Forschung zu Handelssystemen, die sich in Live-Märkten bewähren.https://marketmaker.cc/dehttps://marketmaker.cc/de/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/https://marketmaker.cc/de/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/Return-direction classifiers are imbalanced problems, and 0.5 is the wrong decision threshold. Comparing scale_pos_weight, focal loss, and precision-constrained threshold optimization on crypto data - plus the engineering differences between XGBoost, LightGBM, and CatBoost.Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMTmachine-learningxgboostgradient-boostingquantpredictionhttps://marketmaker.cc/de/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/https://marketmaker.cc/de/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/DCC-GARCH tells you when crypto dependence tightens. Transfer entropy tells you which way it points. A directed information-flow measure, its null calibration, and an honest account of what it does and does not add over average pairwise correlation.Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencetransfer-entropyinformation-theorycryptonetworkhttps://marketmaker.cc/de/blog/trade-classification-algorithms/https://marketmaker.cc/de/blog/trade-classification-algorithms/Reconstructing trade direction from OHLCV, bar history, or venues without an aggressor flag - the classic rules, the stale-quote problem, bulk volume classification, and how to measure them against crypto's free ground truth.Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructuretrade-classificationLee-Readyorder-flowdeep-learninghttps://marketmaker.cc/de/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/https://marketmaker.cc/de/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/Sequenzmodelle, die mit Tick-Daten gefüttert werden, gehen immer noch von regelmäßigen Abständen aus. Drei Möglichkeiten, einem Transformer mitzuteilen, wann tatsächlich ein Tick aufgetreten ist - kontinuierliche Codierung auf erlernbarer Zeitskala, latenter ODE-RNN-Zustand und delta_t als einfaches Merkmal - und die Ablation, die zwischen ihnen entscheidet.Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 GMTHFTtick-datadeep-learninghigh-frequencypredictionhttps://marketmaker.cc/de/blog/synthetic-control-trading-evaluation/https://marketmaker.cc/de/blog/synthetic-control-trading-evaluation/Diese Serie hat den Preis für den Auswahlweg falsch bewertet - DSR bewertet den Gewinner, PBO bewertet die Suche. Beides ist nicht verwirrend: die Strategie, die Geld verdiente, weil sich die Volatilität in der Woche, in der Sie sie einsetzten, verdoppelte. Die synthetische Kontrollmethode erstellt ein gewichtetes Kontrafaktum aus einem Spenderpool unberührter Instrumente und liefert Ihnen ein Falsifikationskriterium und einen Placebo-p-Wert.Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencesynthetic-controlcounterfactualevaluationeconometricshttps://marketmaker.cc/de/blog/probabilistic-forecasting-trading/https://marketmaker.cc/de/blog/probabilistic-forecasting-trading/How to evaluate a predictive distribution honestly - CRPS as a proper scoring rule, the PIT histogram as a calibration diagnostic, and DeepAR sampling in GluonTS.Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMTforecastingprobabilisticquantile-regressionDeepARuncertaintyhttps://marketmaker.cc/de/blog/pinn-options-pricing/https://marketmaker.cc/de/blog/pinn-options-pricing/Einsetzen der Heston-, Free-Boundary- und Jump-Diffusion-Pricing-PDEs in einen neuronalen Netzwerkverlust - das Log-Price-Residuum, der Mixed-Partial-Autograd-Trick und was noch gemessen werden muss.Wed, 19 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningPINNoptionsBlack-ScholesPDEhttps://marketmaker.cc/de/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/https://marketmaker.cc/de/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/How PCMCI's two-stage MCI test recovers directed causal links between crypto assets where correlation and bivariate Granger cannot - the construction, the tigramite pipeline, and the real-data study it still needs.Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencePCMCIcausal-discoverytime-seriescryptohttps://marketmaker.cc/de/blog/order-flow-imbalance-prediction/https://marketmaker.cc/de/blog/order-flow-imbalance-prediction/Turning raw book updates into a signed flow quantity: the CKS event decomposition, multi-level OFI with PCA reduction, and Lee-Ready trade classification - plus an honest accounting of what the headline R-squared actually measures.Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureorder-flowimbalancepredictionHFThttps://marketmaker.cc/de/blog/neural-ode-continuous-finance/https://marketmaker.cc/de/blog/neural-ode-continuous-finance/Neural ODEs, Neural SDEs and continuous normalizing flows for irregularly-sampled market data - and the one ablation that decides whether continuous dynamics are worth their solver cost.Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningneural-ODEcontinuous-timeSDEdynamicshttps://marketmaker.cc/de/blog/multi-task-learning-trading/https://marketmaker.cc/de/blog/multi-task-learning-trading/Does jointly predicting return, volume, and volatility actually help? Measuring loss-balancing schemes and diagnosing negative transfer through gradient cosine similarity - with a classical baseline and purged walk-forward folds.Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningmulti-taskshared-representationpredictionauxiliaryhttps://marketmaker.cc/de/blog/model-pruning-low-latency-trading/https://marketmaker.cc/de/blog/model-pruning-low-latency-trading/Magnitude and structured pruning, the Lottery Ticket Hypothesis, movement pruning, distillation and 2:4 sparsity - the methods behind shrinking a trading model, and what still has to be measured before any of it ships.Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMTmodel-compressionpruninglottery-ticketlatencydeploymenthttps://marketmaker.cc/de/blog/liquidity-prediction-execution/https://marketmaker.cc/de/blog/liquidity-prediction-execution/Our VWAP article shipped a static, weekly-refit volume curve and called the forecaster the weakest link. This is the follow-up: a Bayesian intraday updater run against the same 500-parent BTCUSDT harness, with the IS delta conditioned on realized curve error.Thu, 13 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureliquidityexecutionpredictionorder-bookhttps://marketmaker.cc/de/blog/koopman-operator-market-dynamics/https://marketmaker.cc/de/blog/koopman-operator-market-dynamics/Dynamic Mode Decomposition fits a linear operator to nonlinear market dynamics. The only question that matters: do the fitted modes persist from one window to the next, and does the rolling spectral radius lead realised volatility? Here is the measurement protocol and the code to run it.Wed, 12 Aug 2026 00:00:00 GMTmathematicsKoopmandynamical-systemsspectralpredictionhttps://marketmaker.cc/de/blog/knowledge-distillation-trading-models/https://marketmaker.cc/de/blog/knowledge-distillation-trading-models/The blog's standing answer to the accuracy-vs-latency tension is a two-stage fast/slow split. Distillation is a different answer: train one small model to mimic the ensemble. The KD loss, temperature, born-again nets, early exits for a variable latency budget, and the distill-to-FPGA pipeline - plus the measurements that would decide whether it beats the two-stage split.Tue, 11 Aug 2026 00:00:00 GMTmodel-compressiondistillationlatencyHFTdeploymenthttps://marketmaker.cc/de/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/https://marketmaker.cc/de/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/Selection bias in the search is not the only way a regression fools you. When the regressor is correlated with the error, more data makes the estimate more confidently wrong. Instrumental variables applied to the one endogeneity problem this blog has already left open: permanent impact from net taker flow.Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferenceinstrumental-variables2SLSeconometricsendogeneityhttps://marketmaker.cc/de/blog/hawkes-process-order-arrival/https://marketmaker.cc/de/blog/hawkes-process-order-arrival/Fitting a self-exciting point process to real crypto trade tape: where the three numbers (mu, alpha, beta) come from, how to estimate the branching ratio n, whether the exponential kernel survives a goodness-of-fit test, and how much n moves when you change the estimation window.Sun, 09 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureHawkes-processpoint-processorder-arrivalcryptoHFThttps://marketmaker.cc/de/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/https://marketmaker.cc/de/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/Hamiltonian Neural Networks are provably stable - but stability is worthless if the conserved quantity does not exist. Learning a scalar H via autograd, symplectic integration, and the falsification test that decides whether a financial (q, p) pair is canonical at all.Sat, 08 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningHamiltonianphysics-informeddynamicsconservationhttps://marketmaker.cc/de/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/https://marketmaker.cc/de/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/Granger causality on crypto prices done two ways - differenced returns and Toda-Yamamoto on levels - with a correct Wald implementation, an effective-N corrected causality matrix, and a rolling-stability test of whether the lag is tradeable at all.Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferenceGranger-causalitylead-lagcryptoVARhttps://marketmaker.cc/de/blog/gaussian-processes-trading/https://marketmaker.cc/de/blog/gaussian-processes-trading/Kernel-Design für Finanzzeitreihen - Matern-Rauheit, lokal periodische Zusammensetzung, Spektralmischungen - und die Grenzwahrscheinlichkeit als Regularisierer, der keinen Validierungssatz benötigt. Dazu die ehrliche Auflistung dessen, was noch gemessen werden muss, bevor etwas davon handelbar ist.Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMTbayesiangaussian-processkerneluncertaintynon-parametrichttps://marketmaker.cc/de/blog/fourier-neural-operator-finance/https://marketmaker.cc/de/blog/fourier-neural-operator-finance/Das Lernen von Operatoren bildet ganze Funktionsräume ab, nicht Punkte - wie der neuronale Fourier-Operator einen PDE-Lösungsoperator im Frequenzraum parametrisiert, was er für die Optionspreisgestaltung kauft und welche seiner Ansprüche noch auf realer Hardware gemessen werden müssen.Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningFNOPDEoperator-learningoptionshttps://marketmaker.cc/de/blog/flash-attention-trading-models/https://marketmaker.cc/de/blog/flash-attention-trading-models/Flash Attention macht einen Handelskontext mit 23.400 Schritten rechenfrei - Kacheln, Online-Softmax und eine IO-Grenze von N^2 d^2 / M. Ob dieser längere Kontext das Modell besser macht, ist eine separate Frage und muss gemessen und nicht behauptet werden.Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningattentionFlash-AttentionGPUoptimizationhttps://marketmaker.cc/de/blog/ensemble-methods-trading/https://marketmaker.cc/de/blog/ensemble-methods-trading/Drei Dinge über den Handel mit Ensembles wurden in diesem Blog nicht behandelt: Warum der Kovarianzterm - und nicht die Modellanzahl - den Ensemblefehler dominiert, wie Stacking als Signalkombinationsschicht mit Out-of-Fold-Metafunktionen funktioniert und ob die Umsatzverrechnung über viele Signale hinweg tatsächlich die Ausführungskosten senkt.Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMTmachine-learningensemblebaggingstackingalphahttps://marketmaker.cc/de/blog/double-ml-causal-trading/https://marketmaker.cc/de/blog/double-ml-causal-trading/Jedes Modell in diesem Blog beantwortet bislang 'was sagt was voraus?'. Double ML beantwortet 'was verursacht was?' - mit einem Standardfehler, den Sie verteidigen können. Das partiell lineare Modell, Neyman-Orthogonalität, purgiertes Cross-Fitting auf Orderbuchdaten und eine ehrliche Darstellung, warum ein gültiges DML-Konfidenzintervall genau einer vorab spezifizierten Frage standhält.Sun, 02 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencedouble-MLtreatment-effecteconometricsquanthttps://marketmaker.cc/de/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/https://marketmaker.cc/de/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/Jedes Backtest in diesem Blog schätzt einen bedingten Mittelwert. Causal Forests schätzen stattdessen einen bedingten Behandlungseffekt - tau(x) statt mu(x) - mit honest splitting, einer adaptiven Kernel-Gewichtsdarstellung und einem Kalibrierungstest, der Ihnen sagt, ob die gefundene Heterogenität echt ist.Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencecausal-forestheterogeneous-effectseconometricstreatmenthttps://marketmaker.cc/de/blog/bayesian-neural-networks-trading/https://marketmaker.cc/de/blog/bayesian-neural-networks-trading/Jede Positionsgrößen-Regel in diesem Blog behandelt Unsicherheit als eine einzige Zahl. MC Dropout und Deep Ensembles teilen sie in Modellunwissen und Marktgeräusche auf - und beide verdienen unterschiedliche Positionsgrößen.Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMTbayesianuncertaintyneural-networkriskposition-sizinghttps://marketmaker.cc/de/blog/automl-systematic-trading/https://marketmaker.cc/de/blog/automl-systematic-trading/Automatisierte Feature-Generierung (tsfresh, Featuretools), budgetbewusste Modellsuche (der kostensparende Optimierer von FLAML) und die WorldQuant-Formel-Alpha-Fabrik - die Teile der Forschungspipeline, die im Such- und Overfit-Bogen dieses Blogs nie behandelt wurden, und was die eigenen Ergebnisse des Bogens über sie aussagen.Thu, 30 Jul 2026 00:00:00 GMTAutoMLNASfeature-engineeringautomationquanthttps://marketmaker.cc/de/blog/liquidation-cascades-trading-signal/https://marketmaker.cc/de/blog/liquidation-cascades-trading-signal/Jede gehebelte Position gibt den Preis bekannt, zu dem sie verkauft werden muss. So baust du das On-Chain-Liquidationstiefenprofil und die CEX-Liquidations-Heatmap auf, modellierst die Kaskadendynamik als Reproduktionszahl und handelst erzwungenen Flow als Signal, statt ihn nur als Risiko zu fuerchten.Wed, 29 Jul 2026 00:00:00 GMTLiquidationenKaskadeHandelssignalDeFiPerpetualsOrderbuchMarktmikrostrukturKryptohttps://marketmaker.cc/de/blog/uniswap-v3-lp-strategies-hedging/https://marketmaker.cc/de/blog/uniswap-v3-lp-strategies-hedging/Перевод статьи на deTue, 28 Jul 2026 00:00:00 GMTuniswapdefimarket makingdelta hedginglvrjit liquidityquantethereumhttps://marketmaker.cc/de/blog/mev-supply-chain-pbs-mevboost/https://marketmaker.cc/de/blog/mev-supply-chain-pbs-mevboost/MEV ist kein einzelner Bot mehr, sondern eine Montagelinie: Searcher, Builder, Relay, Proposer. Ein technischer Durchgang durch Proposer-Builder-Separation, die Sealed-Bid-Blockauktion von MEV-Boost, warum die Marge des Searchers weggeboten wird, Order-Flow-Auktionen als neuer Burggraben und wie sich das Jito-Modell von Solana unterscheidet.Mon, 27 Jul 2026 00:00:00 GMTmevpbsmev-boostflashbotsjitoorder flow auctiondefiethereumhttps://marketmaker.cc/de/blog/onchain-arbitrage-atomic-flash-loans/https://marketmaker.cc/de/blog/onchain-arbitrage-atomic-flash-loans/Einen