Kann KI langfristig den Index schlagen?
Aktiv gemanagte Fonds scheitern nicht an Daten — sie scheitern am Menschen. Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz stellt sich die naheliegende Frage: Kann ein regelbasierter KI-Prozess langfristig bessere Anlageentscheidungen treffen als ein Mensch? Verdiq ist das Experiment.
Live-Daten · Musterdepot ist virtuell · Kein echtes Geld · Experiment seit Mai 2026
Das ist kein Einzelfall. Das ist der Normalfall.
Woran liegt das? Nicht an fehlenden Daten. Nicht an fehlendem Kapital. Das zentrale Problem ist der Mensch selbst.
Drei Verhaltensmuster stehen langfristigem Anlageerfolg systematisch im Weg:
Verlierer werden zu lange gehalten. Der Schmerz eines Verlustes wiegt psychologisch doppelt so schwer wie die Freude über einen gleichhohen Gewinn.
Die letzte Woche bestimmt die nächste Entscheidung. Jüngste Ereignisse werden übergewichtet, langfristige Trends ignoriert.
Alle kaufen, also kaufe ich auch. Soziale Signale überschreiben rationale Analyse — besonders in Phasen extremer Marktbewegungen.
Diese Muster sind keine Charakterschwächen. Sie sind Evolution. Unser Gehirn wurde für kurzfristiges Überleben optimiert — nicht für 10-Jahres-Renditen.
Was passiert, wenn der Risikofaktor Mensch vom Entscheidungsprozess ausgenommen wird — und ein regelbasierter KI-Prozess diesen übernimmt? Verdiq ist das Experiment.
Verdiq bewertet jede Woche über 400 der rund 1.320 MSCI World Unternehmen — die wirtschaftlich bedeutendsten Large-Caps aus 23 Industrieländern. Diese 400 decken rund 90% der gesamten Marktkapitalisierung des Index ab. Ein quantitatives Screening filtert, welche Kandidaten überhaupt als Investment in Frage kommen.
Die qualifizierten Kandidaten durchlaufen eine strukturierte Debatte — mit drei unabhängigen KI-Modellen von drei verschiedenen Anbietern.
400 der 1.320 MSCI World Unternehmen werden regelbasiert gescreent — 90% der Indexmarktkapitalisierung. Scoring-Modell und CAPE-Regime bestimmen die Kandidatenliste. Kein Bauchgefühl.
Grok, NewsAPI und Google Trends zeigen wo auf der Hype-Kurve eine Aktie steht — noch unentdeckt, wachsendes Interesse oder breite Aufmerksamkeit. Bearisches Sentiment bei guten Kennzahlen ist kein Warnsignal.
Jeder Kandidat wird in zwei Konfigurationen debattiert: einmal als Bull Case von Claude, einmal von GPT-4o — mit entgegengesetzten Rollen.
Gemini 2.5 Pro vergleicht beide Debatten — einmal in Reihenfolge A→B, einmal B→A. Stimmen beide Urteile überein: robust. Widersprechen sie sich: MEIDEN. Uneinigkeit ist kein Kaufsignal.
Verdiq zielt auf 15% p.a. Ein MSCI World ETF liefert das nicht — und soll es auch nicht. Er ist der Maßstab, nicht das Ziel. Wer ein konzentriertes Portfolio aus 5–10 Einzeltiteln hält, trägt mehr Risiko als der Indexinvestor. Dieses Risiko muss sich in der Rendite auszahlen — sonst ist das ETF die ehrlichere Wahl.
Damit das funktioniert, braucht jeder Kaufkandidat eine nachvollziehbare Renditeerwartung die deutlich über dem liegt was der Markt in der aktuellen Bewertungssituation ohnehin liefern würde. Diese Erwartung wird aus der Debate herausgearbeitet — nicht geschätzt, sondern begründet.
Die Hürden sind bewusst hoch gesetzt. Im teuren Markt findet Verdiq oft nichts das sie überspringt. Dann wird nicht gekauft — nicht weil das System versagt, sondern weil es funktioniert. Einen Titel zu kaufen nur um investiert zu sein ist kein Investieren. Es ist Kapitalverschwendung mit gutem Gewissen.
Jede Position die die Erwartung verfehlt, bekommt einen eigenen Artikel — mit Begründung, nicht mit Entschuldigung. → Lessons Learned
| Regime | Pos. | min. CRV | Renditeerwartung 12M | |
|---|---|---|---|---|
| Verdiq | MSCI World | |||
| Crash CAPE < 15 | 7–10 | 1.2 | 25% | 10–15% |
| Normal CAPE 20–27 | 5–7 | 1.5 | 18% | 4–7% |
| Teuer CAPE 27–35 | 4–6 | 2.0 | 15% | 2–4% |
| Extrem teuer CAPE > 35 | 3–5 | 2.5 | 12% | 0–2% |
MSCI World: historische 10-Jahres-Folgerenditen je CAPE-Niveau (Shiller). Verdiq-Mindestrendite gilt pro Kaufkandidat — Einzeltitel müssen den Index deutlich schlagen.
Ein öffentliches Experiment. Keine Dienstleistung. Kein Produkt. Alles was hier steht, ist dokumentiert — und bleibt es.
Claude und GPT-4o debattieren. Gemini urteilt. Kein Modell bewertet sich selbst — der Richter kommt immer vom dritten Anbieter.
Das verhindert systematischen Model-Bias: Kein Anbieter kann seine eigene Perspektive als Maßstab setzen. Beide Debattierer kennen ihre Rolle nicht im Voraus — sie tauschen sie in Konfiguration A und B.