AlphaForge
Herausforderung
Systematische Aktienstrategien versprechen datengetriebenes Alpha, doch die Kluft zwischen einem backtesteten Signal und einem vertrauenswürdigen Handelssystem ist gewaltig. Die meisten quantitativen Backtests leiden unter Overfitting, Survivorship Bias und unrealistischen Ausführungskostenannahmen — sie produzieren beeindruckende historische Renditen, die im Live-Handel verdampfen.
Lösung
Ein produktionsreifes Python-System wurde auf Basis einer formalen Spezifikation entworfen und gebaut. Es implementiert eine 9-stufige Pipeline: Aktienuniversum-Selektion über 5 globale Regionen (~900 Aktien), Point-in-Time-Datenaufnahme, Feature Engineering mit Harvey-Liu-Zhu-Selektions-Gates (t > 3.5), Target-Konstruktion, 5 ML-Modelle gestackt via Ridge-Meta-Learner, CVXPY-Portfoliooptimierung mit Black-Litterman-Views und Ledoit-Wolf-Kovarianz-Shrinkage, mehrschichtiges Risikomanagement mit 6 gleichzeitigen Monitoren und Walk-Forward-Validierung mit quartalsweise expandierenden Fenstern und 2-Quartals-Purge-Gaps. Vier Anti-Overfitting-Gates — Deflated Sharpe Ratio, Probability of Backtest Overfitting (CSCV), Adversarial Validation und Complexity Budgeting — stellen sicher, dass die berichtete Performance echte statistische Signifikanz widerspiegelt.
Ergebnis
Walk-Forward-Backtesting über quartalsweise expandierende Fenster ergab eine Sharpe Ratio von 1.54 bei einem maximalen Drawdown von -2.3% während COVID-2020. Die hohe Sharpe Ratio reflektiert extrem niedrige Portfoliovolatilität durch faktorneutrale Konstruktion und institutionelles Risikomanagement. Alle Qualitäts-Gates (Deflated Sharpe Ratio, Adversarial Validation, Faktorexposition, Sub-Perioden-Stabilität) bestanden. Jeder Datenzugriff erfolgt strikt Point-in-Time mit regionsspezifischen Publication-Lag-Registern, wodurch Look-Ahead- und Survivorship-Bias konstruktionsbedingt ausgeschlossen werden. Deckt US-, EU-, UK-, Hongkong- und Schweizer Märkte ab mit realistischem Almgren-Chriss-Transaktionskostenmodell, Conformal-Prediction-Positionsgrössen und Half-Kelly-Risikobudgetierung.
Wichtige Highlights
Spec-First Engineering im grossen Massstab
Vollständige formale Spezifikation jeder Pipeline-Stufe, Risikobeschränkung und Validierungs-Gate vor einer einzigen Codezeile — jede architektonische Entscheidung lässt sich auf eine formale Anforderung zurückführen.
5-Modell-ML-Ensemble
XGBoost, LightGBM, CatBoost, LightGBM-LambdaRank, Ridge gestackt via Ridge-Meta-Learner, quartalsweise auf expandierenden Out-of-Sample-Vorhersagen neu trainiert.
Anti-Overfitting-Gates
Deflated Sharpe Ratio, Probability of Backtest Overfitting via CSCV, Adversarial Validation (AUC < 0.60) und Complexity Budget (inkrementeller IC ≥ 0.005 auf gesperrtem Holdout).
Institutionelle Portfoliokonstruktion
CVXPY-Optimierung (Clarabel → SCS-Fallback), Black-Litterman-Views, hybride Kovarianz (FF5 + PCA + IEWMA), Ledoit-Wolf-Shrinkage, Half-Kelly-Sizing mit Conformal-Prediction-Intervallen.
Globale Multi-Regionen-Abdeckung
5 Regionen (US, EU, UK, Hongkong, SIX) mit ~900 Aktien. Per-Region Publication-Lag-Register, Börsenkalender und regulatorische Einschränkungen.
Echtzeit-Risikoüberwachung
6 gleichzeitige Monitore: Turbulenz, Absorption Ratio, Crowding, SNB-Intervention, Korrelationsregime und Short-Selling. Almgren-Chriss-Square-Root-Impact-Kostenmodell.
Walk-Forward-Validierung
Quartalsweise expandierende Fenster, 2-Quartals-Purge-Gap, HLZ-Multiple-Testing (t > 3.5), dreifache Datenaufteilung (40/45/15), Bootstrap-Stabilität ≥ 0.90.
