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KKrynex Labs
Spezialisierung · Quant

Handelssysteme und Zeitreihen-Modelle, gebaut zum Widerlegen

Wir entwickeln Modelle für Zeitreihen und die Messinfrastruktur, an der sie scheitern dürfen: Backtesting mit echten Kosten, Walk-Forward statt Rückschau, Live-Inferenz auf Tick- und Bar-Daten, und vorregistrierte Hypothesen, damit aus Rauschen nicht nachträglich eine Geschichte wird.

Walk-Forward statt RückschauTick- und Bar-InferenzVorregistrierte Hypothesen
Walk-Forward · rollierende FensterOUT-OF-SAMPLE ZÄHLT
0 RZeit →
brutto, ohne Kostennetto, nach Gebühr und SlippageTestfenster = nie trainiert
Was zählt
netto
Gebühr, Spread, Slippage inklusive
Gebühr je Trade
2 f / s
f = Gebühr je Seite, s = Stopweite, in Prozent; 0,04 / 0,5 ergibt 0,16 R
Hypothesen
vorher fix
Hash, Termin, Endpunkt
Zwischenblick
nein
wäre verstecktes Mehrfachtesten

Schematische Kurven zur Erklärung der Methode, keine Messwerte. Der gezeigte Fall ist der häufige: brutto sieht die Idee gut aus, nach Kosten bleibt nichts übrig. Keine Renditeaussage, keine Anlageberatung, kein Angebot zur Verwaltung fremden Vermögens.

Woran Modelle sterben

Die meisten Strategien scheitern vor dem Markt.

  • Rückschau-OptimierungAuf denselben Daten gesucht und geprüft. Sieht großartig aus, hält nie.
  • Brutto gerechnetZwei Gebühren pro Runde, dazu Slippage. Bei engen Stops frisst das den ganzen Vorsprung.
  • Blinde FensterWer den Einstieg mit groben Kerzen prüft, übersieht den Stop, der dazwischen fiel.
  • Nachträgliche ErzählungErst suchen, dann die Hypothese formulieren. Das ist keine Prüfung mehr.
Was wir dagegen bauen

Infrastruktur, die dem Ergebnis widerspricht.

DatenpfadTick und Bar aus einer Quelle, Backtest und Live lesen denselben Code
KostenGebühr, Spread, Slippage im Modell statt im Kleingedruckten
PrüfungWalk-Forward, Out-of-Sample, gepaarte Vergleiche
DisziplinHypothese, Endpunkt und Termin vorher festgeschrieben, mit Hash
ÜbergabeQuellcode, Tests, Dokumentation, Einweisung. Modell und Code gehören danach euch.

Der unbequeme Teil unserer Arbeit ist der Apparat, der ein schönes Ergebnis so lange zerlegt, bis klar ist, ob etwas dran war. In Auftragsprojekten haben wir dabei keinen Zugriff auf Konten oder Schlüssel: Wir entwickeln und übergeben, gehandelt wird bei euch.

Der Feind ist nicht der Markt, sondern die eigene Auswertung

Wer lange genug in historischen Daten sucht, findet immer ein Muster. Das ist keine Meinung, das ist Mehrfachtest-Arithmetik: Bei 20 unabhängigen Merkmalen und einem Signifikanzniveau von fünf Prozent ist ein Scheintreffer je Durchgang der Erwartungswert. Genau deshalb sehen so viele Backtests großartig aus und so wenige Systeme halten diesem Bild im Betrieb stand.

Die meisten Strategien sind schon gescheitert, bevor sie den Markt sehen. Der Markt stellt es danach nur fest. Unsere Arbeit setzt an dieser Stelle an: Wir bauen Modelle, aber der aufwendigere Teil ist die Infrastruktur, die einem schönen Ergebnis widerspricht, bevor jemand Geld darauf setzt.

Was bei uns immer dazugehört

Kosten im Modell. Gebühr, Spread und Slippage werden von Anfang an mitgerechnet. Der Unterschied zwischen brutto und netto ist kein Detail, sondern häufig das ganze Ergebnis.

