Quant

Irgendwann reicht „ich glaube, das funktioniert“ nicht mehr. Dieser Bereich gehört der anderen Seite des Tradings: Regeln formulieren, testen, messen, verwerfen. Quantitatives und algorithmisches Research, nicht als Roboter-Traum, sondern als Handwerk gegen den eigenen Bias.

Was hier entsteht:

• Vom Setup zur Regel: Eine diskretionäre Idee so aufschreiben, dass sie testbar wird, inklusive der unbequemen Ränder.
• Backtesting ohne Selbstbetrug: Datenqualität, Kosten, Overfitting und warum die meisten Backtests zu schön sind, um wahr zu sein.
• Statistische Validierung: Stichprobengröße, Robustheit, Out-of-Sample, und wann ein Ergebnis eine Edge ist statt Rauschen.

Der Einstieg existiert schon: Die statistische Denkweise dahinter steht im Lernpfad unter Wahrscheinlichkeiten und Review & Analyse. Quant heißt, genau diese Denkweise auf Code und Daten zu übertragen.

← Bis dahin: der Orderflow-Lernpfad