Die SigTech Plattform richtet sich an Asset Manager, Research-Teams und Quants, die robuste, skalierbare Lösungen für Kapitalmarkt-Analysen suchen.
MAGIC (Multi-Agent Generative Investment Copilots) bündelt spezialisierte Agents, die Geldpolitik-Analyse, Portfolioaufbau, Benchmarking sowie Coding und Backtesting autonom ausführen. Dadurch erhöht sich die Produktivität im täglichen Investmentprozess.
Die Lösung kombiniert quantitative Finanzprognosen mit praktischen Machine-Learning-models und erweitert klassische Research-Tools. Statt nur Assistenz bietet sie End-to-End-Execution von Analyse bis Auswertung.
Erwartungsmanagement: Routineaufgaben werden automatisiert, während finale Entscheidungen beim Menschen bleiben. Die Plattform unterstützt Integrationen, Data Access, Backtesting und Governance.
Schlüsselerkenntnisse
- Produktseite für Finanzteams: Was die Plattform leistet und wer sie nutzt.
- MAGIC vereint Analyse, Implementierung und Auswertung in einem Multi‑Agent‑Ansatz.
- Machine-Learning‑models liefern praxisnahe quantitative Prognosen.
- Unterscheidung: nicht nur Assistenz, sondern End‑to‑End‑Execution.
- Automatisierbare Aufgaben vs. menschliche Entscheiderhoheit klar definiert.
- Weitere Themen: Agents, Data Access, Backtesting, Integration, Sicherheit, Rollout.
Warum AI-gestützte quantitative Finanzprognosen heute entscheidend sind
In modernen capital markets entscheiden Datenqualität und Prozessgeschwindigkeit über Erfolg oder Misserfolg.
Komplexe, datenintensive Workflows in Capital Markets effizienter gestalten
Workflows in Kapitalmärkten sind oft manuell, repetitiv und fehleranfällig. Große data-Volumen, enge Marktzyklen und regulatorische Vorgaben verlangsamen Entscheidungen.
Von manueller Analyse zu automatisierten, reproduzierbaren Prozessen
Typische Reibungsverluste entstehen durch wiederholte Datensammlung, Inkonsistenzen und Medienbrüche. Fehlende Reproduzierbarkeit erschwert Audit und Vergleichbarkeit.
- Langsame Abläufe: Datenaufbereitung und Reportings kosten Zeit.
- Qualitätsverlust: Inkonsistente Inputs führen zu unsicheren Prognosen.
- Governance‑Druck: Dokumentationspflichten erhöhen Aufwand für Teams.
Mehr Modelle und mehr Daten erhöhen die Anforderungen an processes und Governance. Automatisierte, reproduzierbare Abläufe steigern Geschwindigkeit, Auditierbarkeit und Vergleichbarkeit in Research und Portfolio‑Entscheidungen.
SigTech bietet agentische Automatisierung, die über einzelne Skripte hinausgeht. Solche Agenten‑Workflows verbinden Datenpipeline, Modelllauf und Dokumentation in einem kontrollierten Ablauf.
Was ist die SigTech Plattform AI und wofür wird sie eingesetzt
Diese Lösung vereint quantitative Workflows und operative Ausführung in einem integrierten Investment-System. Sie richtet sich an Research‑Teams, Portfolio‑Manager und Trading‑Desks, die Ergebnisse statt nur Berichte erwarten.
MAGIC als Multi-Agent-System für Investment- und Marktanalyse
MAGIC arbeitet mit mehreren spezialisierten agents, die gemeinsam Aufgaben wie Geldpolitik‑Analyse, Portfolioaufbau und Strategie‑Coding übernehmen.
Anders als ein einzelner Chatbot delegiert dieses system Teilaufgaben an Expertenagenten. So entstehen reproduzierbare Outputs wie Code, Backtests und Benchmark‑Vergleiche.
Von Asset Management bis Trading: typische Einsatzfelder
Die häufigen use‑Cases umfassen Makro‑ und Policy‑Analyse, Ideenfindung, Prototyping von Strategien, Backtesting und automatisiertes Reporting.
