AI-Aktienscreener: Bessere Aktien finden, analysieren und überwachen
2026-08-18
Ein AI-Aktienscreener hilft Ihnen, investierbare Ideen zu identifizieren, indem er Tausende von Wertpapieren anhand fundamentaler, technischer und makroökonomischer Kriterien bewertet — und anschließend erklärt, warum jeder Wert den Filter passiert hat. Herkömmliche Screener geben eine Liste von Tickersymbolen aus und enden dort. Die spezialisierten AI-Agenten von Jenova gehen den nächsten Schritt: Sie interpretieren die Ergebnisse, prüfen die These auf Belastbarkeit und überwachen Positionen, wenn sich die Bedingungen ändern.
✅ Screening nach Fundamentaldaten, Technik, Bewertung und Momentum in natürlicher Sprache ✅ Analyse auf Analystenniveau statt nur einer gefilterten Tabellenkalkulation ✅ Ergebnisse direkt zur weiteren Bearbeitung an Portfolio-, Options- und Makro-Agenten übergeben ✅ Kostenlos im Web, auf iOS und Android verfügbar — mit sitzungsübergreifendem persistentem Speicher
Um zu verstehen, warum das 2026 wichtig ist, lohnt sich ein Blick darauf, womit Privatanleger tatsächlich konfrontiert sind: ein Informationsumfeld, das schneller und dichter geworden ist, während sich die Recherchetools der meisten Menschen seit einem Jahrzehnt kaum verändert haben.
Kurzantwort: Was ist ein AI-Aktienscreener?
Ein AI-Aktienscreener ist ein Recherchetool, das Wertpapiere mithilfe von Machine Learning und Sprachmodellen filtert und einstuft. Er interpretiert Finanzdaten, Unternehmensberichte und Kursverhalten, um Kandidaten zu identifizieren, die den genannten Kriterien eines Anlegers entsprechen. Im Gegensatz zu regelbasierten Screenern erklärt er seine Begründung und versteht Anfragen in natürlicher Sprache.
Wichtige Funktionen:
- Screening in natürlicher Sprache — beschreiben Sie Ihre Kriterien, anstatt Dutzende Filterfelder zu konfigurieren
- Fundamentalanalyse über SEC-Unterlagen, Transkripte von Ergebnis-Telefonkonferenzen und Analystenschätzungen mit dem Fundamental Stock Analyst
- Technisches und Momentum-Screening anhand von Kursstruktur, Volumen und relativer Stärke
- Portfoliointegration — gescreente Ideen werden im Kontext Ihrer bestehenden Allokation und Ihres Risikoprofils bewertet
Das Problem: Warum Aktienrecherche für Privatanleger weiterhin scheitert
Die Beteiligung von Privatanlegern an den Märkten ist stark gestiegen, doch die Forschungslücke zwischen Privatpersonen und Institutionen hat sich nicht geschlossen. Kritiker argumentieren seit Langem, dass kleineren Anlegern das Wissen, die Disziplin oder die Expertise fehlt, um die Unternehmen, deren Aktien sie kaufen, angemessen zu analysieren — und die strukturellen Daten stützen diese Sorge.
