Bevor ich Valarn startete, verbrachte ich mehrere Jahre damit, mit professionellen Investmentteams zusammenzuarbeiten.
Eine Sache wurde sehr schnell offensichtlich.
Professionelle Investoren treffen keine Entscheidungen aufgrund eines einzigen Nachrichtenartikels oder eines einzigen Gewinnberichts.
Sie verbringen Stunden – manchmal Tage – damit, ein Unternehmen aus allen möglichen Blickwinkeln zu recherchieren.
Einzelinvestoren haben selten diesen Luxus.
Die meisten Menschen balancieren Karrieren, Familien und ein geschäftiges Leben. Sie haben vielleicht eine Stunde nach der Arbeit Zeit, um eine Aktie zu recherchieren, bevor sie eine wichtige Entscheidung treffen.
Das ist kein Mangel an Intelligenz.
Es ist ein Mangel an Zeit und Recherchetools.
Das ist das Problem, das ich lösen wollte.
Die Forschungslücke#
Große Investmentfirmen haben ganze Teams, die sich der Forschung widmen.
Eine Person untersucht die Unternehmensfinanzen.
Eine andere beobachtet wirtschaftliche Trends.
Jemand anderes verfolgt Branchennachrichten.
Andere konzentrieren sich auf Risiko, technische Analyse oder Marktstimmung.
Diese Experten hinterfragen die Ideen des anderen, bevor eine wichtige Investitionsentscheidung getroffen wird.
Die meisten Einzelinvestoren haben:
- Finanznachrichtenseiten
- Eine Brokerage-App
- Soziale Medien
- Vielleicht ein YouTube-Video oder einen Podcast
Es ist nichts falsch mit diesen Ressourcen.
Aber sie sind nicht dasselbe wie ein Team von Spezialisten, die dasselbe Unternehmen aus verschiedenen Perspektiven überprüfen.
Ich glaubte, dass KI helfen könnte, diese Lücke zu schließen.
Wo die Idee herkam#
Im Jahr 2024 begann ich, mit KI für die Finanzforschung zu experimentieren.
Wie viele Menschen bat ich die KI, Gewinnberichte zusammenzufassen, SEC-Einreichungen und Unternehmensnachrichten.
Die Antworten klangen überzeugend.
Aber oft fehlte es ihnen an Tiefe.
Manchmal waren sie sogar selbstbewusst falsch.
Dann wurde mir etwas klar.
Professionelle Forschung wird nicht von einem Analysten allein produziert.
Sie entsteht durch Diskussion, Meinungsverschiedenheit und ständiges Hinterfragen.
Ein Analyst findet die Gelegenheit.
Ein anderer weist auf die Risiken hin.
Ein dritter hinterfragt die Annahmen.
Die besten Ideen überstehen, weil sie getestet wurden.
Das führte zu einer einfachen Frage:
Was wäre, wenn KI auf die gleiche Weise arbeiten würde?
Anstatt dass eine KI eine Meinung abgibt...
Was wäre, wenn mehrere KI-Spezialisten dasselbe Unternehmen aus verschiedenen Blickwinkeln untersuchen, die Argumentation des anderen herausfordern und dann zusammenarbeiten, um einen ausgewogenen Forschungsbericht zu erstellen?
Das wurde die Grundlage von Valarn.
Aufbau eines Teams von KI-Analysten#
Anstatt sich auf eine allgemeine KI zu verlassen, verwendet Valarn ein ganzes Team von spezialisierten KI-Analysten – heute bis zu etwa 25 von ihnen, organisiert in fünf Kategorien.
Jeder hat einen spezifischen Job. Hier sind nur einige:
- Fundamentalanalyst – Überprüft Finanzberichte, Gewinne, Bewertungen und Unternehmensleistungen.
- Marktanalyse – Sucht nach Preistrends und Marktstrukturen.
- Stimmungsanalyst – Verfolgt Nachrichten, Gewinnaufrufe, Analystenrevisionen und Marktstimmung.
- Makroanalyst – Beobachtet wirtschaftliche Trends, die Investitionen beeinflussen könnten.
- Risikomanager – Sucht nach Gründen, warum eine Investitionsidee scheitern könnte.
Der Risikomanager ist einer meiner Favoriten.
Sein gesamter Job besteht darin, nicht einverstanden zu sein.
Im Ernst.
Während die anderen Analysten einen Fall aufbauen, versucht der Risikomanager, ihn auseinanderzunehmen.
Manchmal ist es frustrierend.
In der Regel ist es genau das, was gebraucht wird.
