Quantitatives vs. Subjektives Trading

Der Finanzmarkt ist ein Schlachtfeld der Emotionen. Angst, Gier, Hoffnung - all diese Gefühle beeinflussen täglich die Entscheidungen von Millionen von Tradern. Doch während die meisten auf ihr "Bauchgefühl" vertrauen, zeigt die Evidenz: Systematische, datengetriebene Ansätze sind langfristig überlegen.

Warum Bauchgefühl nicht skaliert

Menschliche Intuition hat uns evolutionär weit gebracht. Im Trading führt sie jedoch häufig zu systematischen Fehlern:

• Recency Bias: Wir überbewerten aktuelle Ereignisse und vergessen die langfristige Perspektive.
• Confirmation Bias: Wir suchen nach Informationen, die unsere bestehende Meinung bestätigen.
• Loss Aversion: Verluste schmerzen mehr als Gewinne freuen - was zu irrationalen Entscheidungen führt.

Diese kognitiven Verzerrungen sind nicht "fixbar". Sie sind Teil unserer Natur.

Was ein Edge ist

Ein "Edge" im Trading ist ein statistischer Vorteil. Es bedeutet nicht, dass jeder Trade profitabel ist - sondern dass über viele Trades hinweg ein positiver Erwartungswert besteht.

Stell dir vor, du wirfst eine leicht unfaire Münze: 51% Kopf, 49% Zahl. Bei einem einzelnen Wurf ist das Ergebnis praktisch zufällig. Bei 10.000 Würfen wirst du jedoch mit hoher Wahrscheinlichkeit mehr Köpfe als Zahlen sehen.

Quantitatives Trading versucht, solche "unfairen Münzen" im Markt zu finden - und sie konsequent zu nutzen.

Minimum-Methodik

Um quantitativ zu traden, brauchst du:

1. Eine Hypothese: "Asset X tendiert dazu, sich nach Ereignis Y zu bewegen."
2. Historische Daten: Um die Hypothese zu testen.
3. Klare Regeln: Wann kaufen, wann verkaufen, wie viel riskieren.
4. Backtest-Framework: Um die Strategie auf historischen Daten zu simulieren.
5. Disziplin: Die Strategie auch in schwierigen Zeiten durchzuhalten.

Der entscheidende Punkt: Alles ist vordefiniert. Keine Entscheidung im Moment. Keine Emotionen.

Limitationen

Quantitatives Trading ist kein Heiliger Gral. Es gibt wichtige Einschränkungen:

• Backtests sind nicht die Realität: Historische Performance garantiert keine zukünftigen Ergebnisse.
• Overfitting: Eine Strategie, die perfekt auf historische Daten passt, versagt oft in der Zukunft.
• Execution: Slippage, Fees und Marktimpact können theoretische Gewinne auffressen.
• Regime Changes: Märkte ändern sich. Was gestern funktionierte, funktioniert morgen vielleicht nicht mehr.

Trotz dieser Limitationen bleibt der quantitative Ansatz dem rein diskretionären überlegen - wenn er richtig umgesetzt wird.

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