Unser Projekt: Ein Quantitative-KI-(QuantAI)-Trading-Ökosystem – gebaut für Robustheit & Monitoring
Wir entwickeln proprietäre QuantAI-Trading-Infrastruktur, die über wechselnde Marktregime hinweg operiert— mit disziplinierter Out-of-Sample-Validierung, Stresstests und einer institutionellen Monitoring-Ebene für strukturierte Evaluation.
Geschäftsfokus: Wir entwickeln und implementieren proprietäre KI-Trading-Strategien und Forschungsinfrastruktur. Wir bieten keine Retail-Services, keine Finanzberatung, keine Portfolioverwaltung für Dritte und kein Software-Outsourcing an.
Überblick: Quantitative-KI-Ökosystem
Eine mehrschichtige Architektur für Wiederholbarkeit: von Research bis Deployment – mit auditierbaren Pipelines und einer konsequenten Monitoring-First-Denkweise.
🏛️ Die technologische Infrastruktur
Unser Stack unterstützt den gesamten Lebenszyklus: Datenerfassung, Modelltraining, Backtesting und kontrolliertes Deployment inklusive Monitoring-Telemetrie.
Research- & Trainingsumgebung
Skalierbare Compute-Ressourcen für schnelle Experimente und robuste Iteration – für reproduzierbare Validierungszyklen.
Entscheidungs-Orchestrierung
Eine zentrale Engine, die Modell-Outputs aggregiert, Entscheidungslogik anwendet und strukturierte Signale plus Monitoring-Artefakte für Review und Audit erzeugt.
Execution Layer (intern)
Eine interne Routing-Schicht mit Zuverlässigkeitskontrollen. Institutionelle Previews—sofern angeboten—sind ausschließlich im Beobachtungsmodus und enthalten keinen Ausführungszugang.
R&D-Sandbox
Eine kontrollierte Umgebung, in der neue Modellideen durch Stresstests und Validierung geprüft werden, bevor sie überhaupt Produktionsnähe erhalten.
🧠 Das KI-Spezialisten-Team
Eine hierarchische Gruppe proprietärer KI-Komponenten – ausgelegt auf Diversität und diszipliniertes Filtern—zur Reduktion von Single-Model-Bias und zur Erhöhung der Robustheit.
Unabhängige Advisory-Teams
Mehrere unabhängige Spezialisten analysieren den Markt aus verschiedenen Blickwinkeln, um Ensemble-Diversität und Signal-Resilienz zu stärken.
Master-Decision-Model
Eine pragmatische Entscheidungsebene, die unabhängige Empfehlungen bewertet und finale Outputs unter reproduzierbaren Regeln und Monitoring-Constraints erzeugt.
Adaptiver Risk Manager
Eine Risikoschicht, die Portfolio-Impact bewertet und Guardrails erzwingt—mit Fokus auf kontrollierte Exponierung, Drawdown-Bewusstsein und operative Einsatzbereitschaft.
Wir veröffentlichen weder Trainingscode noch proprietäres Feature Engineering oder Model-Weights.
Validierungsdisziplin (OOS, Stress & Monitoring)
Märkte sind nicht stationär. Unser Workflow priorisiert Robustheit statt Curve-Fitting – durch die Kombination aus Out-of-Sample-Evaluation, Stress-Regimen und Monitoring-Signalen, die Drift und Anomalien sichtbar machen.
Out-of-Sample-Validierung
Wir evaluieren Modelle auf Daten, die während des Trainings nicht verwendet wurden, um Generalisierung über Zeit und Regime zu testen.
Stress-Regime
Wir testen Verhalten unter adversen Bedingungen und simulierten Schocks, um Fragilität zu erkennen und Guardrails zu verbessern.
Monitoring für Produktionsreife
Monitoring-Signale und Dashboards helfen, Risikoexponierung, Verhaltensänderungen von Modellen und operative Probleme zu diagnostizieren.
Validierung (Selektion) — 2024
Snapshot aus internem Research: Modellselektion mit KPI-Übersicht und Equity-Kurve.
Final OOS (vollständig ungesehen) — 2025
Forward-Simulation auf ungesehenen Daten zur Prüfung der Generalisierung unter konsistenten Annahmen.
Stress-Regime — 2020
Verhaltensanalyse in einem historischen Hochvolatilitäts-Regime zur Bewertung der Risikobegrenzung.
Institutionelle Monitoring-Ebene (Mock UI)
Eine Vorschau des Monitoring-Dashboards für institutionelle Evaluation. Die UI ist ein Mock und nutzt Beispieldaten zur Illustration: Positionen, Exposure-Limits, Risk-Sizing-Szenarien sowie Equity-/Drawdown-Ansichten.
* Beispieldaten / Mock-Zahlen zur Demonstration der Benutzeroberfläche. Interne Research-Snapshots sind Momentaufnahmen und kein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse.
Institutionelle Preview (nur Beobachtung)
Nach interner Validierung bieten wir gegebenenfalls zeitlich begrenzten Zugriff im reinen Beobachtungsmodus für eine kleine Gruppe institutioneller Professionals und qualifizierter Profile an—um Feedback zu sammeln und mögliche Kooperationspfade zu prüfen. Der Zugang ist limitiert und nicht garantiert.
Was die Preview enthalten kann
Monitoring-Ansichten, Signal-Snapshots, Trade-Level-Logs (Ein-/Ausstiege und Zeitstempel), Risiko-Monitoring und Chart-Overlays zur Überprüfung von Modell-Outputs und Trade-Lifecycle.
Was die Preview nicht enthält
Kein Trainingscode, keine exportierbaren Model-Weights, kein Ausführungszugang und kein Retail-Angebot. Dies dient ausschließlich der Technologieevaluation und Research-Feedback.
Für wen das gedacht ist
Institutionelle Professionals, strategische Partner und qualifizierte Profile mit Fokus auf systematisches Research, Monitoring und Risikodisziplin.
Wichtig: Diese Seite dient ausschließlich Informationszwecken. Sie ist kein Angebot, keine Anlageberatung und kein Versprechen zukünftiger Performance.
FAQ
Kurze Klarstellungen für institutionelle Evaluation und Research-Gespräche.
Handelt es sich um einen öffentlichen Produkt-Launch?
Es ist kein öffentliches Launch-Datum angekündigt. Wir teilen Fortschritte und bieten ggf. limitierte Previews im Beobachtungsmodus zur Evaluation an.
Bieten Sie Ausführungszugang oder Account-Management an?
Nein. Previews enthalten keinen Ausführungszugang. Quantic Eagle bietet keine Portfolioverwaltung für Dritte und keine Retail-Services.
Sind die Screenshots Live-Ergebnisse?
Nein. Es handelt sich um interne Research-Snapshots und/oder Mock UI mit Beispieldaten. Sie sind kein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse.
Vorschauzugang anfragen
Für strategische Kooperation und institutionelle Evaluation kontaktieren Sie uns über das vertrauliche Formular unten.