Kavout Erfahrungen: Was taugen Kai Score und InvestGPT, was kostet das Abo und wie seriös ist der Anbieter?

Kavout verkauft einen Agenten namens „Buy or Sell Oracle“, und im Haftungshinweis steht, das Unternehmen gebe keine Empfehlungen. Dieser Widerspruch zieht sich durch die ganze Plattform. Das Werkzeug selbst ist günstig und vielseitig, belastbare Belege für seine Trefferquote fehlen aber auf den frei zugänglichen Seiten.

Grundlage dieses Berichts sind die öffentlichen Seiten von Kavout, kein eigenes Konto. Wir haben Preise, Nutzungsbedingungen und Akademie gelesen und mehrere Werbeangaben gegen unabhängige Kursdaten gerechnet. Funktionen hinter dem Login haben wir nicht getestet. Dieser Artikel entspricht unseren redaktionellen Richtlinien.

Was ist Kavout?

Kavout ist eine US-Plattform für KI-gestützte Aktienrecherche, die Kursdaten, Fundamentaldaten und Stimmungswerte zu Ranglisten verdichtet und Fragen zu Aktien, ETFs, Krypto und Forex per Chat beantwortet.

Hinter dem Angebot steht die Kavout Corporation. Die Datenschutzerklärung nennt eine Adresse in Bellevue, US-Bundesstaat Washington. Als Standorte führt die Unternehmensseite Seattle, Los Angeles und Shanghai. Gründer ist laut Kavout Alex Lu, zuvor unter anderem bei Google und Microsoft. Die dort genannten Auszeichnungen stammen aus den Jahren 2016 und 2017.

Das Herzstück heißt InvestGPT. Das ist ein Chat, der mehrere KI-Agenten steuert. Agenten sind hier spezialisierte Programme, etwa für Bilanzen, Charttechnik oder Nachrichten. Wer es selbst nachlesen will: Die Akademie beschreibt jede Funktion ausführlich, und das ist eine echte Stärke des Anbieters. Für den eigenen Blick auf eine Aktie reicht dagegen oft schon ein kostenloser Chart bei TradingView.

InvestGPT: Was der KI-Chat kann und was nicht

InvestGPT ist der KI-Chat von Kavout, der Fragen zu Aktien und Märkten beantwortet und dafür spezialisierte Agenten sowie hauseigene Marktdaten nutzt.

InvestGPT ist kein eigenes Sprachmodell. Laut Datenschutzerklärung schickt Kavout deine Frage und die passenden Marktdaten an OpenAI, Anthropic oder Google. Diese Anbieter dürfen die Inhalte laut Kavout nicht zum Training nutzen. Deinen Namen und deine E-Mail-Adresse sollen sie nicht bekommen, persönliche Angaben gehören trotzdem nicht in die Frage.

Der Nutzen liegt im Datenzugriff. Ein allgemeiner Chatbot kennt nicht automatisch die aktuellen Kennzahlen einer Aktie, wie unser Ratgeber zur KI-Aktienanalyse zeigt. Bei Kavout soll die Antwort auf hauseigenen Daten aufsetzen. Direkt unter dem Eingabefeld warnt der Anbieter aber selbst: Die KI könne Fehler machen.

Die Beispielfragen zielen trotzdem auf eine Handlung. Die Akademie schlägt vor, ob du Apple jetzt kaufen, verkaufen oder halten sollst. Der Agent „Buy or Sell Oracle“ liefert laut Kavout eine klare Handlungsansage, einen Konfidenzwert und einen Zeithinweis. Der Agent „Trade Spotter“ nennt zusätzlich Stop-Loss-Vorschläge, also Kursmarken für den Ausstieg bei Verlust. Der Screenshot darunter zeigt die Beispielfragen.

Im Kleingedruckten steht das Gegenteil. Der Haftungshinweis sagt, Kavout sei kein Anlageberater und spreche keine Empfehlung aus. Für dich heißt das: Die Antwort klingt wie ein Rat, die Verantwortung bleibt komplett bei dir. Prüfe jede Zahl deshalb an der Quelle, genau wie beim KI-Copiloten von TradingView. Kursmarken und Trend kontrollierst du am besten selbst im Chart.

Kai Score: Was die Note bedeutet und was fehlt

Der Kai Score ist Kavouts KI-Note von 1 bis 9, die technische Daten, Fundamentaldaten und Marktstimmung zu einem Wert für die Chance auf eine Überrendite verdichtet.

