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Monetic. Intelligent Investieren.

Monetic investiert über hochentwickelte Handelsplattformen, die vollautomatisch arbeiten und künstliche Intelligenz (KI) nutzen.

Die Verwendung von KI bei der Auswahl von Investments ist ein Prozess, bei dem fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu analysieren, vielversprechende Investitionsmöglichkeiten zu identifizieren und sie intelligent auszunutzen.
 
Dabei lernt die KI aus ihren eigenen Entscheidungen. Über Maschinelles Lernen passt sie ihre Modelle und Algorithmen kontinuierlich an, um deren Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.
 
Unsere Systeme suchen insbesondere nach asymmetrischen Investments – also Anlagen, bei denen ein potenzieller Gewinn (Upside-Chance) erheblich höher ist als ein möglicher Verlust (Downside-Risiko).
 
Basierend auf Dutzenden von Datenquellen etwa wie Bloomberg, Reuters, Google und vielen anderen bewertet und analysiert die KI mögliche Muster, Trends und Risiken und erstellt Prognosen über zukünftige Entwicklungen auf dem Markt. Sobald sie eine potenziell rentable Investition gefunden hat, trifft sie die entsprechende Investitionsentscheidung.

3 Strategien, die unsere Systeme anwenden:

1. Statistische Arbitrage

2. Event Driven Investments

3. Marktneutrale Investments.

1. Statistische Arbitrage

Finanzanlagen werden oft an mehreren Märkten gehandelt und manchmal zu unterschiedlichen Preisen. Arbitrage-Trading nutzt diese Preisunterschiede aus, um Gewinne zu erzielen – etwa indem an einer Börse zu niedrigem Kurs gekauft und an anderer Börse teurer verkauft wird. 

Die Statistische Arbitrage folgt einem quantitativen Ansatz und sucht nach Preisunterschieden, die aus statistischer Sicht in Zukunft wahrscheinlich eintreten werden bzw. nach Werten, deren Preisunterschiede aus statistischer Sicht fehlbewertet sind.

Das Konzept ist komplex und nutzt hochentwickelte mathematische Modelle, um solche Fehlbewertungen zu identifizieren und davon zu profitieren. Besonders Kryptowährungen und dort vor allem Bitcoin (BTC) und Ethereum (ETH) Futures bieten vielversprechende Chancen, dieses Prinzip anzuwenden.

Wie funktioniert Statistische Arbitrage genau?

Die Grundannahme ist, dass Preisunterschiede zwischen einem Währungspaar in der Regel stabil sind. Abweichungen von dieser Stabilität treten nur vorübergehen auf und korrigieren sich im Laufe der Zeit wieder. 

Mit Hilfe statistischer Methoden sucht unser System nach solchen Anomalien oder Verzerrungen zwischen den Kursen der Währungen. Bezogen auf BTC und ETH Futures gehen wir davon aus, dass die Werte in die gleiche Richtung tendieren, also positiv korrelieren. 

Sobald eine Abweichung von dieser Korrelation auftritt, besteht eine potenzielle Arbitrage-Möglichkeit, da sie im Anschluss vermutlich wieder zu ihrer normalen Korrelation zurückkehren werden.

Ein Beispiel: BTC gewinnt an Wert, während ETH an Wert verliert. Setzen wir voraus, dass beide Währungen wieder zu ihrer normalen Korrelation zurückkehren, würde BTC verkauft (Short-Trade) und ETH gekauft (Long-Trade). 

Abbildung 1
Der Korrelationskorridor von BTC und ETH Futures. Die hellblauen Bereiche zeigen die Abweichungen von der Korrelation – unsere Arbitragemöglichkeiten

Momentum und Volatilität – zwei entscheidende Faktoren

Das Momentum ist die Tendenz eines Vermögenswertes, sich in eine bestimmte Richtung zu bewegen. Sie wird oft auch als Trendstärke bezeichnet. Je mehr Dynamik ein Wert hat, desto größer ist sein Momentum. 

