In meiner Diplomarbeit habe ich ein künstliches Neuronales Netz verwendet, um die Nutzungsanteile von bestimmten Handelsstrategien an Finanzmärkten zu schätzen. Als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Wirtschaftsinformatik 2 der Universität Hohenheim habe ich in 2009 das EU Forschungsprojekt FIRST akquiriert, in dem ich als technischer Leiter eine hochskalierende Softwareinfrastruktur zur automatischen und präzisen Analyse von Onlinemedien und zur Entscheidungsunterstützung von Investoren entwickelt habe. Partner des FIRST-Projekts waren u.a. House of Finance in Frankfurt, Banca Monte Paschi di Siena, Börse Stuttgart und ATOS. Parallel habe ich eine eigene Arbeitsgruppe sowie methodisches Wissen und Softwarewerkzeuge in der Informationsextraktion, Sentimentanalyse sowie Data- und Textmining aufgebaut.
In 2016 habe ich promoviert, wobei ich in meiner Dissertation gezeigt habe, wie eine Überrendite durch die Marktstimmungs-basierte Aktienauswahl erzielt werden kann (siehe
http://opus.uni-hohenheim.de/volltexte/2017/1306/). Dazu wurden Methoden zur Echtzeitanalyse von Texten mit Hilfe von Maschinellen Lernverfahren entwickelt und ihre Wirksamkeit in einer umfangreichen Studie validiert. Als Postdoc war ich verantwortlich für die Lehrveranstaltungen „Data Mining in der Finanzwirtschaft" und „Digital Transformation in Banking". Außerdem habe ich Arbeitspakete in industriell-wissenschaftlichen Verbundprojekten im Bereich der Entscheidungsunterstützung mit Maschinellen Lernverfahren und Methoden des Data- und Textmining geleitet. Seit 2015 entwickele und erprobe ich Softwareprototypen für präzises Timing und Auswahl von Wertpapieren auf der Basis maschineller Lernverfahren und großen Mengen Anlage-bezogener Texte aus Onlinemedien. Seit 2017 entwickele ich diese Technologie für Kryptowährungen weiter.
mehr anzeigen