Kai Score und K-Score-API werden getrennt beschrieben. Das Handbuch zum AI Stock Picker wertet den Kai Score ab 6,0 als „Outperform“, also als Note für Aktien, die besser laufen sollen als der Markt. Die separate K-Score-API hebt Werte von 7 bis 9 hervor. Ob beide Angebote dieselbe Berechnung und Einteilung verwenden, bleibt offen.

Die Berechnung bleibt eine Blackbox. Kavout nennt die Zutaten, aber nicht die Gewichtung. Du kannst eine Note also nicht selbst nachvollziehen. Das ist bei KI-Scores nicht ungewöhnlich, macht aber den Nachweis über die Ergebnisse umso wichtiger.

Genau dieser Nachweis fehlt uns. Auf den geprüften frei zugänglichen Seiten fanden wir keine durchgehende Erfolgsbilanz des Kai Score, nur kurze Einzelbeispiele. Danelfin geht bei seiner Note von 1 bis 10 einen anderen Weg und veröffentlicht historische Auswertungen. Auch solche Backtests, also Rückrechnungen auf vergangene Kurse, muss man kritisch lesen, wie unser Bericht zu Quiver Quantitative zeigt.

Für deutsche Aktien gibt es Hinweise, aber keinen Einzelnachweis. Die Preisseite wirbt mit Deutschland und über 30 Märkten, das Handbuch nennt DE als Region und den Kai Score als Sortierung. Die Datensätze der API gibt es dagegen nur für die USA und China. Die Verfügbarkeit für einzelne DAX-Werte haben wir nicht geprüft.

AI Stock Picker: Wie die Ranglisten entstehen

Der AI Stock Picker ist Kavouts Ranglisten-Werkzeug, das Aktien täglich nach festen Strategien, dem Stock Rank und dem Kai Score sortiert.

Der AI Stock Picker kombiniert bekannte Regeln mit KI-Noten. Dazu gehören Modelle nach Joel Greenblatt, Peter Lynch und Joseph Piotroski, also regelbasierte Filter auf Bewertung, Wachstum und Bilanzqualität. Stimmen mehrere Regeln für dieselbe Aktie, steigt sie in der Konsensliste nach oben. Ohne Bezahlabo siehst du die meisten Aktiensymbole nicht, wie die Grafik darunter zeigt.

Prozentangaben in der Werbung klingen größer, als sie sind. Die Seite verlinkt drei Beiträge mit Überschriften wie „68 % höhere Rendite“. Hinter den 68 Prozent stehen 5,32 gegen 3,16 Prozent in rund fünf Wochen, also 2,16 Prozentpunkte. In einem zweiten Beitrag werden aus 7,38 gegen 3,83 Prozent die „über 90 Prozent“ der Überschrift. Solche Zeiträume sagen wenig über eine Strategie aus.

Auch die Vergleichswerte lassen sich nicht nachrechnen. Die Beiträge nennen kein Jahr, Kavout datiert sie nur auf „vor 2 Jahren“. Ein dritter Beitrag rechnet zudem nur bis zu einem nicht genannten Tag im Monat. Ohne Jahr, Enddatum und Renditeberechnung bleibt offen, ob die Zahlen stimmen.

Penny Stocks sind Aktien mit sehr niedrigem Kurs und meist geringer Marktkapitalisierung.

Ein Teil der Beiträge betrifft Penny Stocks. Dort ist der Handel oft dünn, und eine Modellrendite kann auf dem Papier gut aussehen und im echten Handel an den Kursspannen scheitern. Wer lieber selbst filtert, findet Werkzeuge in unserem Überblick der Aktienscreener.

Smart Signals und Smart Money: Wie aktuell sind die Daten?

Smart Signals ist Kavouts Scanner, der Märkte nach technischen Mustern durchsucht und passende Werte als Liste ausgibt.

Smart Signals ist ein Scanner für technische Muster. Laut Kavout laufen über 100 Signale wie RSI, MACD oder Bollinger-Bänder über Aktien, ETFs, Krypto und Forex. RSI misst, ob ein Wert zuletzt überkauft oder überverkauft war. Für Daytrader klingt das attraktiv, die Seite wirbt mit einem „Echtzeit-Scanner“. Das Bild darunter zeigt ihr Beispiel.

