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Source: New Trading Systems and Methods (Kaufman, 2005)

24-Kapitel-Enzyklopädie quantitativer Handelssysteme von Perry Kaufman — Schöpfer des KAMA (Kaufman Adaptive Moving Average). Standardwerk für systematisches Trading; deckt alles von Moving Averages bis zur Portfolio-Optimierung ab.

Kern-Aussage

Drei Anforderungen an ein robustes System: (1) Gesunde Prämisse, (2) Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Märkte, (3) Korrektes Testen mit Out-of-Sample-Validierung.

Overfitting ist die primäre Gefahr jedes quantitativen Ansatzes.

Warum Trendsysteme funktionieren

Preise sind nicht normalverteilt — sie besitzen fette Tails: - Trendbewegungen dauern länger als bei Zufallsverteilung erwartet - Trendsysteme exploitieren diese statistische Anomalie

Typisches Profil eines Trendsystems (Conservation of Capital):

Kennzahl Wert
% profitable Trades <29%
Ø Gewinner / Ø Verlierer 3,4×
Ø Verlierer-Haltedauer 12 Tage
Ø Gewinner-Haltedauer 55 Tage

→ Viele kleine Verluste + wenige große Gewinne = System-Logik

KAMA — Kaufman Adaptive Moving Average

Kaufmans bedeutendste Entwicklung; heute Industrie-Standard für adaptive Indikatoren.

Formel: 

KAMA_t = KAMA_(t-1) + sc_t × (Price_t - KAMA_(t-1))

sc_t  = [ER × (fast - slow) + slow]²
fast  = 2/(2+1)  ≈ 0.6667
slow  = 2/(30+1) ≈ 0.0645

ER = |Close_n - Close_0| / Σ|Close_i - Close_(i-1)|

ER-Wert Bedeutung sc →
ER = 1 Perfekter Trend fast (≈0.67)
ER = 0 Reines Rauschen slow (≈0.06)

Standardparameter: 10 Perioden ER; fast=2, slow=30

Squaring: Macht den langsamen Grenzwert äquivalent zu ~900-Perioden-MA bei Seitwärtsmärkten.

System Testing — 10 Performance-Kriterien

# Kriterium Faustregeln
1 Net Profits Positiv nach Kosten
2 Anzahl Trades >30 für Signifikanz
3 % Profitable 30–40% bei Trend-Systemen normal
4 Avg Return/Trade Nach allen Kosten positiv
5 Max Drawdown Kapitalisierung = 3× Drawdown
6 Ann. Rendite Benchmark-Vergleich
7 Smoothness Gross Profit/Gross Loss >2,0 = sehr gut
8 Time-to-Recovery Nach Drawdown — kurz = robust
9 Time in Market Mehr Zeit = mehr Exposure
10 Slope periodischer Returns Konsistenz über Zeitabschnitte

Robustheit: Wenige Parameter, breite Marktabdeckung, Walk-Forward OOS.

Risk Control — Kernprinzipien

Kapitalisierung & Leverage: - 60% Cash-Reserve typisch für professionelle Money Manager - 30% Leverage = optimaler Punkt (Diversifikation + akzeptables Verlustrisiko) - Deleverage-Regel: Lieber 20% Return und 10× Überlebenschance als 200% + Totalverlust-Risiko

Stop-Loss Methoden:

Methode Beschreibung
% Initial Margin 50–70%; einfach, wenig adaptiv
% Portfolio 1–2,5%; Risikogleichgewichtung
Max Adverse Excursion Stop knapp jenseits historischer Maximalverlust je Trade
KAMA als Stop Adaptiver Stop — passt sich Volatilität an
Dev-Stop (Kase) ATR + f×STDEV; f = 1 / 2,1 / 3,3

Noise-Konstanz: Gesamtkosten durch Stops sind unabhängig von Stop-Größe konstant: - 5-Pip-Stop × 20 Hits = 100 Pips + Slippage - 10-Pip-Stop × 10 Hits = 100 Pips + Slippage → Kleinere Stops = häufigere Exits = gleiche Gesamtkosten + höheres Slippage

Stop-Kompatibilität: Enger Stop + langsames Trend-System = unlösbarer Konflikt. Lieber schnellere Trend-Periode oder adaptiven Stop.

Diversifikation

  • Efficient Frontier: Diversifikation → höherer Return pro Risikoeinheit
  • Excel Solver oder Genetic Algorithm für Portfolio-Optimierung
  • Genetic Algorithm überlegen: berücksichtigt Eigenheiten von Trading-Returns