In der vielschichtigen Welt des Tradings sind Backtesting-Methoden unverzichtbare Instrumente für institutionelle Trader, um die Rentabilität und Robustheit ihrer Strategien zu überprüfen.

In der dynamischen Welt der Finanzmärkte sind Informationen eine Schlüsselressource. Die Fähigkeit, schnell und präzise auf Nachrichten zu reagieren, kann den Unterschied zwischen Gewinn und Verlust ausmachen. Aber wie genau beeinflussen Nachrichten die Marktbewegungen, und wie können Investoren, Trader und Portfoliomanager diese Informationen benutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen?

Machine Learning (ML) nimmt in vielen Industriesektoren eine immer dominantere Rolle ein, bedingt durch die fortschreitende Digitalisierung sowie die Verarbeitung immer größerer Datenmengen (Big Data). Insbesondere im Bereich des algorithmischen Handels bietet ML enorme Möglichkeiten zur Verbesserung der Handelsleistung und Effizienz.

Volatilität stellt eine wichtige Herausforderungen für algorithmische Handelssysteme dar, da sie plötzliche Veränderungen im Markt verursachen kann. Um erfolgreich in volatilen Märkten handeln zu können, ist es von entscheidender Bedeutung, die Volatilität genau zu messen und die richtigen Risikomanagementstrategien anzuwenden.

Als Full-Service Dienstleister entwickeln wir Handelssysteme für Unternehmen in einem Full-Service-Angebot einschließlich Infrastruktur, Systemintegration und Technologieberatungsservice, um die Bereitstellung leistungsstarker Handels- und Abwicklungsfunktionen für alle Anlageklassen zu gewährleisten.

Quantitative Handel stützt sich auf algorithmisch-mathematische Modelle, um Entscheidungen darüber zu treffen, wo investiert werden soll und wann gekauft oder verkauft werden soll.

Um herauszufinden, ob quantitative Trading-Strategien erfolgreich sind, kann der White's Reality Check (auch bekannt als Bootstrap Reality Check) verwendet werden. Wir wollen betrachten, was hinter dem White's Reality Check steckt und ihn hier etwas vereinfacht aufschlüsseln.

Der Begriff ist Leistungssportlern bekannt. Doch immer häufiger ist auch bei uns von Marginal Gains im Kontext zur erfolgreichen Unternehmenskultur die Rede. Was hat es damit auf sich, wie können kleine Iterationen Wettbewerbsvorteile einleiten und wie funktioniert der Prozess innerhalb des Unternehmens? Wir möchten es aus unserer Sicht einmal beschreiben.

Viele Beiträge zum Machine Learning beschäftigen sich mit dem Supervised Machine Learning (SML). In diesem Beitrag werden wir einen Blick auf das Unsupervised Machine Learning werfen, das ein weitaus anspruchsvolleres Gebiet des Machine Learning ist und beim Algotrading immer essentieller wird.

Die Neudefinierung des Möglichen wird von Visionären global zelebriert. Schon heute zeigt sich, dass sich Abwarten nicht lohnt und dass mit sich hadernde Unternehmen von den Innovationen überrollt werden. Für gelungene (KI-)Transformationen ist es essenziell, sich von klassischen Change-Prozessen zu lösen und neu zu denken.

Jedes Projekt ist an sein Umfeld gekoppelt, aber dennoch gibt es oftmals eine Best-Practice für effiziente Ergebniserzielungen. Doch hierbei spaltet eine Frage Projektleiter sehr stark – die richtige Form des Projektmanagements.