Velvet Software Technologies Ltd
Velvet AutoInvest erhält 1,3 Mio. USD Seed-Investment
Limassol, Zypern (ots)
Velvet Software Technologies erhält ein Seed-Investment in Höhe von 1,3 Mio. USD, sowie Unterstützung von Star-Investor Yair Goldfinger. Der ICQ-Mitbegründer sichert sich einen Platz im Advisory Board des in Stuttgart gegründeten Fintech-Startups. Die Finanzierung erfolgte nach Zielerreichung exponentiellen Kundenwachstums sowie starkem Performance-Ausbau der KI-basierten Velvet-Algorithmen. Zusätzlich wurde Velvet in die Microsoft und Hubspot Accelerator-Programme aufgenommen, im Rahmen derer ein weiteres 6-stelliges Funding und Zugriff auf modernste KI-Infrastruktur gesichert werden konnte.
Velvet Software Technologies bietet mit Velvet AutoInvest eine neue Art des Investierens für Privatanleger aller Erfahrungsstufen an. Mission ist es, Privatinvestoren mittels modernster Technologie eine Geldanlage bereitzustellen, die bislang hauptsächlich Hedgefonds vorbehalten ist.
Mithilfe der neuen Liquidität wird Velvet sein Fintech-Angebot von der Integration bis hin zum Nutzererlebnis weiter optimieren und beschleunigt skalieren.
Yair Goldfinger: "Für mich sind junge, talentierte und motivierte Teams, die unglaubliche Ergebnisse erzielen, der wichtigste Baustein in einem Unternehmen. Ich verfolge den Markt seit Jahren sehr genau, aber etwas Vergleichbares zu dem, was Velvet anbietet, habe ich noch nie gesehen."
Julius Franck-Oberaspach, CEO von Velvet: "Dass Velvet AutoInvest, ursprünglich für den Eigennutzen entwickelt, bereits nach kurzer Zeit so sehr Fahrt aufnimmt, ist für uns unglaublich. Velvet bietet Privatinvestoren an, mittels unserer KI-Algorithmen den fehleranfälligen, manuellen Investment-Prozess nun wie Investmentbanken zu automatisieren und optimieren."
Mit den Velvet-Strategien Blue, Ultra und dem Flaggschiff Pro verwenden Privatanleger KI-gestützte Anlagestrategien mit Zugriff auf einen breiten Diversifizierungsmix aus über 20 Finanzinstrumenten. Den Kern bildet ein Random-Forest-Algorithmus für maschinelles Lernen, welcher anhand von über 1.300 Datenpunkten mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit Erwartungswerte verschiedener Handelstaktiken prognostiziert. Anhand dessen werden Handelsentscheidungen gewichtet und die Anlagestrategie flexibel an neue Marktverhältnisse für einen nachhaltigen Vermögensaufbau anpasst.
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