Präzise Prognosen von Aktienliquiditäten mit Machine Learning Anwendungen.

Finanzwirtschaft

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.

Datengrundlage und Methodik

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.

Entwicklungsprozess

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.

Implementierung und Optimierung interner Prozesse

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.

Erfolgsgeschichte

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.

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