Im vergangenen Jahr hat die Plattform Autopilot ihren Nutzern ermöglicht, zwei Portfolios zu replizieren: eines, das von Grok verwaltet wird, und eines von ChatGPT. Die Plattform erlaubt es, Anlagestrategien automatisiert nachzubilden. Das mit Abstand am häufigsten kopierte Portfolio ist allerdings das von Nancy Pelosi, einer demokratischen Abgeordneten, die für Börsenrenditen bekannt ist, bei denen selbst Top-Fondsmanager erblassen würden.

Die genauen Prompts, mit denen die KI-Portfolios gesteuert werden, sind nicht öffentlich bekannt. Die zugrunde liegende Logik scheint jedoch vergleichbar. Die Analyse stützt sich unter anderem auf makroökonomische Rahmenbedingungen, Unternehmenskennzahlen sowie sektorale Einschätzungen. Die einzelnen Vermögenswerte werden von der KI bewertet, anschließend werden monatlich 15 Positionen ausgewählt. Für ein tieferes Verständnis verweisen die Betreiber auf die jeweiligen Whitepaper:The GPT Portfolio White Paper V2 ;The Grok Portfolio White Paper.

Performance des von Grok verwalteten Portfolios und des GPT-Portfolios auf der Plattform Autopilot seit Auflegung (12. Februar 2025 bis 17. Februar 2026)

Im gleichen Zeitraum erzielte der S&P 500 eine Rendite von 12 %.

Ein Blick auf die aktuelle Zusammensetzung der beiden Portfolios:

Grok: Vertiv (13 %) ; Micron (9 %) ; Broadcom (8 %) ; NRG Energy (7 %) ; AMD (7 %) ; Meta (7 %) ; Alphabet (6 %) ; ETF Energiesektor (6 %) ; Eli Lilly (6 %) ; Microsoft (6 %) ; ETF Halbleiter ; RTX (5 %) ; Axon (5 %) ; ETF Gold (5 %) ; Nu Holding (4 %). 

ChatGPT: Nvidia (10 %) ; ETF inflationsindexierte Anleihen (10 %) ; ETF Gold (9 %) ; Vertiv (9 %) ; Microsoft (7 %) ; Constellation Energy (7 %) ; ETF Halbleiter (7 %) ; NRG Energy (6 %) ; Eli Lilly (6 %) ; Micron (6 %) ; CBOE Global Market (5 %) ; Lam Research (5 %) ; ETF Bitcoin Spot (5 %) ; Mastercard (4 %). 

Wenig überraschend weisen beide Portfolios eine starke Technologiegewichtung auf. Dass sie den US-Leitindex übertreffen, ist daher nicht erstaunlich, da insbesondere Tech-Werte und der KI-Optimismus die Performance in den USA im vergangenen Jahr maßgeblich getragen haben.

Es stellt sich jedoch die Frage, ob die Modelle den Trend tatsächlich geschickt antizipiert haben oder ob sie einem technologischen Bias unterliegen, der ihnen bislang in die Karten gespielt hat. Sollte Letzteres zutreffen, könnte eine Marktrotation oder ein Regimewechsel ihre Performance rasch unter Druck setzen.

Ist Grok der bessere Investor?

Bei der Durchsicht zahlreicher unabhängiger Praxistests fällt auf, dass Grok im Vergleich zu anderen Modellen sowohl beim Stock-Picking als auch im Trading häufig besser abschneidet.

Ein wesentlicher Vorteil scheint in der Fähigkeit zu liegen, das Marktumfeld in Echtzeit zu erfassen. Grok ist kontinuierlich mit den Veröffentlichungen auf X verknüpft. Das Modell kann Stimmungsbilder analysieren, einflussreiche Autoren identifizieren, das Nachrichtenvolumen und dessen Dynamik verfolgen und entsprechende Signale ableiten.

The Pareto Investor, der sich auf Substack mit Groks Performance bei Anlageentscheidungen beschäftigt hat, hebt zudem weitere Stärken hervor. Grok sei darauf ausgelegt, konkrete Probleme in unsicheren Umfeldern zu lösen. In abstrakten Kontexten zeige das Modell bessere Resultate als andere große Sprachmodelle.

Nach dem rasanten Aufstieg des passiven Investierens rüttelt nun also die KI am Selbstverständnis des klassischen Stock-Pickings. Bislang haben sich diese Modelle allerdings nur in einem einzigen Marktregime bewährt – dem der „KI-Revolution“. Entscheidend wird sein, wie sich diese Portfolios über einen längeren Zeitraum und in unterschiedlichen Marktphasen entwickeln.