Denn gute Forschung geht nicht darum, zu beweisen, dass man recht hat.
Es geht darum, herauszufinden, wo man möglicherweise falsch liegt.
Warum Debatten wichtig sind#
Professionelle Investmentteams debattieren ständig.
Das Ziel ist nicht, einen Streit zu gewinnen.
Das Ziel ist es, die stärkste Schlussfolgerung zu finden.
Wir wollten, dass unsere KI auf die gleiche Weise arbeitet.
Anstatt eine schnelle Antwort zu geben, ermöglicht Valarn mehreren KI-Analysten, dieselben Beweise aus verschiedenen Blickwinkeln zu prüfen, bevor sie eine endgültige Forschungszusammenfassung erstellen.
Manchmal stimmen sie überein.
Manchmal tun sie es nicht.
Diese Meinungsverschiedenheit ist wertvoll.
Sie offenbart oft Risiken – oder Chancen –, die sonst übersehen würden.
Für wen wir Valarn entwickelt haben#
Valarn ist nicht dafür gedacht, Finanzberater oder professionelle Investmentmanager zu ersetzen.
Es ist für Menschen gebaut, die gerne ihre eigenen Recherchen durchführen und bessere Werkzeuge wollen.
Menschen, die:
- Ihre eigenen Investitionen verwalten.
- Mehr als nur Schlagzeilen und Meinungen in sozialen Medien wollen.
- Es mögen, sowohl die positiven als auch die negativen Seiten einer Gelegenheit zu verstehen.
- Nicht jeden Tag Stunden haben, um Hunderte von Berichten zu lesen.
Das sind Ingenieure, Lehrer, Ärzte, Unternehmer, Rentner und lebenslange Lernende.
Sie sind mehr als fähig, Forschung von institutioneller Qualität zu verstehen.
Sie haben nur keinen Zugang zu einem institutionellen Forschungsteam.
Was wir gelernt haben#
Eine unserer größten Überraschungen war, worauf den Nutzern am meisten ankam.
Wir gingen davon aus, dass sich alle auf die endgültige Forschungsansicht konzentrieren würden.
Stattdessen verbringen viele Nutzer die meiste Zeit damit, die Debatte zwischen den KI-Analysten zu lesen.
Sie wollen verstehen, warum die KI zu ihrer Schlussfolgerung gelangte.
Eine weitere Lektion?
Unsicherheit ist wertvoll.
Manchmal stimmen alle Analysten überein.
Manchmal tun sie es nicht.
Diese Meinungsverschiedenheit zu zeigen, hilft den Menschen, besser informierte Entscheidungen zu treffen, anstatt blind einer einzigen Antwort zu vertrauen.
Wir haben auch gelernt, dass Transparenz Vertrauen aufbaut.
Anstatt die Nutzer einfach zu bitten, der KI zu glauben, lassen wir sie frühere Analysen erkunden und verstehen, wie die Schlussfolgerungen zustande kamen.
Vertrauen sollte verdient – nicht vorausgesetzt – werden.
Unsere Mission#
Seit Jahrzehnten sind die besten Forschungstools hauptsächlich großen Finanzinstituten vorbehalten.
KI ändert das.
Heute ist es möglich, einzelnen Investoren Zugang zu Forschung zu geben, die einst ein ganzes Team von Analysten erforderte.
Das begeistert mich.
Nicht menschliches Urteilsvermögen zu ersetzen.
Es zu unterstützen.
Den Menschen zu helfen, sowohl die Chancen als auch die Risiken zu verstehen.
Ihnen zu helfen, bessere Fragen zu stellen.
Ihnen zu helfen, informiertere Entscheidungen zu treffen.
Wir fangen gerade erst an#
KI verbessert sich in einem unglaublichen Tempo.
Das gilt auch für Valarn.
Wir werden weiterhin neue Datenquellen hinzufügen, unsere KI-Analysten verbessern, unsere Forschungsfähigkeiten erweitern und jeden Bericht leichter verständlich machen.
Unser Ziel war nie, den Menschen zu sagen, was sie kaufen oder verkaufen sollen.
Unser Ziel ist es, den Menschen zu helfen, klarer zu denken.
Um alltäglichen Investoren bessere Forschung, besseren Kontext und größere Transparenz zu bieten, damit sie mit Vertrauen eigene Entscheidungen treffen können.
Wenn wir helfen können, die Forschungslücke zwischen der Wall Street und den Einzelinvestoren – auch nur ein wenig – zu schließen, betrachten wir das als Erfolg.
Und wir fangen gerade erst an.
Valarn
Founder
Valarn Research Team
