Wir entwickeln Modelle, Algorithmen, KI-Systeme und Software für Asset Manager – um Researchideen und Signale zu analysieren, moderne Methoden nutzbar zu machen und individuelle Werkzeuge in bestehende Prozesse zu integrieren.
VON DER IDEE ZUM WERKZEUG
Mehr Informationen, neue Datenquellen und moderne quantitative sowie KI-basierte Modelle erweitern die Möglichkeiten im Research. Entscheidend ist, ob eine Idee tatsächlich trägt, unter unterschiedlichen Bedingungen robust bleibt und sich sinnvoll in den Investmentprozess integrieren lässt.
Investmentidee
Analyse & Modellierung
Robustheitsprüfung
nutzbares Werkzeug
ANWENDUNGSFELDER
Wir unterstützen Asset Manager dabei, Researchideen in belastbare Signale und Modelle zu überführen – von Datenaufbereitung und Signal Engineering über Backtesting und Robustheitsprüfung bis zu Machine Learning und neuronalen Ansätzen.
Investmentwissen steckt in Research, Transkripten, Präsentationen, Fondsunterlagen, internen Memos und vielen weiteren Quellen. Wir entwickeln kontrollierte Wissenssysteme, die relevante Informationen auffindbar, nachvollziehbar und im richtigen Kontext nutzbar machen.
Proprietäre Research- und Investmentprozesse lassen sich häufig nicht sinnvoll in Standardsoftware abbilden. Wir entwickeln individuelle Software, Daten- und Modelllogik und integrieren sie in bestehende Arbeitsabläufe und Systemlandschaften.
Gerade im Finanzumfeld müssen technische Lösungen nachvollziehbar, kontrollierbar und sicher in bestehende Prozesse eingebettet werden. Deshalb berücksichtigen wir sensible Informationen, Zugriffsrechte, Modellkontrolle, Governance und Human-in-the-loop von Beginn an.
Forschung & Technologie
Wissenschaftliche Methodik, Algorithmen, KI und technische Systeme.
Asset Management & Kapitalmärkte
Langjährige Erfahrung in Asset Management, Research- und Investmentprozessen, institutionellem Geschäft, Governance und technologischer Modernisierung.
Von Signal Engineering und neuronalen Modellen bis zu RAG-Systemen und agentischen Research-Workflows: Eine konkrete Idee oder ein bestehender Prozess reicht für den Einstieg.
Von der wissenschaftlichen Methodik über Algorithmen und KI bis zur integrierten Softwarelösung. Entscheidend ist, was fachlich und technisch sinnvoll ist.