15 % Anstieg des durchschnittlichen Marktrisikos in den Portfolios von Privatanlegern von 2019 bis 2021, das bis 2023 erhöht blieb — JPMorganChase Institute
73 % der wohlhabenden und vermögenden Anleger nutzen inzwischen AI für Finanzen und Investments — der häufigste Anwendungsfall, noch vor Arbeit und Karriere (62 %) — HSBC / Ipsos-Umfrage unter rund 10.000 Anlegern in 10 Märkten
Doch Marktdaten in eine belastbare Anlageentscheidung zu übersetzen, ist weiterhin frustrierend schwierig:
- Herkömmliche Screener geben Tickersymbole ohne Begründung aus
- Fundamentale Recherche steckt in Berichten und Transkripten, die die meisten Anleger nie lesen
- Technische, fundamentale und makroökonomische Analyse sind auf drei getrennte Tools verteilt
- Das Screening liefert Kandidaten, aber keinen Weg vom Kandidaten zur Positionsgröße
- Gescreente Ideen veralten innerhalb weniger Tage, ohne dass sie erneut überprüft werden
Regelbasierte Screener liefern Listen, keine Erkenntnisse
Konfigurieren Sie einen Filter für ein P/E unter 15, Umsatzwachstum über 20 % und ein Debt-to-Equity-Verhältnis unter 0,5, und ein herkömmlicher Screener liefert Ihnen vierzig Tickersymbole. Er wird Ihnen nicht sagen, dass acht davon zyklische Werte am Gewinnhöhepunkt sind oder dass drei sich in einem strukturellen Rückgang befinden und nur optisch günstige Multiples aufweisen. Die Screener-Bibliothek von Yahoo Finance veranschaulicht dieses Modell gut — Dutzende gut gestalteter voreingestellter Screens wie „Undervalued Growth Stocks“ und „Aggressive Small Caps“, die jeweils eine Rohliste liefern, welche der Anleger vollständig selbst interpretieren muss.
Das Filtern ist der einfache Teil. Die Interpretation ist der Punkt, an dem die meisten Recherchen von Privatanlegern scheitern.
Primärquellenrecherche ist unverhältnismäßig langsam
Geschäftsberichte, 10-Ks und Transkripte von Ergebnis-Telefonkonferenzen enthalten die Informationen, die ein gutes Unternehmen tatsächlich von einem günstigen unterscheiden. Sie richtig zu lesen, dauert Stunden pro Unternehmen. AI-native Recherchetools sind genau aufgrund dieses Engpasses entstanden — Screener AI beispielsweise wurde rund um den direkten Zugriff auf Unternehmensberichte entwickelt, gerade weil allgemeine suchbasierte Tools „oft viele relevante Dokumente übersehen“.
Für Anleger, die eine Watchlist mit zwanzig Werten bewerten, ist Primärquellenrecherche bei menschlichem Lesetempo schlicht nicht realisierbar.
Analyse findet in getrennten Silos statt
Ein vollständiger Investment Case erfordert fundamentale Bewertung, technisches Einstiegs-Timing, makroökonomischen Kontext und die Passung zum Portfolio. Die meisten Anleger nutzen dafür vier verschiedene Plattformen ohne gemeinsamen Kontext — und müssen ihre Situation jedes Mal erneut erklären.
Geschwindigkeit ist inzwischen ein struktureller Nachteil
Branchenanalysen legen nahe, dass AI-gestützte Screener Daten 100- bis 1.000-mal schneller als manuelle Analysen verarbeiten können. Dieser Abstand verstärkt sich während der Berichtssaison, wenn Hunderte Berichte innerhalb eines Zwei-Wochen-Fensters erscheinen.
Vertrauen ohne Validierung schafft neue Risiken
Die AI-Nutzung verändert nicht nur die Arbeitsweise von Anlegern, sondern auch ihr Verhalten. Die HSBC-Studie ergab, dass 49 % der Anleger sagen, AI mache sie eher bereit, kalkulierte Risiken einzugehen — mehr als doppelt so viele wie die 20 %, die dadurch vorsichtiger werden. Gleichzeitig nennen nur 12 % AI als einflussreichsten Faktor ihrer letzten Anlageentscheidung, gegenüber 37 % bei Finanzexperten. Anleger wollen Forschung in AI-Geschwindigkeit kombiniert mit Urteilsvermögen auf Analystenniveau, nicht ein Black-Box-Signal.
Genau dafür wurde Jenova entwickelt.
