Blackbox

Was ist ein Black-Box-Modell?

In verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Informatik und Technik funktionieren Black-Box-Modelle, indem sie aus Eingaben Ergebnisse erzeugen, ohne die interne Logik offenzulegen. Diese Modelle treiben bedeutende Entscheidungsprozesse an, was sie in der modernen Finanz- und Anlagestrategie durch die Nutzung von Fortschritten in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen entscheidend macht.

Wichtige Erkenntnisse

• Black-Box-Modelle verarbeiten Eingaben, um Ausgaben zu erzeugen, während sie ihre internen Abläufe verborgen und unverständlich halten.
• Diese Modelle sind auf den Finanzmärkten beliebt, werfen aber aufgrund ihrer mangelnden Transparenz ethische Fragen auf.
• Fortschritte im maschinellen Lernen und in der KI tragen zur Verbreitung und Komplexität von Black-Box-Modellen in mehreren Bereichen bei.
• Black-Box-Modelle bergen Risiken in volatilen Finanzmärkten, da sie das wahre Ausmaß des eingegangenen Risikos verschleiern können.
• Ein Black-Box-Modell unterscheidet sich von einem White-Box-Modell, bei dem die interne Funktionsweise transparent und einsehbar ist.

Wie Black-Box-Modelle funktionieren und warum sie wichtig sind

Transistoren, Algorithmen und sogar das menschliche Gehirn können als Black Boxes beschrieben werden.

Eine White Box ist das Gegenteil; ihre inneren Abläufe sind offen für die Inspektion. Sie wird manchmal als Clear Box oder Glass Box bezeichnet.

Black-Box-Modelle auf den Finanzmärkten: Vorteile und Bedenken

Innerhalb der Finanzmärkte wirft der zunehmende Einsatz von Black-Box-Methoden eine Reihe von Bedenken auf.

Ein Black-Box-Modell ist nicht von Natur aus riskant, wirft aber einige Governance- und ethische Fragen auf.

Anlageberater, die Black-Box-Methoden verwenden, könnten Anlagerisiken verbergen, indem sie vorgeben, proprietäre Technologie zu schützen. Dies lässt sowohl Anleger als auch Regulierungsbehörden ohne die Fakten, die sie benötigen, um das eingegangene Risiko genau zu bewerten.

Überwiegen die Vorteile von Black-Box-Methoden die Nachteile? Die Meinungen gehen auseinander.

Wer verwendet Black-Box-Finanzmodelle

Black-Box-Modelle für die Anlageanalyse kommen und gehen mit den Marktschwankungen in Mode.

In volatilen Märkten werden Black-Box-Strategien wegen ihrer potenziellen Risiken kritisiert. Die eingegangenen Risikoniveaus werden möglicherweise erst deutlich, wenn extreme Verluste sie offenbaren.

Fortschritte bei der Rechenleistung, Big-Data-Anwendungen, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen erhöhen den Einsatz und tragen zur Mystik bei, die Black-Box-Modelle umgibt, die hochentwickelte quantitative Methoden verwenden.

Hedgefonds und einige der weltweit größten Vermögensverwalter setzen heute routinemäßig Black-Box-Modelle ein, um ihre Anlagestrategien zu verwalten.

Kurzer Fakt

Die Verwendung des Black-Box-Modells in der Psychologie kann auf B.F. Skinner, den Vater der Schule des Behaviorismus, zurückgeführt werden. Skinner argumentierte, dass Psychologen die Reaktionen des Gehirns und nicht seine Prozesse untersuchen sollten.1

Black-Box-Desaster

Mehrere bemerkenswerte Fälle betreffen extreme Verluste in Portfolios, die Black-Box-Strategien verwenden. Black-Box-Strategien waren nicht schuld an diesen Ereignissen. Allerdings litten Anleger, die von diesen Strategien abhängig waren, darunter, ebenso wie viele andere Anleger, die vom Sturm erfasst wurden.

Zu diesen Ereignissen gehören:

Der Schwarze Montag am 19. Oktober 1987, als der Dow um etwa 22 % an einem Tag fiel.2

Der Zusammenbruch von Long-Term Capital Management im Jahr 1998, nachdem es eine Arbitrage-Strategie verfolgte, bis der russische Anleihenausfall seinen Niedergang verursachte.3

Der Flash-Crash am 24. August 2015, ein kurzer Rückgang des Vermögenswerts gefolgt von schneller Erholung, der computergestützten Aufträgen zugeschrieben wird.4

Anwendung von Black-Box-Modellen in der Informatik und im maschinellen Lernen

Techniken des maschinellen Lernens, die wesentlich zum Wachstum und zur Verfeinerung von Black-Box-Modellen beigetragen haben, sind eng verwandt und besonders relevant für das maschinelle Lernen.

Tatsächlich wurde argumentiert, dass die Funktionsweise von Black-Box-Vorhersagemodellen, die aus Algorithmen erstellt werden, so komplex werden kann, dass kein Mensch alle Variablen durcharbeiten könnte, die bei einer Vorhersage eine Rolle spielen.

Nutzung von Black-Box-Modellen im Ingenieurwesen

Das Black-Box-Modell wird im Ingenieurwesen verwendet, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die eher in Computercode als in physischer Form existieren.

Die Variablen können dann beobachtet, analysiert, getestet und überarbeitet werden, ohne den teuren und zeitaufwändigen Prozess des tatsächlichen Bauens in der realen Welt.

Was ist ein Black-Box-Modell im Finanzwesen?

Ein Black-Box-Modell, das für den Einsatz auf den Finanzmärkten konzipiert ist, ist ein Softwareprogramm, das Marktdaten analysiert und auf der Grundlage dieser Analyse eine Strategie für den Kauf und Verkauf erstellt.

Der Benutzer der Black Box kann die Ergebnisse verstehen, aber nicht die Logik dahinter erkennen. Wenn Techniken des maschinellen Lernens bei der Konstruktion des Modells verwendet werden, sind die Eingaben tatsächlich zu komplex, als dass ein menschliches Gehirn sie interpretieren könnte.

Was ist das Black-Box-Modell des Verbraucherverhaltens?

Das Black-Box-Modell des Verbraucherverhaltens stammt aus dem akademischen Bereich der Verhaltenspsychologie.

Verhaltenspsychologen betrachten das menschliche Gehirn als eine Black Box. Der menschliche Geist reagiert auf Reize. Um das Verhalten zu ändern, müssen die Reize geändert werden, nicht der Geist, der auf die Reize reagiert.1

Diese Theorie wurde von Vermarktern übernommen, um den Entscheidungsprozess der Verbraucher zu analysieren. Die Analyse versucht, Kaufentscheidungen zu verstehen und zu beeinflussen, indem sie die Reaktion des Verbrauchers auf bestimmte Reize beobachtet.

Was ist der Unterschied zwischen dem Black-Box-Modell und dem White-Box-Modell?

Im Bereich der künstlichen Intelligenz verwendet ein Black-Box-Modell einen Algorithmus des maschinellen Lernens, um Vorhersagen zu treffen, während die Erklärung für diese Vorhersage unerkennbar und nicht nachvollziehbar bleibt.

Ein White-Box-Modell versucht, Beschränkungen einzubauen, die den Prozess des maschinellen Lernens transparenter machen.

Transparenz oder „Interpretierbarkeit“ könnte ein ethisches und rechtliches Ziel in Modellen sein, die im Gesundheitswesen, Bankwesen oder Versicherungswesen und anderen Branchen eingesetzt werden.