Nice, kommst aufjedenfall in meine Übersicht.
War dir 3xGTAA nicht riskant/volatil genug? xD
Bei 2 stark gehebelten Assets, die einmal im Monat angepasst werden, gibt es doch ein signifikantes Drawdown Risiko.
Vielleicht war es in der Vergangenheit nicht so, weil es immer ein anderes Asset gab, was mehr Momentum hatte, aber wer weiß schon, ob die Korrelationen in Zukunft halten.
Was machst du, wenn 3xQQQ, 5TLT anschlagen und im nächsten Monat die US Schuldenkrise ernst wird?
Hast du mal die Timings zum 2000er Crash oder Covid angeschaut? Bei meinen Backtests war es mit einer solchen Strategie eher Glück als Edge
War dir 3xGTAA nicht riskant/volatil genug? xD
Bei 2 stark gehebelten Assets, die einmal im Monat angepasst werden, gibt es doch ein signifikantes Drawdown Risiko.
Vielleicht war es in der Vergangenheit nicht so, weil es immer ein anderes Asset gab, was mehr Momentum hatte, aber wer weiß schon, ob die Korrelationen in Zukunft halten.
Was machst du, wenn 3xQQQ, 5TLT anschlagen und im nächsten Monat die US Schuldenkrise ernst wird?
Hast du mal die Timings zum 2000er Crash oder Covid angeschaut? Bei meinen Backtests war es mit einer solchen Strategie eher Glück als Edge
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@SemiGrowth
Bei MATT hast du den Korb ja auch nach historischen Ergebnissen zusammengestellt und anschließend die Parameter optimiert. Wie unterscheidest du da selbst zwischen Glück und Edge?
Bei MATT hast du den Korb ja auch nach historischen Ergebnissen zusammengestellt und anschließend die Parameter optimiert. Wie unterscheidest du da selbst zwischen Glück und Edge?
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@Yoshika das meine ich nicht. levGTAA hat wahrscheinlich Edge. Aber die Frage ist eben wie hoch das Risiko ist. Nehmen wir an, es gibt ein Münzwurf. Entweder du bekommst 1Mio oder verlierst 900K, aber du darfst nur einmal werfen. Würdest du es machen? Du hast eine Edge, aber du kannst sie nicht über die Statistik spielen, weil ein negatives Event dich liquidieren kann. Bei Matt ist das Risiko ja deutlich geringer und es wird aller 14 Tage gehandelt.
Natürlich hat man dadurch weniger Rendite, aber reduziert die Tail Risks deutlich.
Meiner Meinung nach hat lecGTAA zu hohe Tail Risks, aber vielleicht hat man ja Glück
Natürlich hat man dadurch weniger Rendite, aber reduziert die Tail Risks deutlich.
Meiner Meinung nach hat lecGTAA zu hohe Tail Risks, aber vielleicht hat man ja Glück
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@SemiGrowth
Bei einem echten Black Swan über Nacht bringt aber kein Intervall was, egal ob 14 Tage oder ein Monat. Da hilft am Ende nur die Positionsgröße. Und dass MATT da besser dasteht, zeigt ja nur der In-Sample Backtest.
Bei einem echten Black Swan über Nacht bringt aber kein Intervall was, egal ob 14 Tage oder ein Monat. Da hilft am Ende nur die Positionsgröße. Und dass MATT da besser dasteht, zeigt ja nur der In-Sample Backtest.
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@Yoshika die Positionsgröße, Hebel und Diversifizierung. Apart from that gab es auch out sample daten.
Das fängt schon mit dem nicht diversifiziertem Universum von levGTAA an
Das fängt schon mit dem nicht diversifiziertem Universum von levGTAA an
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@SemiGrowth
Vier Anlageklassen sind ja nicht automatisch undiversifiziert. Interessanter finde ich deine Out-of-Sample-Aussage. Welche Daten waren denn nach der gesamten Optimierung von MATT tatsächlich noch unangetastet?
