Unsere Innovationsmethodik

Bei zenithavoriq entwickeln wir seit 2019 datengesteuerte Ansätze für Finanzbildung. Unser Team aus Verhaltensforschern und Marktanalysten hat eine einzigartige Methodik entwickelt, die traditionelle Finanzlehre mit modernen Erkenntnissen aus der Behavioral Finance verbindet.

Verhaltensanalyse

Psychologische Muster bei Finanzentscheidungen verstehen

Datenvalidierung

Marktdaten durch statistische Modelle verifizieren

Adaptive Lehrmethoden

Lernwege individuell an Persönlichkeitstypen anpassen

Kontinuierliche Forschung

Neue Erkenntnisse aus Finanzpsychologie integrieren

Forschungsbasierte Grundlagen

Unsere Arbeit basiert auf einer sechsjährigen Forschungsphase, in der wir über 15.000 individuelle Lernverläufe analysiert haben. Besonders interessant war dabei die Entdeckung von fünf verschiedenen "Finanz-Persönlichkeitstypen", die jeweils unterschiedliche Herangehensweisen an Investitionsentscheidungen zeigen.

2019-2020

Grundlagenforschung zu kognitiven Verzerrungen bei Finanzentscheidungen mit 3.200 Teilnehmern

2021-2022

Entwicklung des adaptiven Lernalgorithmus basierend auf Persönlichkeitstypen und Lerngeschwindigkeit

2023-2024

Validierung der Methodik durch Langzeitstudie mit 8.500 Teilnehmern über 18 Monate

2025

Integration von KI-gestützter Mustererkennung zur Vorhersage optimaler Lernzeitpunkte

Unsere einzigartigen Vorteile

Personalisierte Lernpfade

Jeder Teilnehmer erhält einen individuell angepassten Lernweg basierend auf seinem Finanz-Persönlichkeitstyp und seinen bisherigen Erfahrungen.

Anpassung an individuelle Lerngeschwindigkeit
Berücksichtigung persönlicher Risikoneigung
Fokus auf relevante Anlageklassen

Verhaltenspsychologische Erkenntnisse

Wir integrieren neueste Forschungsergebnisse aus der Behavioral Finance, um typische Denkfehler bei Finanzentscheidungen zu vermeiden.

Erkennung von Confirmation Bias
Umgang mit Loss Aversion
Überwindung von Herdenverhalten

Datengesteuerte Validierung

Alle Lernmaterialien werden kontinuierlich durch Datenanalyse optimiert und an die Bedürfnisse der Teilnehmer angepasst.

A/B-Tests für Lernmethoden
Echtzeitanalyse des Lernfortschritts
Kontinuierliche Inhaltsoptimierung