Die Jenova-Lösung: Screening als Beginn der Analyse, nicht als Ende
Die meisten Tools enden bei der gefilterten Liste. Jenova behandelt Screening als ersten Schritt einer Kette: Kandidaten identifizieren, sie anhand von Primärquellen recherchieren, das technische Setup bewerten, die Position dimensionieren und sie im Kontext makroökonomischer Bedingungen überwachen — jede Phase wird von einem spezialisierten Agenten bearbeitet, der den vollständigen Kontext weiterträgt.
| Herkömmlicher Ansatz | Jenova |
|---|---|
| Filter konfigurieren, Liste von Tickersymbolen erhalten | Kriterien in natürlicher Sprache beschreiben, bewertete Kandidaten mit Begründung erhalten |
| Berichte manuell und Unternehmen für Unternehmen lesen | Agenten analysieren Berichte, Transkripte und Schätzungen bei Bedarf |
| Fundamentale, technische und makroökonomische Tools getrennt halten | Spezialisierte Agenten teilen Kontext in einer Unterhaltung |
| Screen-Ergebnisse veralten sofort | Persistenter Speicher verfolgt Ihre Watchlist sitzungsübergreifend |
| Kein Weg vom Kandidaten zur Position | Portfolio- und Options-Agenten übersetzen Ideen in dimensionierte Positionen |
Screening in natürlicher Sprache auf Basis echter Recherche
Statt eine Investmentthese in Filterparameter zu übersetzen, formulieren Sie sie direkt. Der Fundamental Stock Analyst arbeitet mit SEC-Unterlagen, Analystenschätzungen und Marktstimmung — denselben Primärquellen, die ein Equity-Research-Associate verwenden würde.
„Screening nach US-Industriewerten mit mittlerer Marktkapitalisierung, die mit weniger als dem 12-Fachen der erwarteten Gewinne handeln, eine steigende Free-Cashflow-Konversion aufweisen und vor 2028 kein wesentliches Refinanzierungsrisiko haben.“
„Welche defensiven Konsumwerte haben ihre Dividende 10+ Jahre in Folge erhöht und gleichzeitig Ausschüttungsquoten unter 60 % gehalten?“
Multi-Modell-Zugang ohne Anbieterbindung
Jenova bietet stets aktuellen Zugang zu Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek und xAI. Unterschiedliche Rechercheaufgaben profitieren von unterschiedlichen Modellen — Analysen von Berichten mit langem Kontext, schnelle numerische Schlussfolgerungen und strukturierte Zusammenfassungen haben jeweils eine natürliche Passung. Abonnenten können frei wechseln, ohne separate Konten verwalten zu müssen.
Live-Daten durch MCP-Tool-Integration
Auf dem Model Context Protocol aufgebaut, verbinden sich Agenten mit Google Search, Google Scholar, Reddit, YouTube und jedem MCP-konformen Server. Das Screening läuft mit aktuellen Informationen, nicht mit einem veralteten Trainingsstichtag. Der Agent Real-Time Search aggregiert über Plattformen hinweg, wenn ein Wert auf Stimmung oder Katalysatoren geprüft werden muss.
Persistenter Speicher über mehrere Sitzungen hinweg
Agenten erinnern sich an Ihre Watchlist, Risikotoleranz, Bestände und früheren Schlussfolgerungen. Kehren Sie zwei Wochen nach einem Screening zurück und fragen Sie, was sich verändert hat — ohne erneutes Briefing.
Spezialisierte AI-Agenten für Aktien-Screening und -Analyse
Screening ist eine Funktion innerhalb eines umfassenderen Recherche-Workflows. Diese Agenten bearbeiten die Schritte davor und danach.
Fundamentale Recherche und Bewertung
Fundamental Stock Analyst — Experte für fundamentale Aktienanalyse. Er übernimmt Gewinnanalysen, relative Bewertung und die Beurteilung von Geschäftsmodellen anhand von SEC-Unterlagen, Analystenschätzungen und Marktstimmung. Dies ist der primäre Motor, wenn Ihr Screening auf Kriterien aus Finanzkennzahlen basiert.