Das Werbebeispiel nennt keinen Datenstand. Die Tabelle mit dem Etikett „Live“ zeigte am 8. November Nvidia bei $235,75. Am 6. November schloss die Aktie laut Twelve Data bei $186,64. Vermutlich ist das nur ein statisches Schaubild, ein Hinweis darauf fehlt aber. Der echte Scanner kann anders arbeiten, das haben wir nicht getestet.

Auch die geprüfte Vergleichsseite war nicht aktuell. Der Vergleich von SPY und VOO, zwei ETFs auf den S&P 500, trägt den Hinweis „refreshed every trading day“, zeigte am 8. November aber den Stempel 26. Oktober. Als heutigen SPY-Kurs nannte er $759,97, den Schlusskurs vom 23. Oktober. Am 6. November schloss der ETF bei $735,29. Prüfe aktuelle Kurse deshalb im TradingView-Chart, bevor du handelst.

Smart Money ist Kavouts Bereich für gemeldete Geschäfte von Insidern, US-Abgeordneten und Großanlegern sowie für Analystenurteile.

Die Werbung verspricht mehr, als Meldefristen hergeben. Die Preisseite wirbt damit, Insidern, Kongress und Milliardären zu folgen, bevor der Markt reagiert. US-Abgeordnete melden Trades aber laut Ethikausschuss bis zu 45 Tage nach dem Geschäft. Insider melden die meisten Geschäfte schneller. Große Vermögensverwalter berichten bestimmte Bestände über Form 13F quartalsweise und bis zu 45 Tage nach Quartalsende. Die Akademie räumt selbst ein, dass der Kauf eines Abgeordneten auch bloße private Vermögensanlage sein kann.

Was kostet Kavout?

Kavout hat drei Tarife, und die Preisseite startet mit dem Jahrespreis. Dort stehen zunächst $16 und $39 im Monat. Beides gilt nur bei Vorauszahlung für zwölf Monate. Im Monatsabo sind es $20 und $49, wie der Screenshot darunter zeigt.

Research Credits sind Kavouts Guthaben für KI-Recherchen, das je nach Tarif monatlich aufgefüllt und bei jeder Auswertung verbraucht wird.

Credits sind die eigentliche Währung. Jede Recherche verbraucht welche, die Menge zeigt Kavout laut Preisseite vorab an. Ungenutzte Credits gelten dort 90 Tage, Nachkauf ist möglich.

Die Dauerlizenz war am 8. November nicht kaufbar. Die AppSumo-Seite zeigt Staffelpreise von $69, $149 und $299, aber den Hinweis „Sold out“. Taucht das Angebot wieder auf, bedenke: Die Nutzungsbedingungen erlauben Kavout ausdrücklich, Abo-Produkte einzustellen.

Die veröffentlichten Bedingungen enthalten eine 30-Tage-Regel zur Kündigung. Die Preisseite wirbt mit „Cancel anytime“. Die veröffentlichten Bedingungen, Stand Juli 2019, sehen nach der Erstlaufzeit eine schriftliche Kündigung und eine 30-Tage-Regel vor, auch bei Monatsabos. Erstattungen schließt Kavout dort grundsätzlich aus, das Abo verlängert sich automatisch, und Preise dürfen mit 30 Tagen Ankündigung steigen. Wie das im heutigen Buchungsablauf umgesetzt wird und welche Verbraucherrechte in der EU gelten, haben wir nicht geprüft.

Die Daten-API ist ein getrenntes Produkt. Einzelne Faktorsignale kosten $39 im Monat, das Paket $199, der K Score für die 500 größten US-Aktien ab $1.500. Zum Vergleich: Die TradingView-Tarife richten sich an alle, die Charts statt Ranglisten suchen. Das Faktorpaket gibt es auch bei QuantConnect für $39 im Monat, wenn du dort selbst programmierst.

Reine Rohdaten gibt es auch ohne Rechercheplattform. Für eigene Auswertungen lohnt ein Blick auf die Tarife von Financial Modeling Prep, die allerdings nur für den privaten Gebrauch gelten.

Ist Kavout seriös?

Kavout ist ein reales Softwareangebot. Die Firma und das Führungsteam sind benannt, und die Bedingungen stehen offen auf der Seite. Dazu passt, dass QuantConnect Kavouts Datensatz im eigenen Marktplatz führt. Einen Betrugsvorwurf leiten wir aus unseren Befunden nicht ab. Zur Qualität der Signale sagt das alles aber noch nichts.

