Pergent Plattform für KI-gestützte Datenanalyse und Anlagestrategie
KI-gestützte Anlageanalyse

Fundierte Anlageentscheidungen auf Basis rückgetesteter Modelle

Pergent verbindet Echtzeit-Marktdaten mit historisch validierten KI-Modellen und übersetzt große Datenmengen in konkrete, risikoadjustierte Handlungsempfehlungen für Ihr Portfolio.

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Historische Renditeverteilung

Warum Bauchgefühl bei der heutigen Datenmenge nicht mehr ausreicht

Finanzmärkte erzeugen heute mehr Informationen, als ein Einzelner in vertretbarer Zeit sinnvoll auswerten kann. Kursbewegungen, Makrodaten, Unternehmensmeldungen und Stimmungsindikatoren treffen fortlaufend ein — parallel zum eigenen Berufsalltag.

Für junge Berufstätige, die neben ihrem Kerngeschäft ein zweites Standbein im Vermögensaufbau aufbauen möchten, entsteht daraus kein Sicherheitsproblem, sondern ein Effizienzproblem: Zeit, die in manuelle Recherche fließt, fehlt an anderer Stelle. Entscheidungen werden dann eher aus Gewohnheit als aus Analyse getroffen.

Der eigentliche Kosten­faktor ist nicht das Risiko selbst, sondern die Zeit, die fehlt, um es systematisch einzuschätzen.
Pergent Analyseumgebung für datenbasierte Entscheidungsprozesse

Ein Analysewerkzeug, kein Prognoseversprechen

Pergent wurde entwickelt, um die Lücke zwischen Rohdaten und einer nachvollziehbaren Anlageentscheidung zu schließen. Die Plattform ersetzt keine eigene Urteilsbildung, sondern strukturiert die zugrunde liegenden Daten so, dass Muster und Risiken sichtbar werden, bevor eine Entscheidung getroffen wird.

Alle Modelle laufen zunächst gegen historische Marktdaten, bevor sie für aktuelle Empfehlungen verwendet werden. Diese Reihenfolge — erst Rückvergleich, dann Anwendung — ist die methodische Grundlage der gesamten Plattform.

Wie die Analyse-Engine im Hintergrund arbeitet

01

Datenerfassung

Kursdaten, Handelsvolumen und öffentlich verfügbare Marktinformationen werden fortlaufend erfasst und in ein einheitliches Format überführt, damit unterschiedliche Quellen vergleichbar bleiben.

02

Modellanalyse

Die eingehenden Daten werden gegen historische Marktverläufe geprüft. Modelle, die in vergangenen Marktphasen keine stabile Leistung zeigten, werden aus der aktuellen Empfehlungslogik ausgeschlossen.

03

Risikoadjustierte Ausgabe

Aus den verbleibenden Modellen entsteht eine Empfehlung, die neben der erwarteten Entwicklung auch die historische Schwankungsbreite und mögliche Verlustszenarien ausweist.

Werkzeuge für messbare Ergebnisse statt reiner Prognosen

Predictive Analytics

Prognosemodul

Erkennt statistisch relevante Muster in Kursverläufen und ordnet sie historischen Vergleichsfällen zu. So wird Marktbewegung nicht isoliert, sondern im Kontext ähnlicher Vergangenheitsdaten bewertet.

Risikomanagement

Risiko-Dashboard

Zeigt für jede Position die historische Schwankungsbreite und mögliche Verlustszenarien an, damit Entscheidungen auf Basis von Wahrscheinlichkeiten statt Annahmen getroffen werden können.

Backtesting

Automatisierter Strategie-Backtester

Prüft eine geplante Strategie gegen mehrere historische Marktphasen, bevor Kapital eingesetzt wird. Das reduziert den Rechercheaufwand, der sonst für manuelle Vergleichsanalysen nötig wäre, und liefert eine Grundlage, die auch bei wachsendem Portfolio skalierbar bleibt.

Praktische Szenarien für den Vermögensaufbau neben dem Beruf

A

Marktvolatilität einordnen

Bei plötzlichen Kursausschlägen zeigt das Risiko-Dashboard, ob eine Bewegung im Rahmen historischer Schwankungen liegt oder eine ungewöhnliche Abweichung darstellt. Das unterscheidet eine kurzfristige Korrektur von einem strukturellen Signal.

B

Langfristigen Vermögensaufbau planen

Für Sparpläne mit mehrjährigem Horizont liefert der Backtester eine Einschätzung, wie eine Strategie in unterschiedlichen Marktzyklen der Vergangenheit performt hätte — als Orientierung, nicht als Garantie für künftige Entwicklung.

C

Portfolio diversifizieren

Das Prognosemodul zeigt Korrelationen zwischen bestehenden Positionen auf. Wer ein zweites Einkommen aus Kapitalanlagen aufbauen möchte, erkennt so, an welcher Stelle zusätzliche Diversifikation das Gesamtrisiko tatsächlich senkt.

Antworten auf technische und methodische Rückfragen

Welche Datenquellen verwendet Pergent?

Die Plattform nutzt öffentlich zugängliche Marktdaten wie Kursverläufe, Handelsvolumen und historische Volatilitätskennzahlen. Alle Quellen werden vor der Verarbeitung auf Konsistenz geprüft und in ein einheitliches Datenformat überführt.

Wie zuverlässig sind die Modelle?

Jedes Modell wird vor dem produktiven Einsatz gegen historische Marktdaten rückgetestet. Ergebnisse aus der Vergangenheit sind kein Beleg für künftige Entwicklungen; sie dienen dazu, offensichtlich instabile Modelle vor dem Einsatz auszuschließen. Modelle werden regelmäßig neu bewertet, wenn sich Marktbedingungen strukturell verändern.

Wie lässt sich Pergent in bestehende Prozesse einbinden?

Pergent lässt sich als eigenständiges Analysewerkzeug parallel zu bestehenden Depots und Reporting-Prozessen nutzen. Eine Anbindung erfolgt ohne Eingriff in bestehende Konten; die Plattform liefert Empfehlungen, die Nutzer eigenständig in ihrer gewohnten Umgebung umsetzen.

Beginnen Sie, Ihre Strategie datenbasiert zu überprüfen

Der Zugang zu Pergent ist auf eine kurze Einrichtungszeit ausgelegt, damit auch neben einem vollen Berufsalltag Raum für eine erste Analyse bleibt.

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