## Einleitung zur Serie
Ich beschäftige mich schon seit längerer Zeit intensiv mit künstlicher Intelligenz und habe auch beruflich immer wieder mit diesem Thema zu tun.
Gleichzeitig gehöre ich zu den Menschen, die gerne neue Dinge ausprobieren und nicht nur darüber lesen möchten, was theoretisch möglich wäre.
An der Börse bin ich mittlerweile seit mehr als 15 Jahren aktiv.
In dieser Zeit habe ich unterschiedliche Marktphasen, Strategien und natürlich auch eigene Fehler erlebt. Eine Frage hat mich dabei immer begleitet:
Wie lassen sich Anlageentscheidungen besser vorbereiten, strukturierter treffen und anschließend konsequenter überprüfen?
Aus dieser Kombination entstand die Idee zu meinem neuesten Projekt.
Angefangen hat alles relativ unspektakulär mit einem normalen Prompt und einigen ersten Aktienfragen. Danach habe ich verschiedene KI-Systeme ausprobiert, ihre Ergebnisse miteinander verglichen und getestet, wo ihre jeweiligen Stärken, Schwächen und Grenzen liegen.
Aus einzelnen Fragen wurden ausführlichere Analysen, daraus entstanden erste Regeln – und irgendwann entwickelte sich ein komplettes Research- und Kontrollsystem.
In den vergangenen vier bis sechs Wochen habe ich sehr intensiv an diesem Projekt gearbeitet, es immer wieder überarbeitet und um neue Erfahrungen ergänzt.
Dabei war mir wichtig, nicht einfach nur möglichst viele Aktien von einer KI vorgeschlagen zu bekommen. Ich wollte herausfinden, ob sich aus der Zusammenarbeit zwischen menschlicher Erfahrung und künstlicher Intelligenz ein nachvollziehbarer und dauerhaft nutzbarer Entscheidungsprozess entwickeln lässt.
Es ist übrigens nicht mein erstes Experiment in diesem Bereich. In einem vorherigen Projekt erhielt eine KI ein eigenes Echtgelddepot und durfte innerhalb festgelegter Rahmenbedingungen selbst entscheiden, welche Aktien gekauft werden.
Sie entschied sich damals für eine Momentum-Strategie mit drei Werten.
Den Verlauf dieses Versuchs kann man über meine bisherigen Beiträge in meinem Account nachvollziehen.
Das neue Projekt geht allerdings einen anderen Weg:
Diesmal soll die KI nicht autonom über das Depot bestimmen. Sie dient als Research-Assistent, kritischer Gegenprüfer und Kontrollinstanz – während die endgültigen Entscheidungen weiterhin beim Menschen liegen.
Wie daraus schrittweise das **55555-Portfolio-System** entstanden ist, welche Ziele dahinterstehen und warum aus vielen einzelnen Gesprächen schließlich ein verbindliches Regelwerk wurde, darum geht es jetzt in Teil 1.
Teil 1: Vom Bauchgefühl zum verbindlichen Regelwerk
Viele Anleger kennen wahrscheinlich dieselbe Situation:
Man entdeckt eine interessante Aktie, liest ein paar überzeugende Argumente, schaut auf einen vielversprechenden Chart – und plötzlich wirkt der Kauf fast zwingend.
Einige Wochen später taucht der nächste spannende Kandidat auf und die ursprüngliche Überzeugung gerät ins Wanken.
Genau an diesem Punkt begann mein Projekt.
Mein Ziel war nicht, die eine perfekte Aktie zu finden oder der künstlichen Intelligenz einfach mein Depot zu überlassen.
Ich wollte ein System entwickeln, das unterschiedliche Anlageideen sinnvoll miteinander verbindet, Entscheidungen nachvollziehbarer macht und mich vor typischen Fehlern wie Aktionismus, FOMO oder spontanen Strategiewechseln schützt.
