Smavesto hat mit dem Start 2019 eine innovative Lösung entwickelt, die die Art und Weise, wie wir investieren, revolutioniert. Dank des Einsatzes einer Künstlichen Intelligenz (KI), die permanent die Märkte beobachtet, kann Smavesto automatisiert auf Chancen- und Risiken an den Börsen reagieren. So hat das Unternehmen aus Bremen eine digitale Geldanlage auf Basis von ETFs geschaffen, die für jeden Anleger den Einstieg in eine professionelleVermögensverwaltung einfach und kostengünstig macht.
Seit August 2024 hat Smavesto die Algorithmen seiner Künstlichen Intelligenz auf ein neues Level gebracht. Die KI kann nun eine noch größere Menge an Daten verarbeiten und reagiert noch schneller auf das Marktgeschehen. Die KI ermöglicht es, mit viel mehr Daten noch fundiertere Entscheidungen zu treffen. Lassen Sie uns einen genaueren Blick darauf werfen, welche KI-Modelle Smavesto einsetzt, wie diese funktionieren und die Anleger davon profitieren.
Das Hidden Markov Model (HMM): Den Markt durchschauen
Börsen wechseln zwischen zwei Hauptzuständen: dem sog. „Bullenmarkt“, in dem die Kurse steigen, und dem sog. „Bärenmarkt“, in dem sie fallen. Doch wie kann man als Anleger wissen, in welchem Zustand sich der Markt gerade befindet? Hier kommt das Hidden Markov Model (HMM) ins Spiel. Das Modell erkennt anhand der Analyse historischer Marktdaten entsprechende Muster, die den aktuellen Marktzustand beschreiben.
Das Wissen, ob ein Markt sich in einem steigenden oder fallenden Szenario befindet, ist entscheidend, um den Zeitpunkt für Kauf oder Verkauf von Wertpapieren zu bestimmen.
Long Short-Term Memory (LSTM): Wie hoch wird die Rendite sein?
Wenn das HMM uns sagt, in welchem Zustand sich der Markt befindet, geht das Long Short-Term Memory (LSTM) Modell noch einen Schritt weiter. Das LSTM-Modell analysiert Zeitreihen historischer Aktienkurse sowie weitere Informationen wie Handelsvolumina oder sogar Nachrichtenartikel und erkennt die kurz- oder langfristigen Muster hierin. So kann LSTM prognostizieren, wie sich die Performance an den jeweiligen Märkten mit hoher Wahrscheinlichkeit in naher Zukunft entwickeln wird.
Das Besondere am LSTM-Modell ist seine Fähigkeit, wichtige Informationen aus der Vergangenheit zu speichern und irrelevante Daten zu „vergessen“. Dadurch wird es möglich, fundierte Vorhersagen zu treffen, die es uns ermöglicht, Ihre Investitionen optimal zu steuern.
XGBoost: Trends zuverlässig erkennen
Während HMM und LSTM uns dabei helfen, den Markt zu verstehen und zukünftige Entwicklungen zu prognostizieren, sorgt das Extrem Gradient Boosting (XGBoost) Modell dafür, dass diese Vorhersagen so präzise wie möglich sind. XGBoost ist ein leistungsstarkes Modell, das Marktdaten analysiert und Auf- oder Abwärtstrends klassifiziert.
Durch die Analyse historischer Daten und technischer Indikatoren erstellt XGBoost eine Serie von Entscheidungsbäumen, die zusammenarbeiten, um genaue Vorhersagen über zukünftige Markttrends zu treffen. Dies gibt Ihnen als Anleger die Möglichkeit, dass Smavesto für Sie attraktive Anlagemöglichkeiten auswählt.
Warum Smavesto die Zukunft der Geldanlage ist
Die Kombination aus HMM, LSTM und XGBoost macht Smavesto zu einem einzigartigen Werkzeug für die Geldanlage. Die unterschiedlichen KI-Modelle arbeiten Hand in Hand, um sicherzustellen, dass Ihre Investitionen mit einer großen Menge an relevanten Daten optimal gesteuert werden.
Smavesto bietet Ihnen nicht nur eine fundierte Analyse des aktuellen Marktgeschehens, sondern auch präzise Prognosen über zukünftige Entwicklungen. Eine solche algorithmenbasierte Anlage stand bislang nur Großanlegern zur Verfügung. Mit Smavesto können nun auch Kunden ab einer Einzahlung von 1000 EUR von dieser Technologie profitieren.
Mehr Infos unter www.smavesto.de
Die veröffentlichten Angaben dienen ausschließlich Ihrer Information und stellen keine Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf von Finanzinstrumenten dar. Die enthaltenen Aussagen geben die derzeitige Einschätzung der Smavesto GmbH wieder. Die getroffenen Angaben sind mit dem Kenntnisstand zum Zeitpunkt der Erstellung im September 2024 gemacht worden. Für die Richtigkeit und Vollständigkeit wird keine Gewähr oder Haftung übernommen. Weitere Informationen erhalten Sie in unseren Risikohinweisen
