Wissenschaft trifft Praxis
Unsere datengestützte Herangehensweise an Kapitalallokation basiert auf jahrelanger Forschung und praktischer Anwendung. Wir verbinden akademische Erkenntnisse mit realen Marktbedingungen.
Unsere Forschungsmethodik
Seit 2019 entwickeln wir systematische Ansätze zur Kapitalallokation. Dabei kombinieren wir quantitative Modelle mit qualitativen Marktanalysen. Unser Team aus ehemaligen Bankanalysten und Wirtschaftswissenschaftlern bringt über 40 Jahre kombinierte Erfahrung mit.
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Backtesting über 15-Jahres-Zeiträume mit historischen Daten aus verschiedenen Marktzyklen
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Stress-Tests unter extremen Marktbedingungen wie der Finanzkrise 2008 und COVID-19-Pandemie
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Kontinuierliche Validierung durch unabhängige Drittparteien und akademische Kooperationen
Unser dreistufiger Entwicklungsprozess
Jede Strategie durchläuft einen rigorosen Entwicklungszyklus, bevor sie in unsere Bildungsprogramme integriert wird. Dieser Prozess gewährleistet sowohl theoretische Fundierung als auch praktische Anwendbarkeit.
Theorieentwicklung & Modellierung
Wir beginnen mit der Analyse bestehender Finanztheorien und entwickeln eigene Hypothesen. Mathematische Modelle werden erstellt und durch Monte-Carlo-Simulationen getestet. In dieser Phase arbeiten wir eng mit der Universität zu Köln zusammen, um akademische Standards zu gewährleisten.
Empirische Validierung
Unsere Modelle werden gegen historische Marktdaten getestet. Wir analysieren Performance über verschiedene Zeiträume und Marktbedingungen. Besonders wichtig ist uns die Robustheit während Krisenperioden. Dr. Sarah Bergmann leitet diese Phase mit ihrer 15-jährigen Erfahrung in quantitativer Analyse.
Praxistest & Refinement
In kontrollierten Umgebungen testen ausgewählte Partner unsere Ansätze mit echtem Kapital. Feedback fließt zurück in die Modellverbesserung. Erst nach mindestens 18 Monaten Praxistest werden Strategien für die Bildungsarbeit freigegeben. Alle Tests finden unter realen Marktbedingungen statt.
Was uns unterscheidet
Während viele Anbieter auf Standardlösungen setzen, entwickeln wir maßgeschneiderte Ansätze. Unsere Algorithmen berücksichtigen nicht nur historische Performance, sondern auch Marktmikrostruktur und Verhaltensökonomie.
Proprietäre Risikometrik
Unsere selbstentwickelte "Adaptive Volatility Measure" erfasst Risiken präziser als herkömmliche Standardabweichung. Diese Metrik wird seit 2021 von drei deutschen Pensionsfonds verwendet und hat sich in volatilen Märkten bewährt.
