Systematisches Trading: Statistik, Signal-Design, Algo-Ausführung, APIs und Infrastruktur.
Quant-Trading ersetzt Bauchgefühl durch Daten, Mathematik und Code. Das unterscheidet es wirklich vom diskretionären Trading.
Wie man einen echten Edge von Rauschen unterscheidet: p-Werte, Stichprobengröße und die statistischen Fallen, die schlechte Strategien gut aussehen lassen.
Rohe Kursdaten sind kein Signal. Sie in prädiktive Features zu verwandeln ist, wo der Großteil der echten Arbeit eines Quants stattfindet.
Die zwei Säulen des Quant-Strategiedesigns ziehen in entgegengesetzte Richtungen — zu wissen, welches Regime welche begünstigt, ist der eigentliche Edge.
Strategien zu kombinieren bedeutet nicht, die beste auszuwählen — sondern solche, die zu unterschiedlichen Zeiten Geld verlieren.
Ein großartiges Signal kann trotzdem Geld verlieren, wenn es schlecht ausgeführt wird. Ausführungsalgorithmen minimieren, was ein Trade an Platzierungskosten verursacht.
Jede algorithmische Strategie läuft auf einer Daten- und Ausführungspipeline. Ist diese Infrastruktur fehlerhaft, spielt nichts darüber eine Rolle.
Ein Trading-Bot ist ein verteiltes System mit echtem Geld im Spiel. Seine Architektur muss unspektakulär, testbar und schwer zu brechen sein.
Eine unbeobachtete algorithmische Strategie ist ein Risiko, das nur auf seinen Moment wartet. So beobachten Profis ihre Bots.
ML wirkt auf Finanzdaten mächtig — und genau das ist das Problem. Die meisten ML-Trading-Modelle scheitern aus denselben wenigen Gründen.