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KI in Decision Support Systemen für Finanzanlagen

edicos und Keynum Investments starten eine Kooperation, um Investitionsentscheidungen mit Hilfe von Big Data Analysen basierend auf Verfahren der Künstlichen Intelligenz zu unterstützen.

Hierbei geht es darum, aus dem Wust von Finanzmarktdaten (z. B. Preise, Unternehmenskennzahlen, makroökonomische Kennzahlen, News, ...) die wesentlichen Informationen in naher Echtzeit zu extrahieren und für Entscheider übersichtlich und gebündelt darzustellen. Hierbei werden das Know How von Edicos bei der Entwicklung und Umsetzung von Entscheidungsunterstützungssystemen gebündelt mit dem angewandten Research im Bereich der Künstlichen Intelligenz von Keynum Investments.

 

Dr. Rolf Henning (Edicos) und Prof. von Mettenheim (Keynum und IPAG Business School, Paris) sind zuversichtlich: Das Zusammenlegen der im Laufe der Jahre erworbenen Erfahrung im Bereich der Decision Support Systeme und der Extraktion von Finanzmarkttrends aus verrauschten Daten durch KI Algorithmen bietet einen echten Mehrwert bei der Unterstützung mittelfristiger Investitionsentscheidungen. Prof. von Mettenheim, der ebenfalls Mitglied des Oxford-Man Instituts für Quantitative Finance der Universität Oxford ist, ergänzt: Die gemeinsam mit Edicos entwickelten Verfahren treffen den "Sweet Spot" der Investitionsunterstützung. Im sehr kurzfristigen Bereich sind die Daten mit hohem Rauschen behaftet und gute, umsetzbare Empfehlungen nur schwierig zu generieren. Im langfristigen Bereich werden Entwicklungen an den Finanzmärkten eher von übergeordneten Makro Trends bestimmt und KI Verfahren bieten wenig Mehrwert. Aber im mittelfristigen Bereich, wo wir ansetzen, gibt es genügend Daten zu analysieren und die Qualität der Empfehlungen kann bei geeigneter Kalibrierung der Algorithmen und für bestimmte Asset-Klassen hoch sein.

 

Ähnliche Verfahren finden in einem von Keynum beratenen neu aufgelegten quantitativen Investment-Fonds Anwendung. Dr. Henning freut sich: Durch unsere Kooperation können diese bewährten Verfahren im Sinne eines maßgeschneiderten Empfehlungssystems nun auch einem aktiven Entscheiderkreis zur Verfügung gestellt werden.

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