- Makro/Policy: schnelle Einschätzung von Markteinflüssen.
- Strategie‑Prototyping: Code‑Generierung und Testläufe.
- Trading & Portfolio: Backtests und Benchmarks für Entscheidungsträger.
Der unmittelbare Nutzen: kürzere Zyklen, weniger manuelle Übergaben und ein operativer Output, den Asset Manager, Hedge Funds und Trading‑Teams direkt einsetzen können.
Multi-Agent Generative Investment Copilots (MAGIC) im Überblick
MAGIC orchestriert spezialisierte Agents, die konkrete Investment‑Aufgaben selbstständig planen und ausführen.
Funktionsprinzip: Ein Planungs‑Agent erzeugt Ausführungspläne und delegiert klar definierte Tasks an Domain‑Agents. Jeder Agent hat eine Rolle und Verantwortlichkeit.
Spezialisierte Agents für unterschiedliche Domänen
Beispielsweise analysiert ein Economist Zentralbanksignale, der Quant Strategist entwickelt Signale und Modelle. Ein Research Agent kümmert sich um Datenaufbereitung und Validierung.
Autonome Zusammenarbeit: Planung, Delegation und Ergebnis‑Synthese
Ein Agent plant die Schritte, andere führen Code aus, rufen Datensätze ab und laufen Backtests. Am Ende synthetisiert ein Konsolidierungs‑Agent alle Resultate zu einem einheitlichen Bericht.
“Agents that execute” statt reiner Copilot‑Assistenz
Die Agents liefern nicht nur Empfehlungen. Sie erzeugen verwertbare Artefakte: Python‑Code, Backtest‑Outputs, Tabellen und Benchmarks.
- Produktives Tooling: Standardisierte workflows ersetzen ad‑hoc Analysen und reduzieren Kontextwechsel.
- Erwartete Outcomes: Schnellere Iterationen, mehr Konsistenz und bessere Nachvollziehbarkeit in quantitativen Entscheidungen.
AI Agents, die Finanzaufgaben Ende-zu-Ende ausführen
Agenten übernehmen komplette Finanzworkflows und liefern verwertbare Resultate vom Briefing bis zur Auswertung.
Monetary‑Policy‑Analyse: Zentralbanken, Makro und Marktwirkung
Ein spezialisierter Agent liest Zentralbank‑Kommunikation, extrahiert Kernaussagen und kombiniert diese mit Makroindikatoren.
Er bewertet die erwartete Wirkung auf den market und liefert eine strukturierte Einschätzung mit Szenarien.
Portfolioaufbau und Benchmarking auf Knopfdruck
Der Portfolio‑Agent erstellt Auswahlregeln, berücksichtigt Constraints und generiert Rebalancing‑Pläne.
Er vergleicht kontinuierlich gegen Benchmarks und liefert standardisierte Reports für das Team.
Strategieentwicklung: Python‑Code generieren, testen und iterieren
Ein Entwickler‑Agent erzeugt Python‑Code, nutzt historische data und passt Parameter iterativ an.
Dokumentierte Annahmen und Änderungsprotokolle erleichtern Review und schnelle Validierung für trading-Ideen.
Backtesting und Auswertung: Performance, Risiko, Robustheit
Backtests liefern Kennzahlen wie Performance, Drawdown, Volatilität und Turnover.
Ein Konsolidierungs‑Agent fasst Ergebnisse zusammen, prüft Sensitivitäten und bewertet die Robustheit von models.
- End‑to‑End: Von Prompt bis Ergebnis‑Tabellen und Interpretationsnotizen.
- Praxisnutzen: Schnellere Hypothesen‑Validierung, weniger manuelle Fehler, konsistente Vergleichbarkeit.
Datenzugang als Fundament: Market Data, unstrukturierte Data und mehr
Zuverlässiger Datenzugang bildet die Basis jeder belastbaren quantitativen Analyse. Ohne saubere Inputs bleiben Modelle anfällig für Fehler und Verzögerungen.
