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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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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

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  • 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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