Sub Capitals - Künstliche Intelligenz für professionelle Investierende

Unternehmen, die unsere
AI as a Service Plattform nutzen:

0.1

Eigenhandelsunternehmen

AUM: ~ 100.000.000 €

Größe: 10-50 Mitarbeiter

Status: Live

Szenario: Eine Eigenhandelsfirma sucht nach einer effizienten Lösung, um eine große Anzahl von Einzeltiteln zu beobachten. Das Unternehmen möchte diese nach opportunistischen Handelsmöglichkeiten durchsuchen. Laut positiver Medienberichte könnte KI diese Funktion übernehmen und die für Anlageentscheidungen notwendigen Informationen liefern. 

Lösung: Die Eigenhandelsfirma durchläuft den Onboarding-Prozess auf der KI-Plattform und trainiert ein maßgeschneidertes KI-Modell mit Hilfe ihres menschlichen Feedbacks. Dadurch konnte die Anzahl der überwachten Einzelaktien in den USA auf ~1.500 erhöht werden, ohne neues Personal einstellen zu müssen. Darüber hinaus wurde auf Basis der Long- und Short-Signale der Aktien eine neue Anlagestrategie definiert, die durch die KI vorgegeben wird. 

Ergebnisse: Die Eigenhandelsfirma konnte die von der KI erkannten opportunistischen Handelsmöglichkeiten systematisch umsetzen und die Anlagestrategie mit einem 10 Mio. € Konto betreiben. Die Performance lag bei >10 % p.a. Insgesamt konnte so die Effizienz des Investmentteams in der komplexen Finanzwelt gesteigert werden.

0.2

Vermögensverwalter / Family Offices

AUM: ~ 40.000.000.000 €

Größe: 10-50 Mitarbeiter

Status: Beta

Szenario: Ein Vermögensverwalter mit einem verwalteten Vermögen von 40 Mrd. € möchte sein Risikomanagement durch den Einsatz von KI-Technologie effizienter gestalten. Insbesondere möchte er die Sharpe Ratio eines 250 Mio. € Aktienfonds verbessern. Er hat keine eigene Data-Science-Abteilung und ein kleines quantitatives Team, hat sich aber noch nie intensiv mit Künstlicher Intelligenz beschäftigt.

Lösung: Er nutzt die KI-Plattform von Sub Capitals, um ein proprietäres Modell mit menschlichem Feedback zu trainieren. Dieses liefert dann in Echtzeit Absicherungssignale für sein bestehendes Aktienportfolio. Basierend auf seinem Domänenwissen und dem Wissen der KI.

Ergebnisse: Der unabhängige Vermögensverwalter konnte die Sharpe Ratio des Pilotfonds mit dem proprietären KI-Modell um 30 % von 1.0 auf 1.3 steigern. Dazu setzte er 52 Short-Signale auf Aktien aktiv um und reduzierte das Exposure im Durchschnitt nach 1h. Infolgedessen übertraf er seine Benchmark seit der Emission und zog neue externe Investoren an, um mehr AUM zu aggregieren.

0.3

Wealth Management / Brokerage

AUM: ~ 50.000.000 €

Größe: 10-50 Mitarbeiter

Status: Live

Szenario: Ein Wealth Manager bzw. ein Broker möchte seinen Kunden eine verbesserte Anlageberatung, insbesondere im Bereich des individuellen Risikomanagements, anbieten. Das Anlageuniversum umfasst 3.500 Aktien.

Lösung: Der Wealth Manager bzw. der Broker integriert die KI-Plattform von Sub Capitals in sein Dienstleistungsangebot. Über die Plattform können Kunden ihre Aktien aus dem Portfolio spezifizieren, woraufhin das KI-Modell individuelle Short-Signale für Aktien mit hohem Kursrisiko im Portfolio des Kunden generiert. Diese Signale können durch menschliches Feedback des Wealth Managers oder des Kunden laufend verfeinert werden.

Ergebnisse: Der Einsatz der AIaaS-Plattform ermöglichte es der Wealth Management Abteilung bzw. dem Broker, ihren Kunden maßgeschneiderte Risikohinweise zu geben. Dies führte zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -bindung sowie zu einer Steigerung der Kundenperformance. Auch die Assets under Management (AUM) konnten gesteigert werden. Der Wealth Manger bzw. Broker konnte sich dadurch als innovativer Anbieter im Markt positionieren.

0.4

Market Maker

AUM: ~ 500.000.000 €

Größe: 10-50 Mitarbeiter

Status: Evaluation Phase

Szenario: Ein Market Maker möchte seine Liquiditätsbereitstellung in ca. 400 Aktientiteln optimieren. Ziel ist es, die Markttiefe zu erhöhen und gleichzeitig das Risiko der Positionen zu minimieren.  

Lösung: Der Market Maker nutzt die KI-Plattform von Sub Capitals, um ein maßgeschneidertes KI-Modell auf Basis des vorhandenen Domänenwissens des Market Makers einzusetzen. Dieses Modell analysiert in Echtzeit die Marktdynamik bis auf Orderbuchebene 10 und generiert Kauf- und Verkaufssignale, um eine effiziente Quote-Strategie zu gewährleisten. Durch menschliches Feedback wird das Modell kontinuierlich verbessert und an die spezifischen Marktbedingungen angepasst.  

Ergebnisse: Durch den Einsatz des KI-Modells konnte der Market Maker das Haltedeckungsrisiko für bestehende Positionen minimieren und potenzielle Verluste vermeiden. Dies führte zu einer Verbesserung der Profitabilität seiner Market Making Aktivitäten um 5 %.

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