Aus dieser Idee ist nach und nach das 55555-Portfolio-System entstanden, wieso dieser Name, naja das werdet Ihr im Laufe dieser 4teiligen Serie erfahren.
Warum ich kein reines Standarddepot wollte
Ein weltweit gestreuter ETF kann für viele Anleger vollkommen ausreichend sein.
Ich wollte allerdings mehrere Ziele miteinander verbinden:
- langfristigen Vermögensaufbau,
- einen wachsenden zukünftigen Cashflow,
- Beteiligungen an qualitativ starken Wachstumsunternehmen,
- bewusst begrenzte spekulative Chancen,
- und genügend Flexibilität für besondere Marktgelegenheiten.
Dabei stellte sich schnell heraus, dass man nicht jede Position nach denselben Maßstäben beurteilen kann.
Ein ausschüttungsstarker Immobilienwert erfüllt eine andere Aufgabe als ein Wachstumsunternehmen.
Ein ETF benötigt andere Regeln als eine Biotech-Spekulation, und ein kurzfristiger Event-Trade darf nicht versehentlich zu einer ewigen Langfristposition werden.
Deshalb wurde das Depot in fünf Aufgabenbereiche unterteilt.
Die fünf Bausteine des Systems
Kategorie A – ETF-Fundament
Dieser Bereich bildet die langfristige Basis.
Hier stehen breite Diversifikation, Stabilität und eine verlässliche Grundstruktur im Mittelpunkt. Normale Kursschwankungen sind kein Verkaufsgrund, und es gibt keinen Zwang, ständig umzuschichten.
Kategorie B – Cash Cows
In dieser Kategorie geht es um laufende Ausschüttungen und möglichst nachhaltigen Cashflow. Eine hohe Dividendenrendite allein genügt allerdings nicht.
Entscheidend ist, ob die Ausschüttung durch das jeweilige Geschäftsmodell tatsächlich getragen werden kann.
Kategorie C – Qualitätswachstum
C soll der langfristige Wachstums- und Compounding-Motor sein.
Gesucht werden Unternehmen mit strukturellem Wachstum, hoher oder steigender Profitabilität, belastbarer Bilanz, nachvollziehbarer Kapitalallokation und einem echten Wettbewerbsvorteil.
Kategorie D – asymmetrische Spekulation
Hier dürfen bewusst riskantere Ideen stattfinden.
Voraussetzung sind eine nachvollziehbare Story, konkrete Meilensteine und ein interessantes Verhältnis zwischen möglichem Gewinn und begrenztem Einsatz.
Hoffnung allein ist kein Investmentcase.
Kategorie E – Tactical, Events und Sonderfälle
E schafft einen klar geregelten Platz für Situationen, die nicht sauber in A bis D passen: taktische Trades, besondere Ereignisse, historische Sonderfälle oder sogenannte Free Rides nach einem Teilverkauf bei über 100% Gewinn.
Die Kategorie soll Flexibilität ermöglichen, darf aber nicht dazu benutzt werden, die Regeln der übrigen Bereiche zu umgehen.
Für alle Kategorien gilt
Die Kategorien müssen nicht jederzeit vollständig besetzt sein.
Es gibt auch keine starre Gleichgewichtung und keine automatische Pflicht zum Rebalancing. Wenn sich keine überzeugende Gelegenheit bietet, darf ein Platz frei bleiben und Cash liegen bleiben.
Aus Gesprächen wurde ein echtes Regelwerk
Am Anfang bestand das Projekt hauptsächlich aus Analysen, Ideen und vielen Diskussionen. Das war hilfreich, aber noch kein belastbares System.
Mit der Zeit traten typische Probleme auf:
- Unterschiedliche Unternehmen wurden mit ungeeigneten Kennzahlen verglichen.
- Eine interessante Aktie wurde zu schnell mit einer kaufbaren Aktie gleichgesetzt.
- Kurzfristige Kursbewegungen erhielten manchmal zu viel Bedeutung.