- Analyse der Ertragsqualität und Umsatztreiber
- Vergleich von Multiples im Verhältnis zu Peers
- Bewertung von Geschäftsmodell und Wettbewerbsvorteil
Economics Analyst — Abdeckung von Makroökonomie, Mikroökonomie, Handel und Politik auf institutionellem Niveau. Nützlich, wenn die These eines Screens von Zinspfaden, dem Inflationsverlauf oder sektorweiten Nachfrageannahmen abhängt.
- Nachverfolgung der Wirkungskette von Politik zu Sektorerträgen
- Szenarioanalyse für zyklische Exponierung
- Datenbasierter Kontext für makroabhängige Screens
Technische Analyse und Timing
Technical Stock Analyst — Technische Analyse auf institutionellem Niveau, gestützt auf Kursverhalten und Marktstruktur. Sobald ein Wert fundamental qualifiziert ist, bewertet dieser Agent, ob der Chart einen Einstieg jetzt unterstützt oder Geduld nahelegt.
- Analyse von Chart, Volumen und Momentum
- Setups mit hoher Wahrscheinlichkeit und definiertem Risiko
- Screening relativer Stärke über Kandidaten hinweg
Portfoliokonstruktion und Risiko
Portfolio Management Strategist — Institutioneller Portfolioanalyst für Allokationsanalyse, Erkennung von Abweichungen, Risikobewertung, Szenario-Stresstests und Rebalancing-Empfehlungen. Gescreente Ideen bedeuten ohne Portfolio-Passung wenig; dieser Agent liefert sie.
- Erkennung von Allokationsabweichungen und Konzentrationsrisiken
- Szenario-Stresstests für vorgeschlagene Ergänzungen
- Rebalancing-Empfehlungen mit Logik zur Positionsgröße
Options Strategist — Übersetzt eine Marktmeinung in eine optimale Struktur. Wenn ein Screen einen Wert hervorbringt, der Ihnen gefällt, Sie aber ein Exposure mit definiertem Risiko wünschen, übernimmt dieser Agent Strategieauswahl, Volatilitätsanalyse und Positionsgröße.
- Strategieauswahl passend zu These und Volatilitätsregime
- Orientierung zu Greeks und Positionsgröße
- Trade-Management über die Haltedauer hinweg
Makro- und Cross-Asset-Kontext
Macro Strategist — Cross-Asset-Synthese, Politikanalyse und automatisierte tägliche Briefings für professionelle Anleger. Legt den Regimehintergrund fest, der bestimmt, welche Screening-Faktoren funktionieren.
- Synthese der Cross-Asset-Positionierung
- Interpretation der Zentralbankpolitik
- Automatisierte tägliche Briefings zu den Themen Ihrer Watchlist
Commodities Analyst — Analyse von Energie, Metallen und Agrarrohstoffen mit Integration von Angebots-/Nachfragefundamentaldaten, COT-Positionierung und Technik. Unverzichtbar beim Screening von Energie- oder Materialaktien, bei denen der zugrunde liegende Rohstoff die Gewinne bestimmt.
Forex Market Analyst — Währungsstrategie zu realen Zinsdifferenzen, Zentralbankpolitik und Flow-Dynamiken. Relevant für das Screening multinationaler Unternehmen mit wesentlicher FX-Umrechnungsexponierung.
Angrenzende Märkte
Cryptocurrency Analyst — On-Chain-Fundamentaldaten, Derivatepositionierung und Zyklusanalyse für Anleger, die digitale Assets neben Aktien screenen.
Sports Betting Research Assistant und Football Betting Analyst — Für probabilistisch denkende Menschen, die dieselbe Expected-Value-Disziplin außerhalb der Aktienmärkte anwenden.
Rechercheunterstützung und Ausgabe
Real-Time Search — Plattformübergreifende Recherche-Engine für Google, Reddit, YouTube, GitHub und mehr. Erkennt Stimmungswechsel und Katalysatoren, die strukturierte Daten übersehen.
