“Beschreibe mir eine Strategie basierend auf EMA-Kreuzung mit RSI-Filter.”

ChatGPT liefert die Logik in 10 Sekunden. Ich oeffne TSLab, baue die Bloecke zusammen. In 15 Minuten — ein fertiger Roboter.

Klingt wie ein Traum. Aber funktioniert es in der Praxis?

Den letzten Monat habe ich das Combo getestet: KI fuer Ideengenerierung, visuelle Baukastensysteme fuer den Zusammenbau. Hier ist die Realitaet.

Experiment: 10 Strategien von ChatGPT → TSLab

Von 10 Strategien: 3 zeigten Gewinn im Backtest (>20% jaehrlich), 5 waren nahe Null, 2 verlustbringend.

Problem #1: KI versteht den Marktkontext nicht

ChatGPT generiert logisch korrekte Strategien. Kennt aber nicht: Instrumentenspezifika, aktuelles Marktregime, Ihren Handelsstil. KI braucht sehr praezise Anweisungen.

Problem #2: Baukastensysteme begrenzen die Komplexitaet

Claude kann komplexe Strategien generieren. Aber der visuelle Baukasten unterstuetzt das nicht. KI kann komplexere Strategien generieren, als der Baukasten zusammenbauen kann.

Problem #3: KI halluziniert Indikatoren

ChatGPT schlaegt manchmal Indikatoren vor, die im Baukasten nicht existieren. Man muss wissen, welche Indikatoren der eigene Baukasten hat.

Was funktioniert: Die richtigen Prompts

Schlechter Prompt: “Erfinde eine Handelsstrategie”

Guter Prompt: “Schlage eine Strategie fuer stuendliche EUR/USD-Kerzen (Forex) vor. Verwende nur diese Indikatoren: SMA, EMA, RSI, MACD. Durchschnittliche Volatilitaet 50 Pips/Tag. Ziel: 3-5 Trades pro Woche. Stop-Loss bis 30 Pips.”

Zukunft oder Hype?

Das ist nicht die Zukunft. Es ist ein Werkzeug.

KI + Baukastensysteme werden den Quant-Programmierer nicht ersetzen. Aber die Arbeit beschleunigen. Nuetzlich fuer Anfaenger, senkt die Einstiegshuerde. Aber kein Allheilmittel. Wenn Sie tiefes Verstaendnis wollen — lernen Sie Programmierung.

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