Die Lösung bietet direkten access zu umfassender Market Data und zu unstrukturierten Quellen wie Zentralbank‑Statements oder Research‑Notizen.
Verlässliche Finanzdaten kombiniert mit modernen Language Models
Qualität, Latenz und Konsistenz sind oft der Engpass in Quant‑Workflows. Fehlende Berechtigungen erschweren den Zugriff.
Verlässliche Daten reduzieren manuelles Parsing. Sprachmodelle helfen, Kontext zu verstehen und Ergebnisse schneller zu extrahieren.
Unstrukturierte Daten nutzbar machen für Analytics und Research
Textquellen, Dokumente und Policy‑Kommunikation fließen automatisiert in Workflows ein.
Das macht Research schneller: strukturierte Extrakte ersetzen zeitaufwändige manuelle Auswertungen.
- Nachvollziehbarkeit: Reproduzierbare Datenpipelines sichern Quellen und Versionen.
- Research‑Nutzen: Schnellere Informationsgewinnung und vergleichbare Outputs.
- Transition zu Modellen: Saubere data dienen als Input für Selektion, Prognose und Risikobewertung.
Quantitative Analytics und Models für Investment- und Portfolio-Entscheidungen
Quantitative Ansätze verbinden strukturierte Daten mit transparenten Modellen, um handlungsfähige Ergebnisse für Investment-Teams zu liefern.
Modelle zur Prognose, Selektion und Risikobewertung
Forecasting, Factor‑ und Signal‑Selektion sowie Szenario‑ und Risikoanalysen stehen im Vordergrund.
Diese Verfahren erzeugen Kennzahlen zu Erwartungswerten, Volatilität und Sensitivitäten.
Outputs werden versioniert, sodass Annahmen und Grenzen nachvollziehbar bleiben.
Analyse‑Outputs verständlich aufbereitet für Teams und Stakeholder
Rohdaten und Modellresultate werden in interpretierbare Empfehlungen übersetzt.
Wichtig: Jede Empfehlung enthält Annahmen, Konfidenzen und praktische Handlungsvorschläge.
Für Portfolio‑Entscheidungen liefert das System Risiko/Return‑Abwägungen, Diversifikationschecks und Benchmark‑Kontext.
- Klare Visuals und Executive‑Summaries für nicht‑technische users.
- Detaillierte Reports und Reproduzierbarkeit für quantitative team‑Mitglieder.
- Einheitliche Ergebnisse, damit Research, PMs und Risiko dieselbe Sicht teilen.
- Nahtloser Übergang zu Research, Trading und Backtesting in einem One‑System‑Workflow.
Trading, Research und Backtesting in einem System
Teams können Ideen in Minuten in ausführbaren Code und getestete Ergebnisse verwandeln. Ein geschlossenes system reduziert manuelle Übergaben und beschleunigt den Weg von Hypothese zu Validierung.
Schneller von der Idee zur getesteten Strategie
MAGIC unterstützt trading-Strategieentwicklung, Python‑Coding und Backtesting. Der Ablauf folgt einem klaren End‑to‑End‑Fluss:
- Research‑Frage formulieren
- Hypothese und Implementierung
- Backtest, Review und Iteration
Diese Reihenfolge erhöht die Iterationsrate und schafft mehr belastbare Strategien pro Zeiteinheit.
Reproduzierbare Research‑Prozesse für Teams
Standardisierte Vorlagen, dokumentierte Parameter und wiederholbare Runs ersetzen Einzelwissen. So bleiben Ergebnisse nachvollziehbar und auditierbar.
- Weniger Übergaben: Notebook, Datenfeed und Reporting bleiben in einem Workflow.
- Einheitliche tools: Gleiche Metriken und Vergleichbarkeit für jede Strategie.
- Team‑Skalierbarkeit: Mehr Kollegen können Ergebnisse schnell nachvollziehen.
Integration in bestehende Platform- und IT-Systems
Die Lösung fügt sich als Layer in vorhandene Systeme ein und erweitert bestehende Workflows schrittweise.
