- Erweiterung des etablierten Investmentprozesses um ein innovatives, proprietäres Machine Learning Modell für das aktive Management von Währungsrisiken
- Hohe Anpassungsfähigkeit an sich verändernde Marktbedingungen durch selbstlernende Algorithmen
- Stabilisierung der Overlay Performance durch methodische Diversifizierung der Modellarchitektur
Risiken begrenzen, Chancen nutzen
Aktive Currency Overlay Mandate stellen einen wichtigen Baustein institutioneller Portfolien dar. Sie ermöglichen Investoren, ihre Währungsrisiken dynamisch zu steuern. Ziel ist es, an vorteilhaften Kursverläufen zu partizipieren und bei nachteiligen Kursverläufen effizient gesichert zu sein.
Innovationssprung durch Machine Learning
Dr. Ulrich Janus, Senior Quant Researcher bei 7orca, entwickelte mit dem vierköpfigen Quant Research Team von 7orca ein Machine Learning Modell, um komplexe Muster in Kursbewegungen zu analysieren, die anderweitig schwierig erkennbar sind.
„Künstliche neuronale Netze bilden die Basis unseres Deep Learning Modells. Damit sind wir in der Lage, Trends an den Währungsmärkten effektiv zu antizipieren,“ erläutert Dr. Ulrich Janus. Jasper Düx, CIO bei 7orca fügt hinzu: „Unser proprietäres Machine Learning Modell ergänzt die bestehende Modellarchitektur. So erzielen wir eine noch stabilere Performance für unsere Kunden.“
Expertenwissen in künstlicher Intelligenz - Mehrwert für institutionelle Kunden
Methoden der künstlichen Intelligenz erfordern ein profundes Expertenwissen und bieten signifikantes Potential für die Entwicklung erfolgreicher Sicherungsstrategien.
„Innovationen in allen Dimensionen sind wesentliche Werttreiber für unsere Kunden. Durch die Erweiterung unseres bewährten Investmentprozesses um Methoden der künstlichen Intelligenz haben wir einen weiteren, wesentlichen Baustein für ein performanceorientiertes Aktives Currency Overlay geschaffen“, so Tindaro Siragusano, CEO von 7orca.
Weitergehende Informationen und das Research Paper zum Thema Machine Learning finden Sie auf www.7orca.com.