Märkte verstehen durch Deep Learning
Die Finanzwelt verändert sich schneller als je zuvor. Wir kombinieren mathematische Präzision mit neuronalen Netzen, um Preisbewegungen zu analysieren, die traditionelle Modelle übersehen.
Präzision trifft auf echte Marktdaten
Unsere Methodik basiert auf realen Handelsszenarien. Keine theoretischen Konstrukte, sondern praktische Ansätze für volatile Märkte.
Multidimensionale Zeitreihen
Wir analysieren nicht nur Preise, sondern Volumen, Marktstimmung und externe Indikatoren gleichzeitig. LSTM-Netze erfassen zeitliche Abhängigkeiten über Wochen hinweg.
Adaptive Netzarchitekturen
Jeder Markt verhält sich anders. Unsere Transformer-Modelle passen sich an spezifische Volatilitätsmuster an und lernen aus Marktregimewechseln.
Echtzeit-Inferenz
Millisekunden zählen im Handel. Wir optimieren Modelle für schnelle Vorhersagen ohne Genauigkeitsverlust – von Training bis Deployment.
Daten sprechen ihre eigene Sprache
Wir glauben nicht an magische Formeln. Finanzmärkte sind komplex, und genau deshalb setzen wir auf Deep Learning – nicht weil es trendig ist, sondern weil es funktioniert.
In den letzten drei Jahren haben wir mit dutzenden Datensätzen experimentiert: von Aktienindizes über Rohstoffe bis zu Kryptowährungen. Die Erkenntnis? Jeder Markt braucht seinen eigenen Ansatz.
- Ensemble-Methoden für robustere Vorhersagen bei Unsicherheit
- Feature Engineering basierend auf technischen Indikatoren und Sentiment-Daten
- Backtesting mit realistischen Transaktionskosten und Slippage
- Kontinuierliche Modellevaluation durch Walk-Forward-Validierung
Von Rohdaten zur Prognose
Unser Workflow folgt keinem Standard-Schema. Wir haben durch hunderte Experimente gelernt, was in der Praxis wirklich Mehrwert bringt.
Datensammlung & Bereinigung
APIs, historische Börsen-Feeds und alternative Datenquellen werden aggregiert. Ausreißer und Inkonsistenzen behandeln wir mit statistischen Tests, nicht blind durch Filterung.
Feature-Konstruktion
Technische Indikatoren wie RSI und MACD sind nur der Anfang. Wir generieren zeitverzögerte Features, Rolling-Window-Statistiken und einbetten externe Events wie Earnings-Calls.
Modelltraining & Hyperparameter-Tuning
CNNs für räumliche Muster, LSTMs für Sequenzen, Transformer für Attention-Mechanismen. Wir testen verschiedene Architekturen parallel und wählen basierend auf Out-of-Sample-Performance.
Validierung & Deployment
Walk-Forward-Tests simulieren echte Handelsbedingungen. Erst wenn ein Modell über mehrere Marktphasen stabil bleibt, geht es in Produktion – mit kontinuierlichem Monitoring.
Warum Transparenz für uns zählt
Viele versprechen Mondgewinne. Wir nicht. Deep Learning verbessert Vorhersagegenauigkeit messbar, aber Märkte bleiben unberechenbar. Unsere Modelle reduzieren Unsicherheit, eliminieren sie aber nicht.
In Tests über 18 Monate hinweg haben wir durchschnittliche Verbesserungen zwischen 12 und 18 Prozent gegenüber Baseline-Modellen gesehen – je nach Asset-Klasse. Das klingt nicht spektakulär, macht aber langfristig den Unterschied.