Professional Background Investigator — Tiefgehende Hintergrundrecherche zu Managementteams. Die Qualität der Unternehmensführung ist ein Screening-Kriterium, das die meisten Tools vollständig ignorieren.
Newsletter Generator — Wandelt Ihre Screening-Ergebnisse in eine formatierte Research-Notiz für einen Fonds, Club oder Abonnentenverteiler um.
Word Doc Generator — Wandelt Recherchegespräche in professionell formatierte Investment-Memos um.
Testen Sie Jenova kostenlos — keine Kreditkarte erforderlich.
So funktioniert AI-Aktien-Screening: Schritt für Schritt
Schritt 1: Definieren Sie Ihre Screening-Kriterien in natürlicher Sprache
Öffnen Sie den Fundamental Stock Analyst und beschreiben Sie, wonach Sie suchen, so wie Sie es einem Kollegen beschreiben würden. Keine Filterkonfiguration, keine Zuordnung von Feldern.
„Finde profitable Softwareunternehmen mit einer Nettoumsatzbindung über 110 %, positivem Free Cash Flow und einem Unternehmenswert-Umsatz-Verhältnis unter dem 6-Fachen.“
Schritt 2: Prüfen Sie die bewerteten Kandidaten und ihre Begründung
Der Agent liefert Kandidaten inklusive Begründung — welche Kriterien jeder Wert erfüllt, wo er Schwächen aufweist und welche Vorbehalte gelten. Diesen Schritt überspringen regelbasierte Screener.
„Gehe bei den drei besten Werten durch die Umsatzqualität und mögliche Bilanzierungswarnsignale in den aktuellsten Berichten.“
Schritt 3: Ergänzen Sie technischen und makroökonomischen Kontext
Ziehen Sie den Technical Stock Analyst mit @mention hinzu — er übernimmt die gesamte Unterhaltung, sodass nichts erneut erklärt werden muss.
„@Technical Stock Analyst — unterstützt die aktuelle Struktur bei diesen drei Werten einen Einstieg, oder sollte ich auf einen Rücksetzer bis zur Unterstützung warten?“
Schritt 4: Bewerten Sie die Portfolio-Passung und dimensionieren Sie die Position
Übergeben Sie die Shortlist an den Portfolio Management Strategist, um die Ergänzung im Verhältnis zu Ihrer bestehenden Exponierung zu prüfen.
„Mein Portfolio besteht bereits zu 42 % aus Technologie. Wie beeinflusst eine 4-%-Position im Top-Kandidaten meine Sektorkonzentration und mein Drawdown-Profil?“
Schritt 5: Überwachen und screenen Sie nach einem Zeitplan erneut
Da der Speicher persistent ist, bleibt Ihre Watchlist sitzungsübergreifend aktuell.
„Das Screening liegt drei Wochen zurück. Bei welchen Werten auf der Liste gab es wesentliche Nachrichten, Änderungen der Guidance oder technische Brüche?“
Ergebnisse und Anwendungsfälle
📊 Bewertungsscreening innerhalb eines Sektors
Szenario: Ein Anleger möchte unterbewertete defensive Konsumwerte mit dauerhaft tragfähiger Dividendenabdeckung identifizieren.
Herkömmlicher Ansatz: Einen Screener konfigurieren, 30 Tickersymbole in eine Tabellenkalkulation exportieren und dann 15–20 Stunden Berichte lesen, um zu bestimmen, welche Werte tatsächlich günstig und welche Value Traps sind.
Jenova: Der Fundamental Stock Analyst screent nach Bewertungs- und Dividendenkriterien und bewertet dann die Nachhaltigkeit der Ausschüttungen, die Kapitalrendite und die Bilanzqualität jedes Kandidaten direkt anhand der Berichte.
