KI-Trader verlieren Geld auf Vorhersagemärkten – Studie zeigt Grenzen der Technologie

Vorhersagemärkte wie Kalshi und Polymarket haben in den letzten Monaten stark an Aufmerksamkeit gewonnen – sowohl bei Regulierungsbehörden als auch in sozialen Medien. Einige Nutzer berichteten von spektakulären Gewinnen, indem sie KI-Modelle auf diese Plattformen ansetzten. Doch eine aktuelle Studie der Cornell University kommt zu einem ernüchternden Ergebnis.

KI-Modelle scheitern im realen Handel

Forscher des Arcada Labs haben im Rahmen des Prediction Arena Benchmarks sechs führende KI-Modelle mit je 10.000 US-Dollar ausgestattet und sie über 57 Tage auf Vorhersagemärkten handeln lassen. Ziel war es, zu testen, wie gut die Modelle Echtzeit-Informationen verarbeiten und Entscheidungen treffen können.

Grace Li, Mitgründerin von Arcada Labs und Co-Autorin der Studie, erklärt:

„Wir wollten die realistischste Bewertung weltweit durchführen, um zu prüfen, ob KI-Modelle Echtzeit-Entscheidungen treffen und dabei für ihre konträren Positionen belohnt werden können.“

Verluste zwischen 16 % und 30,8 %

Das Ergebnis war ernüchternd: Alle getesteten Modelle verloren Geld. Auf Kalshi lagen die Verluste zwischen 16 % und 30,8 %. Auf Polymarket fielen die Verluste geringer aus, was laut Li auf die unterschiedlichen Handelsbedingungen zurückzuführen ist.

Während die Modelle auf Polymarket frei aus einer Vielzahl von Märkten wählen konnten, waren sie auf Kalshi auf 26 vordefinierte Märkte beschränkt. Li betont:

„Wir hätten nicht erwartet, dass die freie Marktauswahl einen so großen Einfluss auf die Performance haben würde.“

Polymarket: KI-Trading hält, was es verspricht?

Trotz der durchwachsenen Ergebnisse gibt es auch positive Signale. Li verweist auf interne Tests, bei denen das Modell Opus 4.6 kürzlich einige außergewöhnlich profitable Trades tätigte. Dennoch warnt sie vor überzogenen Erwartungen:

„Diese Erfolge sind kein Beweis für schnelle Reichtümer, sondern zeigen, was zunehmend autonome Modelle in Zukunft leisten könnten.“

Sie geht davon aus, dass sich die Fähigkeiten der KI-Modelle stetig verbessern werden und sie irgendwann sogar menschliche Händler übertreffen könnten. Langfristig könnten autonome KI-Hedgefonds zur Normalität werden.

Fokus auf gesellschaftliche Auswirkungen

Doch Li interessiert sich weniger für die wirtschaftlichen Gewinne als für die grundsätzlichen Fragen:

„Unser Hauptinteresse gilt nicht dem finanziellen Nutzen dieser Technologie, sondern der Frage, was diese zusätzliche Intelligenzeinheit für die Menschheit bedeutet.“

Die Studie unterstreicht, dass KI zwar Potenzial für den Handel birgt, aber noch weit von einer zuverlässigen und profitablen Anwendung entfernt ist.