Consulting | Aktuelle Themen

Advanced Analytics & KI

Künstliche Intelligenz verstärkt nutzen

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert das Asset- und Wealth-Management. Wir sind branchenführend bei der Implementierung von KI-Technologien in den Bereichen Auftragsausführung, Portfoliozusammenstellung, Risikomanagement und Asset-Pricing. Die Entwicklung und Integration unserer Services orientiert sich immer an den Bedürfnissen unserer Kunden. 

 

Bestärkendes Lernen für optimale Ausführung

Die Implementierung eines algorithmischen Trading-Wheels ermöglicht es Händlern, die bestmöglichen Handelsplätze, Broker und Ausführungsalgorithmen im Rahmen der Pre-Trade- (Order-Routing) und Post-Trade-Analyse (Performance und Best Execution) zu ermitteln.

 

Clustering und Klassifizierung für die Post-Trade-Analyse

Wir verfügen über umfassende Erfahrung in der Transaktionskostenanalyse. Darauf basierend können wir eine Infrastruktur zur Bewertung von Ausreißern bei der Ausführung aufbauen und gleichzeitig die Performance von Händlern und Strategien bewerten. 

  

Deep Learning für die Asset-Allokation

Eine grundlegende Herausforderung bei der Asset-Allokation ist die dynamische Berücksichtigung anspruchsvoller Bedingungen, die sich aus den Präferenzen der Anleger ergeben. Bei LPA gehen wir diese Herausforderung mit Hilfe neuronaler Netze an, wodurch eine robustere Diversifizierung erreicht wird. 

  

Hierarchisches Clustering für die Portfolio-Optimierung

Unser Team hat Software und umfassendes Know-how entwickelt, um das Rendite-Risiko-Profil eines Anlageportfolios zu maximieren. Gleichzeitig minimieren wir das Konzentrationsrisiko sowie hohe Umsätze aufgrund des Instabilitätsproblems bei konvexer Optimierung. 

  

Generative Adversarial Networks für die Tail-Risk-Schätzung

Die Fähigkeit zur genauen Schätzung von Marktrisiken hängt in hohem Maße von der Qualität und der Menge der bei der Kalibrierung von Risikomodellen verwendeten Daten ab. Indem wir synthetische Daten durch adversarische Netzwerke generieren, erreichen wir substantielle Verbesserungen bei der Einschätzung von Tail-Risiken. 

  

Support Vector Machines für Kreditrisikobewertungen

Wir wenden die neuesten Techniken des überwachten Lernens auf Kreditrisiken und Ausfallwahrscheinlichkeiten an. Darüber hinaus haben wir eine Methodik entwickelt, um verschiedene Risikoquellen wie Markt-, Kredit- und Liquiditätsrisiken genau zu aggregieren. 

  

Überwachtes & unüberwachtes Lernen für Kursprognosen

Wir nutzen unsere Erfahrung im quantitativen Handel für die Entwicklung von und die Beratung zu Anlagestrategien. Dabei nutzen wir fortschrittliche statistische Analysen und maschinelles Lernen, um Übertreibungen und die daraus folgenden Korrekturen der Märkte zu identifizieren. 

  

Künstliche Netzwerke für risikoneutrale Preisgestaltung

Wir kombinieren unser Wissen über Finanzderivate und künstliche Intelligenz, um eine präzise Preisbildung für exotische Optionen zu ermöglichen. Dabei verbessern wir Monte-Carlo-Simulationen für die Preisbildung von pfadabhängigen Optionen, Basket-Optionen und Zinsswaps u.a.  

 

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David Marcos

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Elif Ercan

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