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Zusammenfassung des Kerninhalts
Dieser Artikel beginnt mit dem aktuellen Ereignis, dass die A-Aktien im Juli 2026 den größten monatlichen Verlust seit über einem Jahrzehnt erlitten und Investoren die Schuld für den Rückgang kollektiv auf quantitative Anlagestrategien geschoben haben. Er klärt objektiv die tatsächliche Rolle von Quantitativen Methoden bei diesem starken Rückgang auf: Quantitative Strategien sind nicht die Ursache für den Rückgang, sondern verstärken die Auswirkungen der Panik auf dem Markt wie Maschinengewehre. Zudem wird die Entwicklungsgeschichte der Quantitativen Anlagestrategien weltweit detailliert beschrieben – von „Paul Samuelson“, dem „Vater der Quantitativen Finanzen“, der mit mathematischen Berechnungen in Casinos gewann, über „James Simons“, den „König der Quantitativen Finanzen“, der auch während Finanzkrisen Gewinne erzielte, bis hin zu Liang Wenfeng, einem der legendärsten Unternehmer in China. Liang Wenfeng hat mit Hilfe von KI in der Aktienhandelung ein Vermögen von mehreren Milliarden Yuan verdient und seine Quantitative-Finanzfirma als „Cash-Cow“ genutzt, um in die Forschung und Entwicklung von KI zu investieren. Dadurch entstand das weltweit erfolgreiche chinesische Top-Modell DeepSeek. Er hat damit einen einzigartigen Weg eingeschlagen, indem er die Technologie der Quantitativen Finanzen für die Entwicklung von KI nutzte – und somit das Bild dieser von vielen Menschen geliebten und gleichzeitig gehassten „geheimnisvollen“ Methode der Öffentlichkeit näherbringt.
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Detaillierte und verständliche Erläuterung
1. Der starke Rückgang der A-Aktien im Juli 2026: Quantitative Strategien sind weder völlig schuldig noch völlig unschuldig – sie sind eher ein „Verstärker“ des Rückgangs
Viele Menschen haben lange diskutiert, ohne das Wesentliche zu erkennen: Einige behaupten, Quantitative Strategien seien die Hauptursache für den Rückgang, andere wiederum argumentieren, dass sie selbst Verluste erlitten hätten und daher nicht die Schuldigen sein könnten. Beide Ansichten sind jedoch falsch.
Wie im Artikel beschrieben: Wenn jemand mit einem Messer tötet, ist das Messer nicht der Mörder – aber wenn das Messer in ein Maschinengewehr umgewandelt wird und dadurch plötzlich viele Menschen getötet werden, trägt das Design des Messers die Verantwortung. Der „schwarze Montag“ an der Wall Street im Jahr 1987 ist ein Beispiel dafür: Alle institutionellen Anleger in den USA nutzten damals dieselben automatischen Stoppenverfahren; sobald die Aktienkurse fielen, verkauften sie gemeinsam Aktienfutures, was zu einem weiteren Rückgang führte. Es gab keine wesentlichen fundamentalen Negativfaktoren – es handelte sich um einen reinen Effekt der gegenseitigen Auslösung von Programmen.
Die Situation an den A-Aktien im Juli 2026 war ähnlich: Es gab bereits Gewinnabsichten der Anleger sowie externe Störungen. Hunderte von quantitativen Anlageinstitutionen nutzten fast identische Strategien zum Kauf und Verkauf von Aktien; sobald die voreingestellten Bedingungen erreicht wurden, verkauften alle ihre Positionen. Dadurch wurde ein ursprünglich nur 2-prozentiger Rückgang zu einem viel größeren Rückgang. Daher schreiten die Regulierungen nun ein, um die häufige Nutzung quantitativer Strategien einzuschränken – nicht, um diese Methoden völlig zu verbieten, sondern um zu verhindern, dass Unschuldige betroffen werden.
