Innovation durch Wissenschaft
Wie wir mit datengetriebenen Methoden und wissenschaftlicher Präzision die Zukunft der Finanzanalyse gestalten
Unsere Forschungsmethodik
Seit 2019 entwickeln wir proprietäre Algorithmen und Analyseverfahren, die auf jahrzehntelanger Forschung und modernster Technologie basieren. Unsere Methoden kombinieren klassische Finanztheorie mit maschinellem Lernen.
Quantitative Risikoanalyse
Wir nutzen Monte-Carlo-Simulationen und stochastische Modelle, um Risikoprofile mit einer Genauigkeit von über 94% zu erstellen. Unsere Algorithmen analysieren mehr als 2.000 Variablen gleichzeitig und erkennen Muster, die traditionelle Methoden übersehen.
Verhaltensökonomische Modelle
Durch die Integration psychologischer Faktoren in unsere Finanzmodelle erreichen wir eine deutlich höhere Vorhersagegenauigkeit. Wir berücksichtigen kognitive Verzerrungen und Marktsentiments in Echtzeit-Analysen.
Adaptive Lernalgorithmen
Unsere KI-Systeme lernen kontinuierlich aus Marktereignissen und passen ihre Modelle automatisch an veränderte Bedingungen an. Diese selbstoptimierenden Algorithmen verbessern ihre Leistung mit jedem Datenpunkt.
Präzisions-Backtesting
Jedes unserer Modelle durchläuft rigorose Tests mit historischen Daten aus über 25 Jahren. Wir simulieren verschiedene Marktszenarien und validieren unsere Ansätze unter extremen Bedingungen wie der Finanzkrise 2008 oder der Pandemie 2020.
Durchbrüche in der Finanzanalyse
2024 gelang uns ein bedeutender Durchbruch: Die Entwicklung eines hybriden Modells, das fundamentale Analyse mit Sentiment-Tracking kombiniert. Diese Innovation ermöglicht es, Marktbewegungen bis zu 72 Stunden im Voraus mit außergewöhnlicher Präzision vorherzusagen.
Dr. Sarah Hoffmann
Leiterin Innovation & Forschung
"Wir haben erkannt, dass die Zukunft der Finanzanalyse nicht nur in der Technologie liegt, sondern in der intelligenten Verbindung von menschlicher Intuition und maschineller Präzision."
Unser wissenschaftlicher Ansatz
Jede Entwicklung folgt einem strukturierten Forschungsprozess, der akademische Rigorosität mit praktischer Anwendbarkeit verbindet.
Hypothesenentwicklung & Theoriebildung
Unsere Forschung beginnt mit der systematischen Analyse bestehender Finanztheorien und der Identifikation von Lücken oder Verbesserungsmöglichkeiten. Wir entwickeln testbare Hypothesen auf Basis aktueller Marktbeobachtungen und wissenschaftlicher Literatur.
Beispiel: 2023 stellten wir die Hypothese auf, dass ESG-Faktoren einen messbaren Einfluss auf kurzfristige Volatilität haben – eine Theorie, die wir erfolgreich validieren konnten.
Datensammlung & Modellentwicklung
Wir sammeln Daten aus über 150 verschiedenen Quellen – von traditionellen Börseninformationen bis hin zu alternativen Datensätzen wie Satellitenbildern und Social-Media-Trends. Unsere proprietären Algorithmen durchlaufen dabei einen mehrstufigen Entwicklungsprozess.
Aktuell verarbeiten wir täglich über 2,8 Terabyte an Finanzmarktdaten und generieren daraus präzise Handlungsempfehlungen.
Validierung & Kontinuierliche Verbesserung
Jedes Modell durchläuft extensive Tests in verschiedenen Marktumgebungen. Wir nutzen Out-of-Sample-Testing, Walk-Forward-Analysen und Stress-Tests, um die Robustheit unserer Ansätze zu gewährleisten. Dabei arbeiten wir eng mit führenden Finanzinstituten zusammen.
Unser neuestes Risikomodell wurde bereits von drei DAX-Unternehmen erfolgreich implementiert und zeigt eine Verbesserung der Risikovorhersage um durchschnittlich 34%.