13.08.2020

Seasonax: Bei diesem Wiener Startup holt sich Bloomberg Insights zu Aktien

Saisonalität bei Aktien und anderen Finanzinstrumenten ist ein altbekanntes Phänomen. Doch diese ist viel komplexer und vielschichtiger, als oftmals angenommen, wie das Wiener Startup Seasonax seinen Kunden zeigt.
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Seasonax: Das Founder/Gesellschafter-Team (vlnr.): Dimitri Speck, Tea Muratovic und Christoph Zenk
(c) Seasonax: Das Founder/Gesellschafter-Team (vlnr.): Dimitri Speck, Tea Muratovic und Christoph Zenk

„Wenn man heute über Saisonalität spricht, dann kennen die meisten Anleger so Aussprüche wie ’sell in may and go away‘, oder auch die X-Mas-Rallye. Das sind gängige, bekannte Muster. Dass Saisonalität aber tatsächlich pro Aktie, Währung oder Rohstoff existieren, ist kaum bekannt“, sagt Christoph Zenk, Co-Founder des Wiener Startups Seasonax.

Auf Basis eines von seinem Mitgründer Dimitri Speck entwickelten Algorithmus, zeigt Seasonax nicht nur die auf das Jahr bezogene Saisonalität – sprich: eine Angabe, wann sich Kaufen und Verkaufen üblicherweise auszahlen – für unterschiedliche Finanzinstrumente. Auch für Intraday-Trading gibt es eine Funktion, die zeigt, zu welchen Uhrzeiten Aktien und Co üblicherweise zulegen oder an Wert verlieren.

Saisonale Charts von Seasonax: Mehr als nur Durchschnittswerte

Über das einfache Errechnen von Langzeit-Durschnittswerten geht das System weit hinaus, wie Christoph Zenk erklärt: „Dimitri Speck hat unseres Wissens weltweit als Erster einen Algorithmus für tag- und preisgenaue saisonale Charts entwickelt. Davor gab es nur Näherungen wie beispielsweise Diagramme mit Monatsbalken. Die Schwierigkeiten reichen vom geometrischen Mittel bis hin zu Kalenderanomalien“. Viele Wettbewerber würden auch heute nur unpräzise Charts bieten. Denn man müsse auch beachten, dass die Algorithmen selbst nur ein Teil der Lösung seien. „Es geht natürlich auch darum, wie historische Daten integriert und auch bereinigt werden. Hier muss man diverse Absicherungen mit einfließen lassen“, so Zenk.

Warum Gold und Silber eine unterschiedliche Saisonalität aufweisen

Während man sich die Saisonalität bestimmter Aktien recht leicht herleiten kann, etwa einen Anstieg bei Sportartikelherstellern vor ihrer Hauptsaison, gebe es häufig auch komplexere Muster und Überraschungen, erläutert der Seasonax-Gründer: „Man würde etwa davon ausgehen, dass in der Gaming-Industrie gerade das Jahresende bzw. Weihnachten Saisonalitäten generiert. Beim Spiele-Hersteller Activision ist die stärkste Phase aber August bis September“. Auch bei Edelmetallen gebe es überraschende Verschiebungen. „So würde man wohl erwarten, dass Gold und Silber ähnliche Saisonalitäten haben könnten. Dem ist aber nicht so. Dadurch, dass Silber verarbeitet wird, sind die stärksten Zukäufe am Anfang und Ende des Jahres, was den Preis treibt. Gold steigt dagegen bereits ab der zweiten Jahreshälfte“, so der Gründer.

Screenshot: Seasonax

Seasonax: Starkes Wachstum mit der Web-App, Bloomberg und Thomson Reuters als Partner

Diese Muster können User der 2018 gelaunchten Web-App des Startups selbst ergründen. „Aufgrund unseres Aufbaus erlauben wir Nutzern schnell und einfach, visuell Saisonalitäten zu identifizieren, und bieten die Tools, um zu evaluieren ob sie stabil sind, einem Trend folgen, Ausreißer in bestimmten Jahren beinhalten oder ähnliches“, erklärt Zenk. Dazu versorge man die User noch in Form von Newslettern mit Insights zur Saisonalität verschiedener Finanzinstrumente. Die Nutzer zahlen auf Monats-, Quartals-, oder Jahresbasis eine fixe Gebühr, wobei es Varianten mit unterschiedlichem Funktionsumfang gibt.

Mit der Web-App gelang in den vergangenen Monaten eine massive Umsatzsteigerung. Man wachse trotz Corona von Monat zu Monat weiter, so Zenk. Seit kurzem verzeichne man mehr User aus dem englischsprachigen als aus dem deutschsprachigen Raum. Doch nicht nur einzelne Anleger setzen auf Seasonax. Die Lösung des Wiener Startups ist auch bei Bloomberg und Thomson Reuters integriert, die so ihre Nutzer mit genaueren Informationen zur Saisonalität versorgen.

Wachstumsfinanzierung geplant

Auf diesen Erfolgen will man sich bei Seasonax freilich nicht ausruhen. „Neben dem aktuellen Setup werden wir in Zukunft auch stärker Tradingplattformen, Banken und klassische Portalseiten an uns binden, da Saisonalität in Einzelaktien Geschichten erzählt und Content liefert. Dadurch sind wir eine stetige Quelle interessanter Stories in einem sonst vielleicht nicht ganz so unterhaltendem Segment“, sagt Zenk, „Heute sind wir ein reines Analysetool, das es jedem einzelnen ermöglicht, schnell und einfach quantitative Analysen durchzuführen. Morgen werden wir auf der User Journey länger den User begleiten – wahrscheinlich bis hin zu seinem eigentlichen Trade“.

Um diese Pläne umzusetzen und – wie Zenk erläutert – „unsere Vorreiterrolle in der saisonalen Analyse zu festigen, die Integration in Fremdportale zu forcieren und auch die bereits geplanten zusätzlichen Features für unsere User auszurollen“, wolle man noch dieses Jahr eine Wachstumsfinanzierung durchführen. Damit soll auch die Expansion auf den amerikanischen Markt vorangetrieben werden. Die Investorensuche habe gerade erst begonnen und der Gründer ist optimistisch: „Ich glaube, dass uns viele Entwicklungen in die Hände spielen und wir ein Window of Opportunity haben, das wir nützen müssen“.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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Seasonax: Bei diesem Wiener Startup holt sich Bloomberg Insights zu Aktien

  • Auf Basis eines von Mitgründer Dimitri Speck entwickelten Algorithmus, zeigt Seasonax nicht nur die auf das Jahr bezogene Saisonalität – sprich: eine Angabe, wann sich Kaufen und Verkaufen üblicherweise auszahlen – für unterschiedliche Finanzinstrumente.
  • Auch für Intraday-Trading gibt es eine Funktion, die zeigt, zu welchen Uhrzeiten Aktien und Co üblicherweise zulegen oder an Wert verlieren.
  • Diese Muster können User der 2018 gelaunchten Web-App des Startups selbst ergründen.
  • „Aufgrund unseres Aufbaus erlauben wir Nutzern schnell und einfach, visuell Saisonalitäten zu identifizieren, und bieten die Tools, um zu evaluieren ob sie stabil sind, einem Trend folgen, Ausreißer in bestimmten Jahren beinhalten oder ähnliches“, erklärt Zenk.
  • Mit der Web-App gelang in den vergangenen Monaten eine massive Umsatzsteigerung.
  • Die Lösung des Wiener Startups ist auch bei Bloomberg und Thomson Reuters integriert, die so ihre Nutzer mit genaueren Informationen zur Saisonalität versorgen.

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