(openPR) • 35 Speaker sprechen in Frankfurt über die Digitalisierung der Bankenlandschaft
• Levestor Co-Founder Luca Strehle auf der Konferenz Fintech-World
München (2. November 2018). Aufgeklärtere Kunden, mehr Transparenz, bessere Vergleichbarkeit, neue Anlagehorizonte: Weil die Digitalisierung auch den Devisenhandel nachhaltig ändern wird, spricht Luca Strehle als Co-Founder des Münchner Fintechs Levestor auf der Konferenz Fintech-World in Frankfurt am Main am 7. November. „Die Bankenlandschaft befindet sich in einer anhaltenden digitalen Transformation. Themen wie Matching und digitale Vermittlermodelle, aber auch Technologien wie Blockchain oder Künstliche Intelligenz verändern nicht nur den Banking-Alltag. Zeitgleich verschieben sich Akteure und Zielgruppen“, erklärt Strehle. Zusammen mit dem Devisenprofi Massimo di Santo und einem Team interdisziplinärer und internationaler Wissenschaftler hat Strehle mit Levestor ein automatisiertes Devisenhandelssystem entwickelt.
Im Rahmen der Fintech-World sprechen 35 Speaker in Vorträgen, Diskussionen und Interviews über aktuelle Trends und Transformationsprozesse in der Finanzwirtschaft. „Für Anbieter und Kunden eröffnen sich durch die Digitalisierung gleichermaßen Chancen. Die Karten werden dabei neu gemischt“, sagt Strehle mit Blick auf den Devisenhandel. War die Assetklasse bisher vornehmlich Großinvestoren und Institutionellen vorbehalten, lässt das Münchner Start-Up nun auch Privatanlegern an der Anlageform partizipieren.
„Der tägliche Handelsumsatz an den weltweiten Devisenmärkten hat sich von 1995 bis heute von rund 1.200 Mrd. US-Dollar auf heute gut 5.000 Mrd. US-Dollar mehr als vervierfacht“, erklärt Strehle. Davon haben jedoch bisher vor allem institutionelle Investoren profitiert, weil es einen hohen Kapitalbedarf und erprobte Handelsstrategien braucht – um wirklich erfolgreich zu sein. „Die Gewinne werden durch Kontinuität und Strategie an der vierten Nachkommastelle erwirtschaftet – was wir durch unser automatisches Handelssystem sicherstellen.“
Bei Levestor werten Algorithmen auf Basis künstlicher Intelligenz und einer Vielzahl von Filtern Marktdaten aus. Anschließend sondieren in Echtzeit sechs bis acht Codes parallel Kauf- und Verkaufssignale. Insgesamt nutzt das System bis zu 30 entwickelte Codes, die auf statistischen und mathematischen Modellen fußen, Muster erkennen und fortlaufend aus ihren Anlageentscheidungen lernen. Emotionale Fehlentscheidungen werden dabei ausgeschlossen.
