Proč naše investiční strategie funguje
Díky 40 letům akademického výzkumu a pokročilým technologiím zhodnotíme peníze a v době krize je ochráníme
Klíčová čísla naší investiční strategie
Roční výnos
Co děláme?
Jsme kvantitativní investiční společnost investující do akcií na rozvinutých trzích po celém světě.
- KvantitativněPoužíváme pokročilé statistické a strojové modely učení.
- SystematickyVe 100 % následujeme model.
- EfektivněNákladově efektivní obchodování.
- Nejlepší poměr cena/výkonVyvážená míra výnosu a rizika.
Náš investiční svět
Investujeme do veřejně obchodovaných akcií z rozvinutých trhů, včetně USA, Kanady, Evropy, Japonska a Austrálie.
Investiční svět tak široký, jako je ten náš, nabízí větší počet špatně dostupných investičních příležitostí a silnější diverzifikaci ve srovnání s jinými regionálně omezenými strategiemi a jinými třídami aktiv.
Naše expozice vůči jednotlivým zemím a regionům se časem mění a my přesně následujeme to, co náš model vyhodnotí jako relevantní příležitost.
Regionální rozložení našeho investičního světa je vidět na pravé straně.
Metodika strojového učení
Používáme kombinaci nejmodernějších modelů strojového učení:
- Neuronové sítě
- Náhodné stromy využívající gradient boosting
- Náhodné lesy
... ve více predikčních úkolech:
- Nadměrný výnos akcií
- Pořadí výnosů akcií
- Klasifikace extrémních výnosů akcií
... a tyto modely rigorózně statisticky testujeme.
Řeč dat
Naše očekávání jsou založena na rozsáhlých datech s údaji o akciích z celého světa, sahajících až do roku 1926.
Více než 50 000 firem z následujích oblastí (podrobnosti viz graf vpravo):
- Severní Amerika (USA, Kanada)
- Evropa (Rakousko, Belgie, Dánsko, Finsko, Francie, Německo, Řecko, Irsko, Itálie, Lucembursko, Nizozemsko, Norsko, Portugalsko, Španělsko, Švédsko, Švýcarsko a Velká Británie)
- Japonsko
- Asie a Tichomoří (Austrálie, Nový Zéland, Indie a Čína)
Akademické práce, které čteme
Nepřetržitě sledujeme akademický výzkum a úzce spolupracujeme s vědci z univerzit.
Nahlédněte do naší knihovny:
- Lewellen, Jonathan, Stefan Nagel, and Jay Shanken. "A skeptical appraisal of asset pricing tests." Journal of Financial economics 96, no. 2 (2010): 175-194.
- DeMiguel, Victor, Lorenzo Garlappi, and Raman Uppal. "Optimal versus naive diversification: How inefficient is the 1/N portfolio strategy?." The review of Financial studies 22, no. 5 (2007): 1915-1953.
- Srivastava, Nitish, Geoffrey Hinton, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Ruslan Salakhutdinov. "Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting." The journal of machine learning research 15, no. 1 (2014): 1929-1958.
Věříme, že výběr akcií není o nic snazší než předvídat, která hvězda bude za tři roky svítit jasněji. Pozorování, data a technologie jsou proto nutností.
Bez dat a technologie jste ztraceni.
Technologický záběr