Vier Anlageklassen sind ja nicht automatisch undiversifiziert. Interessanter finde ich deine Out-of-Sample-Aussage. Welche Daten waren denn nach der gesamten Optimierung von MATT tatsächlich noch unangetastet?
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@Yoshika ein Zehntel der Daten, weiß nicht genau welche, aber hatte ja den Out sample Monte Carlo Test durchgeführt.
levGTAA hat eben ein starkes US Risiko. Interessant wäre zu wissen, welche Assets welche Performance beigetragen haben. Wahrscheinlich 3xQQQ und BTC fast alles. Die Assets müssen jetzt weiterlaufen, so wie in den letzten 20 Jahren
levGTAA hat eben ein starkes US Risiko. Interessant wäre zu wissen, welche Assets welche Performance beigetragen haben. Wahrscheinlich 3xQQQ und BTC fast alles. Die Assets müssen jetzt weiterlaufen, so wie in den letzten 20 Jahren
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@SemiGrowth
Beim US Risiko geb ich dir recht.
Aber ein Zehntel Holdout, von dem man nicht mehr weiß welches es war, ist schon irgendwie schwer als out of sample zu werten. Und Monte Carlo auf derselben Historie ist für mich eher ein Robustheitstest.
Beim US Risiko geb ich dir recht.
Aber ein Zehntel Holdout, von dem man nicht mehr weiß welches es war, ist schon irgendwie schwer als out of sample zu werten. Und Monte Carlo auf derselben Historie ist für mich eher ein Robustheitstest.
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Ich bin raus, muss noch meinem Backtest erklären warum er nicht 28% macht.. Danke euch ʕ•ᴥ•ʔっ♡. Ich zünd jetzt noch eine Kerze für den Overfitting-Gott an 🕯️
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@SemiGrowth @yoshika danke für eure Diskussion und eure Fragen. Yoshika, zünd eine Kerze bitte für mich mit an:D ich hab versucht bisschen Ordnung für mich selber in eure Fragen zu bringen und da gesammelt drauf zu antworten und hab die Fragen einfach mal der KI gegeben, dabei kam Folgendes raus (ich kannte nahezu alle Antworten qualitativ eigentlich auch schon vorher, aber jede Kennzahl kenne ich offensichtlicherweise nicht auswendig, daher war das so einfacher): (Backtest 1987–2026, Mittel über alle 21 möglichen Handelstage):
1) Tail-Risiko – da hat @SemiGrowth recht, es ist hoch:
- maxDD −62 % (nur am Monatsletzten −70 %), schlechtester Monat −29 % (Aug. 1990), schlechtester Tag −17 %
- Wahrscheinlichkeit für > 50 % Drawdown in 10 Jahren ca. 30 %, > 75 % ca. 1–2 %, > 90 % praktisch 0
Eine Liquidation wie beim Münzwurf gibt es mit Hebel-ETPs zwar nicht (kein Margin Call; ein Knock-out wäre theoretisch erst bei −33 % des Basiswerts an einem Tag möglich, bei 5x −20 %), aber −60 bis −80 % muss man aushalten können. Die Antwort darauf ist für mich Positionsgröße und Diversifikation über Strategien.
2) Crash-Timings (Spanne über alle 21 möglichen Handelstage):
- Dotcom 03/2000–10/2002: +22 % (+2 bis +32 %), Nasdaq 100 selbst −83 %
- Finanzkrise 10/2007–03/2009: −4 % (−23 bis +14 %)
- Covid 02–03/2020: −25 % (−49 bis −3 %)
- Crash Okt. 1987: −27 %, Anleihen-Crash 1994: −25 %, Zinsschock 2022: −26 % (3x Nasdaq: −79 %)
→ Langsame Bärenmärkte fängt der Trendfilter zuverlässig ab, egal an welchem Tag gehandelt wird. Bei schnellen V-Crashs wie Covid entscheidet dagegen das Timing – da ist es tatsächlich zu großen Teilen Glück.
