Risiko & Compliance

Datenqualität, Modellrisiken, Dokumentation & Regulatorik – das Fundament für KI im Aktienhandel. Im Verbund mit AI Trading Erklärung, Trading automatisieren mit AI und AI-Analyse für Aktienmärkte bleibt die Verantwortung stets beim Menschen.

Grundprinzipien

Risiko & Compliance sind kein Nachtrag. Sie gehören in Design, Betrieb und Review aller KI-gestützten Auswertungen. Ziele: Nachvollziehbarkeit, Verhältnismäßigkeit, Transparenz und Verantwortung.

Leitlinien

  • Klare Ziele & Annahmen dokumentieren
  • Erklärbarkeit vor Komplexität
  • Freigaben und Vier-Augen-Prinzip

Grenzen

  • Keine Ergebnis- oder Rendite-Zusagen
  • Keine Black-Box ohne Belege
  • Kein Einsatz ohne Monitoring

Datenqualität & Herkunft

Verlässliche Analysen beginnen mit verlässlichen Daten: saubere Zeitachsen, eindeutige IDs, dokumentierte Quellen und nachvollziehbare Berechnungen. Für AI-Analyse für Aktienmärkte gilt: Preisreihen, Fundamentaldaten und Nachrichten benötigen jeweils eigene Qualitätschecks.

Jede Transformation (Bereinigung, Normalisierung, Feature-Engineering) wird protokolliert. So lassen sich spätere Ergebnisse reproduzieren und auditieren.

Modellrisiken & Validierung

Modelle können driften, falsch kalibriert sein oder auf verzerrten Daten beruhen. Daher sind Validierung und Vergleich mit Baselines Pflicht – vor Inbetriebnahme und im Betrieb.

Vor Einsatz

  • Out-of-Sample & Walk-Forward
  • Konfidenzen & Fehlertypen klären
  • Robustheit über Regime prüfen

Im Betrieb

  • Drift-Indikatoren & Schwellen
  • Change-Impact dokumentieren
  • Rollbacks & Notfallpfade

Dokumentation & Versionierung

Nachvollziehbarkeit heißt: Versionen von Daten, Features, Modellen und Regeln eindeutig festhalten. Jede Änderung erhält Kontext, Motive, Reviewer und Freigaben.

Protokolle sind nicht nur Compliance-Pflicht, sondern fachliche Stütze für Reviews und Wissensaufbau.

Monitoring, Drift & Incidents

Monitoring erfasst Daten- und Modellzustände: Eingangsqualität, Verteilungen, Latenzen, Fehlerraten, Warnhinweise. Incidents werden mit Ursache, Wirkung und Maßnahmen dokumentiert.

Automatisierung (Trading automatisieren mit AI) bleibt nur dann tragfähig, wenn Alarme, Eskalationspfade und regelmäßige Reviews etabliert sind.

Regulatorische Aspekte

Regulatorik verlangt Sorgfalt: klare Verantwortlichkeiten, Zweckbindung, Datenrechte, Schutz sensibler Informationen, technische und organisatorische Maßnahmen. Für KI-gestützte Analysen gilt: erklärbare Verfahren und prüfbare Belege sind zentrale Erwartungen.

Transparente Kommunikation nach innen und außen reduziert Fehlinterpretationen und stärkt Vertrauen.

Rollen & Verantwortlichkeiten

Klare Rollen vermeiden Lücken: Datenverantwortliche, Modellierung, Validierung, Betrieb/Monitoring, Fach-Review und Compliance arbeiten zusammen – mit dokumentierten Übergaben und Freigaben.

Entscheidungen werden protokolliert; Risiken, Annahmen und Unsicherheiten werden sichtbar gemacht.

FAQ

Warum sind Baselines wichtig?

Sie zeigen, ob KI-Modelle echten Mehrwert liefern – und verhindern Scheinpräzision.

Wie viel Dokumentation ist genug?

Ausreichend für Reproduktion und Review: Datenstände, Parameter, Metriken, Entscheidungen, Freigaben.

Was gilt für Warnhinweise?

Schwellen, Eskalationswege und Zuständigkeiten müssen vorab definiert und getestet sein.

Glossar

Drift
Veränderung von Daten- oder Modellverteilungen über Zeit; kann Entscheidungen verzerren.
Baseline
Einfache Vergleichsmethode; macht Nutzen und Stabilität komplexerer Modelle messbar.
Protokoll
Nachvollziehbare Aufzeichnung von Änderungen, Ergebnissen und Freigaben.