Was wir tun
AXOVISION ist ein Pionier im Einsatz von künstlicher Intelligenz im Asset Management. Unser Modell aus kooperativen künstlichen Intelligenzen analysiert sowohl traditionelle als auch alternative Datensätze, um im Datenrauschen der Finanzmärkte präzise Handelssignale zu generieren. Der konsequente Einsatz von künstlicher Intelligenz erlaubt uns hochkomplexe Muster in den Daten zu erkennen und objektive Rückschlüsse auf die Einflussgrößen von Aktienpreisbewegungen zu ziehen. Das Ergebnis ist ein risikoadjustiertes Aktienportfolio mit einer überdurchschnittlichen Performance.
Ihre Vorteile
Holistischer Ansatz
Unser holistischer Ansatz verknüpft heterogene Datenmengen zu einem stimmigen Gesamtbild. So werden die interdependenten Einflussgrößen von Aktienpreisbewegungen konsequent identifiziert und ausgenutzt.
Vollautomatisiert
Die vollständige Automatisierung ermöglicht eine objektive, emotionsfreie Analyse und macht die zunehmende Dynamik und Komplexität der Finanzmärkte beherrschbar. Ein Portfoliomanager bestätigt abschließend jede Transaktion.
Long / Short
Eine flexible Long/Short Handelsstrategie ermöglicht hohe Renditechancen, unabhängig von der allgemeinen Marktperformance oder dem Anlegerverhalten. So können unsere Kunden auch von fallenden Kursen profitieren.
Concept Drift Handling
Um das generierte Aktienportfolio zuverlässig zu steuern, werden die Handelssignale fortlaufend neu bewertet. Veränderungen im Markt werden frühzeitig erkannt und dynamische Anpassungen des Portfolios sichergestellt.
Leistungen
Wir verfolgen einen konsequenten Einsatz von Künstlicher Intelligenz auf drei Ebenen.
Selektion
Die Preisentwicklung von Aktien wird durch das Zusammenspiel diverser Einflussfaktoren getrieben. Investoren konzentrieren sich häufig nur auf einen Bruchteil der verfügbaren Daten. Dies führt dazu, dass Aktien einseitig betrachtet und zusätzliche Renditetreiber außer Acht gelassen werden. Unsere Machine Learning Modelle ermöglichen eine emotions- und hypothesenfreie Analyse einer Vielzahl heterogener Datenbereiche. So können die Einflussfaktoren systematisch identifiziert und überdurchschnittliche Renditen generiert werden.Allokation
Um ein optimales Portfolio zu gewährleisten, beziehen wir weitere Marktdaten und deren Wechselbeziehungen in unsere Portfolioallokation mit ein. Die Intermarktanalyse ermöglicht es uns Korrelationen zwischen Märkten zu nutzen, um die Portfolioausrichtung und die Investitionsquote zu steuern.
Risiko
Der konsequente Einsatz von Machine Learning Modellen ermöglicht eine intelligente Risikomessung und deren permanente Überwachung, um Risiken frühzeitig zu erkennen und automatisch Anpassungen vorzunehmen.