Die quantitative Finanz

Die quantitative Finanz ersetzt die Intuition durch Daten und Rechnungen. Sie sucht Regelmäßigkeiten in Bergen von Zahlen.

Ihr erster Feind ist das Rauschen. Die Preise bewegen sich vor allem zufällig. Das Signal, der kleine vorhersagbare Teil, ist winzig.

Für das Beispiel: eine Aktie bewegt sich um etwa ein Prozent pro Tag. Ein gutes Signal fügt vielleicht zwei Hundertstel Prozent hinzu. Eins zu fünfzig.

Das ist, als würde man mitten in einem Stadion ein Flüstern hören. Man braucht Tausende Beobachtungen, um es zu hören.

Zweites Werkzeug: der Backtest. Man testet eine Regel an der Vergangenheit, um zu sehen, was sie gebracht hätte.

Das Problem: an der Vergangenheit funktioniert alles, wenn man lange genug sucht. Die Vergangenheit wehrt sich nicht.

Testen Sie zwanzig wertlose Regeln. Mit der üblichen statistischen Schwelle von fünf Prozent wird im Schnitt eine zu funktionieren scheinen.

Und Sie haben etwa vierundsechzig Prozent Chancen, mindestens eine zu finden. Dann muss man nur diese eine zeigen.

Das ist die Überanpassung: ein Muster in einem Würfelspiel finden. Die Regel klebt an der Vergangenheit und scheitert an der Zukunft.

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Je mehr Stellschrauben eine Regel hat, desto mehr klebt sie an der Vergangenheit. Und desto geringer die Chance, dass sie danach funktioniert.

Die Forscher selbst sind darauf hereingefallen. Eine Studie von zweitausendsechzehn zählt mehr als dreihundert Faktoren, die Renditen vorhersagen sollen.

Eine andere zeigt, dass die Rendite dieser Anomalien nach ihrer Veröffentlichung im Schnitt um mehr als die Hälfte sinkt.

Gute Quants schützen sich. Sie legen Daten beiseite, nie angerührt, für den Schlusstest.

Sie verlangen eine wirtschaftliche Erklärung: warum sollte dieser Effekt existieren? Und wer würde bereit sein, auf der anderen Seite zu verlieren?

Sie zählen die echten Kosten und misstrauen einer zu schönen Kurve. Eine Strategie, die nie verloren hat, wurde vor allem zu gut angepasst.

Um ein Signal zu finden, das andere nicht haben, suchen manche neue Daten. Man nennt sie alternative Daten.

Satellitenbilder, um die Autos auf Supermarktparkplätzen zu zählen. Oder um Öltanks zu vermessen, vom Himmel aus gesehen.

Anonymisierte Kassenbons, um die Verkäufe vor der offiziellen Bekanntgabe zu schätzen. Der Verkehr einer Website, um einen Trend zu spüren.

Aber ein Vorteil verbreitet sich schnell. Sobald ein Datensatz an alle verkauft wird, nutzt sich sein Signal ab.

Merken Sie sich: ein zu schönes Ergebnis an der Vergangenheit sollte beunruhigen, nicht beruhigen.

Bevor Sie einem Backtest glauben, fragen Sie immer, wie viele Regeln ausprobiert wurden, um diese zu finden.