AI Screener Validator

Der AI Screener Validator in ScreenerHub ist die KI-Review-Ebene für Screener-Entwürfe und gespeicherte Screener. Nutze ihn, um zu prüfen, ob ein Screener zu eng, zu weit, intern widersprüchlich oder an einer wichtigen Stelle unvollständig ist, bevor du ihn wiederholt ausführst, teilst oder in einen Watchlist-Workflow übernimmst.

Wofür der AI Screener Validator gedacht ist

Der Validator ist vor allem dann nützlich, wenn bereits eine erste brauchbare Screener-Definition existiert. Er soll keine Strategie aus dem Nichts erfinden. Seine Aufgabe ist es, die von dir formulierte Logik zu prüfen und auf Schwächen hinzuweisen, die leicht übersehen werden, wenn du zu lange auf dieselben Kriterien schaust.

Drei Fragen, die der Validator beantworten sollte:

Drückt dieser Screener eine klare Idee aus, oder mische ich mehrere Stile?
Werden meine Kriterien voraussichtlich zu wenige oder zu viele Treffer liefern?
Welche Blindstellen sollte ich schließen, bevor ich den Screen speichere, überwache oder teile?

In der Praxis heißt das: Der Validator kann etwa erkennen, dass einem Value-Screener ein Qualitätsfilter fehlt, dass ein Dividenden-Screener keine Nachhaltigkeitsprüfung enthält oder dass ein Momentum-Screen so viele Schwellenwerte übereinanderlegt, dass am Ende fast nichts mehr übrig bleibt.

So nutzt du ihn

Mit einem klaren ersten Entwurf starten

Der Validator funktioniert am besten, wenn der Screener bereits den Kern deiner Idee enthält. Baue die erste Version in Studio: Lege das Universum fest, ergänze die Hauptfaktoren und speichere den Screener, wenn du ihn erneut aufrufen möchtest.

Dieser erste Entwurf muss nicht perfekt sein. Er muss aber konkret genug sein, damit die KI die Zielkonflikte erkennen kann. Ein Entwurf mit P/E Ratio TTM < 15, ROE > 15% und Debt / Equity < 1 lässt sich sinnvoll prüfen. Ein Entwurf mit nur einem vagen Filter und ohne Struktur nicht.

Die KI-Prüfung im Screener-Workflow starten

Öffne den Screener, den du prüfen möchtest, und starte die KI-Prüfung direkt aus diesem Workflow. Der Validator liest die Kriterien genau so, wie sie im Moment konfiguriert sind. Prüfe also immer dieselbe Definition, die du anschließend wirklich speichern oder teilen möchtest.

Gerade bei schnellen Iterationen ist das wichtig. Ein Validator-Ergebnis ist nur dann hilfreich, wenn es dem exakten Stand des Screeners entspricht, den du tatsächlich verwenden willst.

Konflikte, Warnungen und Verbesserungsvorschläge getrennt lesen

Nicht jeder Review-Hinweis bedeutet dasselbe.

Konflikte weisen auf Logik hin, die sich nur schwer gemeinsam erfüllen lässt oder sich direkt widerspricht.
Warnungen bedeuten meist, dass der Screen zu breit, zu eng oder zu stark auf eine Kennzahlenklasse fokussiert sein könnte.
Verbesserungsvorschläge sind Hinweise, wie sich der Screen klarer interpretieren lässt, keine harten Fehler.

Ein Screener, der tiefe Value-Multiples mit sehr hohen Wachstumsanforderungen kombiniert, kann theoretisch funktionieren, ist aber selten genug, dass sich ein zweiter Blick lohnt. Ein Dividenden-Screener mit Dividend Yield > 5% ohne Prüfung der Ausschüttungsquote oder Free-Cashflow-Deckung sollte eine Warnung auslösen, selbst wenn er Treffer liefert.

