu den besten 17 % der Stichprobe gehört (Wert ≥ 1,5) und den SDS um mindestens 2,0 Punkte übersteigt.

DeepSeek

Dieses generative KI-Tool nutzt heuristische Expertenanalysen und erreicht eine geschätzte Genauigkeit von ca. 65 % bei Standard-Benchmarks für Finanzereignisstudien. Die Gewichtung der Entscheidung basiert im Wesentlichen auf drei Hauptfaktoren:

Rolle des Verstorbenen

• Vorsitzender/CEO/Präsident: Wurde sofort wegen potenziell hoher negativer Auswirkungen als gefährdet eingestuft.
• Emeritus/Ehrenmitglied/Vizepräsident: Werden deutlich geringer gewichtet, was häufig zu der Prognose „Keine signifikante Veränderung“ führt.
• Nebenrollen: Werden als schwaches Signal behandelt.

Finanzielle Gesundheit

• Nettogewinn und Eigenkapitalrendite/Gesamtkapitalrendite: Ein negativer Nettogewinn oder niedrige Renditen in Verbindung mit einer Schlüsselrolle führten oft zu einer Prognose in Richtung „Negativ“. War die Rolle hingegen untergeordnet, konnte dies auf „Positiv“ hindeuten.
• Langfristige/Kurzfristige Verschuldung: Hohe Verschuldungsgrade verstärkten das wahrgenommene Risiko für Unternehmen mit Schlüsselrollen.

Familienbesitz

• Hoher Besitzanteil (>60%) + Schlüsselrolle: Verstärkte die „negative“ Vorhersage (festgefahrene Führungspositionen, Nachfolgeunsicherheit).
• Niedrige Eigentumsquote (<30%) + schlechte Performance: Verstärkte die „positive“ Prognose (für Außenstehende leichter, Veränderungen zu erzwingen).

Gemini 2.5 Blitzmodell

Gemini 2.5 Flash gibt an, dass die Vorhersagen auf einer Ereignisstudie und der Fachliteratur zur Corporate Governance basieren und eine Genauigkeit von 23 % aufweisen. Das Modell kennzeichnet Ereignis-CARs auf Grundlage folgender Annahmen:

• Wesentlicher negativer Aspekt: Der Anteil der Familienbeteiligung ist relativ hoch (>30%) und der Verstorbene bekleidete eine Schlüsselposition (CEO oder Vorsitzender).
• Keine wesentliche Veränderung: Der Anteil des Familienbesitzes ist relativ niedrig (<30%) oder das Unternehmen ist groß und weist eine starke Unternehmensstruktur auf.
• Deutlich positiv: Dieses Szenario tritt typischerweise ein, wenn die Leistung des Managers mangelhaft ist oder er als Hindernis für die Zukunft des Unternehmens angesehen wird. Die vorliegenden Daten reichen für eine solche Prognose nicht aus. Daher wurden alle Prognosen entweder als „Deutlich negativ“ oder „Keine signifikante Veränderung“ gekennzeichnet.

Modellgenauigkeit bei umfangreichen Eingaben

Wenn in der zweiten Runde mehr Informationen bereitgestellt werden, ändert sich die Modellleistung:

• DeepSeek V3.2 Deep Think (64%) und Gemini 3 Thinking (62%) verbessern sich am meisten.
• Die GPT 5.4-Modelle zeigen gemischte Ergebnisse und eine etwas geringere Genauigkeit als im eingeschränkten Fall.
• Claude Sonett 4.2 verschlechtert sich weiter, was auf Schwierigkeiten bei der Verarbeitung komplexerer Eingaben hindeutet.

Durch das Hinzufügen weiterer Daten verbessern sich Modelle, die mehrere Signale integrieren können. Einfachere Modelle können jedoch ungenauer werden, da sie zusätzliche Informationen nicht effektiv priorisieren können.

KI-basierte Benchmark-Methodik für den Aktienhandel

Aufforderung

Der Benchmark bewertet, ob generative KI-Tools auf Basis gegebener Unternehmensfundamentaldaten Aktienmarktreaktionen auf ein unerwartetes Ereignis vorhersagen können. Die Vorgehensweise basiert auf Daten von Tanyeri & Alp (2023) und Arslan & Tanyeri-Günsur (2025): ² , ³

Jedes KI-Tool erhält in der ersten Runde eine Momentaufnahme der Unternehmensinformationen:

Finanzinformationen

• Vermögensgröße
• Eigenkapitalgröße
• Ergebnis vor Zinsen, Steuern, Abschreibungen und Amortisation (EBITDA)
• Nettoeinkommen
• Jahresumsatz
• Lang- und kurzfristige Schulden
• Abbrechnungsverbindlichkeiten
• Eigenkapitalrendite (ROE)
• Kapitalrendite (ROA)

Weitere Informationen

• Familienbeteiligung
• Land des Hauptsitzes und der Börsennotierung
• Anzahl der Mitarbeiter
• Branche/Sektor

Es werden weder Firmenname noch andere Identifikationsmerkmale angegeben.

In der zweiten Runde werden zusätzlich folgende Informationen hinzugefügt:

• ob der Verstorbene zum Zeitpunkt des Todes erwerbstätig war
• die Generation des Verstorbenen nach dem Gründer der Firma
• ob der Verstorbene der Gründer war
• Betriebszugehörigkeit des Verstorbenen bei der Firma
• Alter des Verstorbenen zum Zeitpunkt des Todes
• ob der Verstorbene plötzlich oder nach einer Krankheit gestorben ist
• die Anzahl der Kinder, die der Verstorbene hatte
• die Anzahl der weiblichen Kinder, die der Verstorbene hatte
• die Anzahl der männlichen Kinder des Verstorbenen
• die Anzahl der Partner, die der Verstorbene hatte

Hauptfrage

Auf Grundlage der obigen Informationen soll jede KI-Lösung vorhersagen, ob die kumulierten abnormalen Renditen (CAR) von 132 Unternehmen über 3 Tage wie folgt aussehen werden:

• Signifikant positiv
• Deutlich negativ
• Nicht signifikant

Der CAR-Wert misst die Reaktion der Finanzmärkte auf ein Ereignis. Ein positiver CAR-Wert deutet darauf hin, dass Aktienhändler das Ereignis als wertsteigernd, ein negativer CAR-Wert als wertmindernd und ein unbedeutender CAR-Wert als neutral einstufen.

Probenahme

Der Datensatz umfasst 132 Todesfälle in 109 börsennotierten Familienunternehmen in 24 Ländern. Alle Unternehmen zählen zu den 500 größten Familienunternehmen.

Leistungsmessung

Der Benchmark basiert auf vorangegangenen technischen Aktienkursanalysen. Für jedes Unternehmen wurde die 3-Tage-CAR berechnet und wie folgt kategorisiert:

• Signifikant positiv
• Deutlich negativ
• Nicht signifikant

Die KI-Vorhersagen werden mit historischen CAR-Werten verglichen. Die Genauigkeit wird als Prozentsatz korrekter Vorhersagen jeder generativen KI-Lösung gemessen.

FAQs

Referenzlinks

1.

ScienceDirect

2.

The value of shareholder rights in family firms: Global evidence from a death in the family - Tanyeri Günsür - 2023 - Corporate Governance: An International Review - Wiley Online Library

3.

ScienceDirect

4.

Artificial Intelligence Can Make Markets More Efficient—and More Volatile

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalyst

Folgen auf

Ezgi besitzt einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran und verfügt über Expertise in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Stimmungsanalyse, KI-Agentenanwendungen im Finanzwesen, Optimierung von Antwortsystemen, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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