Eigene Daten integrieren und Workflows erweitern
Unternehmen binden interne Datenquellen, Research‑Datenbanken und proprietäre Signale direkt an. Das ermöglicht reproduzierbare Runs ohne Daten‑Silos.
API‑ und Tool‑Anbindung für unternehmensweite Prozesse
Standardisierte APIs erleichtern die Einbettung in Reporting, Ticketing und Freigabe‑Workflows. So bleiben bestehende Tools nutzbar.
Zusammenarbeit mit bestehenden Analytics‑Stacks
Teams nutzen ihre Bibliotheken und Umgebungen weiter, während orchestrierte Agents Ergebnisse liefern.
- Integrations‑Szenarien: interne DBs, Research‑Feeds, proprietäre Signale.
- Erweiterung statt Ersatz: die Lösung beschleunigt und standardisiert vorhandene Prozesse.
- Access‑Management: rollenbasierter Zugriff auf data und Resultate.
Nutzen: Schnellere Einführung, geringere Change‑Kosten und klare Skalierungspfade durch Kompatibilität mit bestehenden systems.
Zusammenarbeit im Team: AI-gestützte Workflows für Users
Effiziente Zusammenarbeit verbindet Research, Portfolio-Management und Trading in klaren Workflows.
AI-Team erweitern: bestehende und eigene Finance Analysts
Teams können ihr team durch vorhandene Agents ergänzen oder eigene Finance Analysts aufbauen.
Das erlaubt firmenspezifische Regeln, Signale und Prüfungen ohne lange Entwicklungszyklen.
Neue users importieren Standard‑Agents und passen diese schrittweise an.
Dokumentation und Code begleiten jede Änderung.
Rollenbasiertes Arbeiten zwischen Research, Portfolio und Trading
Research formuliert Hypothesen und liefert Inputs.
Das portfolio-Team bewertet Impact und Constraints.
Trading operationalisiert Execution‑Regeln und überwacht Runs.
So bleibt jede Aufgabe klar zugewiesen.
- Kollaboration: mehrere Nutzer arbeiten an derselben Fragestellung mit nachvollziehbaren Schritten.
- Governance: Zugriffskontrollen bestimmen, wer Agents starten und welche Daten nutzen darf.
- Praktischer Alltag: Agenten liefern Kontext, Code und Quellen für saubere Übergaben.
Ergebnis: Kürzere Zyklen, weniger Reibung und deutlich schnellere Entscheidungen in Research und trading.
Produktivität in Capital Markets: Von Tagen zu Minuten
Manuelle Schritte verzögern Entscheidungszyklen und verhindern schnelles Handeln in volatilen Märkten.
Wiederholbare Tasks automatisieren und Qualität erhöhen
Wiederkehrende processes wie Datenaufbereitung, Dokumentation und Variantenvergleiche kosten Teams täglich Zeit.
Typische Tasks sind Screening, Benchmarking, Risiko‑Checks, Reporting und Policy‑Updates. Werden diese automatisiert, sinken manuelle Fehler und die Methodik bleibt konsistent.
- Weniger Fehler durch standardisierte Abläufe
- Schnellere Vergleichbarkeit über Teams hinweg
- Dokumentierte Ergebnisse für Audit und Review
Schnellere Deal- und Analysezyklen durch Agenten-Workflows
Agents erlauben parallele Verarbeitung von Tasks und beschleunigen Synthese und Reporting.
So schrumpfen Zyklen von Tagen auf Minuten. Das stärkt die Reaktionsfähigkeit auf market-Bewegungen und optimiert die Nutzung knapper Expertressourcen.
Für große Organisationen bleibt wichtig: robuste Infrastruktur, Compliance und Security als Voraussetzung für skalierbare Produktivitätsgewinne.
Enterprise-Infrastruktur und Sicherheit: Azure als Backbone
Enterprise-Systeme benötigen eine belastbare Infrastruktur, die Sicherheit und Skalierbarkeit verbindet.
Migration großer Workloads in sichere, compliant Infrastruktur
Die Migration von 99,9% der Workloads auf Microsoft Azure zeigt die Ausrichtung auf Enterprise-Reife.
