Über uns

Wer wir sind

Eine dreiköpfige Gruppe, die seit 2020 Finanzmärkte untersucht und Handels­algorithmen entwickelt.

Die Idee

Nova Group untersucht seit 2020 die Finanzmärkte. Unsere zentrale Idee ist ein einziger Satz: Der Preis ist eine Folge des Flusses von Trades und Orders am Markt – nicht dessen Ursache. Wer das akzeptiert, sieht die Arbeit klar vor sich: Man versteht den Preis erst, wenn man die Orders dahinter versteht.

Ein großer Teil dieser Jahre floss in genau das – in das Sammeln und Bereinigen der Trades und Orders in der Markttiefe auf Level 1, 2 und 3, an Handelsplätzen von der CME über zentrale und dezentrale Kryptobörsen bis zur Teheraner Börse. Auf diesen Daten entwickeln wir Modelle des maschinellen Lernens, des Deep Learning und des Reinforcement Learning, um zu einem kausalen Verständnis des Orderflows zu gelangen und daraus den Preis zu prognostizieren.

Unsere Methode

Jedes Projekt, das wir bauen, steht auf denselben drei Schichten, von unten nach oben. Die untere Schicht führt ohne die Schicht darüber nirgendwohin – und die obere Schicht existiert nicht ohne die Schicht darunter.

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    Eine unabhängige Plattform, je Projekt eigens gebaut

    Für jedes Projekt bauen wir dessen eigene Daten- und Ausführungs­plattform von Grund auf, unabhängig von jedem fertigen Werkzeug.

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    Ein detailgetreuer Simulator der Orderausführung

    Die tragende Säule unserer Arbeit. Ein gewöhnlicher Backtest nimmt an, dass jede Order sofort zum angezeigten Preis ausgeführt wird – eine Annahme, die die Zahlen schönt. Wir bilden die Ausführungs-Engine des Handelsplatzes nach: Orders reihen sich in die Warte­schlange ein, warten, bis sie an der Reihe sind, werden teilweise ausgeführt oder bleiben am Ende der Warte­schlange. Das ist die Regel in jedem unserer Projekte, und ihre Form ändert sich mit dem Markt: in einem ordergetriebenen Markt die Nachbildung der Warte­schlange und der Order­ausführung; in einem Liquiditäts­pool das Einbringen von Kapital in den nachgebildeten Pool und die Berechnung seiner Gebühren und Verluste.

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    Analysen, Charts und Prognosemodelle

    Wir beginnen bei den Rohdaten: dem Fluss von Trades, Orders und Preisänderungen. Statistische und analytische Arbeit zerlegt diesen Fluss und macht daraus Merkmale (Features), die die nächste Bewegung des Marktes erklären können. Auf diesen Merkmalen trainieren wir Modelle des maschinellen Lernens, des Deep Learning und des Reinforcement Learning, und am Ende dieses Weges steht ein Prognose­algorithmus.

    Trade- und Orderflow Statistische Analyse Modell­training ML · DL · RL Prognose­algorithmus

    Auch Charts und Analysewerkzeuge entstehen in dieser Schicht, damit sich jeder Schritt des Weges sehen und prüfen lässt. Sie ist die letzte Schicht, nicht die erste – ohne die beiden Schichten darunter bedeutet keine Zahl etwas.

Zwei Wege

Unsere Arbeit läuft auf zwei parallelen Wegen. Beide schöpfen aus demselben Verständnis des Orderflows, und jeder hat seine eigenen Projekte.

Maker

Die Market-Maker-Sicht

Liquidität bereitstellen und Market Making betreiben: Unsere Orders warten auf beiden Seiten des Preises in der Warte­schlange, und andere handeln gegen sie.

Taker

Die Taker-Sicht

Liquidität entnehmen und Trades eingehen: Unsere Order überquert den Spread und nimmt die wartenden Orders vom Anfang der Warte­schlange.

Team

Drei Personen – klein, fokussiert und verantwortlich. Alle drei arbeiten an jedem Projekt.