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Quantitative Handelssysteme

Quantitative Handelssysteme nutzen mathematisch-statistische Modelle zur Identifikation von Marktineffizienzen und zur automatisierten Handelsentscheidung. Sie reichen von einfachen regelbasierten Ansätzen (Moving-Average-Crossovers) bis zu komplexen Machine-Learning-Modellen. Kern aller Quant-Systeme ist der empirische Beweis einer statistischen Edge im Markt.

Kernprinzipien

  • Jede Strategie muss eine nachweisbare statistische Edge besitzen — kein System ohne empirischen Beleg
  • Overfitting ist die größte Gefahr: Ein auf historischen Daten perfekt kalibriertes Modell versagt häufig im Live-Einsatz
  • Der gesamte Quant-Stack (Datenbeschaffung, Signal, Execution, Monitoring) muss als System betrachtet werden

Im Wiki

Quellen und Synthesen die dieses Konzept vertiefen:

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