Diese Migration reduziert Betriebsrisiken und schafft standardisierte Governance‑Kontrollen.
Stabilität und Skalierung für regulierte Marktumfelder
Regulierte markets verlangen Verfügbarkeit, Auditierbarkeit und kontrollierte Datenflüsse.
Azure bietet automatische Skalierung für parallele Analyse‑Jobs und Spitzenlasten in volatilen Phasen.
Integration in bestehende systems
SSO, Identity‑Management, zentralisiertes Logging und Monitoring sind Teil der Integration.
So bleiben Security‑Prozesse konsistent und Compliance‑Nachweise nachvollziehbar.
- Enterprise-Anforderungen: Security, Compliance, Skalierung, Verfügbarkeit und kontrollierte Datenflüsse.
- Azure als Backbone: Cloud‑Infrastruktur erlaubt sichere Automatisierung, wenn Governance stimmt.
- Produktionsstabilität: Ausführung großer Analysen und parallele Agentenläufe auch bei Lastspitzen.
- Teams‑Adoption: Die enge Anbindung an Microsoft Teams beschleunigt Nutzung und Change‑Management.
Microsoft Teams Integration für schnellen Access und Adoption
Viele Teams arbeiten täglich in Microsoft Teams – dort sollte auch der direkte Zugang zu Agenten liegen. Die Einbettung in den Kommunikationsfluss reduziert Friktion und macht Ergebnisse sofort nutzbar.
Agenten dort nutzen, wo Teams täglich arbeiten
Direkter Zugriff auf Agenten im Chat verkürzt Entscheidungswege. Nutzer starten Analysen, teilen Ergebnisse und fordern Nachtests an, ohne den Kanal zu wechseln.
Onboarding vereinfachen und Nutzung im Alltag verankern
Die Integration senkt Schulungsaufwand und beschleunigt erste Use‑Cases. Rollen‑ und kanalbasierte Freigaben machen den Einsatz kontrollierbar.
- Adoption statt Disruption: Kein neues Tool‑Paradigma, sondern Arbeit in gewohnten tools.
- Access im Alltag: Ergebnisse direkt teilen und im Team diskutieren.
- Schneller Wert: Kürzere Time‑to‑Value durch reduzierte Hürden für users.
- Zusammenarbeit: Versionierte Outputs lassen sich an Stakeholder weitergeben.
- Rollenfokus: Research, Portfolio und Trading profitieren gleichermaßen.
Implementierungspartner unterstützen beim Rollout und sorgen für eine reibungslose integration in bestehende Prozesse.
Implementierung und Rollout: Unterstützung durch zertifizierte Partner
Ein strukturierter Rollout entscheidet oft, ob neue Technologie im täglichen Betrieb ankommt oder scheitert. Zertifizierte Implementierungspartner begleiten den Prozess von der Use‑Case‑Auswahl bis zur Übergabe in den Regelbetrieb.
Vetted Experts für Integration und Deployment
Vetted Experts sind vorab geprüfte Implementierer mit Fokus auf Integration und Deployment. Sie bringen Erfahrung aus Finance‑ und Capital‑Markets‑projects mit.
Das reduziert Projektrisiko und sorgt für Best Practices bei Datenanbindung, Sicherheit und Governance.
Fast Deployment für messbaren Time‑to‑Value
Fast Deployment liefert frühe Erfolge durch standardisierte Templates und beschleunigte Datenanbindung. Erste, messbare Resultate erhöhen die interne Akzeptanz.
Guaranteed Results durch prozessorientierte Partner
Partner, die Geschäftsprozesse verstehen, leisten mehr als Technik: Sie liefern Ergebnisorientierung und operationalisieren Lösungen für bestehende systems.
- Rollout‑Ansatz: Use‑Case, Datenanbindung, Governance, Training, Übernahme in den Betrieb.
- Partner‑Nutzen: geringeres Risiko, schnellere Umsetzung, bewährte Vorgehensweisen.
- Zielgruppen: Asset Manager, Fonds, Research‑Teams und institutionelle Nutzer mit komplexen processes.
