No Free Lunch: Warum Optimierung fast immer scheitert
Die meisten Investmentstrategien scheitern nicht, weil sie schlecht sind.
Sie scheitern, weil sie optimiert wurden.
Ein typisches Muster:
Backtest läuft gut
Parameter werden feinjustiert
Drawdowns werden „geglättet“
Rendite steigt ein wenig
Bis sie es nicht mehr tut.
Das ist kein Zufall, sondern Statistik.
Optimierung bedeutet fast immer:
Anpassung an die Vergangenheit
Reduktion von Varianz im Backtest
implizite Annahme, dass das nächste Regime ähnlich aussieht
Mathematisch ist das ein klassischer Trade-off:
weniger Varianz im Sample
mehr Fragilität ausserhalb davon
Oder anders gesagt:
Man tauscht sichtbare Glätte gegen unsichtliches Regime-Risiko.
Ein einfaches Gedankenexperiment:
Eine Strategie wird auf die letzten 10 Jahre optimiert.
Sie vermeidet genau die Drawdowns, die in diesem Zeitraum vorkamen.
Die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass sie genau an den Drawdowns scheitert, die nicht in den Daten waren.
Das ist kein Fehler im Code. Es ist No Free Lunch.
Jede zusätzliche Regel, jeder Parameter, jede Feinjustierung kauft kurzfristige Stabilität mit langfristiger Instabilität.
Ironischerweise gilt:
Je „robuster“ ein Backtest aussieht
desto vorsichtiger sollte man werden
Robuste Strategien sind selten optimal. Sie sind absichtlich grob.
Nicht, weil man es nicht besser könnte, sondern weil man weiss, dass Märkte sich nicht an Optimierungen halten.
Deshalb unterscheiden sich tragfähige Systeme weniger durch ihre kurzfristige Performance, sondern durch die Anzahl der Annahmen und Eingriffe, die sie bewusst vermeiden.
Frage:
Welche Teile deiner Strategie sind Ergebnis von Einsicht – und welche von Optimierung?
