KI-Trading: Liquid bringt Aktienkauf direkt in ChatGPT

Finanzdienstleister wie Liquid und ING integrieren KI-Chats für Direkthandel und automatisierte Strategien. Neue Tools für Privatanleger und Profis.

Mehrere Finanzdienstleister starteten am Dienstag Tools, die natürliche Sprache direkt in Live-Trades umwandeln. Angeführt wird die Entwicklung von Liquid, dessen neue App „Co-Invest" nun innerhalb von ChatGPT und Claude funktioniert.

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Liquid eröffnet den Direkthandel im Chat

Die Fintech-Firma Liquid hat eine Anwendung vorgestellt, die Nutzern erlaubt, Konten per Karte oder Krypto-Wallet zu finanzieren und anschließend in über 500 Märkten zu handeln. Das Spektrum reicht von Kryptowährungen über Aktien und Devisen bis hin zu Nischen wie Vorhersagemärkten und Pre-IPO-Anteilen.

Das System arbeitet nicht-verwahrend (non-custodial) und leitet Orders über Protokolle wie Hyperliquid, Lighter und Ostium weiter. Integrierte Risikokontrollen erlauben das Setzen von Stop-Loss und Take-Profit direkt im Chat. CEO Franklyn Wang spricht von einem „entscheidenden Schritt" hin zu einem System, bei dem KI die Lücke zwischen Information und Handlung drastisch verkürzt.

Seit August 2025 hat Liquid bereits ein Volumen von über 2,8 Milliarden Euro verarbeitet und zählt rund 40.000 Nutzer. Mit dem Rollout in allen 50 US-Bundesstaaten positioniert sich das Unternehmen als direkter Konkurrent traditioneller Broker, die bisher zwischen Analyse- und Handelssoftware wechseln müssen.

ING setzt auf „Vibe Coding" für den Devisenhandel

Während sich Liquid an Privatanleger richtet, revolutionieren Großbanken ihre internen Prozesse. Die niederländische ING Groep setzt seit Mitte Mai täglich auf eine Methode namens „Vibe Coding": Per natürlicher Sprache generiert die Bank komplexen Code für elektronische Handelssysteme.

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Zum Einsatz kommt eine interne Version von Anthropics KI-Modell. Entwicklungszeiten, die früher Wochen dauerten, schrumpften auf wenige Stunden. Simon Bevan, Global Head of e-Trading bei ING, bestätigt: „Wir haben damit ein komplettes elektronisches Kredit-Handelssystem und mehrere Echtzeit-Dashboards gebaut." Ein KI-gestütztes Währungsmodell trug zu einem Anstieg großer Trades um 50 Prozent bei.

Die Automatisierung ist Teil einer umfassenden Digitalstrategie. Bereits Anfang des Jahres kündigte die ING den Abbau von rund 1.250 Stellen an. Das Management erwartet, dass KI-gestütztes Programmieren innerhalb der nächsten zwölf Monate zum Standard in der globalen Finanzbranche wird.

Die „Agenten-Ökonomie" nimmt Gestalt an

Ein weiterer Trend ist der Aufstieg autonomer oder halbautonomer KI-Agenten, die Portfolios verwalten. Das in Dubai ansässige Unternehmen CoinQuant erweiterte seine Plattform für einheitliches Trading – sowohl für Menschen als auch für KI-Agenten. Über 15.000 Nutzer greifen auf institutionelle Backtesting- und Risikometriken zu.

CoinQuant befindet sich in einer 2,7 Millionen Euro schweren Seed-Finanzierungsrunde und plant eine Automatisierungsschicht für das Hyperliquid-Protokoll. CEO Maan Ftouni betont: „Autonomes Trading ist keine Theorie mehr – es ist funktionierende Realität."

Ebenfalls am Dienstag startete Waton Financial Limited eine Beta-Version seines „Manager of Trading Agents" (MoTA). Die an der NASDAQ notierte Firma bietet eine KI-native Arbeitsumgebung für professionelle Anleger. Menschliche Aufsicht bleibt Pflicht, doch Analyse und Ausführung übernimmt ein Team von KI-Agenten. Geplant ist ein „Agent Talents Market", auf dem Nutzer maßgeschneiderte Handelsagenten teilen oder verkaufen können.

Breite Marktdurchdringung im Privatkundengeschäft

Auch Zahlungsdienstleister und Börsen ziehen nach. MoonPay launchte eine App im ChatGPT App Store, die den Kauf von Bitcoin, Ethereum und Solana direkt im Chat ermöglicht. Ein Checkout-Link wickelt Zahlungen per Debit- oder Kreditkarte in Sekunden ab.

Die Kryptobörse Bybit rüstete ihre Futures-Bots auf. Sie handeln nun automatisiert Terminkontrakte auf traditionelle Werte wie Tesla, Google und Amazon sowie Rohstoffe wie Gold und Silber. Systeme wie „Futures Grid" und „Futures Martingale" spiegeln die wachsende Nachfrage nach automatisierten Strategien wider, die die Lücke zwischen digitalen und traditionellen Märkten schließen.

Das Londoner Unternehmen BulkQuant brachte eine No-Code-Plattform für Privatanleger auf den Markt. Per Dashboard können Nutzer Strategien für Krypto, Devisen und Aktien automatisieren – ein Werkzeug, das bisher Hochfrequenzhändlern vorbehalten war.

Herausforderungen und Ausblick

Die geballte Markteinführung dieser Dienste zeigt: Die Finanzbranche setzt massiv auf Large Language Models. Firmen wie Visa, Stripe und AWS bauen parallel die nötige Infrastruktur auf. Experten sprechen von einer „intelligenzgestützten Kapitalallokation".

Doch die Entwicklung birgt Risiken. Bei der ING zeigte sich, dass interne KI-Regularien und traditionelle Risikomanagement-Rahmenwerke mit dem Tempo der KI-generierten Code-Produktion kaum Schritt halten. Da die automatisierten Abteilungen täglich Milliardenumsätze bewegen, rücken Zuverlässigkeit und Kontrollmechanismen ins Visier von Aufsichtsbehörden.

Die Finanzindustrie steuert auf eine Phase zu, in der komplexe Terminals durch konversationelle KI ersetzt werden. Analysten erwarten, dass sich der Fokus bald auf Multi-Agenten-Systeme verlagert – verschiedene KI-Modelle, die mit minimaler menschlicher Intervention institutionelle Portfolios verwalten. Das kommende Jahr wird zeigen, ob Sicherheit und Genauigkeit mit den hohen Anforderungen der globalen Finanzmärkte Schritt halten können.