Unsere Geschichte
Seit 2018 verbinden wir mathematische Präzision mit innovativen Technologien, um Investmentstrategien zu entwickeln, die auf datengetriebenen Erkenntnissen basieren. Was als kleine Forschungsgruppe begann, ist heute ein etabliertes Unternehmen.
Die Anfänge
Drei Mathematiker und eine Informatikerin gründeten oramelivora aus der Überzeugung heraus, dass traditionelle Investmentansätze durch maschinelles Lernen erheblich verbessert werden können. Der erste Algorithmus wurde in einer 30 Quadratmeter Garage entwickelt.
Durchbruch bei Risikobewertung
Unser proprietärer Ansatz zur Volatilitätsprognose zeigt in Backtests überzeugende Ergebnisse. Erste institutionelle Kunden beginnen, unsere Modelle zu testen. Das Team wächst auf zwölf Spezialisten.
Expansion der Dienste
Entwicklung von Multi-Asset-Optimierungsstrategien und Einführung von ESG-Faktoren in unsere Modelle. Die Zusammenarbeit mit deutschen Pensionsfonds beginnt erste praktische Früchte zu tragen.
Kontinuierliche Innovation
Heute arbeiten wir an der Integration von alternativen Datenquellen und entwickeln Echtzeit-Anpassungsmodelle. Unsere Forschung konzentriert sich auf die Balance zwischen Komplexität und praktischer Anwendbarkeit.
Unsere Mission
Wir glauben daran, dass erfolgreiche Investmentstrategien auf fundierten mathematischen Modellen basieren sollten, nicht auf Bauchgefühl oder Marktmoden. Unser Ansatz kombiniert akademische Forschung mit praktischer Erfahrung.
Dabei verstehen wir uns nicht als Wunderheiler der Finanzmärkte. Vielmehr entwickeln wir Werkzeuge, die Risiken besser messbar machen und langfristige Trends identifizieren können – immer mit dem Bewusstsein, dass Märkte unvorhersagbar bleiben.
Unsere Überzeugung
Technologie allein löst keine Finanzprobleme. Erst die Kombination aus robusten Algorithmen, gründlicher Datenanalyse und menschlicher Expertise führt zu sinnvollen Ergebnissen.
Wir entwickeln keine „Black Box"-Lösungen. Stattdessen legen wir Wert auf Transparenz und Verständlichkeit unserer Modelle. Jeder Kunde soll nachvollziehen können, warum bestimmte Empfehlungen ausgesprochen werden.
Innovation bedeutet für uns, bewährte Methoden schrittweise zu verbessern, anstatt radikale Umbrüche zu versprechen.
Unser Ansatz
Drei Prinzipien prägen unsere tägliche Arbeit und die Entwicklung aller Strategien und Modelle.
Datenqualität vor Quantität
Wir arbeiten lieber mit wenigen, aber hochqualitativen Datensätzen als mit riesigen Mengen unzuverlässiger Informationen. Jede Datenquelle wird sorgfältig validiert.
- Mehrstufige Datenbereinigung
- Kontinuierliche Qualitätskontrolle
- Transparente Datenherkunft
Robuste Modellvalidierung
Jeder Algorithmus durchläuft umfassende Tests mit historischen Daten verschiedener Marktphasen. Overfitting wird durch strenge Validierungsverfahren vermieden.
- Walk-Forward-Analyse
- Stress-Tests verschiedener Szenarien
- Kontinuierliche Modellüberwachung
Praktische Umsetzbarkeit
Die eleganteste Theorie nützt nichts, wenn sie sich nicht praktisch umsetzen lässt. Transaktionskosten, Liquidität und Marktkapazität fließen in alle Strategien ein.
- Realistische Implementierungskosten
- Berücksichtigung von Marktliquidität
- Skalierbarkeit der Strategien