TECHNOLOGIE – QUANTUMROCK
 

TECHNOLOGIE

Quantumrock kombiniert mittels “Künstlicher Intelligenz” Erkenntnisse sowohl aus der Finanztheorie als auch der Verhaltensökonomik und entwickelt auf dieser Basis Handelsstrategien.*

RISIKOHINWEIS – sämtliche Strategien der QUANTUMROCK bergen das Risiko hoher Verluste bis hin zum Totalverlust des eingesetzten Kapitals. Aus diesem Grund richtet sich die Website und bleibt die Dienstleistung des Unternehmens ausschließlich professionellen Kunden vorbehalten. Sämtliche auf dieser Homepage gemachten Aussagen zu Chancen und Risiken stellen keine Aufforderung zur Investition in die von der QUANTUMROCK angebotenen Dienstleistungen dar. Bitte lassen Sie sich vor Investitionsentscheidung von einem zugelassenen Wertpapierdienstleistungsunternehmen ausführlich über die Risiken aufklären.

Unser Ansatz

Die diskretionären Handelsansätze werden mittels proprietärer Handelsmodelle umgesetzt. Dadurch werden emotionale Faktoren, die beim ausschließlich diskretionären, fundamentalen Handel eine Rolle spielen, ausgeschaltet. Unsere Handelssysteme analysieren hierzu alle Daten, die einen Einfluss auf die Kursentwicklung haben könnten. Hierzu zählen beispielhaft auch Wetterdaten oder Analystenschätzungen zu Einzelwerten.Unsere Machine Learning Programme suchen ständig nach statistisch signifikanten Marktanomalien und entwickeln auf dieser Basis profitable Handelsansätze.

Machine-Learning-Methoden

Wir verwenden Hidden Markov Modelle, Bayesianische Methoden, Generatives Modellieren und Faktorenanalyse um Marktineffizienzen zu identifizieren und daraus ableitend geeignete Handelsstrategien zu entwickeln.
Moderne Machine Learning Ansätze sind geeignet dafür, Marktanomalien und assetübergreifende Zusammenhänge besser zu identifizieren, als herkömmliche statistische Methoden.

Im Kern lassen wir systematische Handelslogiken entwickeln, die auf “Künstlicher Intelligenz” beruhen und in der Lage sind selbstständig andere Handelslogiken zu produzieren. Dadurch finden, testen und optimieren wir in einem iterativen Prozess kontinuierlich neue und bestehende Handelsstrategien.

Der Vorteil eines vollständig maschinellen Lernansatzes besteht darin, dass ein kreativer Prozess zur Generierung von Ideen (mit unvorhersehbaren Zeitspannen und viel Code) automatisiert wird und viele dieser Ideen in sehr kurzer Zeit generiert werden können.

Unsere Engine wird dabei mit historischen und realtime Kursdaten sowie Hunderten von statistischen Indikatoren versorgt. Terabytes von neuen Daten werden täglich von 36 Server-Cores verarbeitet. Unsere Engine wird fortwährend trainiert.

Vorteil: Der kreative Prozess der Generierung von Handelsstrategien (mit großem Zeit- und Codieraufwand) ist automatisiert. Viele Tausend dieser Ideen können in sehr kurzer Zeit generiert und validiert werden.

Unser Ziel – keine Korrelation zu klassischen Assets

Steigende Volatilitäten an den Kapitalmärkten gehen meistens einher mit fallenden Kursen. Aus statistischer Sicht jedoch führt eine hohe Volatilität meist zu verwertbaren Marktanomalien und Ineffizienzen. Dies hat zur Folge, dass Strategien auch, oder sogar im Besonderen, in ungünstigen Marktphasen dazu in der Lage sind, positive Renditen zu erzielen.

Risikomanagement

Alle Handelsstrategien werden auf Basis von Zielvolatilitäten entwickelt. Damit wollen wir sicherstellen, dass alle potenziellen Risiken im Vorfeld bereits integrativ in der Handelsstrategieentwicklung erfasst werden.

Unser hausinternes Risikomanagement prüft ob die tatsächlich realisierten Risiken den prognostizierten Risiken entsprechen. Im unwahrscheinlichen Fall einer Überschreitung des Risikoprofils reduzieren die Strategien ihr Risikoexposure.

*Das Unternehmen behält sich vor, die technologische Entwicklung und Pflege der Handelsmodelle mittels aufsichtsrechtlich konformer Auslagerungsverträge an entsprechende IT-Unternehmen auslagern zu dürfen.

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