- Gesamtbewertung über Dividenden-, Bewertungs-, Qualitäts- und zukunftsorientierte Dimensionen hinweg
- Detailtiefe auf Kennzahlenebene — Ausschüttungsquote, ROIC, Fremdkapital zu Vermögenswerten, Zinsdeckungsgrad
- Peer-Vergleich innerhalb derselben Branchenklassifizierung, nicht nur mit dem breiten Markt
💼 Triage während der Berichtssaison
Szenario: Ein Portfolio hält 25 Werte, von denen 18 innerhalb eines Zwei-Wochen-Fensters berichten.
Herkömmlicher Ansatz: Überschriftenzahlen überfliegen, Nuancen in der Guidance übersehen und die eigentliche Geschichte Wochen später entdecken, wenn die Aktie bereits neu bewertet wurde.
Jenova: Der Fundamental Stock Analyst verarbeitet Ergebnisse und Transkripte und markiert Änderungen der Guidance, Wendepunkte bei Margen und Verschiebungen im Managementton. Der Macro Strategist ordnet ein, welche Überraschungen auf die Unternehmensausführung und welche auf sektorweite Bedingungen zurückgehen.
- Bewertung der Qualität von Übertreffungen und Verfehlungen, nicht nur Vergleich der Überschriftenzahlen
- Nachverfolgung von Guidance-Revisionen im gesamten Portfolio
- Zuordnung zu unternehmensspezifischen oder makrogetriebenen Faktoren
📱 Screening per Smartphone zwischen Meetings
Szenario: Eine marktbewegende Schlagzeile erscheint, und Sie haben elf Minuten bis zum nächsten Termin.
Herkömmlicher Ansatz: Screening-Tools nur für den Desktop bedeuten, dass die Analyse bis zum Abend warten muss — dann ist die Bewegung bereits eingepreist.
Jenova: Vollständige Funktionsgleichheit im Web, auf iOS und Android — mit Speech-to-Text für freihändige Anfragen. Jede Unterhaltung und jedes Screening-Ergebnis wird geräteübergreifend synchronisiert.
- Vollständiger Agentenzugang auf Mobilgeräten, keine reduzierte Begleit-App
- Modernstes Speech-to-Text für Sprachabfragen
- Einstellungen, Speicher und Verlauf über alle Geräte hinweg synchronisiert
🎯 Aufbau einer Position mit definiertem Risiko aus einem Screen
Szenario: Ein Screen identifiziert einen überzeugenden Small Cap, doch eine Positionsgröße entsprechend der Überzeugung würde die Risikogrenzen des Anlegers überschreiten.
Herkömmlicher Ansatz: Entweder eine zu kleine Aktienposition eingehen oder die Idee vollständig überspringen.
Jenova: Der Options Strategist bewertet die Volatilitätsoberfläche und schlägt Strukturen vor — Spreads, Collars oder direktionale Trades mit definiertem Risiko — die die These innerhalb des Risikobudgets umsetzen. Der Portfolio Management Strategist bestätigt dabei die Portfolio-Passung.
- Strategieauswahl passend zu den Bedingungen der impliziten Volatilität
- Positionsgrößen unter Berücksichtigung der Greeks
- Exit- und Managementrahmen vor dem Einstieg definiert
Häufig gestellte Fragen
Ist der AI-Aktienscreener von Jenova kostenlos?
Ja. Der kostenlose Tarif umfasst alle Kernfunktionen bei begrenzter monatlicher Nutzung und bietet vollständigen Zugang zum Fundamental Stock Analyst sowie weiteren Recherche-Agenten. Kostenpflichtige Tarife beginnen bei $20/Monat und bieten das 30-Fache des kostenlosen Nutzungskontingents, individuelle Modellauswahl und keine Wasserzeichen auf generierten Dokumenten. Die Nutzung wird monatlich an Ihrem Abrechnungsdatum zurückgesetzt, ohne tägliche Limits.
