Nach über zehn Jahren als Quantitative Developer und Product Owner für Advanced-Analytics-Modelle in der Private-Equity-Industrie habe ich mich einer zentralen Frage gewidmet:
Wie lässt sich der öffentliche Aktienmarkt systematisch mit moderner KI schlagen?
Mit PrettyModels.ai entwickle ich proprietäre Investment-Algorithmen, die das in führenden Large Language Models (LLMs) enthaltene Finanzwissen nutzbar machen. Unser Kernansatz besteht darin, chaotische qualitative Informationen (z. B. Marktmeinungen, Narrative, implizites Expertenwissen) in robuste, quantitative Investmentsignale zu übersetzen.
Die zugrunde liegenden Allocation-Intelligence-Strategien sind auf hohe langfristige Renditeerwartungen ausgerichtet und orientieren sich am akademischen Konzept des Growth-Optimal-Portfolios.
Der Fokus liegt auf klaren Entscheidungen, hoher Überzeugung und statistischer Disziplin.
Unsere Prinzipien:
- 100 % KI-getrieben (LLMs)
- Explizit auf Outperformance gepromptet
- Quantitative, umsetzbare Outputs
- Statistisch fundierter Ansatz
- High-Conviction-Portfolios
Dieses Wikifolio dient als öffentlicher Track-Record, um transparent zu zeigen, wie KI-basierte Allokationslogik in der Praxis umgesetzt wird.
Details zu den verwendeten KI-Modellen, Scoring-Methodiken und Aktienscores finden Sie hier:
https://www.prettymodels.ai
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