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Aktienkurse per Volksabstimmung vorhersagen?

Wieviel Gewinn könnte man wohl einstreichen, wenn man die Aktienkurse vorhersagen könnte? Der Traum ist so alt wie die Institution der Börse: Millionen von Euro sind ausgegeben worden für Analysen der wirtschaftlichen Leistung eines Unternehmens, technische Chartanalysen, komplexe mathematische Vorhersagemodelle, Experimente mit künstlicher Intelligenz – und alles hat dabei versagt, die Zukunft von Aktienkursen zu bestimmen.

Zwei Websites starten nun einen neuen Versuch. Die Gründer von PredictIt und iExchange (vormals Research.com) dachten sich: Was ist ein Aktienkurs anderes als das Ergebnis einer ständigen, kollektiven Volksabstimmung von Anlegern über den Wert einer Firma? Investoren, die glauben, dass ihnen eine Firma mehr Geld verdienen wird als sie bei ihrem gegenwärtigen Aktienkurs in sie hineinstecken, kaufen oder halten Aktien dieses Unternehmens. Jene, die umgekehrt annehmen, dass eine Aktiengesellschaft ihnen weniger Geld verdienen wird als sie anlegen müssen, verkaufen oder lassen Ihre Finger von einem Kauf. Nachfrage und Angebot lassen dann den Kurs steigen oder sinken.

Und wenn der Kurs das Ergebnis eines pekuniären Plebeszits ist: Dann müsste man doch den Kurs eines Wertpapiers voraussagen können, wenn man nur genug potentielle Anleger dazu bringt, Vorhersagen über die Kurszukunft einer AG abzugeben. Anschließend müsste man nur noch den Durchschnitt aus diesen Prognosen bilden, um vernünftige Aussagen treffen zu können.

Genau dies versuchen die beiden Sites. PredictIt, mit Sitz in New York City, hat bereits über 100.000 Nutzer, und die Aktienkursvorhersagen laufen seit Anfang Juli. Hier kann man jeweils den Schlusskurs der kommenden Woche schätzen, und die Site gibt eine Konsensprognose für den zu erwartenden Schlusskurs an. Ich habe einmal für fünf wichtige Firmen ausgerechnet, was passiert wäre, wenn man bei Vorhersage eines steigenden Kurse jeweils 1000 Dollar in einer Gesellschaft angelegt hätte, und bei Vorhersage eines fallenden Kurses jeweils verkauft hätte (vorausgesetzt, der vorausgesagte Kurs lag über dem jeweiligen durchschnittlichen Kaufkurs). Hier das Ergebnis für die vergangenen acht Wochen: 

Firma

Angelegt insgesamt, US$

Schlusswert insgesamt, US$

Gewinn/ Verlust

Gewinn/ Verlust in Prozent

AOL

4806,85

4972,50

165,65

3,4%

AT & T

5584,47

5811,39

226,92

4,1%

IBM

5693,28

5852,04

158,76

2,8%

Microsoft

3720,56

4122,84

402,28

10,8%

Yahoo!

3640,30

4025,00

384,70

10,6%

Gesamt

23.445,46

24.783,77

1338,31

5,7%

Die Methode brachte 5,7 Prozent Gewinn – freilich legte der Nasdaq-Index im gleichen Zeitraum um 6.7% zu. Pech! Aber immerhin ist für Unterhaltung gesorgt! Selbstverständlich ist dies nur ein kleiner Was-passiert-dann-Spaß. Dieser Versuch hat keine Aussagekraft, weil ich ihn nur über eine kurze Zeit durchgeführt habe und für nur wenige Firmen, die obendrein alle aus der Hightech-Industrie stammen.

Iexchange, die zweite Vorhersage-Site, hat ihren Sitz im kalifornischen Pasadena und wird unterstützt von den Risikokapitalgebern idealab! und Kleiner Perkins Caufield & Byers. Sie ist noch in einem frühen Stadium. Das Unternehmen ist noch nicht der “Marktplatz für Aktienkursvorhersagen”, der es einmal werden will. Statt dessen haben die iExchange-Manager damit begonnen, möglichst viele Aktienkursvorhersagen von möglichst vielen Anlegern zu sammeln.

iExchange war es sehr ernst damit, diese Voraussetzung zu schaffen: Zu Beginn setzte das Unternehmen 10 US-Dollar für jede Vorhersage aus, die ein Nutzer dort abgab, bis zu einem Höchstwert von 200 Dollar (oder 20 Vorhersagen). Um einen Schneeballeffekt zu erzielen, zahlt es darüber hinaus 10 Dollar für jeden Nutzer, den man dazu bringt, auf iExchange Voraussagen zu treffen. Der Große Preis: Bis zu 10.000 Dollar gibt’s für jenen Nutzer, der die akkuratesten Vorhersagen aufgestellt hat. Der Rücklauf war so gross, dass iExchange die Zahlung von 10 Dollar pro Vorhersage einstellen musste. Die beiden anderen Prämien gibt’s aber nach vor.

Warten wir ab, was iExchange zu bieten haben wird, wenn sie online gehen. Die Firma hat einen Trick parat, den PredictIt (noch) nicht hat: Sie will die Vorhersagen der Nutzer nach der Präzision ihrer Voraussagen in der Vergangenheit gewichten. Vielleicht führt dies ja zu genaueren Prognosen als in meinem kleinen Versuch.

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