Hamburger Asset Manager verbessert Investmentprozess
7orca Asset Management (7orca) ergänzt seinen quantitativen Investmentprozess zur aktiven Sicherung von Währungsrisiken um ein proprietär entwickeltes Machine-Learning-Modell. Damit will der Hamburger Asset Manager die Performance-Charakteristik des Overlays weiter verbessern.
Aktive Currency-Overlay-Mandate stellen laut 7orca einen wichtigen Baustein institutioneller Portfolios 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.
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.“
Methoden der künstlichen Intelligenz erfordern ein profundes Expertenwissen und bieten zorca zufolge signifikantes Potenzial 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.
Quelle: Pressemitteilung
Die 7orca Asset Management AG mit Sitz in Hamburg ist ein unabhängiger, systematischer und fokussierter Asset Manager. Das Unternehmen betreut institutionelle Kunden im Bereich Overlay Management und Short-Volatility-Strategien. (JF1)