Für wen eignet sich die Plattform: Investment, Portfolio, Trading und mehr
Diese Lösung adressiert präzise die Rollen in Investment‑Teams und macht Arbeitsabläufe messbar und wiederholbar.
Asset Manager, Hedge Funds und Research‑Teams
Asset Manager, Hedge Funds und quantitative Research‑Teams profitieren durch höheres Tempo bei Hypothesen, mehr Reproduzierbarkeit und klare Audit‑Spuren.
Typische Use‑Cases sind Research‑Automation, Portfolio‑Benchmarking, Strategieentwicklung und Backtesting für trading‑Desks.
Institutionelle Nutzer mit hohen Anforderungen an Data und Prozesse
Große Institutionen mit mehreren Stakeholdern benötigen Zugriffskontrolle, Versionierung und dokumentierte Prozesse.
- Zielgruppen: Portfolio Manager, Trading‑Desks, Risk‑Teams.
- Organisationsgröße: Institutionelle Nutzer mit komplexen Workflows und Audit‑Pflichten.
- KPIs für ein Pilotprojekt: Zeitersparnis, Qualitätssteigerung und Durchsatz pro Analyst.
“Ein gut geführter Pilot zeigt schnell, ob Time‑to‑Insight und Durchsatz messbar steigen.”
Für institutionelle Umgebungen lohnt sich ein Pilot, wenn klare KPI‑Ziele bestehen. Die Lösung skaliert danach weiter durch modulare Agent‑Workflows und automatisierte Operationalisierung in kapitalmärkten.
Skalierung und Zukunft: Agent Factory und „Agents that build agents“
Der nächste Entwicklungsschritt ist eine Agent Factory, die Expertenwissen systematisch in neue Automations‑Bausteine überführt. Ziel ist, dass Agents that build agents reale Workflows schneller abbilden und verwalten.
Mass‑Custom: Agenten aus Expertenbeispielen ableiten
Aus Playbooks und Expertenbeispielen lassen sich maßgeschneiderte Agents ableiten. So entstehen exakt angepasste Automatisierungen für Compliance, Research und Trading.
Der Prozess reduziert Engineering‑Aufwand und sorgt für konsistente Qualität über Teams.
Agenten‑Ökosystem für Financial Systems
In einem Ökosystem werden Agents als wiederverwendbare Bausteine angeboten. Sie integrieren sich in bestehende systems und bedienen unterschiedliche markets und Asset‑Klassen.
- Schnelleres Rollout: Neue Use‑Cases lassen sich zügig in Produktion bringen.
- Skaleneffekte: Weniger Engineering‑Engpässe, einheitliche Governance.
- Datengetrieben: Firmeneigene data und Beispiele verbessern Präzision und Mehrwert.
Das Ergebnis ist eine platform, die Agenten systematisch erzeugt, testet und in regulierten Umgebungen bereitstellt. Für Interessenten: der nächste Schritt ist ein Pilot mit firmeneigenen Beispielen, um maßgeschneiderte Agents zu validieren.
Fazit
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Diese Lösung verbindet spezialisierte Agenten mit verlässlichen Finanzdaten und skaliert Analysen für den täglichen Einsatz.
Kernthemen sind agentische Automatisierung, ein quantitativer End‑to‑End‑Workflow und spürbar beschleunigte Entscheidungszyklen.
Der Nutzen: bessere Nutzung von data, schnellerer market‑ und markets‑Kontext sowie mehr access zu reproduzierbaren Analysen.
Das Ergebnis wirkt direkt auf trading– und Research‑Iterationen: schnellere Durchläufe, höhere Qualität und strikte Governance.
Enterprise‑Tauglichkeit entsteht durch skalierbare Azure‑Infrastruktur und integrationsfreundliche Ansätze in vorhandenen Umgebungen.
Für den nächsten Schritt empfehlen wir eine Demo, einen Use‑Case‑Workshop oder Partner‑gestützte Implementierung.
Perspektivisch bleibt die Agent Factory die Roadmap für skalierbare, maßgeschneiderte Lösungen in capital-Markets.
