Quantitative Datenanalyse
Analyse von Marktdaten, Volatilität und Struktur mit statistischen Methoden — anwendbar auch auf andere Zeitreihen- und Geschäftsdaten.
Quantitative Analytik · Softwareentwicklung · Projektzusammenarbeit
Caust AG entwickelt quantitative Analys- und Entscheidungswerkzeuge.
Caust AG führt Forschungs- und Entwicklungsarbeiten zu Marktdaten, Modellierung und technischer Evaluierung durch. Das Unternehmen arbeitet ausserdem in klar umrissenen Projekten mit Startups, Wachstumsunternehmen und anderen Geschäftskunden, wenn das Ziel Analytik, ein Prototyp oder eine massgeschneiderte Softwarelösung ist.
Forschung
Prototyp
Validierung
Klare Darstellung dessen, was das Unternehmen entwickelt, für wen und was kommerzialisiert
werden kann.
DatenMarktdaten, Signale und Risikowerte
PartnerStartups, Tech-Teams und Wachstumsfirmen
StatusForschung, Prototyp und Service getrennt
FokusAnalytik, Software und Zusammenarbeit
Leistungen und Umfang
Die Geschäftstätigkeit gliedert sich in vier Bereiche: Analytik, Forschung, Softwareentwicklung und projektbasierte Zusammenarbeit. Die Leistungen werden projektbezogen erbracht und auf die Bedürfnisse des jeweiligen Kunden zugeschnitten.
Algorithmische Modellierung und Forschung
Regel- und modellbasierte Strategieforschung, Signalgenerierung, Backtesting und Methoden der Risikobewertung.
KI und prädiktive Modellierung
Zeitreihenprognosen, neuronale Netze, Regimeerkennung und Modellvalidierung auf historischen Daten.
Softwareentwicklung und Zusammenarbeit
Massgeschneiderte Analysewerkzeuge, Daten-Workflows, Proof-of-Concept-Projekte und technische Partnerschaften.
Für wen die Leistungen gedacht sind
Die Website von Caust AG zeigt deutlich, für welche Kunden und Partner das Unternehmen Leistungen entwickelt.
Startups
Ideenvalidierung, Proof-of-Concept-Arbeit, Datenanalyse und Machbarkeitsbewertung technischer Umsetzungen.
Wachstumsunternehmen
Massgeschneiderte Analysewerkzeuge, Automatisierung, Modellierung und Unterstützung der Geschäftsentwicklung.
Technologie- und Partnerunternehmen
Geschäftskunden, die gemeinsame Entwicklung, Analytik oder Prototypenbau benötigen.
Forschungs- und Analysemodelle
Jede Modellfamilie wird transparent dargestellt: Ziel, Methode, Testung und aktueller Stand werden getrennt, damit Besucher erkennen, was Forschung, was Prototyp und was kommerzielle Software oder Dienstleistung werden kann.
Forschung & Entwicklung
1 — Prädiktive Zeitreihenmodelle
Ziel: die Struktur von Zeitreihen, ihre Prognostizierbarkeit und die Unsicherheit von Prognosen untersuchen. Methoden können statistische Modellierung, lineare Ansätze und Forschung mit neuronalen Netzen umfassen.
- Ziel: Analyse der Zeitreihenstruktur und zukünftiger Beobachtungen.
- Methode: statistische Modellierung, ML und neuronale Netze.
- Evaluierung: Out-of-Sample-Tests, Fehlermasse und Sensitivitätsprüfungen.
- Anwendungen: Finanzmärkte, Nachfrageprognosen und andere Zeitreihendaten.
Modellentwicklung
2 — Signalanalyse und optimaler Handelspfad
Ziel: Einstiege, Ausstiege und Wendepunkte analysieren, damit das Strategieverhalten anhand historischer Daten beurteilt werden kann, ohne interne Algorithmen offenzulegen.
- Ziel: Signalgenerierung und Analyse des Handelstimings.
- Methode: Signal- und Entscheidungsmodelle, Regellogik und Benchmark-Konstruktion.
- Evaluierung: historischer Vergleich unter Berücksichtigung von Kosten und Slippage.
- Anwendungen: Analysesysteme, Entscheidungswerkzeuge und Prototypen.
Validierung
3 — Marktregime- und Volatilitätsanalyse
Ziel: Marktlagen wie Trend, Schwankung und Struktur identifizieren, damit der Einsatz der Methoden je nach Umfeld eingegrenzt werden kann.
- Ziel: Erkennung von Marktregimen und Risiko-Timing.
- Methode: statistische Klassifikation, Varianzmodelle und KI-basierte Segmentierung.
- Evaluierung: Regime-für-Regime-Vergleich und Stabilitätsprüfung.
- Anwendungen: Risikoanalytik, Analysewerkzeuge und Datensegmentierung.
Serviceentwicklung
4 — Strategieevaluierung und Risikoanalytik
Ziel: die Leistung von Strategien systematisch bewerten, einschliesslich Kosten, und tatsächliche Ergebnisse von Annahmen trennen.
- Ziel: Backtesting, Risikomessung und Ergebnisvalidierung.
- Methode: Rendite- und Risikokennzahlen, Walk-Forward-artige Evaluierung und Kostenmodelle.
- Evaluierung: Out-of-Sample-Prüfungen, Robustheitstests und dokumentierte Einschränkungen.
- Anwendungen: kundenspezifische Analyseprojekte und kommerzielle Werkzeuge.
Projektzusammenarbeit mit Startups und Unternehmen
Wir arbeiten mit Unternehmen, die eine technische oder geschäftliche Idee haben und Analytik, Prototypen oder strategische Unterstützung benötigen.
Proof of Concept
Ein fokussiertes Entwicklungsprojekt zur Prüfung der Machbarkeit, Datenqualität und des kommerziellen Potenzials.
Technologiepartnerschaft
Eine Zusammenarbeit, bei der jede Seite ihre technischen, kommerziellen oder fachlichen Stärken in das Projekt einbringt.
Strategische Zusammenarbeit
Mögliche Beteiligungs- oder Eigenkapitalvereinbarungen werden gesondert geprüft, sobald Ziele, Struktur und Bedingungen klar sind.
Caust AG ist kein Anbieter von Anlagedienstleistungen und bietet keine Anlageberatung, Vermögensverwaltung oder sonstige lizenzpflichtige Wertpapierdienstleistungen an. Die vom Unternehmen entwickelten Werkzeuge und Analysen sind für Forschungs-, Software- und Projektzwecke bestimmt, und es werden keine unbewiesenen Renditeerwartungen beworben. Alle Leistungen werden im vertraglich vereinbarten Umfang und in Übereinstimmung mit den geltenden gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen erbracht.
Kontakt
Für Kunden, Partner und Startups, die Analytik oder Zusammenarbeit suchen.
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Unternehmen
Caust AG
Ilkka S. Salo, Geschäftsführer
Business ID 3402150-4
Sitz: Turku, Finnland
