Die Entwicklung moderner Finanzmärkte zeigt, dass herkömmliche mathematische Konstrukte wie die klassische Portfoliotheorie nach Harry Markowitz bei unvorhergesehenen geopolitischen Ereignissen oft unzureichende Risikoprofile ausweisen. Durch den Einzug von Machine-Learning-Algorithmen lassen sich unstrukturierte Marktdaten heute in Echtzeit strukturieren, um ein robustes Krisen-Cockpit zu etablieren.
Rauschfilterung durch modernste Data Science
Unsere Algorithmen stützen sich auf deterministische Modelle zur Klassifizierung makroökonomischer Parameter. Die Kernkompetenz liegt im automatisierten Erkennen systemischer Liquiditätsengpässe an den globalen Derivate-Börsen.
"Wer heute noch Vermögensallokation ohne automatisierte Risikostresstests betreibt, überlässt den Kapitalerhalt dem reinen Zufall."
Durch die strukturierte Klassifizierung gelingt es, Klumpenrisiken vor ihrer eigentlichen Entstehung im Portfolio aufzulösen und dadurch Kapital langfristig abzusichern.