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Regime-Change-Risiko

Das größte strukturelle Risiko für Quant-Systeme: wenn historische Korrelationen und Muster in einem neuen Marktregime aufhören zu funktionieren.

Definition

Quant-Systeme extrapolieren Vergangenheit. In stabilen Regimes funktioniert das. In Regime-Wechseln (Krisen, Policy-Shifts, Strukturbrüche) kollabieren historische Korrelationen — und das Quant-System handelt als ob das alte Regime gilt, während der Markt bereits im neuen ist.

Warum Quant-Systeme besonders exponiert sind

  • Modelle lernen aus Vergangenheit — kein Lernprozess für Regime, die noch nicht existiert haben
  • Automatisierte Execution — kein menschliches Eingreifen bei Anomalien
  • Korrelations-Instabilität — Long/Short-Pairs, die historisch negativ korreliert waren, werden in Krisen plötzlich positiv

Historische Beispiele

  • LTCM 1998: Modelle basierten auf Post-Cold-War-Korrelationen → Russland-Krise brach sie
  • Quant-Quake 2007: Viele Quant-Fonds liefen identische Mean-Reversion-Modelle → simultanes Deleveraging verursachte Feedback-Loop
  • COVID März 2020: Alle historischen Volatilitäts-Schätzer waren wertlos in den ersten Wochen

Gegenmaßnahmen

  1. Regime-Klassifikation: Explizites Modell, das das aktuelle Regime identifiziert (Wachstum/Rezession × Inflation/Deflation → diversifikation_heiliger_gral)
  2. Robustheit über Regimes: Walk-Forward über mehrere Marktregimes, nicht nur letzten 10 Jahre (robustness_obsession)
  3. Menschliche Override-Regeln: Klare Trigger, wann das System pausiert wird
  4. Diversifikation: Mehrere schwach korrelierte Strategien reduzieren Regime-Exposure (diversifikation_heiliger_gral)

Verbindung zu Macro

ray_dalio's 4-Quadranten-Framework ist im Kern eine Regime-Klassifikation. O'Sheas narrativ_katalysator erfordert das Erkennen eines Regime-Wechsels als möglichen Katalysator.