Statistische Analysen, die tatsächlich Klarheit schaffen
Zahlen erzählen Geschichten – wenn man weiß, wie man sie richtig interpretiert. Wir helfen Investmentprofis dabei, aus komplexen Datensätzen verlässliche Erkenntnisse zu gewinnen, die echte Entscheidungen unterstützen.
Warum statistische Präzision den Unterschied macht
Manchmal sind es die Details in den Daten, die eine Investitionsstrategie von einer durchschnittlichen zu einer fundierten machen. Nach über einem Jahrzehnt in der Finanzanalyse haben wir gelernt, dass statistische Genauigkeit keine akademische Übung ist – sie ist die Grundlage für Vertrauen in jede Anlageentscheidung.
Unsere Arbeit konzentriert sich darauf, Portfoliorisiken zu quantifizieren, Markttrends mit Zeitreihenanalysen zu verstehen und Korrelationen aufzudecken, die auf den ersten Blick nicht sichtbar sind. Wir arbeiten mit Datensätzen aus verschiedenen Märkten und Anlageklassen – von Aktien über Anleihen bis zu alternativen Investments.
Was uns antreibt, ist die Überzeugung, dass gute Statistik den Nebel aus komplexen Finanzdaten hebt. Wir setzen auf Methoden, die robust und nachvollziehbar sind, damit Sie nicht nur Ergebnisse erhalten, sondern auch verstehen, wie sie zustande kamen.
Unsere statistischen Methoden im Überblick
Von der Datenaufbereitung bis zur Interpretation – wir nutzen bewährte Verfahren, die auf die Anforderungen von Investmentprofis zugeschnitten sind.
Risikomodellierung
Wir berechnen Value-at-Risk, Conditional VaR und Stresstest-Szenarien, um potenzielle Verluste unter verschiedenen Marktbedingungen zu quantifizieren. Das hilft dabei, Portfolios widerstandsfähiger zu gestalten.
Zeitreihenanalyse
Mit ARIMA-Modellen und anderen Prognosemethoden analysieren wir historische Kursbewegungen und identifizieren Muster, die für zukünftige Entwicklungen relevant sein können.
Regressionsanalyse
Wir untersuchen Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen – etwa wie makroökonomische Indikatoren bestimmte Anlageklassen beeinflussen. Das schafft Klarheit über Abhängigkeiten im Portfolio.
Monte-Carlo-Simulation
Durch Simulation tausender möglicher Szenarien helfen wir dabei, die Bandbreite potenzieller Ergebnisse abzuschätzen und Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Entwicklungen zu ermitteln.
Korrelationsanalyse
Wir messen, wie stark verschiedene Assets miteinander verbunden sind. Das ist besonders wichtig für Diversifikationsstrategien und zur Vermeidung versteckter Risiken.
Verteilungsanalyse
Wir untersuchen, wie Renditen verteilt sind, und identifizieren Abweichungen von der Normalverteilung – etwa Fat Tails oder Schiefe, die bei Risikobetrachtungen relevant sind.
Wo statistische Analysen konkret helfen
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Portfolio-Optimierung
Wir unterstützen dabei, die Asset-Allokation so anzupassen, dass Risiko und erwartete Rendite in einem besseren Verhältnis stehen – basierend auf historischen Daten und Simulationen.
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Performance-Messung
Durch Kennzahlen wie Sharpe Ratio, Information Ratio und Alpha bewerten wir, wie gut ein Portfolio im Vergleich zu Benchmarks und unter Berücksichtigung des Risikos abschneidet.
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Szenarioanalysen
Was passiert, wenn die Zinsen steigen? Oder wenn ein bestimmter Markt einbricht? Wir modellieren verschiedene Szenarien, um mögliche Auswirkungen auf das Portfolio transparent zu machen.
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Marktanomalien identifizieren
Statistische Tests helfen dabei, ungewöhnliche Muster oder Abweichungen zu erkennen, die auf Chancen oder Risiken hinweisen können.
Die Zusammenarbeit mit carisavuelexis hat unsere Risikomodellierung deutlich verbessert. Besonders die Stresstests und Szenarioanalysen geben uns jetzt ein klareres Bild davon, wo unser Portfolio verwundbar ist. Die Ergebnisse sind verständlich aufbereitet – das macht den Unterschied.
Lukas Hartmann
Portfoliomanager, Frankfurt am Main
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