KI-basierte Handelsentscheidungen

Von der Analyse über die Signalgenerierung bis hin zum aktiven Handel durch  KI in Echtzeit an den Börsen

Unser Robo Advisor der neusten Generation agiert technologiegetrieben und automatisiert basierend auf künstlicher Intelligenz (KI / AI). Dabei handelt die KI nicht nach einem festen Muster, sondern dynamisch.

Der größte Unterschied eines Voll-Robo Advisor gegenüber dem klassischen Portfoliomanagement ist seine Nichtmenschlichkeit. Die Schnelligkeit und die Stabilität eines Algorithmus übertrifft das menschliche Gehirn um ein Vielfaches.

Was unseren Robo Advisor von anderen unterscheidet:

Unser Robo Advisor ist der erste, der KI-basierte Handelssignale als Trades in Echtzeit an die Börse bringt. Andere Robo Advisor generieren Handlungssignale – wir setzen diese voll-automatisch um.

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Next Generation Robo Advisor mit Künstlicher Intelligenz

Wir bieten als erster und aktuell einziger Robo Advisor eine vollautomatisierte Anlagestrategie, basierend auf algorithmischer künstlicher Intelligenz (KI). Die Steuerung des Anlageportfolios übernimmt die KI: Vom Monitoring und der Marktanalyse, über die Auswahl der Wertpapiere und der Generierung der Ein- und Ausstiegssignale bis hin zur blitzschnellen und direkten Orderausführung an der Börse.

 

Fortlaufendes maschinelles lernen (Machine Learning) verbessert die KI: Smartes Portfolio-Management, Echtzeit-Risikosteuerung, sekundenschnelle automatische Anpassungen. Als Robo Advisor der nächsten Generation übernimmt die KI mit komplexen Algorithmus die Aufgabe des gesamten Portfoliomanagments.

Künstliche Intelligenz und Algorithmen

Investitionsentscheidungen in Bruchteilen von Sekunden

 

Neuste Technologie und KI liefern uns die Grundlagen für das Zusammenspiel aus automatisierten Investitionsprozessen, Data-Driven Portfolio- und KI-basiertem Risk-Management. Gleichzeitig arbeiten wir in enger Kooperation mit Quant-Spezialisten daran, weiterführende Forschungsanalysen und Pain Points zu identifizieren.

Der Code der INNO INVEST basiert auf KI, Machine Learning und neuronalen Netzen. KI wird dabei gleichermaßen im Asset- und Risikomanagement genutzt, um undurchschaubare Muster in unterschiedlichen Datenquellen zu identifizieren. Dabei werden unvorstellbar große Datenmengen (Big Data) gescreent, um relevante Muster zu erschließen.

Symbiose von Mensch und KI

Menschliche Expertise und neue Algorithmen

 

Für die KI-Strategien verwendet das Portfoliomanagement voll automatisierte Investitionsentscheidungsprozesse. Zum einen weisen „Signale und Alarme“ auf anlagespezifische Marktereignisse sowie auf Chancen und Risiken hin. Zum anderen werden autonom Kaufsignale für zuvor analysierte Aktien generiert, welche in kürzester Zeit gehandelt werden können.

Gleichzeitig lernen unsere Algorithmen Tag für Tag und unermüdlich die Anforderungen an Asset Allocations,  Compliance-Checks und Risikoprofiling. Dadurch werden die Research- und Entscheidungsprozesse stetig weiter optimiert.

Es werden große Datenmengen genutzt, um ein neuronales Netzwerk zu bilden, das selbstständig lernt, Prognosen bzw. Signale ableitet und Investitionsentscheidungen für das Portfoliomanagement generiert.

Symbiose von
Mensch und KI

Menschliche Expertise und neue Algorithmen

 

Für die KI-Strategien verwendet das Portfoliomanagement voll automatisierte Investitionsentscheidungsprozesse. Zum einen weisen „Signale und Alarme“ auf anlagespezifische Marktereignisse sowie auf Chancen und Risiken hin. Zum anderen werden autonom Kaufsignale für zuvor analysierte Aktien generiert, welche in kürzester Zeit gehandelt werden können.

Gleichzeitig lernen unsere Algorithmen Tag für Tag und unermüdlich die Anforderungen an Asset Allocations,  Compliance-Checks und Risikoprofiling. Dadurch werden die Research- und Entscheidungsprozesse stetig weiter optimiert.

Es werden große Datenmengen genutzt, um ein neuronales Netzwerk zu bilden, das selbstständig lernt, Prognosen bzw. Signale ableitet und Investitionsentscheidungen für das Portfoliomanagement generiert.

Quantitative KI-Vermögensverwaltung | Die EUS.Quant-Strategie

 

Dabei kombinieren wir u.a. künstliche Intelligenz und technische Analysen mit Stimmungs- und Nachrichtenanalysen. Das Strategie-Ziel ist die kontinuierliche Minimierung des einzugehenden Risikos (insbesondere in volatilen Marktphasen) und die Erzielung einer Überrendite gegenüber Vergleichsbenchmarks.

Der dafür entwickelte quantitative Top-Down-Ansatz analysiert dafür zuerst den Gesamtmarkt, im zweiten Schritt verschiedene Sektoren und im letzten Schritt potenzielle Einzeltitel. Das EUS.Quant-Modell verwendet dafür drei zentrale Inputs (Preis, Volumen und Volatilität), um die wahrscheinliche tägliche Handelsspanne für jede öffentlich gehandelte Anlageklasse zu bestimmen.

Innerhalb des EUS.Quant-Modells werden historische sowie aktuelle Preis- und Marktinformationen mit Hilfe von statistischen und quantitativen Ansätzen berechnet. Der Prozess basiert auf der Analyse der dynamischen Geschichte der Märkte. Unserer Meinung nach sind drei Faktoren für die Vorhersage künftiger Finanzmarktrenditen am wichtigsten: Wirtschaftswachstum, Inflation und Geldpolitik.

Zusätzlich bedienen wir uns innerhalb des EUS.Quant-Modells einem proprietären Risk Range Signaling-Modells, das Elemente der Verhaltenspsychologie einbezieht, um bessere Kauf- und Verkaufsentscheidungen über verschiedene Anlageklassen hinweg zu treffen.
Das herausragende Merkmal dieser Investmentstrategie liegt im umfangreichen, datenbasierten Risikomanagement, das wie anfangs bereits beschrieben, insbesondere in stark bzw. schnell fallenden Marktphasen signifikante Verlustrisiken begrenzt, ohne dabei die langfristigen Ertragschancen zu mindern.

Wertentwicklung Inno Invest
Private Banking - Inno Invest
Robo Advisor von Inno Invest