Walk-Forward statt Rückschau. Trainiert wird auf einem Fenster, geprüft auf dem nächsten, das nie gesehen wurde. Wer auf denselben Daten sucht und prüft, misst vor allem, wie gut das Modell diese Daten gelernt hat. Und die Wahl der Architektur fällt, bevor wir die Testfenster sehen.

Ein Codepfad für Backtest und Live. Wo zwei getrennte Implementierungen existieren, driften sie auseinander, und die Abweichung wird später als Marktverhalten erklärt. Wir führen beides über dieselbe Engine, damit ein Unterschied auf Ausführung oder Daten zurückführbar bleibt und nicht auf zwei Programmversionen.

Journal mit Kontext. Jeder Trade wird protokolliert, samt Zustand der Merkmale im Moment des Einstiegs. Ohne diese Aufzeichnung bleibt jede spätere Frage nach dem Warum offen.

Vorregistrierung. Hypothese, Endpunkt, Mindestzahl und Termin stehen vor der Auswertung fest und bekommen einen Hash. Kein Zwischenblick, weil ein Zwischenblick verstecktes Mehrfachtesten ist.

Dieselbe Messdisziplin außerhalb der Finanzmärkte

Für einen Teil unserer Auftraggeber hat das Ganze mit Börsen nichts zu tun. Zeitreihen aus Produktion, Energie und Logistik stellen dieselben Fragen: Hält eine gefundene Struktur auf Daten, die das Modell nie gesehen hat? Was kostet ein Fehler nach oben, was einer nach unten? Prognose, Anomalieerkennung und Kapazitätsplanung sind methodisch dieselbe Arbeit wie ein Handelssystem, nur ohne Aufsichtsrecht und mit dankbareren Daten.

Neuronale Modelle, wo sie etwas beitragen

Angepasste neuronale Architekturen für Zeitreihen bauen wir, wenn eine einfache Referenz nachweislich nicht reicht. Das ist seltener nötig, als Vorträge nahelegen. Ein sauber gemessenes einfaches Modell ist mehr wert als ein komplexes, dessen Ergebnis niemand prüfen kann. Wenn wir bauen, dann mit klarer Baseline daneben, damit der Zugewinn benennbar bleibt.

Warum wir keine Zahlen versprechen

Wir betreiben ein eigenes Forschungssystem für Krypto-Perpetuals und messen es seit Monaten gegen simples Halten. Stand September 2026 schlägt es das Halten nach Kosten nicht belastbar, und mehrere Ideen, die brutto überzeugend aussahen, sind netto durchgefallen.

Das schreiben wir hin, weil es der Beleg für die Sache ist, um die es hier geht: Der Apparat hat das eigene System widerlegt, und zwar früher und billiger, als ein Konto es getan hätte. Wer eine Zahl garantiert, hat ein kurzes Zeitfenster im Blick, nicht netto gerechnet oder etwas zu verkaufen.

Für Auftraggeber heißt das konkret: Ihr bekommt Werkzeuge, Modelle, Berichte und die unangenehmen Fragen. Beratung zu Anlageentscheidungen gehört ausdrücklich nicht dazu, und die Ausführung bleibt bei euch.

Wann ihr uns dafür nicht braucht

Ein Termin, der beiden Seiten nichts bringt, ist teurer als eine ehrliche Zeile hier.

  • Anlageberatung, Vermögensverwaltung und der Vertrieb von Handelssignalen. Das sind aufsichtsrechtlich regulierte Tätigkeiten, je nach Ausgestaltung erlaubnispflichtig, und wir bieten sie nicht an.
  • Systeme, die wir für euch bedienen. Wir entwickeln und übergeben; die Ausführung bleibt bei euch, wir haben keinen Zugriff auf eure Handelskonten oder Schlüssel.
  • Wer eine Strategie mit garantierter Rendite sucht. Wir liefern Messung und Infrastruktur, keine Versprechen.
  • Backtests, die gut aussehen sollen. Genau dagegen bauen wir.
  • Hochfrequenzhandel im Mikrosekundenbereich. Dafür braucht es Kolokation und andere Hardware als unsere.

