Gebaut für Teams, bei denen Aladdin außer Reichweite ist und ChatGPT vom Compliance-Bereich gesperrt wurde. Alpha Quant Agent liefert governed Workflows mit deterministischer Ausführung, menschlichen Freigabe-Checkpoints und audit-fähigem Output.
Live-Plattform — kein Implementierungsprojekt erforderlich
Der Analysekatalog ist in Produktion. Nach einer Workflow-Diagnose und einem Onboarding-Gespräch führt Ihr Team seinen ersten governed Workflow sofort aus — ohne monatelange Integrationsphase.
Standardberichte in jedem Zyklus — nicht manuell neu erstellt
Monats-Factsheets, quartalsweise LP-Briefe, GIPS-Composites und Risk-Committee-Packs — aus einem governed Workflow, nicht von Hand zusammengestellt.
Ihre proprietären Modelle — governed und handlungsbereit
Registrieren Sie Ihre hausinternen Modelle — MATLAB, R, VBA oder Python — direkt in der Plattform. Sie laufen mit denselben Freigabe-Gates, Anomalieerkennung und Audit-Trail wie jede eingebaute Methode. Ihr geistiges Eigentum bleibt in Ihrem Azure-Tenant.
architektur
Öffentlicher Überblick über den Workflow. Detailliertes Runtime-Verhalten bleibt nach dem Login verfügbar.
01
Daten und Methoden einbringen
Laden Sie die Portfolio-Inputs und die Vorbereitungs-Baseline, die der Workflow benötigt.
02
Workflow planen oder freigeben
Wählen Sie schnelle Ausführung oder Review-first-Planung je nach Stakeholder- und Governance-Bedarf.
03
Outputs und Artefakte prüfen
Erhalten Sie Analyse-Artefakte, Methodennotizen und report-fähige Deliverables für Stakeholder.
Direkte Ausführung
Bewegen Sie sich schnell, wenn die Anfrage klar ist und der Workflow in einem Governed Flow laufen kann.
Plan-first-Ausführung
Prüfen Sie den vorgeschlagenen Plan zuerst und genehmigen Sie die Ausführung erst dann, wenn zusätzliche Kontrolle nötig ist.
Jede Methode ist deterministisch, versioniert und durchläuft dasselbe Freigabe-Gate.
Annualisierte risikoadjustierte Renditekennzahlen
Kumulatives Wachstum und Rendite-Chart
Tiefe, Dauer und Erholung je Episode
Regime-Klassifikation: niedrig / mittel / hoch
Tail-Risiko bei konfigurierbarem Konfidenzintervall
Anleger-Journey-Risiko und Downside-Abweichung
Dynamisches Volatilitätsmodell für Risiko-Overlays
Bootstrap- und Regime-Switching-Simulationen
Die proprietären Modelle Ihres Teams sind oft die vertrauenswürdigsten Signale, die Sie haben. Das Problem ist nicht das Modell — es ist, dass der Output außerhalb jedes governed Prozesses liegt. Nach der Registrierung läuft Ihr Modell deterministisch, sein Output wird mit Ihrer eigenen Run-Historie verglichen, und jede Ausführung wird dauerhaft protokolliert.
Client-registrierte Modelle laufen in einem isolierten Subprozess mit strikter Import-Whitelist. Kein Netzwerkzugriff, keine Dateisystemschreibvorgänge.
Nach jedem Run aktivieren sich drei Intelligenzebenen automatisch — kein Dashboard zu öffnen, kein Schwellenwert zu überprüfen.
Jede Kennzahl wird gegen Ihre eigene Run-Historie verglichen. Alles jenseits von 2σ wird mit Kontext markiert: '3,3σ unter Ihrem 14-Monats-Durchschnitt.' Aktiviert sich nach 5 Runs.
Definieren Sie Beta-Caps, Drawdown-Floors, VaR-Ceilings einmalig in den Einstellungen. Jeder Run prüft automatisch. Verstöße werden markiert, im Audit-Trail erfasst und im Flags-Tab angezeigt.