- Ältere Aussagen und neuere Entscheidungen konnten sich widersprechen.
- Einzelne Sonderfälle drohten allgemeine Regeln zu verändern.
- Eine gute Position wirkte plötzlich austauschbar, nur weil ein neuer Kandidat ebenfalls interessant erschien.
Dadurch wurde deutlich:
Wir benötigten nicht einfach mehr Analysen, sondern eine verbindliche Entscheidungsstruktur.
Aus vielen Einzelregeln entstand deshalb ein Masterbook mit mittlerweile mehr als 270.000 Zeichen.
Es beschreibt die strategische Grundlage des Systems: die Aufgaben der Kategorien, Mindestanforderungen, Prüfverfahren, Risiko- und Verkaufsregeln, den Umgang mit Stops, die Watchlist-Struktur und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.
Daneben gibt es einen Master-Status.
Dort wird nicht die Strategie beschrieben, sondern der jeweils aktuelle operative Stand: Positionen, Kategorien, Orders, Stops, Beobachtungsfälle und anstehende Prüfungen.
Damit sind Strategie und Tagesgeschäft bewusst voneinander getrennt.
Falls Informationen einander widersprechen, gilt eine klare Reihenfolge:
die jüngste ausdrücklich bestätigte Entscheidung oder Transaktion,
der aktuelle Master-Status,
das Masterbook,
ältere Aussagen und Analysen.
Das klingt zunächst etwas bürokratisch. In der Praxis verhindert es aber genau das Problem, dass eine längst überholte Aussage plötzlich wieder als aktuelle Entscheidung behandelt wird.
Regeln sollen Fehler begrenzen – nicht die Zukunft vorhersagen
Das System verspricht keine sicheren Gewinne. Es kann weder überraschende Unternehmensmeldungen noch Marktcrashs oder politische Entscheidungen vorhersehen.
Seine Aufgabe ist eine andere:
Es soll dafür sorgen, dass Entscheidungen auch unter Unsicherheit möglichst konsistent getroffen werden.
Daraus entstanden einige wichtige Grundsätze:
- Ein roter Börsentag ist allein niemals ein Verkaufsgrund.
- Ein Kursverlust ist allein kein Argument für einen Nachkauf.
- Eine gute Aktie ist nicht automatisch zu jedem Preis ein guter Kauf.
- Unternehmensqualität und Einstiegszeitpunkt werden getrennt bewertet.
- Risiken werden klar benannt, sind aber nicht automatisch ein Regelbruch.
- Gute Bestandspositionen werden nicht wegen eines nur geringfügig besseren Kandidaten ausgetauscht.
- Es gibt keinen Zwang, freie Plätze sofort zu besetzen.
- Dividenden, Verkaufserlöse und neues Kapital dürfen dort eingesetzt werden, wo sie den größten Gesamtnutzen bieten.
- Regeln dürfen weiterentwickelt werden, aber nicht spontan, um einen gerade gewünschten Kauf passend zu machen.
Besonders wichtig ist mir die Unterscheidung zwischen Qualität und Kaufbarkeit.
Ein Unternehmen kann zur Champions League gehören und trotzdem aktuell zu teuer oder charttechnisch ungünstig sein.
Umgekehrt macht ein starker Kursrückgang aus einem schwachen Unternehmen noch kein Schnäppchen.
Welche Aufgabe die KI übernimmt
Die künstliche Intelligenz ist in diesem Projekt weder Vermögensverwalter noch autonomer Händler. Sie ist vielmehr eine Kombination aus Research-Assistent, Gegenprüfer und Kontrollinstanz.
Sie soll unter anderem:
- Geschäftsmodelle verständlich aufarbeiten,
- Unternehmensberichte und aktuelle Meldungen prüfen,
- Kennzahlen mit passenden Wettbewerbern vergleichen,
- Chancen, Risiken und Abhängigkeiten herausarbeiten,
- geeignete Einstiegszonen untersuchen,
- Kandidaten gegen bestehende Positionen antreten lassen,
- Regelverstöße und Widersprüche erkennen,
- Watchlists und Katalysatoren überwachen,
- und auch dann widersprechen, wenn die Analyse nicht zu meiner ursprünglichen Meinung passt.