Häufige Fragen

Bekomme ich von euch Handelssignale oder eine fertige Strategie?

Nein. Wir entwickeln Modelle, Backtesting-Infrastruktur und Live-Systeme, die der Auftraggeber selbst betreibt und deren Ausgaben er selbst bewertet. Anlageberatung, Vermögensverwaltung und der Vertrieb von Signalen sind aufsichtsrechtlich regulierte Tätigkeiten, die wir nicht anbieten. Wir haben in Auftragsprojekten keinen Zugriff auf Handelskonten, API-Schlüssel oder Kapital und treffen keine Handelsentscheidungen. Wo wir den technischen Betrieb übernehmen, heißt das Hosting, Datenpfad und Überwachung.

Warum betont ihr Netto-Ergebnisse so stark?

Weil die Kosten die häufigste Todesursache einer Strategie sind und im Backtest gern fehlen. Je Runde fallen zwei Gebühren an, dazu Spread und Slippage. Als Faustformel: Der Gebührenanteil am Risiko eines Trades ist etwa das Doppelte der Gebühr je Seite geteilt durch die Stopweite, beides in Prozent. Bei 0,04 Prozent Gebühr und einem Stop von 0,5 Prozent sind das 0,16 R, also 16 Prozent des eingesetzten Risikos, bevor der Markt sich überhaupt bewegt hat. Ein Bruttoergebnis beschreibt damit einen Handel, den es zu diesen Konditionen nie gegeben hat.

Was ist eine vorregistrierte Hypothese und warum macht ihr das?

Bevor ausgewertet wird, schreiben wir fest, welche Hypothese geprüft wird, welcher Endpunkt zählt, wie viele Datenpunkte nötig sind und wann ausgewertet wird. Dieses Dokument bekommt einen Hash. Änderungen sind nur zulässig, solange niemand in die Daten geschaut hat, sie werden begründet und bekommen einen neuen Hash; was nach der Auswertung geändert wird, ist wertlos. Der Grund ist simpel: Wer 20 unabhängige Merkmale mit dem üblichen Niveau von fünf Prozent prüft, muss im Schnitt mit einem Scheintreffer rechnen, und die Chance auf mindestens einen liegt bei rund zwei Dritteln. Vorregistrierung ist der billigste Schutz gegen die eigene Mustererkennung.

Braucht es dafür neuronale Netze?

Seltener, als Vorträge nahelegen. Ein großer Teil der Arbeit ist Merkmalsanalyse, saubere Kostenrechnung und Betrieb. Neuronale Architekturen bauen wir dort, wo Struktur in den Daten steckt, die klassische Modelle nicht abbilden: Regimewechsel, nichtlineare Wechselwirkungen mehrerer Merkmale, Ereignisfolgen aus Tickdaten. Und auch dann erst nach einer belastbaren Baseline. Ein Modell, das die einfache Referenz nicht schlägt, ist Aufwand ohne Ertrag.

Arbeitet ihr auch außerhalb von Finanzmärkten?

Ja, und für viele Auftraggeber ist das der eigentliche Fall. Dieselbe Messdisziplin trägt bei Zeitreihen aus Produktion, Energie und Logistik: Prognose, Anomalieerkennung, Kapazitätsplanung. Die Fragen sind dieselben, nämlich ob eine gefundene Struktur out-of-sample hält und was ein Fehler in jede Richtung kostet. Aufsichtsrechtlich ist dieser Bereich völlig unproblematisch.

Was umfasst ein Auftrag konkret?

In der Regel vier Teile: den Datenpfad von der Quelle bis zur auswertbaren Zeitreihe, eine Backtesting-Engine mit Kostenmodell, einen Walk-Forward-Bericht mit vorher festgelegtem Endpunkt, und die Übergabe. Übergabe heißt Quellcode, Tests, Dokumentation und eine Einweisung eurer Leute; Modell und Code gehören danach euch. Ob ein Live-Betrieb dazukommt, entscheidet ihr nach dem Bericht, nicht vorher.

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