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Artikel — KI und Prognoseunsicherheit

Redaktionelle Beiträge — kostenfrei, ohne Anlageempfehlung.

Eine Übersicht der redaktionellen Beiträge. Jeder Artikel ist kostenfrei abrufbar, kommt ohne Bezahlschranke aus und enthält keine Anlageempfehlung. Wer eine Frage zu einem einzelnen Beitrag hat, findet die Kontaktmöglichkeiten unter Anfrage stellen.

Methode · 06/2026

Konfidenzbereiche lesen, statt auf Punktprognosen zu starren

Ein Konfidenzbereich ist keine Fehlermarge, sondern eine Beschreibung dessen, was ein Modell bei gegebenem Datenstandpunkt nicht weiß. Der Beitrag zeigt, wie die Breite eines Intervalls eine eigene Information ist.

Lesezeit ca. 9 min · Quellen: 6 · Aktualisiert am 12. Juni 2026

Datenlage · 05/2026

Was ein Trainingsdatensatz verschweigt

Modelle erben die Lücken ihres Trainingsmaterials. Der Beitrag entwickelt eine Checkliste für die Frage, ob ein Modell für eine konkrete Anlageentscheidung überhaupt trainiert wurde.

Lesezeit ca. 11 min · Quellen: 8 · Aktualisiert am 28. Mai 2026

Szenarien · 04/2026

Szenariofolgen statt Einzelpfaden

Eine Szenariofolge ist eine Sammlung plausibler Pfade, keine Sammlung von Vorhersagen. Der Beitrag unterscheidet die beiden Lesarten und zeigt, warum die Verwechslung teuer werden kann.

Lesezeit ca. 8 min · Quellen: 5 · Aktualisiert am 14. April 2026

Begriffe · 03/2026

Vorhersage, Projektion, Szenario — drei Begriffe, drei Quellen

Die drei Begriffe werden in der Praxis oft synonym verwendet und bezeichnen doch unterschiedliche Quellen der Unsicherheit. Der Beitrag ordnet die Begriffe ein und schlägt eine einheitliche Verwendung vor.

Lesezeit ca. 7 min · Quellen: 4 · Aktualisiert am 02. März 2026

Leseranfrage · 02/2026

Warum ein Modell „gut kalibriert“ sein sollte

Kalibrierung bedeutet, dass eine angegebene Wahrscheinlichkeit sich in der Stichprobe auch einstellt. Der Beitrag erklärt, warum diese Eigenschaft für Anlageentscheidungen wichtiger ist als eine hohe Trefferquote.

Lesezeit ca. 6 min · Quellen: 5 · Aktualisiert am 19. Februar 2026

Region · 01/2026

Aus Nürnberg: Was eine Provinzredaktion zur KI-Prognose beitragen kann

Ein redaktioneller Standpunktbeitrag: Warum eine kleinere Redaktion ohne Handelsrand gut für die Einordnung maschineller Prognosen geeignet ist — und wo die Grenzen dieser Perspektive liegen.

Lesezeit ca. 5 min · Quellen: 3 · Aktualisiert am 08. Januar 2026

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