2. Die bahnbrechende KI-Entwicklung: Das weltweit beliebte Modell DeepSeek wurde mit Geld aus dem Aktienhandel finanziert
Dies ist das überraschendste und widersprüchlichste Detail des Artikels: Das weltweit erfolgreiche Modell DeepSeek wurde nicht durch Investitionen von Risikokapitalgesellschaften finanziert, sondern durch die Gewinne aus der Aktienhandelung mit Hilfe von Quantitativen Strategien.
Liang Wenfeng begann bereits 2010 mit der Forschung in KI und gründete 2015 das Unternehmen Fantawang Quantitative. Er nutzte KI, um Handelsmodelle zu entwickeln und verdiente schnell ein Vermögen. Als ChatGPT populär wurde und die Industrie für KI-Modelle reif war, investierte er das erzielte Geld in die Entwicklung von DeepSeek. Dabei musste er sich nicht auf kurzfristige KPIs von Investoren verlassen und konnte ungebunden in die Forschung und Entwicklung investieren. Das Ergebnis ist ein KI-Modell, das auf dem Niveau internationaler Spitzenmodelle steht. Die 5,1 Milliarden Yuan, die er in der ersten Finanzierungsrunde einbrachte, wurden unter besonderen Bedingungen eingesetzt: Die meisten externen Investoren haben keine Stimmrechte und ihr Geld muss fünf Jahre lang festgelegt werden, um zu verhindern, dass sie die langfristige Forschung beeinflussen. Damit hat er einen einzigartigen Weg eingeschlagen.
3. Die unterschiedlichen Ansätze der Begründer der Quantitativen Finanzen
Die beiden Pioniere der Quantitativen Finanzen verfolgten völlig unterschiedliche Strategien:
- „Paul Samuelson“, der „Vater der Quantitativen Finanzen“, nutzte mathematische Berechnungen, um in Casinos zu gewinnen, und eliminierte damit das Risiko von Marktschwankungen.
- „James Simons“, der „König der Quantitativen Finanzen“, ignorierte die fundamentalen Daten der Unternehmen und suchte stattdessen nach winzigen Gewinnmöglichkeiten in langjährigen Marktdaten.
Heutige quantitative Anlageinstitutionen orientieren sich entweder an Samuels Strategien des langfristigen Arbitragehandels oder an Simons Ansätzen des häufigen Handels.
4. Warnung für normale Anleger: Quantitative Strategien sind nicht so schlimm, wie viele denken – aber seien Sie vorsichtig vor ihrer Homogenisierung
Viele Anleger glauben, dass Quantitative Strategien den Markt kontrollieren, aber in Wirklichkeit sind nur etwa 20–40 Prozent der Aktienhandelstransaktionen durch quantitative Methoden verursacht. Die meisten quantitativen Strategien liegen irgendwo dazwischen.
Der Hauptgrund für die massiven Verluste im Juli 2026 war die große Ähnlichkeit der Strategien der verschiedenen Anlageinstitutionen: Früher konnten einfache Modelle noch Gewinne erzielen, aber heute sind die Strategien der zahlreichen quantitativen Anlageinstitutionen fast identisch. Wenn alle gleichzeitig ihre Positionen verkaufen, führt das zu einem weiteren Rückgang des Marktes.
Für normale Anleger bedeutet das: Bei plötzlichen Marktrückgängen sollten sie nicht panisch reagieren – oft ist der Rückgang nur das Ergebnis der gleichzeitigen Auslösung von Stoppenverfahren durch zahlreiche quantitative Anlageprogramme. In vielen Fällen kehren die Aktienkurse nach einer Weile wieder auf ihr Niveau zurück. Zudem nutzen Unternehmen wie DeepSeek nun Kapital aus der Primärmarktfinanzierung für die Forschung und Entwicklung, was für normale Anleger vorteilhaft ist.
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Dies ist die übersetzte Version des chinesischen Artikels in deutscher Sprache.