Forschung & Statistik

Wie zeichnen wir uns durch das aus, was wir tun?

Natürlich befinden wir uns in einem ständigen Lernzustand. Ein großer Teil unserer Arbeit besteht darin, neue Ansätze und Technologien auszuprobieren. Eine dieser Technologien, obwohl es sie schon seit geraumer Zeit gibt, erhält letztens immer mehr Aufmerksamkeit – das Machine Learning.
Wir haben uns umfangreiches Wissen zum Einsatz von Machine Learning für den FinTech-Bereich angeeignet. Sei es das Trainieren einer AI um die optimale Allokation in einem Finanzportfolio über Reinforcement Learning herzustellen, oder die Nutzung von Deep Networks um eine Sentiment Analyse von Social Media-Daten durchzuführen, wir wissen, wie man es macht..

Darüber hinaus führen wir unsere eigene Grundlagenforschung und quantitative Analysen durch,
um herauszufinden, in welche Krypto-Projekte es sich lohnt, zu investieren. Die bleibende Frage
ist jedoch: wie viel sollten wir in jedes Asset investieren? Die Antwort auf diese Frage erhalten wir durch Forschung im Bereich der Finanzmathematik, im Speziellen aus dem Gebiet der Portfoliotheorie. Dadurch können wir ein Portfolio erstellen, das uns ein optimales Risk-Reward-Verhältnis bietet.

Weitere Schwerpunkte unseres Interesses in der Finanzmathematik sind Monte-Carlo-Simulationen zum Backtesting von Handelsstrategien und der Einsatz stochastischer Optimierungsmethoden
im Hochfrequenzhandel.