Wie unterscheidet sich ein AI-Aktienscreener von einem herkömmlichen Screener?
Ein herkömmlicher Screener wendet feste numerische Filter an und gibt eine Liste zurück. Ein AI-Aktienscreener interpretiert Kriterien in natürlicher Sprache, liest Primärquellen wie Berichte und Transkripte und erklärt, warum jeder Kandidat qualifiziert wurde. Branchenanalysen deuten darauf hin, dass AI-Screener Daten um Größenordnungen schneller als eine manuelle Prüfung verarbeiten — der wichtigere Unterschied ist jedoch die Begründung, die jedem Ergebnis beigefügt wird.
Kann er SEC-Unterlagen und Ergebnis-Telefonkonferenzen direkt analysieren?
Ja. Der Fundamental Stock Analyst arbeitet mit SEC-Unterlagen, Analystenschätzungen und Daten zur Marktstimmung. Sie können zudem Dokumente und Wissensdatenbanken direkt an jede Sitzung anhängen, um eine fundierte Analyse auf Basis der von Ihnen bereitgestellten Materialien zu erhalten.
Ersetzt ein AI-Aktienscreener einen Finanzberater?
Nein — und die Daten legen nahe, dass Anleger das auch nicht wollen. In der HSBC-Umfrage nutzen 73 % der Anleger AI für Finanzen und Investments, doch nur 12 % nannten sie als einflussreichsten Faktor ihrer letzten Entscheidung, gegenüber 37 % bei Finanzexperten. Die Hälfte bevorzugt ein hybrides Modell. Betrachten Sie AI-Screening als Beschleunigung der Recherche, nicht als Delegation von Entscheidungen.
Welche AI-Modelle unterstützen die Analyse?
Jenova bietet stets aktuellen Zugang zu Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek und xAI. Abonnenten können pro Unterhaltung ihr bevorzugtes Modell auswählen und für komplexe Bewertungsarbeiten den Schlussfolgerungsmodus aktivieren, um eine höhere Ausgabequalität zu erzielen. Es gibt keine Anbieterbindung.
Funktioniert es auf Mobilgeräten?
Ja, mit vollständiger Funktionsgleichheit im Web, auf iOS und Android. Alle Einstellungen, Chatverläufe und Speicherinhalte werden geräteübergreifend synchronisiert, und Speech-to-Text steht für sprachgesteuerte Anfragen zur Verfügung.
Fazit
Der Engpass bei der individuellen Aktienrecherche war nie der Zugang zu Filtern — kostenlose Screener sind seit zwanzig Jahren weit verbreitet verfügbar. Der Engpass ist die Interpretation: aus einer Liste von vierzig Tickersymbolen drei gut verstandene Investment Cases mit definiertem Risiko und angemessener Positionsgröße zu machen.
Ein AI-Aktienscreener schließt diese Lücke, indem er Ergebnisse mit Begründungen versieht. Auf Jenova kommt diese Begründung von spezialisierten Agenten, die Kontext teilen — dem Fundamental Stock Analyst für Bewertung und Arbeit mit Unternehmensberichten, dem Technical Stock Analyst für Einstiegs-Timing und dem Portfolio Management Strategist für Allokation und Risiko. Mit persistentem Speicher, Live-Daten über MCP-Tools und Multi-Modell-Zugang bleibt Ihr Screening-Workflow aktuell, statt in jeder Sitzung zurückgesetzt zu werden.
Anleger, die AI-Recherchetools einsetzen, tun dies ergänzend zu professionellem Urteilsvermögen, nicht an dessen Stelle. Entwickeln Sie den Workflow, der Ihnen beides bietet.
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Für Entwickler: Jeder Agent in diesem Artikel ist programmatisch über die Jenova API verfügbar — integrieren Sie Aktienrecherche, technische Analyse und Portfoliointelligenz mit einer einzigen Integration in Ihre Anwendung. Vollständige Dokumentation →