Hartmut Jaensch widmet sich seit über 35 Jahren der empirischen Finanzmarktforschung sowie dem Financial Engineering zur mathematischen Modellierung marktübergreifender Allokations- und Risikomanagementsysteme.
Werdegang & Industrie-Expertise
- Qualifikation: Studium der Betriebswirtschaft an der Universität der Bundeswehr München, vertieft an der University of Houston (International Management) sowie der Harvard Business School (Financial Engineering).
- Management: Langjährige Praxis als Manager (u. a. bei Google) bei der Entwicklung und Einführung komplexer Datenstrukturen für Prognose-, Finanz- und Risikoanalysen.
Wissenschaftlicher Fokus & Financial Engineering Die Forschungsarbeit verbindet das weitreichende Ökosystem der Finanzmärkte mit den quantitativen Werkzeugen des Financial Engineering. So werden übergreifende Preisbildungsmechanismen – etwa der Einfluss von Zinsstrukturen oder Währungssprüngen auf Aktienmärkte – strukturell entschlüsselt und praktisch anwendbar gemacht. Im Zentrum steht dabei die mathematische Isolierung nicht-stationärer Regimewechsel sowie die Trennung von Markttrends und stochastischem Rauschen.
- Fachbuch: Die Erkenntnisse zur Fehlsignalkompensation und zum Relativ-Zins erschienen im Buch „Börsen-Phasen entschlüsseln“ (Wiley, 2018), das in die Lehrbuchsammlung der Universität der Bundeswehr München aufgenommen wurde.
- Engagement: Als Vizepräsident des Bundesverbandes Deutscher Volks- und Betriebswirte (bdvb) fördert er die wissenschaftliche Fundierung von Finanzmarktanalysen.
Technologietransfer & Forschungsstruktur Auf Basis dieser unabhängigen Grundlagenforschung entstand die prediqma-Systemarchitektur. Ihre prozessuale Integrität und Risikokontrolle stehen als indizierende Modellebene seit 2015 unter staatlicher Regulierungsaufsicht (BaFin-Registrierung gemäß WpHG/FinAnV).
Um theoriegeleitete Modelle autark und strikt getrennt vom operativen Tagesgeschäft zu entwickeln, bündelt Hartmut Jaensch alle Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten juristisch eigenständig als unabhängiger Forscher und Einzelunternehmer. Die resultierenden mathematischen System-Indikationen erfordern anschließend den bewussten Transfer durch qualifizierte menschliche Expertise, um in finale Modellentscheidungen übersetzt zu werden.
Aktueller F&E-Schwerpunkt & Entwicklungsgrundsätze Der unternehmerische Fokus liegt auf der Entwicklung adaptiver stochastischer Matrizen zur Latenzkompensation und Schock-Isolierung in extremen Marktphasen. Dabei gelten strikte Grundsätze:
- Regime-Switching statt Kurvenanpassung: Bei widersprüchlichen Marktphasen verändert das System keine Grundformeln. Stattdessen evaluiert es auf Basis der Finanzmarktdaten objektiv, ob ein Standard-Regime oder ein Extremregime vorliegt, und schaltet bei Bedarf auf ein historisch konservatives Ausweich-Set um.
- Risikoreduktion statt Signaländerung: Sinken die statistischen Trefferquoten in irrationalen Marktphasen, werden Signale nicht krampfhaft korrigiert. Stattdessen indiziert das Risikomanagement eine Reduktion der Positionsgrößen (Exposure). Das System bleibt seinen Regeln treu, gewichtet das Risiko aber geringer.
- Trägheit als Schutzschild: Adaptive Parameter bewegen sich bewusst nur über mehrjährige Zyklen. Temporäre Schwächephasen gelten bei Systemen mit jahrzehntelanger Historie mathematisch nicht als Fehler, sondern als normale Zyklen.
- Strenge Validierung: Ein neues Signal verdient erst dann Vertrauen, wenn es über lange Zeiträume ein gänzlich einfaches, ungeglättetes Null-Modell (Out-of-Sample Decay Test) nachweislich schlägt.