Redaktioneller Aufbau
Forschung
Wie die Analysen zu KI, Backtesting und Überanpassung entstehen — und was sie bewusst nicht behaupten.
Die Artikel von Alpine Method Anlageforschung folgen einem festen redaktionellen Aufbau. Jede Analyse behandelt einen methodischen Aspekt der Rolle von KI beim Backtesting und bei der Überanpassung von Anlagemodellen. Die Beiträge sind kostenlos und werben für kein kostenpflichtiges Produkt.
Leitfragen jeder Analyse
Jeder Artikel beantwortet vier Fragen in dieser Reihenfolge:
- Was wird behauptet? — die untersuchte These, etwa dass ein Modell mit hohem Backtest-Sharpe auch live hält.
- Wie entsteht der Eindruck? — welche Verfahren, Daten und Freiheitsgrade den scheinbaren Beweis erzeugen.
- Wo liegt die Überanpassung? — an welchen Stellen der Vergangenheit das Modell nur auswendig gelernt hat.
- Was bleibt, wenn man es ehrlich prüft? — die Out-of-Sample-Erkenntnis nach Transaktionskosten, Slippage und Regimewechsel.
Methodische Bausteine
Die Analysen verwenden wiederkehrende Bausteine, damit die Leser Vergleiche zwischen Beiträgen ziehen können:
- Trennung von In-Sample und Out-of-Sample — Training und Prüfung auf disjunkten Zeiträumen, mit dokumentiertem Schnitt.
- Freiheitsgrad-Zählung — Parameter, Features, Hyperparameter und die Wahl der Trainingsperiode werden als verbrauchte Freiheitsgrade ausgewiesen.
- Stabilitätsprüfung — Sensitivität der Ergebnisse gegenüber kleinen Verschiebungen des Trainingsfensters und gegenüber realistischen Transaktionskosten.
- Regime-Kennzeichnung — jedes Ergebnis wird dem Marktregime zugeordnet, in dem es entstanden ist, statt als allgemeingültig dargestellt zu werden.
Was die Analysen nicht tun
Die Artikel enthalten keine Handelssignale, keine Prognosen für einzelne Wertpapiere und keine Empfehlung, ein bestimmtes Modell in Produktion zu nehmen. Sie beschreiben Methodik und dokumentieren, an welchen Stellen eine scheinbar starke Performance nur Überanpassung ist.
Aktuelle Themen
Geplante und veröffentlichte Beiträge befassen sich unter anderem mit: dem Unterschied zwischen In-Sample-Sharpe und Out-of-Sample-Sharpe; der Stabilität von Parametern über rollierende Walk-Forward-Fenster; dem Einfluss der Feature-Anzahl auf die Überlebensdauer eines Signals nach einem Regimewechsel; und dem Abfall der Performance unter realistischen Transaktionskosten.
Haben Sie eine methodische Rückfrage zu einem dieser Themen? Schreiben Sie der Redaktion direkt — wir nehmen Anfragen zur Methodik, zu Quellen und zu veröffentlichten Analysen entgegen.