Die Volatilität misst das Ausmaß der Preisänderung eines Vermögenswerts, also dessen Schwankungsbreite, über einen bestimmten Zeitraum. Je mehr ein Kurs um einen Mittelwert schwankt, desto größer ist seine Volatilität.

Bei der Bewertung von Arbitragemöglichkeiten und dem Timing von Trades spielen Momentum und Volatilität eine entscheidende Rolle. Ein hohes Momentum in Kombination mit hoher Volatilität kann auf eine bevorstehende Korrektur hinweisen – ein starkes Signal für eine potenzielle Arbitragemöglichkeit. In diesem Fall könnte eine Arbitrage-Strategie darauf abzielen, gegen das vorliegende Momentum zu handeln (siehe Abbildung 2). 

Abbildung 2
Momentum und Volatilität bei der Beurteilung von Arbitrage-Möglichkeiten. Die hellblauen Bereiche zeigen ein hohes Niveau bei beiden Werten und die darauffolgende Korrektur

Die Statistische Arbitrage ist eine effektive Strategie, um Marktanomalien in den Krypto-Future-Märkten zu identifizieren und auszunutzen. Sie kann Arbitrage-Möglichkeiten von BTC- und ETH-Futures aufzeigen, sobald die Werte ihre normale Korrelation verlassen.

2. Event Driven Investments 

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind heute Schlüsseltechnologien in vielen Wirtschaftsbereichen. Dies schließt auch den Handel mit Wertpapieren, Futures und Kryptowährungen mit ein. Eine der innovativsten Anwendungen dieser Technologien ist die Entwicklung von vollautomatisierten Event Driven Handelsstrategien. Diese Strategien versuchen, aus den Preisänderungen, die sich aus Markt-, Wirtschafts- und geopolitischen Ereignissen ergeben, Kapital zu schlagen.

Event Driven Handelsstrategien basieren darauf, dass bestimmte Ereignisse einen direkten, vorhersehbaren Einfluss auf die Preisentwicklung von Finanzinstrumenten haben. Diese Ereignisse können Quartalszahlen von Unternehmen oder Zinsänderungen von Zentralbanken sowie die Analyse derer Pressekonferenzen sein, aber auch politische Ereignisse und in jüngster Zeit Social-Media-Trends. 

Die Anwendung von KI-basierten, vollautomatisierten Event Driven Strategien im Wertpapier-, Future- und Kryptohandel

Im Rahmen von Event Driven Handelsstrategien ermöglichen KI und ML, aus einer riesigen Menge vorhandener Marktdaten komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Eine Fähigkeit, die weit über menschliche Möglichkeiten hinausgeht. 

So kann die KI Modelle trainieren, die voraussagen wie bestimmte Ereignisse die Preise von Finanzinstrumenten beeinflussen werden und diese Vorhersagen anschließend nutzen, um automatisierten Handelsentscheidungen zu treffen (siehe Abbildung 3). 

Abbildung 3
Events und ihre Auswirkungen auf den Preis von Rohöl

Die Anwendungsbereiche dieser Technologie sind vielfältig. 

Im Wertpapierhandel können KI-basierte Event Driven Strategien genutzt werden, um auf Ereignisse zu reagieren, die Einfluss auf einzelne Unternehmen oder den gesamten Markt nehmen werden. Beispiele hierfür sind Gewinnberichte, Produktankündigungen oder regulatorische Änderungen. 

Im Future-Handel lässt sich mit Hilfe der Strategien auf Ereignisse reagieren, die sich auf die Preise von Rohstoffen, Währungen und anderen zugrunde liegenden Vermögenswerten auswirken. Zum Beispiel Änderungen in der Agrarpolitik im Rohstoffhandel oder Änderungen der Geldpolitik im Währungshandel. 

