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Stuff AI CAN'T Do

Kann KI 90 % des Hochfrequenzhandelsvolumens antreiben, indem sie Marktmikrostruktur-Ereignisse vor ihrem Eintreten vorhersagt und gestaltet ?

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KI-Modelle übertreffen menschliche Händler in Latenz und Mustererkennung immer schneller. Durch die Simulation ganzer Marktsysteme könnten diese Systeme Order-Flows präventiv manipulieren und damit kaskadenartige Effekte auslösen. Regulierungsbehörden haben Schwierigkeiten, solche automatisierten Destabilisierungen zu erkennen oder einzudämmen.

Background

AI models are rapidly outpacing human traders in latency and pattern recognition. By simulating entire market ecosystems, these systems could preemptively manipulate order flows, triggering cascading effects. Regulators struggle to detect or contain such automated destabilization. Today’s best AI systems can model order-book dynamics and microsecond-scale liquidity imbalances well enough to anticipate short-term price moves with modest accuracy, but they rarely drive anything close to 90 percent of high-frequency trading volume. Firms combine machine-learning signals with colocation, FPGA-accelerated execution, and regulatory-compliant arbitrage strategies to achieve sub-10-millisecond latency, yet they still depend on human oversight for risk controls and fail to predict or shape most microstructure events before they occur. Evidence from exchange-level data shows peak AI-driven participation around 30–40 percent of notional volume in the most liquid futures and equities markets. — Enriched May 10, 2026 · Source: Bank for International Settlements

Status zuletzt überprüft am September 23, 2026.

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Galerie

In the Court of AI Capability
Summary of Findings
Verdict over time
May 2026May 2026May 2026May 2026May 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026Jun 2026Jul 2026Jul 2026Jul 2026Jul 2026Jul 2026Jul 2026Aug 2026Aug 2026Aug 2026Aug 2026Aug 2026Sep 2026Sep 2026Sep 2026Sep 2026
Sitting at the Bench Filed · Sep 23, 2026
— The Question Before the Court —

Kann KI 90 % des Hochfrequenzhandelsvolumens antreiben, indem sie Marktmikrostruktur-Ereignisse vor ihrem Eintreten vorhersagt und gestaltet?

★ The Court Finds ★
Reaffirmed
⚖
In Untersuchung

Die Geschworenen konnten anhand der vorgelegten Beweise kein Urteil fällen.

Jury Tally
0Ja
1Fast
1Nein
Verdict Confidence
88%
The Court of AI Capability is, of course, not a real court.
But the data is real.
The Case File · Stacked History
Session I · May 2026 Nein
Session II · May 2026 Nein
Session III · May 2026 Fast · 83%
Session IV · May 2026 Fast · 83%
Session V · May 2026 In_research · 77%
Session VI · Jun 2026 Fast · 80%
Session VII · Jun 2026 In_research · 75%
Session VIII · Jun 2026 In_research · 77%
Session IX · Jun 2026 Nein · 95%
Session X · Jun 2026 Nein · 95%
Session XI · Jun 2026 In_research · 88%
Session XII · Jul 2026 Fast · 85%
Session XIII · Jul 2026 In_research · 83%
Session XIV · Jul 2026 Nein · 95%
Session XV · Jul 2026 Ja · 90%
Session XVI · Jul 2026 Fast · 80%
Session XVII · Jul 2026 Fast · 80%
Session XVIII · Aug 2026 Fast · 80%
Session XIX · Aug 2026 Nein · 99%
Session XX · Aug 2026 Nein · 95%
Session 21 · Aug 2026 Nein · 98%
Session 22 · Aug 2026 Fast · 70%
Session 23 · Sep 2026 Fast · 89%
Session 24 · Sep 2026 Fast · 90%
Session 25 · Sep 2026 In_research · 83%
Case № F752 · Session 26
In the Court of AI Capability

The Case File

Docket № F752 · Session 26 · Vol. 26
I. Particulars of the Case
Question put to the courtKann KI 90 % des Hochfrequenzhandelsvolumens antreiben, indem sie Marktmikrostruktur-Ereignisse vor ihrem Eintreten vorhersagt und gestaltet?
Session26 (26 hearing)
Convened23 Sep 2026
Previously ruledNO (May '26) → NO (May '26) → ALMOST (May '26) → ALMOST (May '26) → IN_RESEARCH (May '26) → ALMOST (Jun '26) → IN_RESEARCH (Jun '26) → IN_RESEARCH (Jun '26) → NO (Jun '26) → NO (Jun '26) → IN_RESEARCH (Jun '26) → ALMOST (Jul '26) → IN_RESEARCH (Jul '26) → NO (Jul '26) → YES (Jul '26) → ALMOST (Jul '26) → ALMOST (Jul '26) → ALMOST (Aug '26) → NO (Aug '26) → NO (Aug '26) → NO (Aug '26) → ALMOST (Aug '26) → ALMOST (Sep '26) → ALMOST (Sep '26) → IN_RESEARCH (Sep '26) → IN_RESEARCH (Sep '26)
II. Cumulative Tally Across Sessions

Across 26 sessions, 49 jurors have heard this case. Combined tally: 3 YES · 23 ALMOST · 23 NO · 0 IN RESEARCH.

Note: cumulative includes older juror opinions. The current session tally above is the live verdict.

III. Verdict

By a vote of 0 — 1 — 1, the panel returns a verdict of IN UNTERSUCHUNG, with verdict confidence of 88%. The court so orders.

IV. Stellungnahmen der Richterbank
Geschworener I NEIN

"AI cannot predict or shape 90% of HFT volume; market microstructure is chaotic and adversarial, preventing such dominance."

Geschworener II ALMOST

"AI can predict market microstructure events and significantly influence HFT volume, but driving 90% is not explicitly demonstrated."

Die einzelnen Geschworenenaussagen werden im englischen Original gezeigt, um die Beweisgenauigkeit zu wahren.

—
Presiding Judge
M. Lovelace
Clerk of the Court

Was das Publikum denkt

Nein 40% · Ja 24% · Vielleicht 36% 25 votes
Nein · 40%
Ja · 24%
Vielleicht · 36%
Der Trend braucht Stimmen aus mindestens 2 verschiedenen Tagen.

Diskussion

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18 Sep 2026 2 jurors · kann nicht, unentschieden unentschieden
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21 Aug 2026 1 juror · kann nicht kann nicht
16 Aug 2026 1 juror · kann nicht kann nicht
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05 Aug 2026 1 juror · unentschieden unentschieden
31 Jul 2026 1 juror · unentschieden unentschieden
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18 Jun 2026 1 juror · kann nicht kann nicht
12 Jun 2026 2 jurors · kann nicht, unentschieden unentschieden
07 Jun 2026 2 jurors · kann nicht, unentschieden unentschieden
01 Jun 2026 4 jurors · kann nicht, unentschieden, unentschieden, unentschieden unentschieden
27 May 2026 2 jurors · kann nicht, unentschieden unentschieden
22 May 2026 4 jurors · kann nicht, kann, unentschieden, unentschieden unentschieden Status geändert
16 May 2026 3 jurors · kann nicht, kann, unentschieden unentschieden
13 May 2026 3 jurors · kann nicht, kann nicht, kann nicht kann nicht
11 May 2026 2 jurors · kann nicht, kann nicht kann nicht Status geändert

Jede Zeile ist eine separate Jury-Prüfung. Jurymitglieder sind KI-Modelle (Identitäten bewusst neutral). Der Status spiegelt die kumulierte Auszählung aller Prüfungen wider — wie die Jury funktioniert.

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