Mit KI-Prompts zur Börsenanalyse lassen sich heute Daten schneller auswerten, Trends früher erkennen und Investmententscheidungen fundierter treffen. Tech-Investor Philipp Klöckner hat vier praxiserprobte Prompts entwickelt, die genau das ermöglichen. Wir stellen sie vor – praxisnah, konkret und mit Tipps für den Einsatz im Alltag.
Warum KI-gestützte Börsenrecherche immer wichtiger wird
Die Kapitalmärkte werden zunehmend komplexer: Milliarden von Datenpunkten fluten täglich in Form von Quartalsberichten, Analystenkommentaren, regulatorischen Meldungen oder Nachrichten über Unternehmen. Gleichzeitig wächst der Druck, auf Basis dieser Masse effizient und präzise Investmentanalysen durchzuführen. Genau hier greifen Large Language Models (LLMs) wie GPT-4, Claude oder Gemini ein. Ihr größter Vorteil: Sie verarbeiten große Datenmengen kontextsensitiv und generieren faktenbasierte Zusammenfassungen in kürzester Zeit.
Eine 2024 veröffentlichte Umfrage von Bank of America unter institutionellen Investoren zeigte, dass bereits 41 % der Befragten KI-Tools für die Marktbeobachtung einsetzen – ein Plus von 18 % gegenüber 2022 (Quelle: BofA Global Research). Parallel dazu gaben knapp 60 % an, in den nächsten zwölf Monaten ihre Analyseprozesse durch spezialisierte KI-Modelle erweitern zu wollen.
Wer ist Philipp Klöckner und warum sind seine Prompts relevant?
Philipp Klöckner ist einer der bekanntesten deutschen Angel-Investoren mit Fokus auf digitale Geschäftsmodelle und einflussreicher Co-Host des Podcasts Doppelgänger Tech Talk. Als langjähriger Experte für Geschäftsmodellanalysen und Aktienbewertung hat er sich in der Investment-Community einen Namen gemacht – nicht zuletzt durch seine präzise strukturierte Herangehensweise an Markt- und Unternehmensdaten.
In seinen Vorträgen und Podcast-Folgen teilt Klöckner regelmäßig Prompts, die er selbst bei der Aktien- und ETF-Recherche mit KI verwendet. Vier dieser Prompts haben sich dabei als besonders effektiv erwiesen. Sie decken unterschiedliche Analysebedarfe ab – von der Betrachtung eines einzelnen Unternehmens über die Bewertung von ETFs bis zur Berichterstattung über News-Events.
Prompt #1: Unternehmensanalyse im Stil von Investoren
Dieser Prompt ist darauf optimiert, Geschäftsberichte, Earnings Calls oder MD&A-Texte aus Quartalsunterlagen so zu analysieren, wie es Finanzanalysten bei institutionellen Anlegern tun würden. Ein Beispiel für den Prompt lautet:
„Fasse die wichtigsten Informationen aus dem letzten Earnings Call sowie dem Geschäftsbericht von [Unternehmensname] zusammen. Fokussiere dich auf Umsatzentwicklung, Margenveränderungen, Guidance, Risiken und strategische Maßnahmen. Bewerte kurz, wie sich die Kennzahlen im Vergleich zur Peer Group entwickeln.“
Durch die Nutzung von LLMs in Verbindung mit aktuellen Finanzdaten (z. B. aus APIs von Yahoo Finance oder SEC.gov) lässt sich so schnell ein konsistentes Bild über die wirtschaftliche Lage und Ausrichtung eines Unternehmens gewinnen.
Prompt #2: ETF-Vergleich mit Fokus auf Gebühren, Holdings und Performance
Wer in ETFs investieren möchte, steht oft vor der Wahl zwischen dutzenden ähnlichen Produkten. Klöckners zweiter Prompt ermöglicht einen strukturierten Vergleich auf Basis relevanter Kennzahlen. Der Prompt:
„Vergleiche die folgenden ETFs miteinander: [ETF 1], [ETF 2], [ETF 3]. Beziehe dich auf die Total Expense Ratio, durchschnittliche Rendite der letzten 3 und 5 Jahre, Regionen- und Branchengewichtung sowie die 10 größten Holdings.“
Dieser Prompt eignet sich besonders gut, wenn man ihn mit Echtzeitdaten kombiniert – etwa aus dem Factsheet der Anbieter, von ETF-Datenbanken wie justETF oder über JSON-Feeds von Morningstar.
