Innovation trifft Finanzanalyse
Seit 2020 entwickeln wir bahnbrechende Methoden für die Finanzmodellierung, die traditionelle Ansätze revolutionieren. Unsere proprietären Algorithmen und datengestützten Verfahren haben bereits über 800 Finanzanalysten dabei geholfen, präzisere Prognosen zu erstellen.
Unsere Forschungsmethodik
Was uns von herkömmlichen Finanzberatungen unterscheidet, ist unser wissenschaftlicher Ansatz. Wir kombinieren maschinelles Lernen mit bewährten Finanztheorien und schaffen dadurch Modelle, die sowohl robust als auch adaptiv sind. Unsere Methodik basiert auf drei Kernprinzipien, die wir über Jahre hinweg verfeinert haben.
Datenintegration
Wir sammeln Informationen aus über 50 verschiedenen Datenquellen und strukturieren diese für optimale Analyseergebnisse.
Algorithmische Analyse
Unsere proprietären Algorithmen erkennen Muster, die traditionelle Methoden übersehen würden.
Validierung & Optimierung
Jedes Modell durchläuft strenge Backtests und wird kontinuierlich anhand aktueller Marktdaten verfeinert.
Wissenschaftlicher Hintergrund
Unser Forschungsteam besteht aus Doktoren der Finanzwissenschaft, Statistik und Informatik. Gemeinsam haben wir bereits 23 wissenschaftliche Arbeiten in renommierten Journals veröffentlicht und drei Patente für innovative Bewertungsverfahren angemeldet. Diese akademische Fundierung ermöglicht es uns, nicht nur praktische Lösungen zu bieten, sondern auch die theoretischen Grundlagen weiterzuentwickeln.
Technologische Innovation
Was im Jahr 2020 als experimentelles Projekt begann, ist heute eine ausgereifte Plattform. Unsere Cloud-basierte Infrastruktur verarbeitet täglich über 2 Millionen Datenpunkte und erstellt daraus präzise Finanzmodelle. Die Integration von Natural Language Processing ermöglicht es unseren Systemen sogar, qualitative Faktoren wie Marktstimmungen in quantitative Bewertungen zu überführen.
Unsere Wettbewerbsvorteile
Fünf Jahre intensive Forschung und Entwicklung haben uns dabei geholfen, einzigartige Lösungsansätze zu schaffen, die in der Finanzbranche ihresgleichen suchen.
Präzision durch KI
Unsere Machine-Learning-Modelle erreichen eine Vorhersagegenauigkeit von 94,7% bei kurzfristigen Marktbewegungen – ein Wert, den traditionelle Methoden nicht erreichen können.
Echtzeit-Anpassung
Während andere Anbieter statische Modelle verwenden, passen sich unsere Algorithmen kontinuierlich an veränderte Marktbedingungen an – 24 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche.
Proprietäre Datenquellen
Exklusiver Zugang zu alternativen Datensätzen wie Satellitendaten, Social-Media-Sentiment und Supply-Chain-Informationen verschafft uns entscheidende Informationsvorsprünge.
Unser Expertenteam
Dr. Sarah Müller
Leiterin Quantitative Forschung
15 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Risikomodellen für Investmentbanken. Ehemalige Goldman Sachs Direktorin.
Prof. Dr. Lisa Weber
Beraterin für Algorithmusentwicklung
Lehrstuhl für Finanzinformatik an der TU München. Autorin von über 40 wissenschaftlichen Publikationen zu Fintech-Innovationen.