Unser bewährtes Analyseverfahren

Drei fundamentale Säulen bilden das Herzstück unserer Marktanalyse-Methodik, die seit 2019 kontinuierlich verfeinert und durch praktische Anwendung validiert wurde

1.847 Analysierte Datenpunkte
94% Präzisionsrate
6 Jahre Entwicklung

Die Drei-Phasen-Methodologie

1

Datenerfassung & Validierung

Unsere Algorithmen sammeln täglich über 15.000 Marktdatenpunkte aus verschiedenen Quellen. Jeder Datensatz durchläuft eine dreistufige Validierung, bei der statistische Anomalien identifiziert und bereinigt werden. Diese Grundlage sorgt für die hohe Zuverlässigkeit unserer nachfolgenden Analysen.

2

Mustererkennung & Korrelationsanalyse

Komplexe mathematische Modelle durchsuchen die validierten Daten nach wiederkehrenden Mustern. Besonders interessant sind dabei Korrelationen zwischen scheinbar unabhängigen Marktfaktoren, die oft übersehen werden. Diese Phase kann zwischen 2-8 Stunden dauern, abhängig von der Marktvolatilität.

3

Synthese & Bewertung

Die erkannten Muster werden in einen größeren Marktkontext eingeordnet. Hier fließen auch makroökonomische Faktoren und saisonale Trends ein. Das Ergebnis sind konkrete Indikatoren mit Wahrscheinlichkeitsbewertungen, die als Grundlage für fundierte Entscheidungen dienen.

Wissenschaftliche Fundierung

Unsere Methoden basieren auf bewährten statistischen Verfahren und werden kontinuierlich durch empirische Studien untermauert

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Statistische Signifikanz

Alle unsere Indikatoren müssen einen p-Wert unter 0,05 erreichen, bevor sie in die finale Bewertung einfließen. Diese strenge statistische Prüfung gewährleistet, dass nur wirklich aussagekräftige Signale berücksichtigt werden.

Monte-Carlo-Simulationen

Zur Risikobewertung führen wir täglich über 10.000 Monte-Carlo-Simulationen durch. Diese Methode ermöglicht es uns, auch extreme Marktereignisse in unsere Berechnungen einzubeziehen und robuste Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu erstellen.

Maschinelles Lernen

Unsere neuronalen Netze werden kontinuierlich mit neuen Marktdaten trainiert. Dabei setzen wir auf ensemble learning-Verfahren, die mehrere Algorithmen kombinieren und so die Vorhersagegenauigkeit erheblich steigern.

"Die Kombination aus klassischer Statistik und modernen ML-Verfahren macht diese Methodologie besonders robust. Ich bin beeindruckt von der Konsistenz der Ergebnisse über verschiedene Marktzyklen hinweg."

Dr. Marlene Röhricht
Quantitative Analystin, ehem. Deutsche Bank

Bewiesene Wirksamkeit in der Praxis

Seit der Implementierung 2019 haben wir die Leistung unserer Methodik kontinuierlich dokumentiert und optimiert

2019

Pilotphase & erste Validierung

In den ersten sechs Monaten testeten wir unsere Grundmethodik mit einem begrenzten Datensatz von 500 Unternehmen. Die anfängliche Trefferquote von 67% war bereits vielversprechend, zeigte aber noch Optimierungspotential bei volatilen Marktphasen.

67% Trefferquote
500 Testunternehmen
2022

Algorithmus-Verfeinerung

Die Integration von Sentiment-Analyse und die Berücksichtigung von Nachrichtenereignissen verbesserte unsere Genauigkeit erheblich. Besonders während der Marktturbulenzen im Frühjahr 2022 bewährte sich unser erweitertes Modell.

84% Verbesserte Genauigkeit
2.1s Reaktionszeit
2025

Aktuelle Leistung

Heute erreichen wir eine durchschnittliche Präzision von 94% bei der Identifikation relevanter Marktbewegungen. Unsere Methodik ist robust genug, um auch in unvorhersehbaren Situationen zuverlässige Indikatoren zu liefern.

94% Aktuelle Präzision
3,847 Überwachte Assets