Unsere bewährte Anlagestrategie
Entdecken Sie die wissenschaftlichen Grundlagen und bewährten Methoden, die unsere Portfoliooptimierung seit 2019 erfolgreich machen
Wissenschaftliche Fundierung
Unsere Anlagestrategie basiert auf der modernen Portfoliotheorie von Harry Markowitz und den Erkenntnissen der Behavioral Finance. Wir nutzen quantitative Modelle, die auf über 30 Jahren Marktdaten beruhen und kontinuierlich durch maschinelles Lernen verfeinert werden.
"Die Kombination aus mathematischen Modellen und psychologischen Erkenntnissen ermöglicht es uns, sowohl rationale als auch emotionale Faktoren in der Geldanlage zu berücksichtigen."
Unsere Algorithmen analysieren über 15.000 Datenpunkte täglich und passen die Portfoliogewichtung basierend auf Marktvolatilität, Korrelationen und makroökonomischen Indikatoren an. Dies geschieht vollautomatisch, ohne emotionale Entscheidungen, die oft zu suboptimalen Ergebnissen führen.
Unser 3-Stufen-Prozess
Jedes Portfolio durchläuft unseren systematischen Optimierungsprozess, der seit 2025 über 12.000 Anleger erfolgreich begleitet hat
Risikoanalyse
Detaillierte Bewertung Ihrer Risikobereitschaft durch einen 47-Punkte-Fragebogen, der sowohl finanzielle Situation als auch psychologische Faktoren berücksichtigt. Unsere KI erstellt daraus Ihr individuelles Risikoprofil.
Portfoliokonstruktion
Basierend auf Ihrem Profil konstruiert unser System ein diversifiziertes Portfolio aus über 3.000 verfügbaren ETFs und Einzeltiteln. Dabei werden Korrelationen, Kosten und Liquidität optimiert.
Kontinuierliches Rebalancing
Automatische Anpassung der Gewichtungen bei Marktveränderungen. Unser System führt täglich Berechnungen durch und rebalanciert das Portfolio bei Bedarf, um die Zielallokation beizubehalten.
Dr. Michael Weber
Chefstratege Portfolio-Management
15 Jahre Erfahrung bei führenden Investmentbanken. Promotion in Finanzwissenschaften an der Universität Mannheim. Spezialisierung auf quantitative Anlagestrategien.
Expertenwissen in der Praxis
Psychologische Marktzyklen verstehen
Märkte folgen nicht nur fundamentalen Daten, sondern auch psychologischen Mustern. Unsere Modelle berücksichtigen den Fear & Greed Index, Sentiment-Analysen aus sozialen Medien und Positionierungsdaten institutioneller Investoren. So können wir Wendepunkte früher erkennen.
Diversifikation über Asset-Klassen
Echte Diversifikation entsteht nicht durch mehr Aktien, sondern durch unkorrelierte Asset-Klassen. Wir integrieren Rohstoffe, Immobilien, Anleihen verschiedener Laufzeiten und sogar alternative Investments wie Infrastructure-ETFs in unsere Portfolios.
Kostenoptimierung durch Smart Beta
Jeder Basispunkt zählt. Wir nutzen Smart Beta ETFs, die systematische Faktoren wie Value, Momentum und Quality kostengünstig abbilden. Dadurch erreichen wir oft bessere Ergebnisse als teure aktive Fonds bei deutlich niedrigeren Kosten.
Nachgewiesene Effektivität unserer Methodik
Portfolios mit Outperformance vs. Benchmark
Durchschnittliche jährliche Gebühren
Reduzierte Volatilität durch Diversifikation
Bessere Sharpe-Ratio als Marktdurchschnitt
Bereit für wissenschaftlich fundierte Geldanlage?
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