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// Mathematik · Grundlagen

Grundlagen

Diese Seite nennt die Verfahren, auf denen unsere Systeme stehen — und sagt bei jedem, wofür es gut ist und wo es täuscht. Alles davon steht in Lehrbüchern. Was wir daraus bauen, steht nirgends.

// Fundament

1 Statistik: die Sprache, in der alles gemessen wird.

Ohne diese Größen gibt es keine Aussage über eine Strategie — nur Meinungen über eine Kurve.

Erwartungswert & Varianz

Var⁡(X)=E[X2]−E[X]2\operatorname{Var}(X) = \mathbb{E}[X^2] - \mathbb{E}[X]^2

Der Erwartungswert ist der wahrscheinlichkeitsgewichtete Durchschnitt, die Varianz misst die Streuung darum. Die Wurzel der Varianz ist die Standardabweichung — im Handel Volatilität genannt.

Wofür: Fundament für alles Weitere: Erwartungswert eines Trades, Risikomessung, jede Kennzahl.

Kovarianz & Korrelation

ρ(X,Y)=Cov⁡(X,Y)σX σY\rho(X,Y) = \frac{\operatorname{Cov}(X,Y)}{\sigma_X\,\sigma_Y}

Misst, ob zwei Größen gemeinsam schwanken, normiert auf −1 bis +1.

Wofür: Zwei Signale, die in Wahrheit dasselbe wetten, sind kein Portfolio. Vorsicht: Korrelation erfasst nur lineare Zusammenhänge und ist über die Zeit instabil — deshalb rollierend rechnen, nie einmalig über die ganze Historie.

Autokorrelation

ρk=Cov⁡(rt, rt−k)Var⁡(rt)\rho_k = \frac{\operatorname{Cov}(r_t,\, r_{t-k})}{\operatorname{Var}(r_t)}

Die Korrelation einer Zeitreihe mit sich selbst, um k Perioden verschoben.

Wofür: Der direkteste Test auf Vorhersagbarkeit. Positiv heißt Momentum auf dieser Frequenz, negativ Rückkehr zum Mittel. Falle: Auf Tick-Ebene ist sie fast immer negativ — das ist kein Signal, sondern das Hin und Her zwischen Geld- und Briefkurs.

Log-Renditen

rt=ln⁡ ⁣(PtPt−1)r_t = \ln\!\left(\frac{P_t}{P_{t-1}}\right)

Logarithmische Renditen addieren sich über die Zeit, einfache Renditen addieren sich über Positionen.

Wofür: Für Zeitreihenanalyse und Volatilitätsschätzung nimmt man Log-Renditen, für Portfolio-Rechnung die einfachen. Wer das vertauscht, rechnet still falsch.

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// Volatilität

2 Wie stark schwankt es — und schwankt es gerade anders als sonst?

Volatilität ist keine Konstante. Sie kommt in Wellen, und wer sie als festen Wert behandelt, misst sein Risiko falsch.

Wurzel-Zeit-Regel

σJahr=σ⋅N\sigma_{\text{Jahr}} = \sigma\cdot\sqrt{N}

Volatilität skaliert mit der Wurzel der Zeit, N ist die Anzahl der Perioden pro Jahr.

Vorsicht: Gilt streng nur bei unkorrelierten Renditen. Innerhalb eines Handelstages, mit Autokorrelation und ruhigeren Mittagsstunden, wird sie ungenau — man darf sie kennen, aber nicht blind anwenden.

Realisierte Volatilität

RVt=∑irt,i2RV_t = \sum_i r_{t,i}^2

Die Summe der quadrierten Renditen innerhalb eines Tages als Schätzer der Tagesvarianz.

Wofür: Der beste voraussetzungsarme Schätzer aus hochfrequenten Daten. Grenze: Je feiner man abtastet, desto genauer — bis das Mikrostruktur-Rauschen überwiegt und die Genauigkeit wieder kippt.

EWMA

σt2=λ σt−12+(1−λ) rt−12\sigma_t^2 = \lambda\,\sigma_{t-1}^2 + (1-\lambda)\,r_{t-1}^2

Exponentiell gewichtete Volatilität: Neue Bewegungen zählen mehr, alte klingen ab.

Wofür: Rekursiv, ein einziger Zustandswert je Instrument, konstanter Aufwand pro Bar. Genau deshalb eignet es sich für einen Wächter, der im Live-Betrieb mitlaufen muss.

GARCH(1,1)

σt2=ω+α εt−12+β σt−12\sigma_t^2 = \omega + \alpha\,\varepsilon_{t-1}^2 + \beta\,\sigma_{t-1}^2

Wie EWMA, aber mit Rückkehr zu einer langfristigen Volatilität. α ist die Reaktion auf Schocks, β die Trägheit.

Wofür: Beschreibt, was jeder Händler kennt: Ruhige Phasen bleiben ruhig, wilde bleiben wild. Grundlage für Vorhersagen über mehrere Perioden und für Regime-Erkennung.