Ein klarsprachlicher Kommentar wird ausschließlich aus den berechneten Zahlen generiert — nicht aus allgemeinem Wissen. Jeder Satz zitiert die zugrunde liegende Kennzahl. Verteidigbar gegenüber einem Compliance-Officer.
Jeder governed Run produziert einen strukturierten Bericht. Hier sehen Sie, was ein Fund-Teaser-Pack-Output enthält — der vollständige Bericht wird auf Anfrage gezeigt.
Zwei Beispielberichte aus diesem Workflow stehen unten zum Download bereit – generiert aus anonymisierten Fondsdaten.
Mit Ihren Daten testenGeneriert aus anonymisierten Fondsdaten. Im Browser öffnen oder herunterladen – keine Anmeldung erforderlich.
Animierte Vorschau
Einblick in den Report
Automatisch wechselnde Seiten aus denselben PDFs wie unten.
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Fund Teaser
1 Seite · A4 Querformat
Einseitiger Überblick mit 5 KPIs, risikoadjustiertem Urteil und rollierenden Renditen. Versandt an potenzielle LPs vor dem ersten Gespräch.
Investment Pitchbook
9 Seiten · A4 Hochformat
11-jährige Track-Record mit Peer-Universe-Vergleich und Investor-Eignungsprofil. Verwendet in LP Due Diligence und ersten Allokationsgesprächen.
Monatliches Factsheet
8 Seiten · A4 Hochformat
Vollständige Performance-Attribution, rollende Risikokennzahlen und Fonds-vs-Benchmark-Analyse. Standard-Monatsreporting für institutionelle Investoren.
Investorenbrief
7 Seiten · A4 Hochformat
Narrativer Quartalsbericht mit Marktkommentar, Attributionsanalyse und Ausblick. Für die Kommunikation mit anspruchsvollen institutionellen LPs konzipiert.
Risiko-Oversight-Bericht
8 Seiten · A4 Hochformat
COVID-Crash- und Zinsschock-Szenarien mit Mandats-Compliance-Tabelle. Verwendet im monatlichen Risikoausschuss und Board-Reporting.
Vor jedem sensiblen Analyse-Run pausiert Alpha Quant Agent und erfordert eine explizite menschliche Entscheidung. Dies ist keine UI-Empfehlung — es wird auf API- und Worker-Ebene durchgesetzt. Jede Freigabe wird mit einem Zeitstempel und Entscheidungslog aufgezeichnet.
Plan vorgeschlagen
Der Agent schlägt einen strukturierten JSON-Plan vor, der jede Methode, jeden Parameter und die Ausführungsreihenfolge auflistet.
Mensch genehmigt oder lehnt ab
Die Ausführung kann ohne explizite Freigabeentscheidung nicht beginnen. Ablehnungen werden protokolliert und eine Wiederherstellung eingeleitet.
Ausführung + vollständiger Audit-Trail
Methoden werden deterministisch ausgeführt. Jeder Schritt, jede Entscheidung, jedes Artefakt und jeder Zeitstempel wird in den Audit-Datensatz geschrieben.
Regulatorische Bundles werden force-gated auf den geplanten Modus gesetzt. Der Worker erzwingt dies — kein clientseitiger Override ist möglich.
Azure Front Door + WAF
DDoS-Schutz · OWASP-Regelwerke · TLS 1.2+
Gesamter Traffic gefiltert, bevor die Plattform erreicht wird
CSV, Excel oder API-Feed
Azure Blob Storage
Isolierter Worker-Run
PDF-Report + Rohdaten
Datenregion bestimmt durch Ihren Standort
Keine Daten verlassen Ihre Rechtsordnung
Entra ID
Identity & Zugriff
Blob Storage
Mandanten-isolierte Dateien
Container Apps
Isolierte Ausfuehrung
PostgreSQL
Run-Logs & Audit
Nächster Schritt
Beginnen Sie mit einer Workflow-Diagnose und erweitern Sie dann in individuelles Research Engineering, Workflow-Automatisierung oder Azure-Deployment, wenn es nötig ist.