3) Schuldenkrise / Korrelationen: QQQ und TLT wurden an 41 % der Tage gleichzeitig gehalten. Ihre Korrelation war 2000–2019 klar negativ (ca. −0,3), seit 2020 im Schnitt leicht positiv (ca. +0,2). Die nächsten historischen Beispiele für „Aktien und Anleihen fallen gemeinsam“ sind 1994 und 2022 mit jeweils ca. −25 %. Ein Monat mit −30 % ist also realistisch. Auch deshalb setze ich bei den Anleihen vorerst 3x IEF statt 5x TLT um, andererseits aufgrund der Kosten bei 5xTLT. Die Frage, die es zu klären gilt, wäre, ob man weiterhin TLT als Signalgeber nimmt oder auf IEF als Signal wechselt, da ja IEF auch der investierte Index ist. In Zukunft wäre ein Schwenk auf 3xTLT bei vorhandener Handelbarkeit eine Option. BTC korreliert über ein Jahr gerechnet seit 2020 im Schnitt mit 0,39 zu QQQ (2010–19: 0,12). Die Spitze lag bei 0,69 im September 2021. Seit 2016 lag sie in 24 % der Monate über 0,5.
4) @Yoshika Beitrag je Asset (Renditebeitrag p.a.): Nasdaq 12,8 Prozentpunkte, TLT 7,8, BTC 7,1, Gold 4,2. Nasdaq + BTC machen also gut 60 % aus – je nach Jahrzehnt aber sehr unterschiedlich: 2000–09 kam der Großteil von Gold und Anleihen (Nasdaq nur 3,7), seit 2010 vor allem von BTC und Nasdaq. Ohne Nasdaq wären es 16,4 % p.a., ohne BTC 20,5 %, ohne TLT 22,3 %.
5) Out-of-Sample: Da hat @Yoshika recht. Bei levGTAA gibt es ebenso keinen sauberen OOS-Test, alle Daten 1987–2026 sind in die Entwicklung eingeflossen, und Monte Carlo auf derselben Historie ist ein Robustheitstest, kein OOS-Test. Ich versuche das Overfitting kleinzuhalten (Parameter mitteln statt optimieren, Plateaus, Halbierungstest, Walk-forward, Stresstests: BTC ohne Trendrendite 23,6 % p.a., Anleihen ohne Zinsrückenwind 23,7 %).
Meine Anmerkung dazu auf die KI-Antwort: 14Tage-Signale waren bei meinem System eine Katastrophe, kann da aber nicht für dein System sprechen, das nimmt zu viel Hin und Her zwischen Assets mit, weil es zu schnell schaltet, gleichzeitig ist auch ein Risiko, wenn man mehrere zueinander hoch korrelierte Assets mit rein nimmt, da dann Hin und Her zwischen den beiden wahrscheinlicher wird und gleichzeitig diese ein kombiniertes DD-Risiko haben. Mein System performt dafür schwächer, wenn ein Asset über lange Zeit schwächelt. Kurzum: egal was man macht, jedes System hat Schwächen und Stärken, ich habe mich für die Variante entschieden.
Keine Anlageberatung. Kein Bewerben eines Finanzproduktes und keine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren oder Zertifikaten.
1) Tail-Risiko – da hat @SemiGrowth recht, es ist hoch:
- maxDD −62 % (nur am Monatsletzten −70 %), schlechtester Monat −29 % (Aug. 1990), schlechtester Tag −17 %
- Wahrscheinlichkeit für > 50 % Drawdown in 10 Jahren ca. 30 %, > 75 % ca. 1–2 %, > 90 % praktisch 0
Eine Liquidation wie beim Münzwurf gibt es mit Hebel-ETPs zwar nicht (kein Margin Call; ein Knock-out wäre theoretisch erst bei −33 % des Basiswerts an einem Tag möglich, bei 5x −20 %), aber −60 bis −80 % muss man aushalten können. Die Antwort darauf ist für mich Positionsgröße und Diversifikation über Strategien.
