Unsere Forschungsmethodik
Seit 2019 entwickeln wir systematische Ansätze für die Finanzmarktanalyse. Unser Team kombiniert quantitative Modelle mit qualitativer Marktbeobachtung, um verlässliche Investmentresearch zu liefern.
Unser Research-Rahmenwerk
Vier Kernbereiche bilden das Fundament unserer Analysemethoden. Jeder Schritt baut systematisch auf den vorherigen auf.
Datensammlung & Validierung
Wir sammeln Marktdaten aus über 15 verschiedenen Quellen und prüfen diese auf Konsistenz. Dabei nutzen wir sowohl Echtzeit-Feeds als auch historische Datensätze, die bis ins Jahr 2010 zurückreichen.
Quantitative Modellierung
Unsere statistischen Modelle analysieren Preismuster, Volatilitäten und Korrelationen. Diese Algorithmen werden monatlich kalibriert und an aktuelle Marktbedingungen angepasst.
Fundamentalanalyse
Parallel zur quantitativen Analyse bewerten wir Unternehmenskennzahlen, Markttrends und makroökonomische Faktoren. Diese qualitative Einschätzung ergänzt unsere numerischen Modelle.
Risikobewertung
Jede Analyse durchläuft eine mehrstufige Risikoprognose. Wir identifizieren potenzielle Schwachstellen und dokumentieren Unsicherheitsfaktoren transparent für unsere Kunden.
Expertise durch Erfahrung
Unsere Analysten bringen unterschiedliche Hintergründe mit – von Bankwesen über Mathematik bis hin zur Volkswirtschaft. Diese Vielfalt sorgt für ausgewogene Perspektiven bei komplexen Marktanalysen.
Dr. Klaus Brenner
15 Jahre Erfahrung in der Kapitalmarktanalyse. Spezialisiert auf europäische Aktienmärkte und makroökonomische Trends.
Sarah Hoffmann
Mathematikerin mit Fokus auf Risikomanagement und algorithmische Handelsstrategien. Entwickelt unsere Prognosealgorithmen.
Lisa Weber
Bewertet Nachhaltigkeitskriterien und deren Auswirkungen auf Unternehmensbewertungen. Früher bei einer großen Ratingagentur tätig.
Technologie & Instrumente
Moderne Analysewerkzeuge unterstützen unsere Research-Arbeit. Wir setzen auf bewährte Technologien, die präzise Ergebnisse liefern.
Statistische Software
R und Python für komplexe Datenanalysen. Unsere Skripte verarbeiten täglich über 2 Millionen Datenpunkte aus verschiedenen Märkten.
Bloomberg Terminal
Professionelle Marktdaten in Echtzeit. Zugang zu historischen Kursen, Unternehmenskennzahlen und Nachrichtendiensten weltweit.
Monte-Carlo-Simulation
Probabilistische Modelle für Risikoszenarien. Diese Methode hilft uns, mögliche Marktentwicklungen unter verschiedenen Annahmen zu simulieren.
Machine Learning
Algorithmische Mustererkennung in Marktdaten. Unsere ML-Modelle identifizieren Trends und Anomalien, die für menschliche Analysten schwer erkennbar sind.
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