Big-xyt AG: Implizite Ausführungskosten erstmals messbar machen – Transparenz über die Preis/Mengen-Auswirkungen der eigenen Aktivität, vor Platzierung der Order.
Big-xyt führt eine innovative Wende in der Vorhersage der Aktienvolatilität an europäischen Börsen durch den Einsatz von Deep Learning-Technologien ein. Diese fortschrittlichen Methoden steigern die Präzision bei der Prognose von Handelsvolumina, indem sie langfristige Trends und Muster in Zeitreihendaten erkennen und auswerten. Der Einsatz dieser Technologien ermöglicht eine tiefgreifendere Analyse der Marktdynamik, was zu einer verbesserten Vorhersagegenauigkeit bei der Volatilität von Aktien mit verschiedenen Liquiditätsniveaus beiträgt.
Durch die Analyse komplexer Datenstrukturen können Investoren und Analysten nun fundiertere Entscheidungen treffen. Sie gewinnen ein besseres Verständnis sowohl für kurzfristige als auch für langfristige Risiken. Diese Technologie erhöht die Anpassungsfähigkeit an Marktentwicklungen und stellt ein unschätzbares Instrument für die Analyse und Vorhersage der Leistung einzelner Aktien und ganzer Branchen dar.
Ein Meilenstein von Big-xyt
Big-xyt, als ein führender Entwickler und Anbieter von Analyse- und Datenlösungen, demonstriert mit diesem Projekt das transformative Potenzial von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in der Finanzindustrie. Durch die Bereitstellung präziser und zeitnaher Informationen zur Aktienvolatilität trägt das Unternehmen zur Verfeinerung von Marktanalysen, Risikomanagement und Portfolioperformance bei. Diese Fortschritte in der Finanztechnologie stärken nicht nur die Markttransparenz und Effizienz, sondern ebnen auch den Weg für eine Ära der KI-gestützten strategischen Entscheidungsfindung in der Finanzbranche.
Die Experten bei Euverion sind mit den branchenspezifischen Fördermöglichkeiten vertraut. In Zusammenarbeit mit Euverion profitierte Big-xyt von einem strukturierten und effizienten Antragsprozess. Für Big-xyt hat Euverion die Forschungszulage gesichert, welche bis zu 25 Prozent der Ausgaben für Forschung und Entwicklung pro Jahr deckt.