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// Bewertung & Risiko

3 Was ein Ergebnis wert ist — und was es kosten darf.

Sharpe- und Sortino-Verhältnis

SR=E[R]−RfσSR = \frac{\mathbb{E}[R] - R_f}{\sigma}

Überschussrendite je Einheit Risiko. Sortino zählt nur Abweichungen nach unten als Risiko — Aufwärtsschwankungen werden nicht bestraft.

Vorsicht: Ein Sharpe aus einem Rückblick ist fast immer zu hoch. Warum, steht im nächsten Abschnitt.

Drawdown & Calmar

DDt=Pt−max⁡s≤tPsmax⁡s≤tPsDD_t = \frac{P_t - \max_{s\le t} P_s}{\max_{s\le t} P_s}

Der Abstand zum bisherigen Höchststand der Kapitalkurve; der schlimmste davon ist der maximale Drawdown.

Wofür: Bei Konten mit Verlustgrenze ist der verbleibende Drawdown-Puffer das eigentliche Risikobudget — nicht die Kontogröße. Positionsgrößen richten sich danach, nicht am nominalen Kapital.

Erwarteter Verlust im Ernstfall

ESα=− E[ R∣R≤−VaRα ]ES_\alpha = -\,\mathbb{E}\left[\,R \mid R \le -\mathrm{VaR}_\alpha\,\right]

Der Value at Risk sagt, welche Verlustschwelle selten überschritten wird. Der Expected Shortfall sagt, wie schlimm es wird, wenn sie überschritten wird.

Wofür: Der zweite Wert ist der ehrlichere. Ein Limit, das nur die Schwelle kennt, sagt nichts über den Tag, an dem sie fällt.

Kelly-Kriterium

f∗=p b−(1−p)bf^* = \frac{p\,b - (1-p)}{b}

Der Kapitalanteil, der das langfristige logarithmische Wachstum maximiert.

Wofür: Als theoretische Obergrenze — und nur so. Voll gesetzt wird Kelly nie: Die Parameter sind geschätzt, die Verteilungsränder sind dicker als angenommen, und bei einer Verlustgrenze ist nicht Kelly die bindende Bedingung, sondern das Limit.

Kovarianzmatrix & Allokation

σp2=w⊤Σ w\sigma_p^2 = \mathbf{w}^{\top}\boldsymbol{\Sigma}\,\mathbf{w}

Das Risiko mehrerer Positionen ist nicht die Summe der Einzelrisiken — die Zusammenhänge entscheiden.

Vorsicht: Die Inverse einer geschätzten Kovarianzmatrix verstärkt Schätzfehler massiv. In der Praxis nimmt man Schrumpfungsverfahren, Risikoparität oder schlicht ein Volatilitätsziel je Signal statt einer vollen Optimierung.

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// Der wichtigste Teil

4 Mathematik gegen den eigenen Selbstbetrug.

Wer hundert Varianten prüft, findet garantiert gute — allein durch Zufall. Dieser Abschnitt ist der Grund, warum bei uns die meisten Kandidaten sterben.

Korrektur für Mehrfachtests

pkorrigiert=f(p, Anzahl der Versuche)p_{\text{korrigiert}} = f\left(p,\ \text{Anzahl der Versuche}\right)

Jeder zusätzliche Test erhöht die Wahrscheinlichkeit, rein zufällig etwas Gutes zu finden. Die Korrektur rechnet die Anzahl der Versuche gegen das Ergebnis auf.

Bedingung: Man muss die Versuche ehrlich mitzählen — auch die verworfenen, auch die von letzter Woche. Wer hier schummelt, betrügt nur sich selbst.

Entwerteter Sharpe

PSR(SR∗)=Φ(… n, Schiefe, Wo¨lbung …)\mathrm{PSR}(SR^*) = \Phi\left(\ldots\ n,\ \text{Schiefe},\ \text{Wölbung}\ \ldots\right)

Die Wahrscheinlichkeit, dass der wahre Sharpe über einer Messlatte liegt — korrigiert um Stichprobenlänge, Schiefe und Wölbung der Verteilung. Die Messlatte ist dabei jener Sharpe, den man allein durchs Testen vieler Varianten zufällig erwarten würde.

Wofür: Nach Bailey und López de Prado. Es beantwortet die einzig richtige Frage: Ist das Ergebnis besser als das, was Zufall bei so vielen Versuchen ohnehin liefert?

Reality Check

H0: max⁡kE[fk]≤0H_0:\ \max_k \mathbb{E}[f_k] \le 0

Ein Test nach White, der die gesamte Suche als Ganzes prüft: Ist der beste gefundene Kandidat besser, als der beste aus reinem Rauschen es wäre?

Wofür: Der Unterschied zwischen „dieses Signal sieht gut aus" und „dieses Signal ist besser als Zufall".

Getrennte Zeiträume

Suchen≠Besta¨tigen\text{Suchen} \ne \text{Bestätigen}

Gesucht wird auf einem Zeitraum, bestätigt auf einem anderen, der beim Suchen unberührt bleibt.

