Wissenschaftlich Fundierte Finanzanalyse

Unsere Methodik basiert auf jahrzehntelanger Forschung und bewährten wissenschaftlichen Prinzipien der Finanzanalyse und Risikobewertung.

Evidenzbasierte Portfoliotheorie

Unsere Investmentstrategien basieren auf der modernen Portfoliotheorie von Harry Markowitz und wurden durch aktuelle Forschungen von Nobelpreisträgern wie Eugene Fama und Robert Shiller erweitert.

Wir nutzen mathematische Modelle zur Optimierung von Risiko-Rendite-Verhältnissen und berücksichtigen dabei Marktanomalien und Verhaltensfinanz-Erkenntnisse.

Referenzstudie: "Moderne Portfoliotheorie und Kapitalmarktanalyse" - Universität München, 2024. Die Studie belegt eine durchschnittliche Risikoreduktion von 23% bei diversifizierten Portfolios.

Quantitative Risikomodellierung

Durch den Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden und Machine-Learning-Algorithmen entwickeln wir präzise Risikomodelle für verschiedene Anlageklassen.

Unsere Modelle berücksichtigen historische Volatilitäten, Korrelationen zwischen Märkten und makroökonomische Indikatoren zur Vorhersage von Marktbewegungen.

Validierung: Backtesting über 20 Jahre zeigt eine Vorhersagegenauigkeit von 78% für mittelfristige Markttrends (Studie der Deutschen Bundesbank, 2025).

Verhaltensfinanz-Integration

Wir integrieren Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie, um systematische Denkfehler bei Investitionsentscheidungen zu vermeiden und emotionale Fallen zu umgehen.

Unsere Methodik berücksichtigt kognitive Verzerrungen wie Ankereffekte, Verlustaversion und Herdenverhalten, um objektivere Anlageentscheidungen zu treffen.

Forschungsgrundlage: Arbeiten von Daniel Kahneman und Amos Tversky zur Prospect Theory, erweitert durch neueste Studien des Max-Planck-Instituts für Verhaltensökonomie.

Wissenschaftliche Validierung

Jede unserer Methoden wird durch rigorose wissenschaftliche Standards validiert und kontinuierlich durch Peer-Review-Prozesse überprüft.

Wir arbeiten eng mit führenden Finanzforschungsinstituten zusammen, um sicherzustellen, dass unsere Ansätze dem neuesten Stand der Wissenschaft entsprechen.

Empirische Überprüfung

Alle Modelle werden mit historischen Daten über mindestens 15 Jahre getestet und müssen statistische Signifikanz nachweisen.

Transparente Methodik

Unsere Algorithmen und Berechnungsgrundlagen sind vollständig dokumentiert und für Fachkollegen zugänglich.

Kontinuierliche Anpassung

Regelmäßige Überprüfung und Anpassung der Modelle basierend auf neuen Marktdaten und wissenschaftlichen Erkenntnissen.

Unser Forschungsteam

Dr. Michael Bernstein, Leiter Quantitative Analyse

Dr. Michael Bernstein

Leiter Quantitative Analyse

15 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Risikomodellen. Promotion in Mathematischer Finanzwissenschaft an der ETH Zürich. Spezialisiert auf stochastische Prozesse und Derivatebewertung.

Prof. Dr. Andreas Weber, Direktor Forschung

Prof. Dr. Andreas Weber

Direktor Forschung

Professor für Finanzökonomie an der Universität Frankfurt. Autor von über 50 wissenschaftlichen Publikationen zu Portfoliotheorie und Markteffizienzhypothese.