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Investment-Ideen testen, bevor Geld fließt.
Aus “irgendwas machen” einen analytischen, wiederholbaren Investment-Prozess machen.
01
Problem
Durch die tägliche Arbeit mit Finanzdaten und Anleger:innen fällt immer wieder dasselbe auf: Viele investieren aus dem Bauch heraus statt analytisch.
Gute Werkzeuge sind teuer oder reine Blackboxes. Hypothesen testen, Unternehmen wirklich verstehen, Risiko und Rendite planen und Disziplin halten — all das ist mühsam und bleibt deshalb oft aus.
02
Hypothesen
- Bessere Entscheidungen entstehen aus Daten und Reflexion, nicht aus Bauchgefühl.
- Investment-Hypothesen lassen sich systematisch generieren, testen und auf passende Unternehmen abbilden.
- Was ein Unternehmen wirklich tut, steckt im Text — nicht in Sektor-/Industrie-Schubladen (z. B. “investiert in Alzheimer” oder “in humanoide Roboter”).
- Ein Journal mit Bot-Feedback verbessert die Trade-Qualität messbar.
03
Zielmetriken
- Trefferquote getesteter Hypothesen
- Qualität des Matchings Hypothese → Unternehmen
- Disziplin-Score aus dem Investment-Journal
- Soll/Ist auf dem geplanten Rendite-Pfad (Winrate, Risk-to-Reward)
04
KPI
- Hypothesen-Generierung und -Backtest
- Themen-Screening per Text/AI jenseits klassischer Sektoren
- Positionssizing: wie viel, wann, bei welchem Risiko und erwarteten Profit
- Investmentkalender: nötige Monatsrendite für die Zielsumme bei gegebener Winrate und Risk-to-Reward
- Investment-Journal mit Hinweisen eines Journal-Bots
05
Outcome
Aus “irgendwas machen” wird ein analytischer, wiederholbarer Prozess: schärfere Ideen, passendere Unternehmen, geplantes Risiko und diszipliniertere Trades.
06
Output
- Hypothesen-Engine (Generierung, Backtest, Unternehmens-Matching)
- Themen-Screener auf Basis von Beschreibungstexten und AI
- Positions- und Risiko-Rechner sowie Investmentkalender
- Investment-Journal mit Bot-Feedback — vorrangig im Eigeneinsatz