Tätigkeitsbereiche

Signal-Modelle

Tabellarische Modelle (LightGBM, XGBoost) für prädiktive Signale über Aktien, Optionen und Makrofaktoren. Walk-Forward-validiert.

Conviction- und Ranking-Modelle

Cross-Sectional- und Time-Series-Conviction-Scores, im produktiven Einsatz.

Anomalie-Erkennung

Erkennung von Preisfehlern, fehlenden Daten, Problemen mit Corporate Actions und auffälligem Order-Flow.

LLM-Workflows

Zusammenfassung von Earnings-Calls, Extraktion aus Filings, Nachrichten-Klassifikation, Entitäten-Auflösung. Verarbeitungsdurchsatz von über 40'000 Dokumenten pro Tag.

Vision- und Dokument-KI

Dokumentenextraktion, bildbasierte Filings, Chart-Interpretation mit Open-Source-Vision-Modellen, die auf Finanz-Workflows adaptiert sind.

Feature-Engineering

Domänenspezifische Features — Earnings-Überraschung, Insider-Clustering, Lieferketten-Schocks, Options-Skew — für Finanz-Anwendungsfälle.

Operative Grundsätze

Jedes produktive Modell wird auf Drift, Fehlerkalibrierung und ökonomische Wirkung instrumentiert. Kill-Switches sind vor jeder Kundenfreigabe verpflichtend.

Fehlen für ein Problem ausreichende Daten, ein sauberes Target oder ein hinreichendes ökonomisches Signal, sagen wir das.

Open-Source- und Frontier-Modelle werden je Workload nach Kosten, Latenz und Genauigkeit ausgewählt.

ML-Mandat anfragen.

Beschreiben Sie das Modell oder den Workflow. Wir antworten mit Machbarkeit und Umfang.

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