Kun je traden met AI? Tools zoals ChatGPT of Gemini zijn geen trading desk, maar dit kun je er wél mee in 2025

vrijdag, 01 augustus 2025 om 21:40

Kunstmatige intelligentie (AI) maakt een stormachtige opmars in de wereld van beleggen en crypto. Tools als ChatGPT, Google Gemini, Claude en DeepSeek worden gepresenteerd als slimme assistenten die traders en beleggers zouden kunnen helpen bij het maken van beslissingen. Maar kun je zo’n taalmodel écht gebruiken om te handelen in bitcoin, aandelen of altcoins?

Het eerlijke antwoord: nee. AI-tools zijn geen trading desk. Ze zijn LLM’s die tekst genereren en soms zelfs dingen verzinnen.

Toch betekent dat niet dat ze waardeloos zijn. Integendeel. Wie weet hoe je deze modellen inzet, kan er veel waarde uithalen – vooral voor analyse, planning en educatie. In dit artikel leggen we haarfijn uit wat AI wél en vooral níét kan betekenen voor actieve traders. Inclusief voorbeelden van beperkingen, valkuilen en hallucinaties.

Wat is een LLM en waarom is het geen trader?

LLM staat voor Large Language Model: een AI die taal begrijpt en genereert. Denk aan modellen als ChatGPT van OpenAI of Gemini van Google. Deze tools zijn getraind op miljarden tekstfragmenten van het internet en voorspellen het volgende logische woord in een zin.

Wat doen ze goed?

Tekst analyseren en samenvatten
Prompts verwerken en structureren
Narratieven herkennen en uitleggen
Educatieve uitleg geven over tradingstrategieën

Wat doen ze niet?

Live koersdata ophalen
Technische indicatoren berekenen
Orders plaatsen of beheren
Nauwkeurige marktanalyses uitvoeren

En het grootste risico: LLM’s verzinnen soms feiten (hallucinaties), citeren niet altijd correct en kunnen zelfs niet-bestaande bronnen gebruiken. Ze zijn dus niet betrouwbaar voor realtime besluitvorming op de financiële markten.

10 manieren waarop AI tóch nuttig kan zijn voor traders

Ook al zijn LLM’s geen traders, ze kunnen wel degelijk een waardevol onderdeel vormen van je tradingworkflow – mits je ze correct gebruikt én hun beperkingen begrijpt.

1. Marktanalyse ondersteunen (maar niet leiden)

Je kunt AI vragen naar recente ontwikkelingen rond een token of aandeel, zoals "Wat speelt er rond Render (RNDR) of Nvidia deze week?"

Beperking: LLM’s gebruiken nieuwsbronnen die mogelijk verouderd zijn. Zo meldde Gemini ooit dat "Coinbase failliet ging in juli", terwijl het ging om een oud artikel uit 2023. Factcheck altijd zelf.

2. Sentiment signaleren in nieuws en sociale media

AI helpt bij het detecteren van positief of negatief sentiment rond een asset. Bijvoorbeeld: "Hoe is het sentiment rond Bitcoin na de CPI-publicatie?"

Beperking: Sentimentanalyse is oppervlakkig. AI herkent geen sarcasme of ironie. En soms koppelt het positief sentiment van een ander project per ongeluk aan het verkeerde token.

3. Educatie en strategievorming

Beginnende traders kunnen AI vragen om uitleg over termen als RSI, MACD of support/resistance. Ook kun je strategieën simuleren: "Leg uit hoe een breakout-strategie werkt."

Beperking: Uitleg is niet altijd consistent. Bij herhaling van vragen kan AI verschillende, zelfs tegenstrijdige antwoorden geven. Soms worden getallen of logica simpelweg fout berekend.

4. Trade set-ups simuleren (zonder echte data)

Je kunt AI vragen om een fictieve trade setup. Zoals: "Maak een long setup voor TAO met een 2:1 risk/reward en een stop-loss van 5%."

