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Die Ausführungslücke — warum jeder Backtest zu gut aussieht

Zwischen einem Signal und einer Position liegt ein Vorgang, den fast die gesamte Handelsliteratur überspringt: die Ausführung. Sie kommt in Backtests als Annahme vor — „Kauf zum Schlusskurs" — und in Büchern als Fußnote.

Seit Kurzem enthält der Bestand fünf Quellen, die diesen Vorgang aus fünf Richtungen behandeln. Zusammen zeigen sie, dass die Lücke nicht klein ist: Sie ist bei größeren Positionen die dominierende Kostenposition und der häufigste Grund, warum eine funktionierende Strategie im Einsatz scheitert.

Die fünf Ebenen

1. Wer nimmt überhaupt die Gegenseite ein? (larry_harris) Liquidität ist kein Zustand des Marktes, sondern die Bereitschaft bestimmter Akteure, die Gegenposition einzugehen — und diese Bereitschaft hat Bedingungen. Wer kauft, braucht jemanden, der verkauft; ob es diesen jemanden gibt, ist keine Selbstverständlichkeit.

2. Warum bewegt sich der Preis dabei? (mark_douglas) Preisbewegung ist ein orderfluss_ungleichgewicht. Wer kauft, nimmt Angebot vom Markt; ist die eigene Order groß gegenüber der verfügbaren Gegenseite, arbeitet man sich durch das Orderbuch nach oben. Das ist market_impact — keine Reibung, sondern die unmittelbare Folge dessen, wie Preise entstehen.

3. Wie führt man dann optimal aus? (olivier_gueant) Daraus folgt ein Zielkonflikt: Schnelle Ausführung erzeugt Impact, langsame erzeugt Preisrisiko. Erst als Almgren und Chriss 1999 beides zusammen modellierten, wurde die Ausführungsgeschwindigkeit zur Entscheidungsvariablen. Vorher liefen die Optimierungen auf gleichmäßiges Aufteilen hinaus, weil nur der Impact zählte.

4. Was wird daraus in der Praxis angeboten? (barry_johnson) Die Algorithmenfamilien unterscheiden sich darin, wogegen sie optimieren: impact-getrieben gegen einen Durchschnittspreis (TWAP, VWAP, POV), kosten-getrieben gegen den Entscheidungspreis (Implementation Shortfall), opportunistisch gegen Gelegenheiten. Wer einen Algorithmus wählt, entscheidet, welchen Fehler er in Kauf nimmt.

5. Auf welcher Zeitachse spielt sich das ab? (marcos_lopez_de_prado) Nicht auf der Uhr. Die volume_clock misst in gehandeltem Volumen, weil Märkte Information in Volumen verarbeiten. Zehn Sekunden nach einer Zahlenveröffentlichung sind informationsreicher als zehn Minuten mittags — und ein Ausführungsalgorithmus, der nach der Uhr plant, plant an der Marktrealität vorbei.

Was das für Backtests bedeutet

Hier laufen die fünf Ebenen zusammen, und die Konsequenz ist unbequem.

Ein Backtest unterstellt typischerweise: Ausführung zum Schlusskurs oder zur Eröffnung, in beliebiger Größe, ohne Rückwirkung auf den Preis. Jede dieser drei Annahmen ist falsch, und alle drei Fehler zeigen in dieselbe Richtung — sie machen das Ergebnis besser, als es war.

peng_liu zieht daraus die richtige didaktische Konsequenz: Sein Buch beginnt bei Orderbuchmechanik und kommt erst danach zu Strategien. Wer nicht weiß, wie eine Limit-Order ausgeführt wird, unterstellt im Test Ausführungen, die es nicht gegeben hätte.

Besonders tückisch ist die Größenabhängigkeit. Der Fehler wächst überproportional:

Situation Ausführungsfehler im Backtest
Kleine Order, liquides Instrument gering — Spread und Provision dominieren
Große Order, liquides Instrument erheblich — Impact dominiert
Beliebige Order, illiquides Instrument schwer, oft prohibitiv

Und die dritte Zeile ist die gefährlichste, weil illiquide Instrumente im Backtest regelmäßig am besten aussehen: Dort sind Ineffizienzen groß, weil sie niemand ausbeuten kann.

Die Ironie für den kleinen Marktteilnehmer

Wer mit kleinem Kapital in liquiden Märkten handelt, hat hier einen echten strukturellen Vorteil — der einzige, den er gegenüber institutionellen Adressen besitzt: Seine Orders sind zu klein, um den Markt zu bewegen.

Er zahlt Spread und Provision, aber keinen nennenswerten Impact. Genau diesen Vorteil verspielt er, wenn er in illiquide Nebenwerte ausweicht, weil dort die Backtests besser aussehen.

Umgekehrt erklärt das, warum ein Vorteil Kapazität hat: Er verschwindet nicht, weil andere ihn entdecken, sondern weil die eigene Ausführung ihn auffrisst. Das ist die fünfte Bedingung aus was_ein_edge_sein_muss_synthese.

Was sich daraus für die Praxis ergibt

  1. Impact-Annahme in jeden Backtest, auch eine grobe. Null ist die einzige Annahme, die sicher falsch ist.
  2. Ordergröße gegen Durchschnittsvolumen prüfen, nicht gegen das Kontokapital. Die Grenze verläuft am Verhältnis.
  3. Bei illiquiden Instrumenten das Backtest-Ergebnis grundsätzlich anzweifeln — dort ist der Fehler am größten und die scheinbare Chance am verlockendsten.
  4. Den Ausführungs-Benchmark bewusst wählen. Gegen den VWAP oder gegen den Entscheidungspreis gemessen zu werden, sind zwei verschiedene Aufgaben.
  5. Kapazität als Teil des Edge schätzen, bevor Kapital wächst.

Offene Kante

Das ungelöste Problem hinter allem ist die Kalibrierung. Impact-Modelle brauchen Parameter, aber man beobachtet nur den realisierten Preisverlauf — nie den kontrafaktischen ohne die eigene Order. Sowohl Guéant als auch Johnson behandeln das und lösen es nicht.

Und für den nicht-institutionellen Anwender fehlt im Bestand vollständig, was praktisch am dringendsten wäre: eine Faustregel, wie viel Impact bei welchem Verhältnis von Ordergröße zu Tagesvolumen anzusetzen ist. Die Literatur liefert Modelle für Adressen mit Zugang zu Ausführungsdaten — nicht für jemanden mit einem Retail-Broker.