Dimitrios Vezeris
Geschäftsführer
d.vezeris@ioniki.net | +30 2541 306 233
Dimitrios Vezeris ist Dozent an der Fakultät für Bauingenieurwesen der Polytechnischen Schule von Xanthi an der Demokrit-Universität Thrakien und unterrichtet die Fächer Technische Wirtschaftslehre, Betriebsforschung und Management technischer Projekte und Unternehmen.
Er hat einen Abschluss in Elektrotechnik und Computertechnik, einen Doktortitel (PhD) in Finanzen, einen Master-Abschluss in Informatik (MIT) sowie einen Master in internationalen Wirtschafts- und Geschäftsbeziehungen (MBA).
Er leitet die ΙΩΝΙΚΗ Unternehmensgruppe, die ein Portfolio von 4 Unternehmen umfasst.
Durch das Ingenieurbüro des Konzerns, ΙΩΝΙΚΗ Engineering, hat er Lizenzen und Studien für Fabriken, Unternehmen und Hotels überwacht und erstellt.
Darüber hinaus hat er den Bau von Gebäuden sowie elektromechanischen Projekten und Projekten im Bereich erneuerbare Energien überwacht.
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Industrieplanung
Σχεδιασμός βιομηχανιών Αναλαμβάνουμε πλήρως την υποστήριξη βιομηχανιών και επιχειρήσεων. Η ΙΩΝΙΚΗ Engineering διαθέτει εξειδικευμένο προσωπικό που μπορεί να παρέχει υπηρεσίες που σχετίζονται με την βιομηχανία σας. Υπηρεσίες Έκδοση έγκρισης παρέκκλισης Έκδοση αδειών Δ/νσης Ανάπτυξης Μελέτες εφαρμογής Τοπογραφικό διάγραμμα Μελέτη εισόδου – εξόδου Αρχιτεκτονική Μελέτη Σχεδιασμός βιομηχανικών χώρων Φωτορεαλιστική απεικόνιση Μελέτη
Projekte
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Vorträge
Vortrag V
Marketing
Vortrag V
Marketing
Veröffentlichungen
Autonomer Multi-Faktor Energiefluss-Controller (AmEFC):
Optimierung des Managements erneuerbarer Energien durch Integration
intelligenter Steuerungssysteme.
Dynamik eines Bertrand-Duopol-Spiels des griechischen Ölmarktes und Anwendung der d-Backtest-Methode
Bewertung automatisierter Handelssysteme unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode und WM-Rangfolge in Finanzmärkten
Optimierung der Backtesting-Techniken in automatisierten Hochfrequenz-Handelssystemen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Hedging- und Nicht-Hedging-Handelsstrategien auf Rohstoffen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Vergleich der Take-Profit- und Stop-Loss-Handelsstrategien in Kombination mit einem MACD-Handelssystem
Leistungsbewertung von drei automatisierten Handelssystemen (MACD, PIVOT und SMA) mittels der d-Backtest-PS-Implementierung
Profitabilität durch dynamisches Backtesting der optimalen Periodenauswahl zur Optimierung technischer Parameter in Handelssystemen mit Prognose
Autonomer Multi-Faktor Energiefluss-Controller (AmEFC):
Optimierung des Managements erneuerbarer Energien durch Integration
intelligenter Steuerungssysteme.
Dynamik eines Bertrand-Duopol-Spiels des griechischen Ölmarktes und Anwendung der d-Backtest-Methode
Bewertung automatisierter Handelssysteme unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode und WM-Rangfolge in Finanzmärkten
Optimierung der Backtesting-Techniken in automatisierten Hochfrequenz-Handelssystemen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Hedging- und Nicht-Hedging-Handelsstrategien auf Rohstoffen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Vergleich der Take-Profit- und Stop-Loss-Handelsstrategien in Kombination mit einem MACD-Handelssystem
Leistungsbewertung von drei automatisierten Handelssystemen (MACD, PIVOT und SMA) mittels der d-Backtest-PS-Implementierung
Profitabilität durch dynamisches Backtesting der optimalen Periodenauswahl zur Optimierung technischer Parameter in Handelssystemen mit Prognose
Entwicklung von Software und einer dynamischen Methode der Künstlichen Intelligenz zur Analyse von Zeitreihen und zur optimalen Entscheidungsfindung mit Anwendungen in Handelssystemen.