Kriterien überarbeiten und die Prüfung erneut ausführen

Der Validator ist am wertvollsten als Iterationsschleife, nicht als Endnote. Überarbeite zuerst den schwächsten Teil der Logik und starte die Prüfung danach erneut.

Typische Anpassungen in ScreenerHub sind:

gestapelte Bewertungsfilter durch eine zentrale Bewertungsregel plus einen Qualitätsfilter ersetzen
bei aggressiven Yield- oder Value-Regeln eine Bilanzprüfung wie Current Ratio oder Debt / Equity ergänzen
doppelte Filter entfernen, die fast dieselbe Aussage treffen
einen überladenen Screener in zwei getrennte Strategien aufteilen, statt eine Definition alles gleichzeitig leisten zu lassen

Wenn du nicht sicher bist, ob eine Änderung den Screener verbessert hat, vergleiche die überarbeitete Ergebnisliste in Studio und nutze anschließend Monitoring Runs oder deine eigenen Review-Notizen, um zu sehen, ob sich die Logik konsistenter verhält.

Häufige Probleme, die der Validator erkennt

Widersprüchliche Logik

Manche Kriterien können zwar mathematisch gleichzeitig zutreffen, arbeiten strategisch aber gegeneinander. Ein Screen, der gleichzeitig tief bewertete Zykliker in Stressphasen und hochvorhersehbare Compounder sucht, beschreibt oft eher zwei verschiedene Unternehmenstypen als ein investierbares Universum.

Fehlende Schutzplanken

Viele Screener beginnen mit dem spannenden Teil der These und vergessen den defensiven Teil. Der Validator hilft dabei zu erkennen, wenn Bilanz-, Profitabilitäts- oder Nachhaltigkeitsfilter fehlen, die den Output verlässlicher machen würden.

Zu enge Regelstapel

Wenn du immer noch einen zusätzlichen Schwellenwert ergänzst, um die Liste weiter zu verbessern, kann daraus schnell eine Definition werden, die nur in einem ganz bestimmten Marktumfeld funktioniert. Der Validator kann darauf hinweisen, wenn die Logik nach Overfitting aussieht.

Kriterien, die zusammen schwer lesbar werden

Selbst gute Kennzahlen erzeugen Rauschen, wenn sie ohne klare Hierarchie kombiniert werden. Nutzt ein Screener gleichzeitig Value-, Momentum-, Dividenden- und Turnaround-Kriterien, hilft dir der Validator dabei zu entscheiden, ob die Strategie eine primäre Achse braucht.

Wann du einen Vorschlag ignorieren solltest

Die KI-Prüfung ist eine zweite Meinung, kein Investmentkomitee. Einen Vorschlag solltest du ignorieren, wenn der Zielkonflikt bewusst gewählt ist und du ihn sauber erklären kannst.

Beispiele:

du willst absichtlich einen sehr konzentrierten Screener, der nur außergewöhnliche Setups liefern soll
du suchst in einer Turnaround-Strategie gezielt nach angespannten Bilanzen
eine Kennzahl fehlt bewusst, weil du sie später manuell auf der Unternehmensseite beurteilen willst

Der Maßstab ist einfach: Wenn du die Entscheidung in klarer Sprache verteidigen kannst, behalte sie bei. Wenn du nicht sauber erklären kannst, warum eine Regel dort steht, überarbeite sie.

Was der Validator nicht ist

Der AI Screener Validator ist keine Aktien-Bewertungsmaschine. Er prüft die Qualität der Screener-Logik, nicht ob eine einzelne Aktie ein Kauf ist.

Er ersetzt auch nicht Screener Quick Check. Quick Check bewertet eine einzelne Aktie gegen einen Screener. Der Validator bewertet den Screener selbst.

Er ist auch kein historischer Backtest. Wenn du eine gespeicherte Definition über die Zeit testen willst, kombiniere sie mit Monitoring Lab und dem Prozess aus Wie du einen Aktien-Screen backtestest.