Machine Learning im quantitativen Asset Management

date:

Dienstag, 19. November 2019

Time:

15:30

Room:

Estrelsaal A

Summary:

Quoniam Asset Management ist ein Vorreiter im aktiven quantitativen Asset Management. Auf Basis eines transparenten, datenbasierten Investmentprozesses managt der Finanzdienstleister über 30 Milliarden Euro institutioneller Anleger in Aktien-, Renten- und Multi-Asset-Strategien. Auch im Asset Management entscheidet die schnelle Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen zunehmend über den Erfolg. Dabei geht es vor allem darum, tatsächlich Mehrwert stiftende Daten zu identifizieren und nutzbar zu machen. Jonas Vogt stellt einen rein quantitativ basierten Investmentprozess für Aktien als Anwendungsfall quantitativer Modellierung vor. Der Fokus liegt auf der stetigen Erweiterung der zur Verfügung stehenden Datenlandschaft sowie den Möglichkeiten für die Verarbeitung von Informationen jenseits der Bilanz- und Preisdatenwelt bei der Rendite- und Risikoprognose. Entscheidende Fragestellung ist zudem, welches Potenzial der Einsatz von Machine-Learning-Techniken, wie Boosting oder Neuronale Netze, in diesem Anwendungsfall bietet und welche Herausforderungen sich dabei ergeben.

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