Das Thema Zölle rückte wieder in den Fokus der Finanzmärkte, als klar wurde, dass der selbsternannte „König der Zölle“ Donald Trump wieder ins Weiße Haus einziehen würde. Die Aufmerksamkeit nahm nach dem „Befreiungstag“ am 2. April weiter zu, als Trump neue „Gegenzölle“ ankündigte. ¹

Seitdem stehen Zölle immer wieder auf der Tagesordnung – sowohl auf den Märkten als auch in den Vorstandsetagen. Dieser Trend wird in Abbildung 1 veranschaulicht. Jeder Balken stellt die Anzahl der Bestandteile des MSCI World Index dar, die in ihren Telefonkonferenzen Zölle erwähnt haben, nach Quartal.² Das Thema stand zwar schon in Trumps erster Amtszeit im Vordergrund, die Zahl der Unternehmen, die sich auf Zölle beziehen, hat sich seit dem Höchststand in Q3 2018 allerdings verdoppelt: 600 von 862 Unternehmen erwähnen Zölle im aktuellen (und noch andauernden) Quartal.

Abgesehen von der schieren Anzahl der Unternehmen, die Zölle thematisieren, interessieren sich die Anleger auch für den Ton dieser Diskussionen. Sind die Unternehmen eher besorgt, weitgehend neutral eingestellt, oder sehen einige sogar Chancen?

Um solche Erkenntnisse zu gewinnen, wenden wir moderne Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache an, um Telefonkonferenzen zu analysieren.³ Im obigen Diagramm stufen die verschiedenen Balkensegmente die Stimmung gemäß unserer proprietären Stimmungsanalyse mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache ein. Bemerkenswert ist, dass sich die meisten Unternehmen neutral (orange) zu Zöllen äußerten. In Zeiträumen, in denen Zölle ganz oben auf der Tagesordnung stehen, wie 2018/2019 oder jetzt (April/Mai 2025), steigt jedoch der Anteil der Unternehmen, die Bedenken äußern, wie die violette Linie darlegt. Zugleich sieht eine kleine Gruppe von Unternehmen in den Zöllen weiterhin eine Chance. ⁴

Das Zollthema verdeutlicht, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache Anlegern dabei helfen kann, Stimmungen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren – z. B. aus Unternehmensberichten, Nachrichtenartikeln, Telefonkonferenzen, Interviews mit Führungspersonal und sozialen Medien – und Veränderungen in den Marktdiskursen zu erkennen, auch wenn das Thema selbst im Laufe der Zeit kommt und geht. Diese Hilfsmittel werden immer ausgefeilter und wichtiger dabei, allgemeinere Themen zu erkennen, ihre Entwicklung zu verfolgen und die damit einhergehende Stimmung zu messen.

Diese Fortschritte bedeuten, dass sich die Anleger auch irgendwann andere Fragen stellen: von der augenzwinkernden Frage „Wer fürchtet sich vor dem König der Zölle?“ bis hin zur ernsteren Frage „Was können wir dank KI-Tools wie Verarbeitung natürlicher Sprache noch alles besser verstehen?“ Diese quantitativen Fähigkeiten der nächsten Generation – und das Wissen, wie man sie einsetzt – werden immer wichtiger, sowohl für quantitative als auch für thematische Anleger, die sowohl aufkommende als auch etablierte Trends erfassen wollen.

¹ Weitere Einzelheiten zur Berechnung der gegenseitigen Zölle siehe Nangle T., April 2025, „The stupidest chart you'll see today“, Financial Times.
² Die Abdeckung der Gewinnmitteilungen liegt je nach Quartal in der Regel zwischen 60 % und 85 % der Bestandteile des MSCI World Index.
³ Im Gegensatz zu strukturierten Finanz- oder Marktdaten sind Textdaten aus Quellen wie Telefonkonferenzen, Nachrichtenartikeln oder Interviews mit Führungspersonal unstrukturiert und kontextabhängig. Frühe Methoden wie „Bag of Words“ werden seit langem verwendet, um die Stimmung zu messen, aber sie sind nicht in der Lage, Beziehungen zwischen Wörtern zu erfassen. Fortgeschrittenere Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache können dieses Problem durch kontextuelle Einbettungen – wie FinBERT – oder transformatorische Modelle wie GPT lösen, die die Bedeutung im Kontext besser interpretieren.
⁴ Die Stimmungsanalyse auf Sektorebene unterstreicht die Effektivität unserer Methode zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Im Durchschnitt zeigen sich Unternehmen aus den Bereichen Versorger, Kommunikationsdienste und Finanzen weniger besorgt über Zölle, während Unternehmen aus den Bereichen Informationstechnologie, Nicht-Basiskonsumgüter und Basiskonsumgüter eher besorgt sind.