Seit nunmehr acht Jahren entwickle und betreibe ich quantitative, datenbasierte Handelssysteme mit dem Ziel, robuste Eigentschaften und dauerhaft hohe Erträge zu erzielen. Mein Fokus liegt auf der Entwicklung systematischer Systeme, die verschiedenste traditionelle und alternative Datenquellen analysieren und zu einer kohärenten Gesamteinschätzung synthetisieren.
Aufgrund des ausgeprägten Momentum-Verhaltens und der hohen Opportunitäten bin ich intensiv im Kryptomarkt aktiv. Ergänzend nutze ich gezielt Chancen an den Aktien- und Rohstoffmärkten. Übergeordnete Zielsetzung aller Systeme ist ein verlässlicher Absolute-Return-Ansatz – mit besonderem Fokus darauf, Verluste in tiefen Baisse-Phasen durch aktives Risikomanagement abzufedern oder ganz zu vermeiden. Die in mehreren großen Krypto-Marktzyklen gesammelten Erkenntnisse fließen kontinuierlich in die Weiterentwicklung der Handelssysteme und das Risikomanagement des wikifolios ein.
Fundiert wird diese Praxis durch einen starken akademischen Hintergrund im Bereich Data Mining und Maschinelles Lernen im Finanzmarktkontext. Im Rahmen meiner Promotion habe ich nachgewiesen, wie durch automatisierte, datengestützte Stimmungsanalysen Überrenditen erzielt werden können. Zuvor war ich als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Postdoc an der Universität Hohenheim tätig, wo ich unter anderem die Lehrveranstaltungen „Data Mining in der Finanzwirtschaft“ leitete sowie internationale Forschungsprojekte und Arbeitsgruppen zur automatisierten Entscheidungsunterstützung an Finanzmärkten (in Kooperation mit Partnern wie der Börse Stuttgart oder dem House of Finance) steuerte.
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Handelserfahrung
Risikoklasse 1:
0 bis 1 Jahre
Risikoklasse 2:
0 bis 1 Jahre
Risikoklasse 3:
1 bis 3 Jahre
Risikoklasse 4:
3 oder mehr Jahre
Risikoklasse 5:
3 oder mehr Jahre