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Source: Trading Systems — A New Approach (Tomasini & Jaekle, 2009)

Praktisches Lehrbuch zur systematischen Trading-System-Entwicklung anhand des LUXOR-Systems (GBP/USD, 30min). Einzigartiger Beitrag: MAE/MFE für statistisch fundierte Exit-Platzierung und Walk-Forward-Analyse als Pflichtstandard. Monte Carlo als "Ladder-Shaker" für Worst-Case-Drawdown-Schätzung.

Kernaussagen

MAE/MFE als Exit-Werkzeug (Kapitel 3.5): Maximum Adverse Excursion = maximaler intraday Drawdown pro Trade. Grafische Darstellung aller Trades in einem MAE-Diagramm zeigt die "Loss Diagonal" — Trades, bei denen der Drawdown = der finale Verlust ist. Daraus: empirisch fundierte Stop-Loss-Platzierung. Maximum Favorable Excursion (MFE) analog für Profit-Targets. Grundsatz: "Es gibt keine universellen optimalen Exits" — Exits müssen zur Entry-Logik und Zeitframe passen. → mae_mfe_exits

Walk-Forward-Analyse (Kapitel 6): Roll-and-anchor Methodik ist der Pflichtstandard gegen Overfitting. IS-Performance nach Optimierung ist immer besser als OOS-Performance — das ist keine Überraschung. Rolling WFA: Trainings-Fenster verschieben sich, 80/20 IS/OOS-Split; Anchored WFA: Startpunkt fix, wachsendes IS-Fenster. Für Intraday-Systeme wird Rolling WFA bevorzugt. Die WFA-Equity-Line = realistischste Schätzung echter Performance. → robustness_obsession

Monte Carlo Analyse (Kapitel 4.2): Permutiert die Reihenfolge der Trades (Auswahl ohne Zurücklegen) — "Shaking the Ladder". Berechnet Konfidenzintervalle für Max Drawdown (z.B. "95% Wahrscheinlichkeit: Max DD ≤ X%"). Zeigt: welche beobachtete Drawdown-Tiefe war Pech (seltene Permutation) vs. systematisches Problem.

Overfitting-Anatomie (Kapitel 5.4): Quantifizierter Nachweis: je mehr Parameter optimiert, desto besser IS-Ergebnis, aber desto schlechter OOS-Ergebnis. Beispiel LUXOR: 0 optimierte Parameter → $17,961 Train; 6 optimierte Parameter → $90,240 Train. OOS verschlechtert sich parallel. Stabilitätsdiagramme: Input-Parameter leicht ändern → wenn Performance-Landschaft flach = robust; wenn scharf = überfit.

RINA Index: Einheitliche Performance-Metrik, die Net Profit, Drawdown und Tradingzeit integriert. RINA = Net Profit / (Avg. Drawdown × % Zeit im Markt). Kombiniert mehrere Aspekte in eine Kennzahl.

Slippage macht echte Systeme kaputt (Kapitel 3.2): LUXOR ohne Slippage/Kosten: $147K; mit $30 S&C/RT: $91K — −38% weniger Gewinn. Zeigt wie stark TC-Modellierung Ergebnisse beeinflussen. → transaktionskosten_modell

Verbindungen zu anderen Quellen

Konzept Tomasini/Jaekle Ergänzung
Walk-Forward-Analyse Rolling / Anchored WFA Implementierung 2026-04-27_narang_inside_black_box (WFA als Validierungsstandard)
Overfitting Visuell demonstriert mit LUXOR 2026-05-09_chan_quantitative_trading (Backtesting Pitfall-Taxonomie)
Monte Carlo Trade-Permutation für DD-Konfidenz 2026-05-09_lopez_afml (Purged K-Fold CV als fortgeschrittene Methode)
Slippage −38% Gewinnreduktion durch TC 2026-04-27_narang_inside_black_box (transaktionskosten_modell)

Relevante Pages