Besonders effektiv sind KI-basierte Event Driven Strategien im Krypto-Handel, da Kursbewegungen hier häufig stark von der Marktstimmung und spekulativen Ereignissen getrieben werden.

Unsere KI-basierten Strategien sind ein bedeutender Fortschritt im Handel mit Wertpapieren, Futures und Kryptowährungen. Durch die Kombination modernster KI-Technologie mit robusten Handelssystemen und einem exakten Risikomanagement bieten sie das Potenzial, signifikante Handelschancen zu identifizieren und zu nutzen. 

Wie bei jedem Fortschritt existieren auch bei unserer Technologie Risiken und Herausforderungen, die die Perfomance unserer Investments beeinflussen können. In Krypto-Märkten finden sich diese vor allem auf Seiten der Regulierung, der Behörden und Regierungen. Das größte Risiko wären Ereignisse, die Handelsstopp von Krypto-Futures zur Folge hätten. Diese Risiken werden bereits beim Erstellen unserer Handelsstrategien berücksichtigt oder effizient gemanagt, so dass ein sicherer und effizienter Betrieb gewährleistet werden kann.

3. Markneutrale Investments

Viele Anleger suchen nach Wegen, ihr eigesetztes Kapital gegen einen Totalverlust abzusichern. Marktneutrale Investments sind eine Möglichkeit einer solchen Risikobegrenzung. Die Grundidee ist, das Marktrisiko durch die Kombination verschiedener Finanzinstrumente so weit wie möglich zu reduzieren. 

Gleichzeitig lassen sich dadurch sowohl positive wie auch negative Preisbewegungen nutzen, häufig über Long- und Short-Positionen in verschiedenen, aber verwandten Finanzinstrumenten. Für den erwarteten Gewinn spielt es so kaum noch eine Rolle, ob der Gesamtmarkt steigt oder fällt. 

KI in marktneutralen Investments

Die Anwendung von KI in marktneutralen Strategien kann in vielerlei Hinsicht vorteilhaft sein:

·     Vorhersagegenauigkeit: KI und ML entdecken und nutzen komplexe Muster und Zusammenhänge in den Daten, um genauere Vorhersagen über zukünftige Preisbewegungen zu treffen.

·     Automatisierung: Die KI führt Trades automatisch aus, basierend auf den Vorhersagen der Modelle. Dies ermöglicht eine schnelle Reaktion auf Marktveränderungen und minimiert den menschlichen Einfluss. 

·     Skalierbarkeit: KI-Systeme verarbeiten große Mengen an Daten und überwachen eine Vielzahl von Finanzinstrumenten gleichzeitig. Dadurch lassen sich marktneutrale Portfolios aufbauen, die eine breite Diversifikation über verschiedene Sektoren und Anlageklassen hinweg erreichen.

KI-basierte, vollautomatisierte marktneutrale Investments können in einer Vielzahl von Anlageklassen angewendet werden, darunter Aktien, Anleihen, Derivate und Kryptowährungen. Der Schlüssel zur erfolgreichen Umsetzung dieser Strategien liegt stets in der sorgfältigen Auswahl und Kombination der Long- und Short-Positionen. Nur so wird eine echte Marktneutralität erreicht.

Die Technologie dahinter

Der erfolgreiche Einsatz von KI-basierten, vollautomatisierten Anlagestrategien erfordert ein ebenso ausgeklügeltes wie robustes Set an Technologien. Unser „Technologie-Stack“ beinhaltet Datenaggregations- und Verarbeitungssysteme zur Sammlung und Aufbereitung von Marktdaten und Eventdaten, Machine-Learning-Algorithmen zur Mustererkennung und Vorhersage von Preisbewegungen sowie automatisierte Handelssysteme zur Durchführung von Trades, basierend auf den Vorhersagen der ML-Modelle mit Risikomanagement-Tools zur Überwachung und Kontrolle des Handelsrisikos. Die Ergebnisse können sich sehen lassen.