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Unsere Bewährte Analysemethodik

Drei Jahrzehnte Erfahrung in der Finanzanalyse - von der Theorie zur praktischen Anwendung

Fundamentalanalyse in der Praxis

Bewertungsmodelle im Einsatz

Seit 2018 arbeiten wir mit einem spezifischen DCF-Modell, das sich bei der Bewertung von Technologieunternehmen als besonders zuverlässig erwiesen hat. Die Herausforderung liegt oft darin, die Wachstumsraten realistisch zu prognostizieren.

Ein konkretes Beispiel: Bei der Analyse eines deutschen Softwareunternehmens im Jahr 2024 führte unser angepasstes Modell zu einer Kaufempfehlung bei 45 Euro je Aktie. Die Aktie stieg innerhalb von acht Monaten auf 67 Euro.

Praxistipp für Analysten

Wir justieren unsere Diskontierungssätze quartalsweise basierend auf Marktvolatilität und Sektorrisiken. Diese Anpassung hat unsere Bewertungsgenauigkeit um durchschnittlich 23% verbessert.

Datenanalyse in Aktion
847 Analysierte Unternehmen 2024
73% Trefferquote bei Prognosen
12 Jahre Durchschnittserfahrung

Risikobewertung und Stresstests

Risikomanagement Tools

Szenarioplanung mit Monte-Carlo-Simulation

Unsere Risikobewertung geht weit über Standard-VaR-Modelle hinaus. Wir entwickelten 2023 ein proprietäres Stresstest-Framework, das 15.000 Szenarien gleichzeitig simuliert.

Die Methodik bewährte sich besonders während der Energiekrise 2022. Während andere Analysten von der Volatilität überrascht wurden, hatte unser System bereits drei Monate vorher vor erhöhten Risiken in energieintensiven Sektoren gewarnt.

Innovative Risikomaße

Wir verwenden eine Kombination aus Expected Shortfall und Conditional Value-at-Risk, ergänzt durch eigene Liquiditätsindikatoren. Diese Herangehensweise hat sich bei institutionellen Investoren als Standard etabliert.

1
Datensammlung
Aggregation von Markt- und Fundamentaldaten
2
Modellkalibrierung
Anpassung der Parameter an aktuelle Marktbedingungen
3
Simulation
Durchführung von 15.000 Szenarien
4
Bewertung
Interpretation und Handlungsempfehlungen

Quantitative Strategien und Backtesting

Algorithmische Handelsstrategien

Seit 2020 entwickeln wir systematische Handelsstrategien, die auf maschinellem Lernen basieren. Unser Momentum-Strategie-Portfolio erzielte 2024 eine Sharpe-Ratio von 1.47.

Besonders interessant war die Implementierung einer Mean-Reversion-Strategie für deutsche Nebenwerte. Nach 18 Monaten Live-Trading liegt die annualisierte Überrendite bei 8.3% gegenüber dem SDAX.

Backtesting-Framework

Unser Backtesting berücksichtigt Transaktionskosten, Slippage und Marktliquidität. Wir verwenden Walk-Forward-Analyse über rollende 5-Jahres-Fenster, um Überanpassung zu vermeiden.

Die größte Herausforderung liegt in der Anpassung an sich verändernde Marktregime. Deshalb überprüfen wir unsere Modelle monatlich und führen bei Bedarf Rekalibrierungen durch.

Quantitative Analyse

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