Beperking: AI gebruikt verzonnen data. RSI- en MACD-waarden worden geschat of gegokt. In één test gaf Gemini een koopadvies bij RSI 18, terwijl het token live juist RSI 75 had. Niet betrouwbaar zonder verificatie.

5. Backtest-logica en scripthulp

AI kan code schrijven in Python, Pine Script of MQL4 voor bijvoorbeeld TradingView of MetaTrader.

Beperking: Vaak bevatten scripts fouten of verzonnen functies zoals plot_rsi(), die niet bestaan. De output moet altijd worden getest en gecorrigeerd door een ervaren gebruiker.

6. Portfoliobeheer simuleren

AI helpt bij het berekenen van positiegroottes en risicobeheer. Zoals: "Hoeveel kan ik inzetten als ik 1,5% van een $25.000 portfolio riskeer met 6% stop-loss?"

Beperking: De rekensommen kloppen niet altijd. ChatGPT rekende ooit dat 5% verlies op $10.000 gelijkstaat aan $50. Zulke fouten kunnen je geld kosten als je ze niet ontdekt.

7. Sneller filteren van informatie

AI leest rapporten, nieuws en whitepapers sneller dan mensen. Het vat samen en highlight belangrijke punten. Handig bij earnings reports of token whitepapers.

Beperking: AI verzint regelmatig bronnen of haalt nieuws uit het verkeerde jaar. Gemini meldde op 10 juli 2025 dat “Tesla AI-chips lanceerde” op basis van een tweet uit 2022.

8. Prompt design en analyse automatiseren

AI helpt bij het bouwen van slimme prompts, zoals: "Scan het sentiment rond Ethereum op Reddit en Twitter in de afgelopen 24 uur."

Beperking: Als de prompt onduidelijk is, kan AI verkeerde verbanden leggen of verwarring veroorzaken tussen begrippen zoals volume vs. volatiliteit.

9. Narratieven herkennen in crypto en aandelen

AI kan trends duiden, zoals AI-hype bij tokens (RNDR, TAO) of ESG-discussies bij aandelen.

Beperking: AI legt vaak overdreven verbanden of extrapoleert fout. Claude meldde dat TAO “wereldwijd gezien wordt als hét AI-token” op basis van een community-post zonder waarde.

10. Cross-asset analyse uitvoeren

Je kunt AI vragen hoe bepaalde assets met elkaar correleren. Bijvoorbeeld: "Hoe verhouden goud, bitcoin en de Nasdaq zich de afgelopen vijf jaar?"

Beperking: AI heeft geen live toegang tot correlatiegrafieken. Het antwoord kan gebaseerd zijn op aannames of volledig verzonnen cijfers (zoals: “-0,87 correlatie tussen BTC en goud in 2024”).

AI is een copiloot, géén piloot

AI-tools zijn géén volwaardige vervanging voor:

Live dataplatforms (TradingView, CoinMarketCap, Glassnode)
Orderbeheer en execution tools (Binance, Bybit, eToro)
Professionele analyse (Bloomberg, Reuters)

Maar ze zijn wél waardevol als ondersteuning. Denk aan:

Snellere voorbereiding
Educatie en reflectie
Narratieven en sentiment duiden
Trade scenario’s simuleren

De gouden regel: gebruik AI als denkmaatje, maar controleer altijd zelf je data, logica en conclusies.

Conclusie: AI helpt je denken, maar niet handelen

In 2025 is AI slim – maar niet slim genoeg om zelfstandig te handelen. LLM’s kunnen structuur aanbrengen, ideeën genereren en marktsentiment samenvatten. Maar ze:

Verzinnen soms data of bronnen
Hebben geen toegang tot live koersen
Geven foutieve conclusies bij onjuiste prompts
Missen elke koppeling met brokers of exchanges

Gebruik AI daarom als verlengstuk van je eigen denkproces. Laat het je helpen leren, analyseren en simuleren. Maar neem nooit beslissingen zonder zelf te verifiëren. De markt is écht – AI is slechts taal.