Warum Deep Learning klassische Risikokennzahlen übertrifft
Klassische Modelle wie der Value-at-Risk (VaR) beruhen zumeist auf der Annahme einer Normalverteilung der Marktrenditen. In der ökonomischen Realität – insbesondere in außergewöhnlichen Krisenphasen – führen extrem dicke Enden (Fat Tails) jedoch häufig zu fatalen Fehleinschätzungen.
Vorteile tiefer neuronaler Netze
Neuronale Netzwerke sind in der Lage, nicht-lineare Zusammenhänge, zyklische Volatilitätseffekte und komplexe Marktregimewechsel dynamisch zu erfassen und abzubilden. Hierdurch wird eine weitaus präzisere Szenarioberechnung ermöglicht.
Durch die kontinuierliche Evaluierung von Millionen Datenpunkten in Echtzeit etablieren wir so hochentwickelte Warnsysteme für Ihr Portfolio.
Fazit der Redaktion
„Wer sich im Zuge des heutigen Marktumfelds ausschließlich auf standardisierte, statische Risikosysteme verlässt, agiert im Blindflug. Eine Erweiterung um dynamische ML-Architekturen ist die einzig verlässliche Antwort.“