
Forschung
RAM AIS FORSCHUNGEN
Die Forschung von RAM AI bildet die Grundlage unserer Anlageentscheidungen und unserer Performance.
Die Researcher von RAM AI erforschen kontinuierlich neue Wege, Informationen aus Daten zu gewinnen, um neue Renditequellen zu erschließen, die Diversifikation zu erhöhen und die Liquidität zu verbessern.
Unsere Überzeugung von der Bedeutung der Fundamentaldaten und der Nichtlinearität ihrer Wechselwirkungen hat uns dazu veranlasst, eine Deep-Learning-Infrastruktur zu entwickeln, die dazu beiträgt, die Prognosekraft des exponentiell wachsenden Informationsvolumens, das uns zur Verfügung steht, offenzulegen.
Erforschung der Synergie von quantitativen Faktoren und Newsflow-Repräsentationen aus Large Language Models zur Vorhersage von Aktienrenditen
Zusammenfassung
Wir erforschen Modelle, die quantitative Faktoren mit LLM-Newsflow verbinden, um Aktienrenditen besser vorherzusagen. Nur auf Englisch verfügbar.
Ein führender Ansatz zur Integration von ESG
Zusammenfassung
ESG-Daten wachsen: neue Investmentdimensionen, aber auch Hürden. Wir zeigen Schwächen und Mehrwert-Inputs für die Aktienselektion. Nur auf Englisch.
Echtzeit-Erkennung von Klimakontroversen
Zusammenfassung
ClimateControversyBERT erkennt Klimakontroversen in Echtzeit und zeigt starke negative Markteffekte bei engagierten Firmen. Nur auf Englisch.
2025: Konzentration und Chancen
Zusammenfassung
US-Aktien erreichten 2024 72,5 % des MSCI World – Rekord. Wir prüfen historische Parallelen und Chancen. Nur auf Englisch.
VIX-Termstruktur: Ausgangspunkt für die Auflösung von Volatilitäts-Trades
Zusammenfassung
Nach dem beispiellosen VIX-Anstieg am 5. August analysieren wir Volaprodukte und die Attraktivität der Volatilitätsprämie. Nur auf Englisch.
Feinabstimmung von Large Language Models zur Prognose von Aktienrenditen mittels Newsflow
Zusammenfassung
Feinabgestimmte LLMs messen Newsflow-Effekte auf Aktienrenditen und schlagen Sentimentmodelle. Nur auf Englisch.
Finanzielle Sentimentanalyse mit Large Language Models
Zusammenfassung
LLMs liefern starke Signale für künftige Aktienrenditen, besonders bei Small- und Mid Caps. Nur auf Englisch.
KI für ESG-Integration: Maschinen trainieren, um nachhaltiges Alpha vorherzusagen
Zusammenfassung
Deep-Learning-Framework kombiniert ESG- und traditionelle Faktoren für Aktienselektion und Portfolioaufbau. Nur auf Englisch verfügbar.
Jenseits von ESG-Ratings: Der tatsächliche Einfluss guter Unternehmensführung
Zusammenfassung
SFDR erhöht Transparenz bei nachhaltigen Anlagen und reduziert Greenwashing; wir analysieren Effekte auf Rendite und Stil-Bias. Nur auf Englisch.
Systematic Market Neutral: Die Vorteile der Diversifizierung von Frequenzen
Zusammenfassung
Deep-Learning-Framework prognostiziert Aktienrenditen; kurzfristige Strategien stärken niedrigfrequente Portfolios. Nur auf Englisch.
Über Sentiment hinaus: Aktienprognosen mit Finanznachrichten verbessert
Zusammenfassung
Deep-Learning-Framework modelliert Feature-Interaktionen; Sentiment vs. Text-Embeddings für Aktienprognosen. Nur auf Englisch.
Die Geheimnisse der Semantik entschlüsseln
Zusammenfassung
Machine Learning verarbeitet Finanznews und Berichte und zeigt von Quant-Managern kaum genutzte Korrelationen. Nur auf Englisch.
Investieren oder nicht? Die Wirkung von Capex-Ankündigungen
Zusammenfassung
Unternehmen investieren Gewinne in F&E oder Capex; im Jan 2021 lag das US-Netto-Capex/Umsatz-Verhältnis bei 2,54 %. Nur auf Englisch.
Machine Learning: Finanzdaten erreichen eine neue Dimension
Zusammenfassung
KI und Machine Learning verschieben Grenzen und eröffnen neue Dimensionen für die Finanzwelt. Nur auf Englisch.
Investieren oder nicht? Aktivierung von F&E-Ausgaben zur Verbesserung der Bewertungsgenauigkeit
Zusammenfassung
Unternehmen investieren via F&E/Capex; wir analysieren F&E und Effekte auf Fundamentaldaten. Nur auf Englisch.
Ein Deep-Learning-Framework für klimaverantwortliches Investieren
Zusammenfassung
Klimadaten (strukt./unstrukt.) fürs Quant Investing: CO₂-arme Portfolios mit attraktiven Renditen. Nur auf Englisch.
Vorhersage der Auswirkungen von ESG-News mit Deep Learning – ESG2Risk
Zusammenfassung
Unsere ESG-News-Pipeline prognostiziert Volatilität, erkennt Hochrisiko- und Niedrigrendite-Aktien mit starker Performance. Nur auf Englisch.