Prompt #3: Nachrichtenanalyse mit Sentiment-Bewertung
Börsennachrichten beeinflussen Kurse oft innerhalb weniger Minuten. Mit diesem Prompt lassen sich News aus verschiedenen Quellen bewerten und in Bezug auf ihre potenzielle Marktwirkung kontextualisieren:
„Analysiere die wichtigsten Nachrichten der letzten 5 Tage zu [Unternehmen X]. Sortiere nach Relevanz und bewerte das Sentiment (positiv, neutral, negativ). Fasse je Nachricht zusammen, worum es geht und welche Auswirkungen für Investoren denkbar sind.“
Besonders leistungsfähig ist dieser Prompt in Verbindung mit aktuellen RSS-Feeds von Finanzportalen wie Bloomberg, Reuters oder Finanzen.net. Der kombinierte Einsatz mit News-Crawling-Tools wie Diffbot oder der GPT-4-Browserfunktionalität hebt die Analysequalität auf ein neues Niveau.
Prompt #4: SWOT-Analyse auf Basis öffentlicher Quellen
Die SWOT-Analyse (Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken) bleibt ein Klassiker der Unternehmensbewertung. Dieser Prompt erlaubt eine KI-gestützte Umsetzung auf Basis öffentlich verfügbarer Daten:
„Erstelle eine SWOT-Analyse für [Unternehmen], basierend auf öffentlich zugänglichen Informationen (z. B. Investorenberichte, Branchenanalysen, Presseartikel, Earnings Call Transkripte und Präsenz im Wettbewerb). Beachte dabei auch wirtschaftliche Rahmenbedingungen und langfristige Trends.“
Besonders hilfreich ist dieser Ansatz bei der Vorbereitung von Investmententscheidungen, Pitch-Präsentationen oder Buy-and-Hold-Strategien. Hier punktet die KI mit der Fähigkeit zur hochwertigen Kontextualisierung.
Tipps für die praxisnahe Anwendung der Prompts
- Kombination mit Datenquellen: Die Qualität der Antworten hängt stark davon ab, welche Datenquellen das LLM nutzen kann. Verwenden Sie Plugins, API-Verbindungen oder Browserfunktionen für aktuellere Ergebnisse.
- Prompt Engineering ernst nehmen: Je präziser der Prompt, desto verwertbarer das Ergebnis. Ergänzen Sie relevante Zahlen, Zeiträume, Benchmarks und Kontext für verlässlichere Resultate.
- Antworten kritisch prüfen: Auch der beste Prompt ersetzt keine Schlussfolgerungskompetenz. Validieren Sie KI-Antworten stets mit Originalquellen oder durch Vergleich mit Finanzanalystenberichten.
KI-Recherche in der Börsenanalyse: Chancen und Grenzen
Laut einer Studie von PwC aus dem Jahr 2023 sehen 67 % der deutschen Asset Manager in generativer KI ein zentrales Instrument zur Effizienzsteigerung ihrer Recherchetätigkeit (Quelle: PwC AI in Asset Management Report 2023). Besonders bei Routineaufgaben wie der Extraktion von Bilanzkennzahlen oder der Filterung irrelevanter Nachrichten bietet KI große Vorteile.
Doch Vorsicht: Auch die besten LLMs sind begrenzt – beispielsweise beim Zugriff auf Echtzeitdaten oder bei der Verifikation von nicht offengelegten Insider-Informationen. Die Interpretation bleibt letztlich Aufgabe des Menschen. Rechtlich gesehen darf KI zudem keine Finanz- oder Anlageberatung durchführen.
Fazit: Wer KI richtig nutzt, investiert klüger
Die vier von Philipp Klöckner empfohlenen Prompts zeigen eindrucksvoll, wie KI für Anleger zu einem mächtigen Werkzeug werden kann – vorausgesetzt, sie wird verantwortungsvoll und fundiert genutzt. In einer Welt, in der Informationsdichte zur Herausforderung wird, schafft KI Klarheit, Fokus und Geschwindigkeit.
Welche Prompts haben Sie bereits erfolgreich verwendet? Haben Sie eigene Vorschläge oder Tools für die Börsenrecherche mit KI? Teilen Sie Ihre Erfahrungen und diskutieren Sie mit unserer Community!
