Pioniere des saisonalen Investierens
Seit 2018 entwickeln wir bahnbrechende Methoden, die traditionelle Finanzanalysen mit innovativen Datenmodellen verbinden. Unsere Forschung basiert auf sieben Jahren Marktbeobachtung und über 15.000 analysierten Datenpunkten.
Unsere Innovationsmethodik
Was uns von anderen Finanzplattformen unterscheidet, ist unser wissenschaftlicher Ansatz zur saisonalen Marktanalyse. Wir haben ein proprietäres System entwickelt, das historische Muster mit aktuellen Wirtschaftsindikatoren verknüpft.
- Algorithmusbasierte Mustererkennung in 20-Jahres-Zyklen
- Integration von Klimadaten und Wirtschaftszyklen
- Echtzeitanpassung an Marktvolatilität
- Psychologische Faktoren in der Investorenanalyse
- Risikobewertung durch Machine Learning
Forschung als Fundament
Unser Forschungsteam arbeitet eng mit der ETH Zürich und der Universität St. Gallen zusammen. Diese Partnerschaften ermöglichen es uns, neueste wissenschaftliche Erkenntnisse direkt in praktische Anlagestrategien zu überführen.
Besonders stolz sind wir auf unsere Studien zur Korrelation zwischen Jahreszeiten und Marktperformance. Diese haben bereits in drei Fachpublikationen internationale Anerkennung gefunden und bilden das Herzstück unserer Plattform.
Die Köpfe hinter nexarolythiq
Unser interdisziplinäres Team vereint Expertise aus Finanzwissenschaft, Datenanalyse und Verhaltenspsychologie. Diese einzigartige Kombination ermöglicht es uns, Märkte aus völlig neuen Blickwinkeln zu betrachten.
Dr. Sarah Weber
Leiterin Forschung & Innovation
Promovierte Wirtschaftswissenschaftlerin mit 12 Jahren Erfahrung in quantitativer Finanzanalyse. Sarah entwickelte unser Kernalgorithmus während ihrer Forschung zu Marktanomalien. Ihre Arbeit wurde bereits in renommierten Fachzeitschriften wie dem Journal of Financial Economics veröffentlicht.
Marcus Zimmermann
Senior Marktanalyst
Ehemaliger Portfoliomanager bei einer führenden Schweizer Bank mit Spezialisierung auf alternative Investmentstrategien. Marcus bringt 15 Jahre praktische Markterfahrung mit und ist verantwortlich für die Validierung unserer theoretischen Modelle in der Realität.