Als Anlageberater tritt die Kavout Corporation nicht auf. Sie schreibt selbst, sie sei weder Anlageberater noch Broker. Im Register der US-Börsenaufsicht SEC steht allerdings eine aktive Kavout Algo Financial LLC in Seattle, zwei weitere Einträge mit dem Namen Kavout sind inaktiv. Ob und wie sie mit dem Abo zusammenhängen, belegen die Einträge nicht.

Unabhängige Stimmen sind dünn. Bei Trustpilot stand am 8. November eine einzige Bewertung, das Profil ist nicht beansprucht. Bei AppSumo sind es 4,6 von 5 Punkten aus rund 50 Stimmen, abgegeben von Käufern eines Rabattangebots. Die AppSumo-Zusammenfassung nennt als Schwäche gelegentlich veraltete Aktieninformationen. Die iOS-App erschien erst am 5. November und hat noch keine Wertung.

Die Kundenzitate auf der Preisseite solltest du einordnen. Sie tragen nur Vornamen mit Initial und den Zusatz „Verified Purchaser“. Wer die Käufe geprüft hat, steht nicht dabei. Für einen rechtlichen Streit nennen die Nutzungsbedingungen ausschließlich Gerichte im Bundesstaat Washington. Verlass dich deshalb nicht auf Zitate, sondern teste Ideen zuerst im Chart.

Welche Alternativen gibt es zu Kavout?

Welches Werkzeug passt, hängt von deiner Arbeitsweise ab. Die wichtigsten Alternativen im Überblick:

Unser Tipp: Trenne die Ideensuche vom Handelsentscheid. Ein Ranking oder Chat darf dir eine Aktie vorschlagen, Einstieg und Stop legst du danach selbst fest, etwa im Chart. Welche Grenzen KI im Handel insgesamt hat, steht in unserem Artikel zum KI-Trading.

Vorteile und Nachteile von Kavout

Nach Prüfung der öffentlichen Seiten ergibt sich dieses Bild: Viele Funktionen zu einem niedrigen Preis stehen einer Werbung gegenüber, die mehr verspricht, als sie belegt. Die Qualität der Chat-Antworten haben wir nicht systematisch geprüft.

Fazit: Für wen sich Kavout lohnt

Nach den beschriebenen Funktionen kommt Kavout als günstiger Rechercheassistent zum Vorsortieren von US-Aktien infrage. Der Chat soll Kennzahlen, Nachrichten und Analystenstimmen bündeln. Ob die Antworten verlässlich Zeit sparen, haben wir nicht getestet. Starte deshalb mit dem Gratis-Tarif und vergleiche die Antworten mit der Quelle.

Als Signaldienst eignet es sich aus unserer Sicht nicht. Dafür fehlt uns der öffentliche Nachweis über längere Zeiträume, und mehrere Werbeangaben ließen sich nicht nachvollziehen. Nimm eine Note deshalb als Anlass, prüfe Trend und Marken im Chart und entscheide nach deinem eigenen Risikoplan.

Nicht passend ist Kavout für Einsteiger, die eine fertige Kaufliste suchen. Eine selbstbewusst formulierte KI-Antwort ersetzt kein Handelswissen. Und für Daytrader mit Echtzeit-Anspruch solltest du den Scanner erst gründlich prüfen, bevor du dafür zahlst.

Über den Autor: Karsten Kagels

Karsten Kagels ist Gründer und Geschäftsführer der Kagels Trading GmbH sowie Betreiber von kagels-trading.de. Als diskretionärer Price-Action-Trader ist er seit 1980 an den Märkten aktiv und handelt Forex, Aktienindizes, Rohstoffe und Zinsmärkte.

In den späten 1980er-Jahren übersetzte Karsten die Elliott-Wave-Standardwerke von Robert Prechter ins Deutsche. Über 17 Jahre war er Joe Ross’ Repräsentant in Deutschland und übersetzte sowie veröffentlichte zehn Ross-Bücher. Bis heute gibt er eigene Gruppenseminare und private Einzelschulungen.

Diesen Bericht schreibt er aus der Sicht eines Traders, der seit 1980 an den Märkten aktiv ist und Werbezahlen mit Skepsis liest. Ein eigenes Kavout-Konto hat er dafür nicht eröffnet. Grundlage sind die öffentlichen Seiten des Anbieters und eigene Kursvergleiche mit unabhängigen Daten.

Dieser Artikel wurde von Christian Möhrer final geprüft.