KI-gestützte quantitative Analyse basierend auf überprüfbaren historischen Daten.
Lumiant Quant kombiniert prädiktive Modellierung und rigoroses Backtesting, um Ihre Markthypothesen in dokumentierte und messbare Entscheidungen umzuwandeln.
Lumiant Quant kombiniert prädiktive Modellierung und rigoroses Backtesting, um Ihre Markthypothesen in dokumentierte und messbare Entscheidungen umzuwandeln.
Lumiant Quant wurde für Anleger entwickelt, die ihre Marktintuitionen mit soliden statistischen Modellen konfrontieren möchten, anstatt sie zu ersetzen. Jede Empfehlung basiert auf nachvollziehbaren historischen Daten und expliziten Risikoparametern.
Wir versuchen nicht, Ihr Urteil zu automatisieren, sondern es auszurüsten. Die von unseren Modellen erzeugten Signale werden von den ihnen zugrunde liegenden Annahmen begleitet, sodass Sie deren Relevanz für Ihre eigene Strategie beurteilen können.
Bevor Ihnen ein Signal präsentiert wird, durchläuft es einen definierten, wiederholbaren und dokumentierten Prozess. Kein Schritt wird dem alleinigen Ermessen des Algorithmus überlassen.
Marktströme, Handelsvolumina und makroökonomische Indikatoren werden kontinuierlich erfasst und normalisiert, sodass Vergleiche zwischen Vermögenswerten auf einer konsistenten Basis erfolgen.
Die Modelle identifizieren statistische Regelmäßigkeiten über verschiedene historische Zeitfenster und schätzen dann die Wahrscheinlichkeit, dass sich diese Muster unter vergleichbaren Marktbedingungen wiederholen.
Jede Empfehlung wird nach Volatilitäts- und Korrelationsbeschränkungen gewichtet, um eine übermäßige Exposition gegenüber einem einzelnen Szenario zu begrenzen.
Drei komplementäre Bausteine, die sich in einen bereits bestehenden Entscheidungsfluss integrieren lassen, anstatt ihn zu ersetzen.
Die Intraday-Volatilität macht feste Analysen überflüssig. Unsere Feeds werden kontinuierlich aktualisiert, sodass Ihre Entscheidungen auf der tatsächlichen Marktlage basieren und nicht auf einem Foto, das vor ein paar Stunden erstellt wurde.
Jede Strategie kann vor ihrer Anwendung mehreren historischen Marktzyklen ausgesetzt sein. Dieser Schritt hilft dabei, Bedingungen zu identifizieren, unter denen ein Ansatz tendenziell leistungsschwach ist.
Drawdown-Schwellenwerte und Korrelationsgrenzen zwischen Positionen werden im Vorfeld definiert, sodass eine Leistungsoptimierung niemals zu Lasten eines unkontrollierten Engagements geht.
Anstatt uns auf Erfahrungsberichte zu verlassen, veröffentlichen wir die Leistung unserer Modelle über definierte historische Zeiträume.
Kumulierte Leistungskurve einer typischen Strategie über einen mehrjährigen Backtest-Zeitraum, vor Gebühren und Ausführungsabweichungen.
Die folgenden Indikatoren fassen das Verhalten einer repräsentativen Strategie über den betrachteten Backtesting-Horizont zusammen. Sie werden auf der Grundlage historischer Daten berechnet und garantieren keine zukünftige Reproduktion derselben Ergebnisse.
Die dargestellten Leistungen stammen aus Backtesting historischer Daten. Sie stellen weder eine Garantie noch eine Vorhersage zukünftiger Leistungen dar. Die tatsächlichen Ergebnisse hängen von den Marktbedingungen, den geltenden Gebühren und der Qualität der Ausführung ab.
Unsere Tools sind so konzipiert, dass sie sich in bereits strukturierte Entscheidungsprozesse einfügen und diese nicht durch eine Blackbox ersetzen.
Zugriffsmodellierungsmethoden, die normalerweise professionellen Schreibtischen vorbehalten sind, mit ausreichender Dokumentation, um jede aufgestellte Hypothese zu begründen.
Integrieren Sie unsere Signale vor Ihren eigenen Ausführungsregeln, um ein bereits vorhandenes System zu bereichern, anstatt es vollständig zu ersetzen.
Identifizieren Sie unklare Korrelationen zwischen Anlageklassen, um eine unbeabsichtigte Konzentration auf denselben Risikofaktor zu begrenzen.
Eine Investitionsentscheidung verdient es, auf überprüfbaren Daten und nicht nur auf Intuition gestützt zu werden. Lumiant Quant stellt Ihnen die Modelle und den Verlauf zur Verfügung, die zum Aufbau dieser Datenbank erforderlich sind.
Für den Einstieg sind nur wenige Schritte erforderlich: Erstellen Sie Ihr Risikoprofil, wählen Sie die überwachten Anlageklassen aus und greifen Sie dann auf Ihr Analyse-Dashboard zu.