2) Crash-Timings (Spanne über alle 21 möglichen Handelstage):
- Dotcom 03/2000–10/2002: +22 % (+2 bis +32 %), Nasdaq 100 selbst −83 %
- Finanzkrise 10/2007–03/2009: −4 % (−23 bis +14 %)
- Covid 02–03/2020: −25 % (−49 bis −3 %)
- Crash Okt. 1987: −27 %, Anleihen-Crash 1994: −25 %, Zinsschock 2022: −26 % (3x Nasdaq: −79 %)
→ Langsame Bärenmärkte fängt der Trendfilter zuverlässig ab, egal an welchem Tag gehandelt wird. Bei schnellen V-Crashs wie Covid entscheidet dagegen das Timing – da ist es tatsächlich zu großen Teilen Glück.
3) Schuldenkrise / Korrelationen: QQQ und TLT wurden an 41 % der Tage gleichzeitig gehalten. Ihre Korrelation war 2000–2019 klar negativ (ca. −0,3), seit 2020 im Schnitt leicht positiv (ca. +0,2). Die nächsten historischen Beispiele für „Aktien und Anleihen fallen gemeinsam“ sind 1994 und 2022 mit jeweils ca. −25 %. Ein Monat mit −30 % ist also realistisch. Auch deshalb setze ich bei den Anleihen vorerst 3x IEF statt 5x TLT um, andererseits aufgrund der Kosten bei 5xTLT. Die Frage, die es zu klären gilt, wäre, ob man weiterhin TLT als Signalgeber nimmt oder auf IEF als Signal wechselt, da ja IEF auch der investierte Index ist. In Zukunft wäre ein Schwenk auf 3xTLT bei vorhandener Handelbarkeit eine Option. BTC korreliert über ein Jahr gerechnet seit 2020 im Schnitt mit 0,39 zu QQQ (2010–19: 0,12). Die Spitze lag bei 0,69 im September 2021. Seit 2016 lag sie in 24 % der Monate über 0,5.
4) @Yoshika Beitrag je Asset (Renditebeitrag p.a.): Nasdaq 12,8 Prozentpunkte, TLT 7,8, BTC 7,1, Gold 4,2. Nasdaq + BTC machen also gut 60 % aus – je nach Jahrzehnt aber sehr unterschiedlich: 2000–09 kam der Großteil von Gold und Anleihen (Nasdaq nur 3,7), seit 2010 vor allem von BTC und Nasdaq. Ohne Nasdaq wären es 16,4 % p.a., ohne BTC 20,5 %, ohne TLT 22,3 %.
5) Out-of-Sample: Da hat @Yoshika recht. Bei levGTAA gibt es ebenso keinen sauberen OOS-Test, alle Daten 1987–2026 sind in die Entwicklung eingeflossen, und Monte Carlo auf derselben Historie ist ein Robustheitstest, kein OOS-Test. Ich versuche das Overfitting kleinzuhalten (Parameter mitteln statt optimieren, Plateaus, Halbierungstest, Walk-forward, Stresstests: BTC ohne Trendrendite 23,6 % p.a., Anleihen ohne Zinsrückenwind 23,7 %).
Meine Anmerkung dazu auf die KI-Antwort: 14Tage-Signale waren bei meinem System eine Katastrophe, kann da aber nicht für dein System sprechen, das nimmt zu viel Hin und Her zwischen Assets mit, weil es zu schnell schaltet, gleichzeitig ist auch ein Risiko, wenn man mehrere zueinander hoch korrelierte Assets mit rein nimmt, da dann Hin und Her zwischen den beiden wahrscheinlicher wird und gleichzeitig diese ein kombiniertes DD-Risiko haben. Mein System performt dafür schwächer, wenn ein Asset über lange Zeit schwächelt. Kurzum: egal was man macht, jedes System hat Schwächen und Stärken, ich habe mich für die Variante entschieden.
Keine Anlageberatung. Kein Bewerben eines Finanzproduktes und keine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren oder Zertifikaten.
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