Prognose der Goldpreise mit ökonometrischen Methoden und Methoden des
maschinellen Lernens.
Entwicklung von Software und einer dynamischen Methode der Künstlichen Intelligenz zur Analyse von Zeitreihen und zur optimalen Entscheidungsfindung mit Anwendungen in Handelssystemen.
Prognose der Goldpreise mit ökonometrischen Methoden und Methoden des
maschinellen Lernens.
2020-2023: Forschungskoordinator und wissenschaftlicher Leiter
Forschungsprogramm – Innovieren – Erschaffen – Innovieren (Zyklus II)
Forschungstitel:„Intelligenter Energiemanagement-Controller in Hybrid-Systemen“
Forschungsthema: Entwicklung eines intelligenten Energiefluss-Controllers.
Forschungsbeschreibung: Dieses Projekt umfasst die Forschung und Entwicklung von KI-Software und -Hardware zur Datensammlung und automatisierten Entscheidungsfindung für das Energiemanagement in Hybridstromerzeugungssystemen aus Erneuerbaren Energien (EE), Batterien, Lasten und einer kleinen meteorologischen Station sowie die Installation einer Prototyp-Pilotanlage zur Optimierung des Designs und zur Extraktion von Schlussfolgerungen.
2017 – 2020
Forschungsprogramm – Innovieren – Erschaffen – Innovieren
Autonomes und automatisiertes Handelssystem
Forschungsthema: Zeitreihenverarbeitung in Währungsmärkten.
Forschungsbeschreibung: Dieses Projekt befasst sich mit der Entwicklung eines automatisierten Handelssystems für Forex, CFDs, Kryptowährungen usw. Dieses System wird durch die Auswahl, Erstellung und vergleichende Bewertung verschiedener automatisierter Handelssysteme basierend auf der d-Backtest-Methode entstehen, die eine dynamische Methode zur Auswahl von Zeiträumen zur Optimierung der Parameter eines automatisierten Handelssystems darstellt.
Dissertationen
Autonomer Multi-Faktor Energiefluss-Controller (AmEFC):
Optimierung des Managements erneuerbarer Energien durch Integration
intelligenter Steuerungssysteme.
Dynamik eines Bertrand-Duopol-Spiels des griechischen Ölmarktes und Anwendung der d-Backtest-Methode
Bewertung automatisierter Handelssysteme unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode und WM-Rangfolge in Finanzmärkten
Optimierung der Backtesting-Techniken in automatisierten Hochfrequenz-Handelssystemen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Hedging- und Nicht-Hedging-Handelsstrategien auf Rohstoffen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Vergleich der Take-Profit- und Stop-Loss-Handelsstrategien in Kombination mit einem MACD-Handelssystem
Leistungsbewertung von drei automatisierten Handelssystemen (MACD, PIVOT und SMA) mittels der d-Backtest-PS-Implementierung
Profitabilität durch dynamisches Backtesting der optimalen Periodenauswahl zur Optimierung technischer Parameter in Handelssystemen mit Prognose
Autonomer Multi-Faktor Energiefluss-Controller (AmEFC):
Optimierung des Managements erneuerbarer Energien durch Integration
intelligenter Steuerungssysteme.
