Seit 2016 entwickeln wir praxisnahe Lernwege
Xopthmexon Dhramlexil verbindet Algorithmen mit Finanzanalyse – ohne Versprechen, nur mit handfesten Werkzeugen.
Wie wir dazu kamen
Die Idee entstand aus einem simplen Problem: Zu viele Kurse über Machine Learning sprachen in Abstraktionen, zu wenige zeigten, wie man damit tatsächlich Investmentmodelle baut. Wir wollten einen Ort schaffen, an dem sich Teilnehmer nicht durch theoretische Vorlesungen quälen, sondern direkt ausprobieren.
2016 starteten wir mit vier Modulen und zwölf Übungsaufgaben. Heute umfasst das Programm strukturierte Workshops, die Schritt für Schritt zeigen, wie Algorithmen Daten in Handelsentscheidungen übersetzen. Kein Hokuspokus, keine garantierten Gewinne – nur nachvollziehbare Prozesse.
Unsere Teilnehmer kommen mit unterschiedlichen Vorkenntnissen. Einige haben Programmierung studiert, andere bringen Erfahrung aus der Finanzwelt mit. Was alle verbindet: Sie wollen verstehen, wie man quantitative Methoden auf echte Märkte anwendet, ohne sich in akademischer Theorie zu verlieren.
Die Plattform bleibt bewusst auf Online-Zugang beschränkt. Viersen und Umgebung bieten zwar eine ruhige Umgebung, aber die Teilnehmer sitzen oft hunderte Kilometer entfernt. Flexibilität ist wichtiger als physische Präsenz.
Drei Prinzipien
Transparenz vor Mystik
Jede Strategie, jedes Modell wird offengelegt. Wir zeigen, wo Algorithmen funktionieren und wo sie versagen. Keine Black Boxes, keine geheimen Formeln.
Praxis vor Präsentation
Die Übungen basieren auf realen Datensätzen. Teilnehmer schreiben Code, testen Annahmen und sehen unmittelbar, ob ihre Ideen halten. Schöne Slides sind zweitrangig.
Zeit statt Tempo
Kompetenz entsteht durch Wiederholung, nicht durch Geschwindigkeit. Die Workshops sind zeitlich flexibel angelegt, damit niemand unter Druck gerät.
Die Menschen dahinter
Zwei Personen tragen die Hauptverantwortung für Konzept, Inhalte und Durchführung. Beide bringen unterschiedliche Perspektiven mit, die sich ergänzen.
Severin Bornhöft
Programmierung & Modelle
Severin entwickelt die technischen Module und betreut die Code-Aufgaben. Er hat einen Hintergrund in Informatik und arbeitete zuvor in der Softwareentwicklung für Finanzdienstleister. Seine Stärke liegt darin, komplexe Algorithmen in verständliche Schritte zu zerlegen.
Ruwen Schinkel
Strategie & Datenanalyse
Ruwen konzentriert sich auf die Interpretation von Ergebnissen und die Verbindung zwischen statistischen Modellen und Investmentstrategien. Er hat Wirtschaftswissenschaften studiert und mehrere Jahre als Analyst gearbeitet, bevor er in die Bildung wechselte.
Die besten Lernmomente entstehen nicht durch perfekte Erklärungen, sondern durch Fehler, die man selbst macht und korrigiert. Wir schaffen Raum für Experimente, nicht für Perfektion.
Aus unserer Workshopphilosophie
Wie wir arbeiten
Schrittweise Entwicklung
Jedes Modul baut auf dem vorherigen auf. Teilnehmer beginnen mit einfachen Regressionsmodellen und arbeiten sich zu komplexeren Ansätzen wie Random Forests oder neuronalen Netzen vor. Zwischenschritte sind dokumentiert, Fehler werden erwartet.
Echte Daten, echte Probleme
Die Übungen verwenden historische Marktdaten und realistische Szenarien. Teilnehmer lernen, mit unvollständigen Informationen, verrauschten Daten und den Grenzen ihrer Modelle umzugehen. Das ist näher an der Wirklichkeit als simulierte Beispiele.