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Estay ist Investmenttechnologie, die in Ergebnissen und der Dynamik komplexer Systeme denkt, nicht in Prognosen.
Wir entwickeln und lizenzieren Automatisierungssoftware. Unsere erste Strategie, Smart Balanced Hedging, wird als Software lizenziert: eine API, die jeder Kunde mit dem Konto verbindet, das er in seinem eigenen Namen eröffnet, wobei er den Betrag bestimmt und sie abschaltet, wann immer er möchte. Estay hält nie das Geld und hat keinen Zugriff auf Einzahlungen oder Abhebungen.
Menschen und Institutionen mit erheblichem liquiden Vermögen, die ein stabiles Einkommen bei sehr geringem Risiko suchen.
Wir wollen nicht, dass Sie alles einsetzen: Sie entscheiden, mit welchem Betrag die Software arbeitet, und passen ihn an, wann immer Sie möchten, um zu diversifizieren. Vermögensentscheidungen trifft man selten allein, deshalb laden wir Sie ein, diese Informationen mit wem auch immer Sie für nötig halten zu teilen. Wenn Sie Zweifel oder Fragen haben, melden Sie sich bitte jederzeit bei uns.
Unsere Philosophie
Gewinnen, ohne die Orientierung zu verlieren: Kontrolle kommt vor Rendite.
Märkte sind komplexe Systeme, die sich jede Sekunde verändern. Die maximale Rendite um jeden Preis zu jagen, ist der schnellste Weg, die Kontrolle zu verlieren, und wir sehen es jede Woche in der Finanzpresse.
Bei Estay beginnen wir mit dem Gegenteil: Wir legen zuerst das Risiko fest, das wir nicht überschreiten wollen, und finden innerhalb dieser Grenze die beste stetige Rendite. Es ist die Philosophie von jemandem, der sein Vermögen bewahren und ein stabiles Einkommen ohne Überraschungen genießen möchte.
Wir glauben, dass ein System nur dann tragfähig ist, wenn es das Gleichgewicht mit seiner Umgebung hält. Das gilt auch für ein Portfolio: Nicht wer am meisten riskiert, überlebt, sondern wer sich am besten anpasst und selbst reguliert.
Ein bis zum Extrem getriebenes Ziel zerstört am Ende das System.
Zuerst die Grenze; dann die bestmögliche Rendite innerhalb davon.
Eine Welt, die nicht mehr funktioniert wie früher
Das Internet verändert unsere Beziehungen, unsere Bildung, unsere Arbeit und auch, wie wir investieren. Alles verändert sich, und immer schneller.
Die Werkzeuge von gestern
Wir leben in einer Zeit großer technologischer und kultureller Umbrüche, und in solchen Phasen entstehen Verwirrung und Orientierungslosigkeit. Ein Großteil unserer kollektiven Angst rührt daher, dass wir die Probleme von heute mit den Werkzeugen und Konzepten von gestern lösen wollen.
Genau das geschieht beim Investieren. Traditionelle Modelle werden immer ausgefeilter, aber immer weniger fähig, sich rechtzeitig an die Datenmenge und die Geschwindigkeit des Wandels anzupassen, die diese Daten mit sich bringen.
Die Umgebung verkomplizieren, nicht den Regler
Viele Modelle steigern die Komplexität auf der falschen Seite der Gleichung: Sie erhöhen den Aufwand bei der Analyse der Umgebung, statt die Regelungsfähigkeit des Anlagesystems selbst zu stärken. Wir tun das Gegenteil.
Jeder gute Regler eines Systems muss ein Modell dieses Systems sein.Conant & Ashby, 1970 (Good-Regulator-Theorem)
Wie wir denken
Vier Prinzipien leiten jede Entscheidung, vom Entwurf einer Strategie bis zum Tagesbetrieb der Software.
Kein noch so wünschenswertes Ziel kann bis zum Maximum oder Minimum verfolgt werden, ohne dass das System kollabiert. Deshalb legen wir zuerst die Risikolimits fest und optimieren erst dann die Rendite innerhalb davon.
