Methodik & Research-Prozess
Logimetriq bewertet Strategien nicht nach isolierter historischer CAGR, sondern nach Hypothese, Datenqualität, Robustheit, Risiko, Portfolio-Integration und Live-Validierbarkeit.
Der Prozess rückt Methodik vor Performance: Eine Kennzahl wird erst relevant, wenn Hypothese, Daten, Robustheit und Portfolio-Kontext tragen.
Wie Logimetriq Strategien bewertet
Idee
Eine Research-Idee beginnt mit einer plausiblen Marktstruktur, nicht mit einer optimierten Kennzahl.
Hypothese
Vor dem Test muss klar sein, warum ein Effekt existieren könnte und wann er scheitert.
Daten
Datenqualität, Verfügbarkeit, Revisionen und Handelbarkeit bestimmen die Aussagekraft.
Backtest
Historische Simulationen werden als Modellprüfung verstanden, nicht als Renditeversprechen.
Robustheitsprüfung
Kosten, Slippage, Parameter-Sensitivität, Regimewechsel und Stresspfade werden geprüft.
Portfolio-Integration
Entscheidend ist, ob ein Baustein das Gesamtportfolio verbessert und nicht nur isoliert gut aussieht.
Live-Validierung
Forward Test und reale Beobachtung helfen, Backtest-Annahmen zu kontrollieren.
Backtesting-Standards
Survivorship Bias
Universen dürfen nicht nur aus später erfolgreichen Instrumenten bestehen.
Lookahead Bias
Ein Modell darf keine Informationen nutzen, die zum Entscheidungszeitpunkt nicht verfügbar waren.
Slippage
Ausführungspreise weichen besonders bei kurzfristigen Strategien vom theoretischen Signal ab.
Transaktionskosten
Kosten können schwache Edge vollständig eliminieren.
Liquidität
Handelbarkeit, Spread und Kapazität sind Teil des Research-Ergebnisses.
Parameter-Sensitivität
Robuste Effekte sollten nicht nur bei einer engen Parameterauswahl funktionieren.
Regime-Abhängigkeit
Ein Effekt muss über unterschiedliche Marktphasen hinweg eingeordnet werden.
Robustheits-Toolkit
Monte Carlo
Simulation alternativer Pfade zur Erwartungssteuerung von Ergebnisbandbreiten.
Block Bootstrap
Stressnähere Pfade, weil zusammenhängende Marktphasen teilweise erhalten bleiben.
Regime-Analyse
Prüfung, wann eine Strategie funktioniert, schwächelt oder strukturell gefährdet ist.
Attribution
Analyse, welche Bausteine zum Ergebnis beitragen und welche Risiken sie einbringen.
Exposure-Steuerung
Kontrolle von Konzentration, Kapazität und kumuliertem Marktrisiko.
Forward Test / Live Validation
Abgleich zwischen Modellannahmen und realer Beobachtung nach dem Backtest.
Aktuelle Methodik-Beiträge
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