Grenze: Auch dieser Schutz nutzt sich ab. Derselbe Bestätigungszeitraum verliert mit jedem Test an Aussagekraft — deshalb wird mitgezählt, wie oft er schon benutzt wurde.

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// Prozesse & Simulation

5 Modelle für Zufall — als Maßstab, nicht als Wahrheit.

Kein Modell beschreibt den Markt. Aber ein Modell gibt einen Maßstab, gegen den man messen kann, ob ein Ergebnis bemerkenswert ist.

Geometrische Brownsche Bewegung

dS=μ S dt+σ S dWdS = \mu\,S\,dt + \sigma\,S\,dW

Das Standardmodell für Preispfade: konstante Drift, konstante Volatilität, Zufall über den Wiener-Prozess.

Wofür: Als Vergleichsmaßstab und zum Erzeugen synthetischer Pfade. Grenze: Die Wirklichkeit hat Sprünge, Volatilitätscluster und dickere Ränder — das Modell ist ein Lineal, keine Landkarte.

Ornstein-Uhlenbeck

dX=θ (μ−X) dt+σ dWdX = \theta\,(\mu - X)\,dt + \sigma\,dW

Ein Prozess mit Rückstellkraft: Je weiter der Wert vom Mittel weg ist, desto stärker zieht es ihn zurück. θ bestimmt, wie schnell.

Wofür: Das saubere mathematische Bild hinter dem Begriff „Rückkehr zum Mittelwert" — und die Grundlage, um zu prüfen, ob eine Reihe wirklich zurückkehrt oder nur so aussieht.

Itôs Lemma

(dW)2=dt(dW)^2 = dt

Die Kettenregel für Zufallspfade. Der Zusatzterm mit der zweiten Ableitung existiert, weil Zufallspfade so rau sind, dass quadratische Terme nicht verschwinden.

Wofür: Erklärt unter anderem, warum Schwankung selbst Rendite kostet — dieselbe Rechnung, aus der auch die Bewertung von Optionen folgt.

Monte-Carlo

Fehler∼1N\text{Fehler} \sim \frac{1}{\sqrt{N}}

Viele erzeugte Pfade statt einer geschlossenen Formel. Die Genauigkeit wächst nur mit der Wurzel der Anzahl.

Wofür: Verteilungen von Ergebnissen statt einer einzelnen Zahl — insbesondere für die Frage, wie tief ein Drawdown allein durch Zufall werden kann.

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// Mikrostruktur & Ausführung

6 Zwischen Signal und Markt geht die Rendite verloren.

Diese Größen entscheiden darüber, ob eine Idee im Betrieb überlebt — und sie fehlen in den meisten Rückrechnungen.

Geld-Brief-Spanne

Spread=Brief−Geld\text{Spread} = \text{Brief} - \text{Geld}

Der Abstand zwischen Kauf- und Verkaufskurs. Wer sofort handeln will, zahlt ihn.

Wofür: Auf feinen Zeitebenen ist die Spanne oft größer als der erwartete Vorteil. Dann ist die Idee mathematisch richtig und wirtschaftlich tot.

Ausführungsabweichung

Slippage=Ausfu¨hrung−Signalkurs\text{Slippage} = \text{Ausführung} - \text{Signalkurs}

Die Differenz zwischen dem Kurs, bei dem entschieden wurde, und dem, zu dem tatsächlich gehandelt wurde.

Wofür: Sie gehört in die Rechnung, nicht in die Fußnote. Ein System, das ohne sie geprüft wurde, ist nicht geprüft.

Marktwirkung

Wirkung∼Ordergro¨ßeVolumen\text{Wirkung} \sim \sqrt{\frac{\text{Ordergröße}}{\text{Volumen}}}

Die eigene Order bewegt den Preis. Der Zusammenhang ist nicht linear, sondern flacht ab — typischerweise wurzelförmig.

Wofür: Sie begrenzt die Kapazität einer Strategie. Ein Verfahren, das mit kleinem Einsatz funktioniert, muss mit großem nicht funktionieren.

Bedingte Wahrscheinlichkeit

P(A∣B)=P(B∣A) P(A)P(B)P(A \mid B) = \frac{P(B \mid A)\,P(A)}{P(B)}

Der Satz von Bayes: Wie sich eine Einschätzung ändern muss, wenn eine neue Beobachtung hinzukommt.

Wofür: Die saubere Form der Frage, die jeder stellt: Wie viel darf ich auf diese eine Beobachtung geben, wenn ich weiß, wie selten sie ohnehin auftritt?

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Was hier bewusst nicht steht: Alles auf dieser Seite ist Lehrbuchwissen — Sie finden es in jeder guten Bibliothek. Was nicht hier steht, ist die eigentliche Arbeit: welche dieser Verfahren wir kombinieren, in welcher Reihenfolge, mit welchen Parametern, auf welchen Zeitebenen und mit welchen Schwellen. Genau davon lebt ein Vorsprung — und deshalb erklären wir gern das Wie unseres Vorgehens, aber nicht das Was unserer Signale.

Fragen zur Methodik?

Über Verfahren sprechen wir offen — auch über die, die bei uns durchgefallen sind.

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