Angst und Gier bewegen die meisten Anleger, und jeder reagiert auf seine Weise. Unsere Entscheidungen beruhen auf Wahrscheinlichkeiten: Passen sie nicht zusammen, handeln wir schlicht nicht.
Ein System lernt nur, wenn es Fehler macht, und verbessert sich nur, wenn es sich erinnert. Jede Entscheidung speist ein Gedächtnis, das unter anderem dazu dient, denselben Fehler nicht zu wiederholen.
Märkte entwickeln sich, und Strategien tun es auch. Parameter werden dauerhaft nachjustiert, statt sich auf ein einziges festes Modell zu stützen, das eines Tages nicht mehr funktioniert.
Was uns auszeichnet
Im Vergleich zu traditionellen automatischen Systemen unterscheidet sich unser Ansatz in zwei wesentlichen Punkten.
1. Wir hängen nicht von einer einzigen Strategie ab
Läuft es gut, läuft es gut; läuft es schlecht, läuft es schlecht, bis hin zum Margin Call.
Es erkennt Muster und handelt entsprechend. Passen die Wahrscheinlichkeiten, investiert es; wenn nicht, dann nicht.
2. Wir unterscheiden das Komplizierte vom Komplexen
Reduktionistische Ansätze vereinfachen das Finanzsystem, um zu einer Entscheidung zu kommen, und verwechseln dabei das Komplizierte mit dem Komplexen. Wir nutzen die äußere Komplexität, um Muster zu erkennen, die sie verringern, und erweitern die Vielfalt unseres eigenen Modells. Das führt zu reichhaltigerer Kontrolle und präziseren Entscheidungen.
Von der Aktion zur Reaktion
Wir haben den Fokus von datengesteuertem Handeln auf Reaktion verlagert, gesteuert durch die Beziehungen zwischen den Elementen des Finanzsystems und seiner Umgebung.
Um erfolgreich zu sein, muss man die Folgen jeder Strategie im Voraus kennen, denn ihre Wirkungen treten ohne Verzögerung ein. Das gelingt nicht allein mit Daten, nicht einmal mit sehr großen Datenmengen.
Über das rein Mathematische hinaus
Dem traditionellen quantitativen Ansatz, der auf datengetriebenen Algorithmen und einem linearen Rahmen beruht, fügen wir eine Systemsicht hinzu: Konzepte, Themen, Analogien und Kohärenzen aus dem wirtschaftlichen, politischen, sozialen und technologischen Umfeld, gebündelt in Beziehungsnetzen, die sich in Muster übersetzen.
Es geht nicht nur darum, die Struktur oder den Inhalt einer Datenbank abzurufen, sondern Wissen aus der Mechanik von Ursache und Wirkung neu aufzubauen.
Eine Kontrolle, die das Risiko von innen reguliert
Einer unserer größten Unterschiede ist, das Modell durch das wissenschaftliche Management von Risikofaktoren auf Überlebensfähigkeit in kurzer, mittlerer und langer Frist auszurichten.
Kein Ziel lässt sich bis zu seinem Maximal- oder Minimalwert verfolgen, denn in beiden Fällen kollabiert das System. Um das zu vermeiden, analysieren wir vier Dimensionen und bauen daraus Kontrollen auf, die verbessern, wie Informationen organisiert und Entscheidungen getroffen werden.
Wie sich das System selbst reguliert.
Wie es mit dem Markt interagiert.
Was es dauerhaft und anpassungsfähig macht.
Was geschieht und wie es korrigiert wird.
Ein übergeordnetes Kontrollsystem mit ausreichender Anpassungsfähigkeit kalibriert und reguliert alle Strategien gleichzeitig und passt ihre Parameter angesichts von Veränderungen, Schocks und Nachrichten an. Das größte Renditepotenzial ohne zusätzliches Risiko wird aus keinem anderen Grund häufiger verschenkt als dadurch, dass die intrinsische Kontrolle nicht verstanden wird.