Dynamik eines Bertrand-Duopol-Spiels des griechischen Ölmarktes und Anwendung der d-Backtest-Methode
Bewertung automatisierter Handelssysteme unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode und WM-Rangfolge in Finanzmärkten
Optimierung der Backtesting-Techniken in automatisierten Hochfrequenz-Handelssystemen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Hedging- und Nicht-Hedging-Handelsstrategien auf Rohstoffen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Vergleich der Take-Profit- und Stop-Loss-Handelsstrategien in Kombination mit einem MACD-Handelssystem
Leistungsbewertung von drei automatisierten Handelssystemen (MACD, PIVOT und SMA) mittels der d-Backtest-PS-Implementierung
Profitabilität durch dynamisches Backtesting der optimalen Periodenauswahl zur Optimierung technischer Parameter in Handelssystemen mit Prognose
Autonomer Multi-Faktor Energiefluss-Controller (AmEFC):
Optimierung des Managements erneuerbarer Energien durch Integration
intelligenter Steuerungssysteme.
Dynamik eines Bertrand-Duopol-Spiels des griechischen Ölmarktes und Anwendung der d-Backtest-Methode
Bewertung automatisierter Handelssysteme unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode und WM-Rangfolge in Finanzmärkten
Optimierung der Backtesting-Techniken in automatisierten Hochfrequenz-Handelssystemen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Hedging- und Nicht-Hedging-Handelsstrategien auf Rohstoffen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Vergleich der Take-Profit- und Stop-Loss-Handelsstrategien in Kombination mit einem MACD-Handelssystem
Leistungsbewertung von drei automatisierten Handelssystemen (MACD, PIVOT und SMA) mittels der d-Backtest-PS-Implementierung
Profitabilität durch dynamisches Backtesting der optimalen Periodenauswahl zur Optimierung technischer Parameter in Handelssystemen mit Prognose
Autonomer Multi-Faktor Energiefluss-Controller (AmEFC):
Optimierung des Managements erneuerbarer Energien durch Integration
intelligenter Steuerungssysteme.
Dynamik eines Bertrand-Duopol-Spiels des griechischen Ölmarktes und Anwendung der d-Backtest-Methode
Bewertung automatisierter Handelssysteme unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode und WM-Rangfolge in Finanzmärkten
Optimierung der Backtesting-Techniken in automatisierten Hochfrequenz-Handelssystemen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Hedging- und Nicht-Hedging-Handelsstrategien auf Rohstoffen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Vergleich der Take-Profit- und Stop-Loss-Handelsstrategien in Kombination mit einem MACD-Handelssystem
Leistungsbewertung von drei automatisierten Handelssystemen (MACD, PIVOT und SMA) mittels der d-Backtest-PS-Implementierung
Profitabilität durch dynamisches Backtesting der optimalen Periodenauswahl zur Optimierung technischer Parameter in Handelssystemen mit Prognose
Dimitrios Vezeris
Geschäftsführer
Dimitrios Vezeris ist Dozent an der Fakultät für Bauingenieurwesen der Polytechnischen Schule von Xanthi an der Demokrit-Universität Thrakien und unterrichtet die Fächer Technische Wirtschaftslehre, Betriebsforschung und Management technischer Projekte und Unternehmen.
Er hat einen Abschluss in Elektrotechnik und Computertechnik, einen Doktortitel (PhD) in Finanzen, einen Master-Abschluss in Informatik (MIT) sowie einen Master in internationalen Wirtschafts- und Geschäftsbeziehungen (MBA).
Die Durchführung der Unternehmensgruppe ΙΩΝΙΚΗ, mit einem portfolio von 10 Unternehmen.
Durch das Ingenieurbüro des Konzerns, ΙΩΝΙΚΗ Engineering, hat er Lizenzen und Studien für Fabriken, Unternehmen und Hotels überwacht und erstellt.
Darüber hinaus hat er den Bau von Gebäuden sowie elektromechanischen Projekten und Projekten im Bereich erneuerbare Energien überwacht.
Vorträge
Vortrag V
Marketing
Vortrag V
Marketing
Veröffentlichungen
Autonomer Multi-Faktor Energiefluss-Controller (AmEFC):
Optimierung des Managements erneuerbarer Energien durch Integration
intelligenter Steuerungssysteme.
