Unsere Innovationsgeschichte
Seit 2018 entwickeln wir revolutionäre Methoden der Szenario-Modellierung, die traditionelle Finanzanalyse neu definieren und Unternehmen dabei helfen, komplexe Zukunftsszenarien präzise vorherzusagen.
Einzigartige Methodik: Adaptive Szenario-Synthese
Unsere proprietäre ASS-Methode kombiniert quantitative Datenanalyse mit qualitativen Marktindikatoren. Anders als herkömmliche Monte-Carlo-Simulationen berücksichtigt unser Ansatz dynamische Korrelationsveränderungen zwischen verschiedenen Wirtschaftsfaktoren.
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Dynamische Korrelationsmodelle: Unsere Algorithmen erkennen sich verändernde Beziehungen zwischen Variablen in Echtzeit und passen Prognosen entsprechend an.
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Multi-Horizon-Integration: Gleichzeitige Analyse kurz-, mittel- und langfristiger Szenarien mit automatischer Gewichtung basierend auf Marktvolatilität.
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Verhaltensökonomische Faktoren: Integration psychologischer Marktindikatoren, die traditionelle Modelle oft übersehen.
Unser Forschungs- und Entwicklungsprozess
Jede Innovation durchläuft einen rigorosen dreistufigen Validierungsprozess, der akademische Forschung mit praktischer Marktanwendung verbindet. Dr. Nikolaus Brenner leitet diese Prozesse seit der Gründung 2018.
Theoretische Fundierung
Entwicklung mathematischer Modelle basierend auf aktueller Finanzwissenschaft und Verhaltensökonomie. Peer-Review durch internationale Experten.
Backtesting-Validation
Umfassende Tests mit historischen Daten aus verschiedenen Marktzyklen. Mindestens 15 Jahre Datenhistorie für robuste Validierung.
Live-Implementierung
Schrittweise Einführung in Pilotprojekten mit ausgewählten Partnern. Kontinuierliche Optimierung basierend auf Echtzeit-Performance.
Was uns von traditionellen Ansätzen unterscheidet
Während viele Anbieter auf statische Modelle setzen, haben wir adaptive Systeme entwickelt, die sich kontinuierlich an verändernde Marktbedingungen anpassen. Unsere Forschungskooperationen mit drei europäischen Universitäten ermöglichen es uns, stets am Puls neuester wissenschaftlicher Erkenntnisse zu bleiben.
Echtzeit-Anpassung
Modelle lernen kontinuierlich aus neuen Daten und verfeinern ihre Prognosen automatisch.
Interdisziplinärer Ansatz
Kombination aus Finanzwissenschaft, Psychologie und maschinellem Lernen.
Transparente Methodik
Alle Annahmen und Algorithmus-Entscheidungen sind nachvollziehbar dokumentiert.
Wissenschaftliche Validierung
Regelmäßige Peer-Reviews und Publikationen in Fachzeitschriften sichern Qualität.
Dr. Nikolaus Brenner
Gründer & Forschungsleiter
15 Jahre Erfahrung in quantitativer Finanzanalyse. Promotion in Mathematischer Finanzwissenschaft, TU München 2009.