Mission

Unser Ziel ist die Bereitstellung umfassender maschineller Entscheidungssysteme zur Unterstützung des gesamten Tätigkeitsfelds der Vermögensverwaltung. Hierfür entwickeln wir mathematische Modelle und – teils selbstlernende – Optimierungsstrategien, die sich evidenzbasiert an die dynamischen Entwicklungen der Märkte, Finanzinstrumente und Mandantenerwartungen anpassen.

Unsere Forschung

Entscheidungsprozesse in der Vermögensverwaltung sind geprägt von einer hohen Ungewissheit zukünftiger Marktentwicklungen und möglicher Unschärfen in den Mandantenbedürfnissen. Dies stellt nicht nur die reine Finanzportfolio-Optimierung vor große Herausforderungen, sondern bestimmt auch die Gestaltung des gesamten Lebenszykluses der Vermögensverwaltung.

Mithilfe moderner Verfahren des maschinellen Lernens und der mathematischen Optimierung erforschen wir Lösungen, die es uns erlauben, manuelle, annahme-behaftete Tätigkeiten durch automatisierte, evidenzbasierte Systeme zu ergänzen. Hierfür verfolgen wir die folgenden Themenschwerpunkte:

• Anbindung, Qualitätsprüfung und Vorverarbeitung von Finanzdaten
• Optimierung des Risikobedarfs in Vermögensplänen und Anlagestrategien
• Verhaltensmodellierungen von Finanzinstrumenten und Portfolios
• Wissensmanagement und Handlungsableitung in der Mandanteninteraktion
• Selbstlernende Optimierungsalgorithmen für die Finanzportfolio-Optimierung