Redaktionsleitfaden zur KI-Aufsicht
Wie wir Investmentmodelle mit KI-Bezug redaktionell prüfen und einordnen — ohne Produktwerbung.
Zweck dieses Leitfadens
Dieser Leitfaden beschreibt, wie das Wacholderkern Anlagejournal Texte zu künstlicher Intelligenz in der Geldanlage erstellt. Er richtet sich an Leserinnen und Leser, die verstehen möchten, welche Fragen wir stellen, bevor ein Modell als „produktionsreif“ gilt — und welche Rolle die menschliche Aufsicht dabei spielt.
Begriffe, die wir trennen
| Begriff | Was wir damit meinen |
|---|---|
| Regelbasierte Strategie | Feste, nachvollziehbare Wenn-dann-Logik ohne adaptives Lernen |
| Machine-Learning-Signal | Statistisches Modell, das aus Daten Parameter schätzt |
| Execution-Algorithmus | Automatisierte Orderplatzierung, oft ohne Portfolio-Allokation |
| Governance | Dokumentierte Rollen, Freigaben und Eskalationen |
Redaktionelle Mindestfragen
- Welche Datenquellen speisen das Modell, und wie werden Ausreißer behandelt?
- Wie wird zwischen In-Sample-Performance und belastbarer Validierung unterschieden?
- Wer darf Hyperparameter ändern, und wie werden Änderungen versioniert?
- Welche Schwellen lösen eine manuelle Prüfung oder Stilllegung aus?
- Wie kommuniziert das Team Limitierungen gegenüber Endkundinnen und Endkunden?
Was wir nicht tun
Wir veröffentlichen keine anonymisierten „Erfolgsgeschichten“ ohne Beleg, keine künstlichen Rankings und keine Dringlichkeits-Countdowns. Testimonials erscheinen nur, wenn sie uns wörtlich und nachweislich vorliegen — derzeit nicht.
Leseranfragen
Wenn Sie ein Modell oder einen Anbieter nicht namentlich nennen möchten, beschreiben Sie bitte den Typ (z. B. Faktor-ETF mit ML-Overlay). Wir antworten redaktionell über das Kontaktformular.