Dabei gilt eine feste Quellenhierarchie.
Unternehmensberichte, offizielle Veröffentlichungen und regulatorische Dokumente haben Vorrang.
Analystenmeinungen, Bewertungsmodelle, Screener und technische Daten sind wichtige Ergänzungen, ersetzen aber nicht die Primärquellen.
Wenn Daten nicht zusammenpassen, soll die KI keinen scheinbar präzisen Mittelwert erfinden. Stattdessen müssen Zeitraum, Bilanzierungsstandard, Definition und Aktualität geprüft werden. Bleibt etwas unklar, wird es als offen gekennzeichnet.
Die endgültige Entscheidung bleibt immer bei mir.
Die KI kann analysieren, warnen, vergleichen und Empfehlungen aussprechen. Sie darf aber weder eigenmächtig handeln noch die Regeln verändern.
Das eigentliche Ziel des Projekts
Das langfristige Ziel ist nicht, möglichst häufig zu handeln oder jedes Jahr eine festgelegte Rendite erzwingen zu wollen.
Das Depot soll über viele Jahre, bis zu meinem Renteneintritt, Vermögen aufbauen und gleichzeitig einen zunehmend belastbaren Cashflow entwickeln.
Das ETF-Fundament sorgt für Stabilität und Diversifikation.
Die Cash Cows liefern Ausschüttungen. Qualitätswachstum soll den langfristigen Wertzuwachs antreiben.
Spekulative und taktische Positionen können zusätzliche Chancen eröffnen, dürfen das Gesamtsystem aber nicht dominieren.
Gute Unternehmen sollen lange gehalten werden können.
Langfristig bedeutet für mich jedoch nicht, eine Position unabhängig von jeder Entwicklung für immer zu behalten.
Es bedeutet, nur dann zu verkaufen, wenn es dafür einen nachvollziehbaren Grund gibt.
Das 55555-System ist deshalb kein fertiges Produkt und auch kein unfehlbarer Algorithmus.
Es ist ein lernendes Regelwerk. Erfahrungen dürfen zu Verbesserungen führen – aber nicht jede einzelne schlechte Erfahrung erzeugt sofort eine neue pauschale Regel.
Genau darin liegt für mich der größte Nutzen des gesamten Projekts:
Die KI soll menschliche Entscheidungen nicht ersetzen.
Sie soll helfen, sie strukturierter, kritischer, nachvollziehbarer und hoffentlich langfristig besser zu machen.
Im zweiten Teil zeige ich, wie wir neue Aktien finden, welche Quellen und Prüfungen dabei zum Einsatz kommen und wie aus einer ersten Idee entweder ein Kandidat, ein Beobachtungsfall oder eine klare Absage wird.
Am Freitag in einer Woche erscheint Teil 2. Darin geht es ausführlich um unsere Aktiensuche und die konkrete Zusammenarbeit mit dem KI-Agenten.
Ich freue mich auf einen offenen und freundlichen Austausch über das Projekt.
Fragen, Anregungen und konstruktive Kritik sind ausdrücklich willkommen – ebenso Fragen zu einzelnen Abläufen, falls jemand etwas Ähnliches ausprobieren möchte.
Mir geht es dabei nicht um eine Grundsatzdebatte über Sinn oder Unsinn künstlicher Intelligenz, sondern um eine sachliche Diskussion auf Augenhöhe über die konkrete Anwendung.
Ich werde versuchen, eure Fragen zeitnah, so gut und ausführlich wie möglich zu beantworten und bin gespannt, welche Ideen und Verbesserungsvorschläge sich daraus ergeben.
Grüße aus Dänemark
Euer Raketentoni
