Bei Smavesto kommt nicht nur ein einzelnes KI-Modell zum Einsatz, sondern ein Kombinationsansatz aus drei spezialisierten Modellen, die jeweils unterschiedliche Aufgaben übernehmen und gemeinsam eine präzise, datenbasierte Anlagestrategie ermöglichen.
Den Ausgangspunkt bildet eine Big-Data-Analyse: Historische Marktdaten sowie mehr als 50 technische Indikatoren werden kontinuierlich ausgewertet. Auf dieser Grundlage erkennt die KI-Muster und Zusammenhänge im Marktgeschehen und leitet daraus eine passende Allokation für die derzeitige Marktlage ab.
Folgende Modelle kommen bei Smavesto zum Einsatz:
Das Hidden-Markov-Modell analysiert historische Marktdaten und bewertet den aktuellen Marktzustand. Man unterscheidet zwischen dem "Bullenmarkt", in dem die Kurse steigen und dem "Bärenmarkt"in dem sie fallen. Zudem schätzt das Modell die Wahrscheinlichkeit, mit der sich diese Zustände in naher Zukunft ändern könnten.
Das Long-Short-Term-Memory-Modell (LSTM) geht noch einen Schritt weiter. Das neuronale Netzwerk aus dem Bereich des Deep Learning, ist auf die Schätzung künftiger Renditen spezialisiert. Das LSTM-Modell untersucht z. B. Zeitreihen historischer Aktienkurse zusammen mit ergänzenden Daten wie Handelsvolumen oder Nachrichtenartikeln und erkennt dabei sowohl kurz- als auch langfristige Muster. Seine besondere Stärke liegt in der Fähigkeit, relevante Informationen aus der Vergangenheit gezielt zu speichern, während unwichtige Daten ausgeblendet werden. Dies ermöglicht präzise Prognosen, die dabei helfen, Investitionsentscheidungen gezielt und effektiv zu steuern.
Während das Hidden-Markov-Modell und LSTM dabei unterstützen, den Markt zu analysieren und mögliche Entwicklungen vorherzusagen, übernimmt das Extreme Gradient Boosting (XGBoost) Modell die Aufgabe, dafür zu sorgen, dass diese Prognosen so präzise wie möglich sind. Als besonders leistungsfähiger Algorithmus wertet XGBoost Marktdaten aus und erkennt Aufwärts- oder Abwärtstrends, auch kurzfristige.
Dabei werden historische Kursdaten und technische Indikatoren herangezogen, um eine Vielzahl an Entscheidungsbäumen zu erzeugen, die gemeinsam genaue Einschätzungen zu zukünftigen Marktbewegungen ermöglichen. So kann Smavesto gezielt attraktive Investmentchancen für Sie identifizieren und nutzen.
Alle Ergebnisse dieser Modelle fließen in einen übergeordneten Entscheidungsprozess ein. Die finale Portfolio-Gewichtung erfolgt nicht durch KI, sondern durch einen Algorithmus auf Basis eines Gradient Descent Verfahrens. Dabei handelt es sich um ein mathematisches Optimierungsverfahren, das Schritt für Schritt die bestmögliche Lösung zur Minimierung von Abweichungen findet. Dieser berücksichtigt individuell festgelegte Risikopräferenzen sowie persönliche Anlageziele – und stellt so sicher, dass jedes Portfolio optimal auf den jeweiligen Kunden abgestimmt ist.
Auch wenn die Optimierung durch KI erfolgt – die finale Entscheidung liegt bei uns: Jede Gewichtung wird abschließend durch unser Portfoliomanagement kontrolliert und genehmigt.
Einmal täglich wird das gesamte Marktuniversum von unserer KI analysiert. Dabei werden alle relevanten Märkte systematisch überprüft, um frühzeitig Trends, Risiken oder Chancen zu erkennen. Diese tägliche Analyse stellt sicher, dass auf Veränderungen am Markt schnell und gezielt reagiert werden kann.
Unsere KI analysiert über 50 verschiedene Indikatoren. Diese breite Datenbasis ermöglicht eine ganzheitliche Bewertung der Marktsituation.
Bei uns kommen drei unterschiedliche KI-Modelle zum Einsatz – ein Dreifacher Intelligenzansatz. Jedes Modell bringt seine eigene Stärke mit: Während eines auf Mustererkennung in Zeitreihen spezialisiert ist, fokussieren sich die anderen auf Klassifikation und Prognosegenauigkeit. Gemeinsam arbeiten sie Hand in Hand, um die Märkte aus verschiedenen Blickwinkeln zu analysieren und fundierte Anlageentscheidungen zu ermöglichen.
In die Entwicklung und Feinabstimmung unserer KI-Modelle sind über 10.000 Stunden an intensiver Trainingsarbeit, Backtesting und Optimierung eingeflossen. Grundlage dafür bilden mehr als 20 Jahre historischer Marktdaten, die es den Modellen ermöglichen, komplexe Zusammenhänge zu erkennen und zuverlässige Prognosen zu liefern. Dieses umfassende Training bildet das Fundament für fundierte Anlageentscheidungen.
Die Regelallokation erfolgt bei uns mindestens einmal im Monat und stellt sicher, dass Ihr Portfolio kontinuierlich an die Marktlage angepasst wird. Zusätzlich sind Sonderallokationen möglich.
Der Hintergrund: Unsere KI überwacht die Märkte täglich und erkennt ungewöhnliche Bewegungen oder starke Ausschläge. In solchen Fällen wird automatisch eine Sonderallokation angestoßen. Dadurch können wir schnell und flexibel auf Marktveränderungen reagieren – zum Vorteil Ihrer Geldanlage.