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?
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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. Eine der subtilsten Herausforderungen, die im Rahmen des Einsatzes von ML-Modellen auftreten, ist jedoch das Overfitting.
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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. In diesem Artikel werden wir uns auf verschiedene Methoden zur Messung der Volatilität wie zum Beispiel den ATR-Indikator sowie Indikatoren für Überkäufe/Überverkäufe konzentrieren und untersuchen, wie sinnvolle Risikostrategien dazu beitragen können, die Wertschöpfung und mögliche negative Auswirkungen von volatilen Phasen zu minimieren. Zudem werden wir die Rolle der Volatilität in der Finanzmarkttheorie und ihre Auswirkungen auf die Effizienz des Marktes untersuchen. Durch die Kombination von praktischen Erkenntnissen und wissenschaftlichen Analysen, möchten wir ein tieferes Verständnis für das Risikomanagement in volatilen Märkten darstellen.
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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. Insofern ist es für die 123 Invest Group von größter Bedeutung, leistungsstarke und belastbare Handelsstrategien zu entwickeln. In diesem Blogbeitrag möchten wir Ihnen einen kleinen Einblick in unseren Entwicklungsprozess geben und zeigen, wie wir sicherstellen, dass unsere Algorithmen den hohen Qualitätsstandards in puncto nachhaltiger Performance und Robustheit entsprechen.
Der Entwicklungsprozess von Trading-Algorithmen gliedert sich grobgranular in vier Schritte: Ideenfindung, Algorithmenentwicklung, Testen und Optimieren sowie die Bewältigung von Herausforderungen.
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In der Finanzwelt ist der quantitative Handel sowie die Analyse in den letzten Jahren immer wichtiger geworden. Der quantitative Handel stützt sich auf algorithmisch-mathematische Modelle, um Entscheidungen darüber zu treffen, wo investiert werden soll und wann gekauft oder verkauft werden soll. Eine beliebte Methode zur Erstellung dieser Modelle ist der Random Forest-Algorithmus. In diesem Artikel werden wir erörtern, was Random Forest ist, wie er funktioniert und welche Vor- und Nachteile er hat. Wir werden auch beschreiben, wie Random Forest in quantitativen Handelsstrategien eingesetzt werden kann.
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Nachhaltigkeit ist heute ein wichtiges Thema in der Welt und das aus gutem Grund. Wir müssen auf unsere Auswirkungen auf den Planeten achten, sowohl jetzt als auch für künftige Generationen. Dies gilt insbesondere für die Technologiebranche, in der unsere Produkte einen Einfluss auf die Umwelt haben.
Glücklicherweise gibt es viele Möglichkeiten, wie Softwareentwicklungsprozesse nachhaltiger gestaltet werden können. In diesem Beitrag stellen wir Möglichkeiten, die wir nutzen, vor. Egal, ob Sie Entwickler, Manager oder interessierte Leser:in sind, lesen Sie weiter, um einige einfache Möglichkeiten zu finden und mehr darüber zu erfahren, wir wir unsere Arbeit umweltfreundlicher gestalten können.
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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.
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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.
Dave Brailsford, Manager des erfolgreichen englischen Radrennteams Sky/Ineos, lebt Marginal Gains und darf zu Recht als der „wörtliche“ Urheber des Synonyms für die Perfektion im Teammanagement bezeichnet werden.
Was im Leistungssport funktioniert, setzt sich im digitalen Business genauso durch. Hier erfahren Sie (bzw. erfährst Du; wir möchten nachfolgend gerne in unserer Du-Kultur schreiben), worum es geht und dass es oftmals die kleinen Dinge sind, die den Unterschied zwischen einem erfolgreichen – und einem weniger erfolgreichen Unternehmen ausmachen.
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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.
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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.
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