Dynamik eines Bertrand-Duopol-Spiels des griechischen Ölmarktes und Anwendung der d-Backtest-Methode
Bewertung automatisierter Handelssysteme unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode und WM-Rangfolge in Finanzmärkten
Optimierung der Backtesting-Techniken in automatisierten Hochfrequenz-Handelssystemen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Hedging- und Nicht-Hedging-Handelsstrategien auf Rohstoffen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Vergleich der Take-Profit- und Stop-Loss-Handelsstrategien in Kombination mit einem MACD-Handelssystem
Leistungsbewertung von drei automatisierten Handelssystemen (MACD, PIVOT und SMA) mittels der d-Backtest-PS-Implementierung
Profitabilität durch dynamisches Backtesting der optimalen Periodenauswahl zur Optimierung technischer Parameter in Handelssystemen mit Prognose
Autonomer Multi-Faktor Energiefluss-Controller (AmEFC):
Optimierung des Managements erneuerbarer Energien durch Integration
intelligenter Steuerungssysteme.
Dynamik eines Bertrand-Duopol-Spiels des griechischen Ölmarktes und Anwendung der d-Backtest-Methode
Bewertung automatisierter Handelssysteme unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode und WM-Rangfolge in Finanzmärkten
Optimierung der Backtesting-Techniken in automatisierten Hochfrequenz-Handelssystemen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Hedging- und Nicht-Hedging-Handelsstrategien auf Rohstoffen unter Verwendung der d-Backtest-PS-Methode
Vergleich der Take-Profit- und Stop-Loss-Handelsstrategien in Kombination mit einem MACD-Handelssystem
Leistungsbewertung von drei automatisierten Handelssystemen (MACD, PIVOT und SMA) mittels der d-Backtest-PS-Implementierung
Profitabilität durch dynamisches Backtesting der optimalen Periodenauswahl zur Optimierung technischer Parameter in Handelssystemen mit Prognose
Entwicklung von Software und einer dynamischen Methode der Künstlichen Intelligenz zur Analyse von Zeitreihen und zur optimalen Entscheidungsfindung mit Anwendungen in Handelssystemen.
Prognose der Goldpreise mit ökonometrischen Methoden und Methoden des
maschinellen Lernens.
Entwicklung von Software und einer dynamischen Methode der Künstlichen Intelligenz zur Analyse von Zeitreihen und zur optimalen Entscheidungsfindung mit Anwendungen in Handelssystemen.
Prognose der Goldpreise mit ökonometrischen Methoden und Methoden des
maschinellen Lernens.
2020-2023: Forschungskoordinator und wissenschaftlicher Leiter
Forschungsprogramm – Innovieren – Erschaffen – Innovieren (Zyklus II)
Forschungstitel:„Intelligenter Energiemanagement-Controller in Hybrid-Systemen“
Forschungsthema: Entwicklung eines intelligenten Energiefluss-Controllers.
Forschungsbeschreibung: Dieses Projekt umfasst die Forschung und Entwicklung von KI-Software und -Hardware zur Datensammlung und automatisierten Entscheidungsfindung für das Energiemanagement in Hybridstromerzeugungssystemen aus Erneuerbaren Energien (EE), Batterien, Lasten und einer kleinen meteorologischen Station sowie die Installation einer Prototyp-Pilotanlage zur Optimierung des Designs und zur Extraktion von Schlussfolgerungen.
2017 - 2020
Forschungsprogramm – Innovieren – Erschaffen – Innovieren
Autonomes und automatisiertes Handelssystem
Forschungsthema: Zeitreihenverarbeitung in Währungsmärkten.
Forschungsbeschreibung: Dieses Projekt befasst sich mit der Entwicklung eines automatisierten Handelssystems für Forex, CFDs, Kryptowährungen usw. Dieses System wird durch die Auswahl, Erstellung und vergleichende Bewertung verschiedener automatisierter Handelssysteme basierend auf der d-Backtest-Methode entstehen, die eine dynamische Methode zur Auswahl von Zeiträumen zur Optimierung der Parameter eines automatisierten Handelssystems darstellt.
