Use CaseS
Präzise Prognosen von Aktienliquiditäten mit Machine Learning Anwendungen
Finanzmarkt
Machine Learning
So schafft KI Transparenz in hochvolatilen Finanzmärkten
Die Liquidität von Aktien ist ein entscheidender Faktor für institutionelle Anleger, besonders bei algorithmischen Handelsstrategien. In diesem Projekt haben wir ein ML-basiertes Prognosesystem entwickelt, das auf Basis historischer Markt- und Orderbuchdaten präzise Vorhersagen zur Liquiditätsverfügbarkeit trifft – sekundenschnell, robust und adaptiv an aktuelle Marktdynamiken.
- Machine-Learning-gestützte Prognosemodelle für Liquiditätskennzahlen
- Verarbeitung historischer Orderbuchdaten & Handelsvolumina
- Echtzeit-Updates für automatisierte Handelsstrategien
- Übertragbar auf andere Assetklassen & Börsenplätze
Unternehmen, die uns vertrauen:
Projektübersicht
Finanzmärkte verstehen – Liquidität intelligent vorhersagen
Dr. Kay Stankov
Head Of Data Science & AI
Dank der Expertise unseres Head of Data Science & AI, der internationale Finanzmärkte erforscht hat, bieten wir innovative Lösungen zur kosteneffizienten Gestaltung von Emerging Markets Aktienportfolios. Unsere KI-gestützten Tools und Techniken ermöglichen präzise Prognosen der Liquiditäten von Aktien durch alle Marktphasen hinweg.
Ausgezeichnet mit dem Finance Award 2022 der AEF Conference basieren unsere Prognosen auf Machine Learning Algorithmen wie Gradient Boosting und Penalized Logistic Regression. Makroökonomische Verbindungen zu Industrieländern werden genutzt, um Wettbewerbsvorteile in den Portfolios zu materialisieren.
Unsere Herangehensweise integriert engagiertes Arbeiten mit Kund:innen und Expert:innen, um individuelle Bedürfnisse zu berücksichtigen. Die Vorhersagen werden in enger Zusammenarbeit entwickelt, wobei Machine Learning genutzt wird, um die Liquidität der Aktien unabhängig von der Marktphase präzise zu modellieren.
Durch den erfolgreichen Einsatz von Machine Learning zur Kostenvorhersage in Portfolio-Umschichtungen konnten wir die jährlichen Handelskosten einer deutschen Aktienverwaltung um einen siebenstelligen Betrag reduzieren.
Unsere präzisen Prognosen und kosteneffizienten Lösungen haben nicht nur zu einer Auszeichnung geführt, sondern auch dazu, die Handelskosten für unsere Kunden erheblich zu senken. Die erfolgreiche Integration von Machine Learning in unsere Strategien unterstreicht unseren Beitrag zur Optimierung von Portfolio-Performance und Kosten.
Referenzen
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Hannah Zimmer
Marketing & Sales Manager
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