On-chain-Arbitragezyklus zu finden, ist die einfache Hälfte. Die schwierige Hälfte ist es, die Sealed-Bid-Prioritätsauktion gegen jeden anderen Searcher zu gewinnen, der denselben Zyklus gefunden hat. Eine technische Aufschlüsselung von Atomarität, Flash Loans, Backrunning und wo Arbitragegewinne tatsächlich überleben - einschließlich nicht-atomarer CEX-DEX-Arbitrage.Sun, 26 Jul 2026 00:00:00 GMTarbitrageflash loansmevdefibackrunningcex-dexethereumatomicityhttps://marketmaker.cc/de/blog/impermanent-loss-lvr-lp-profitability/https://marketmaker.cc/de/blog/impermanent-loss-lvr-lp-profitability/Impermanenter Verlust, Hebelwirkung konzentrierter Liquidität und Verlust-versus-Rebalancing, abgeleitet von ersten Prinzipien. Die geschlossenen Formen, das σ²/8-Ergebnis, der Per-Block-Markout und die exakte Gebühren-versus-Volatilitäts-Bedingung, unter der ein LP tatsächlich das HODLn übertrifft.Sat, 25 Jul 2026 00:00:00 GMTdefiammimpermanent losslvruniswapmarket makingvolatilityquanthttps://marketmaker.cc/de/blog/child-order-execution-tactics/https://marketmaker.cc/de/blog/child-order-execution-tactics/Almgren-Chriss und VWAP legen nur die Slice-Budgets fest - gewonnen wird die Ausführung in der Taktik-Schicht. Eskalationstimer, Maker-Taker-Break-even-Rechnung, Amend- vs. Cancel-Replace-Queue-Semantik bei Binance/OKX/CME, Iceberg-Anti-Signaling und eine Python-Zustandsmaschine pro Slice.Fri, 24 Jul 2026 00:00:00 GMTAusführungChild OrdersOrder-TaktikQueue-PositionMaker-TakerIceberg-OrdersMikrostrukturPythonhttps://marketmaker.cc/de/blog/slippage-cost-models-backtest/https://marketmaker.cc/de/blog/slippage-cost-models-backtest/Ersetzen Sie konstante Slippage in bps durch größen-, volatilitäts- und liquiditätsabhängige Kostenkurven: das Quadratwurzelgesetz, das Fitten von Kurven aus TCA-Fills oder öffentlichen Daten, Regime-Stressmultiplikatoren und warum sich Ihr Strategie-Ranking neu sortiert.Thu, 23 Jul 2026 00:00:00 GMTslippagetransaction costsmarket impactbacktestexecutiontcasquare-root lawcost modelshttps://marketmaker.cc/de/blog/smart-order-routing-crypto/https://marketmaker.cc/de/blog/smart-order-routing-crypto/Warum Smart Order Routing in Crypto schwieriger ist als im Aktienhandel: kein konsolidiertes Tape, Phantom-Liquidität, vorfinanziertes Kapital. Eine konvexe Routing-Optimierung mit Mathematik und Python, Maker-bewusste Taktiken und venue-spezifische Markout-Ranglisten aus der eigenen TCA.Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMTExecutionSmart Order RoutingMarktmikrostrukturLiquiditätsfragmentierungCryptoQuantPythonTCAhttps://marketmaker.cc/de/blog/maker-taker-fees-rebates-execution/https://marketmaker.cc/de/blog/maker-taker-fees-rebates-execution/Maker versus Taker ist ein Adverse-Selection-Trade im Gewand eines Gebührenmodells. Break-even-Rechnung via Glosten-Milgrom, reale Krypto-Gebührenstufen und Token-Rabatte, die Geschichte des Rebate-Minings, warteschlangenabhängiger Rebate-Wert und das Modellieren gestaffelter Gebühren in einem Backtest.Tue, 21 Jul 2026 00:00:00 GMTmaker takertrading feesrebatesadverse selectionmarket makingexecutionmarket microstructurebacktesthttps://marketmaker.cc/de/blog/implementation-shortfall-tca-execution/https://marketmaker.cc/de/blog/implementation-shortfall-tca-execution/Perolds Implementation Shortfall, umgesetzt in eine funktionierende TCA-Pipeline für Krypto-Bots: Arrival-Price-Dekomposition, Markout-Kurven bei t+1s/10s/60s, ~200 Zeilen Python über die eigenen Fills, und die Rückführung der Ergebnisse in das Kostenmodell des Backtests.Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMTexecutiontcaimplementation-shortfallmarkoutstransaktionskostenalgotradingbacktestmarket-microstructurehttps://marketmaker.cc/de/blog/onchain-liquidations-aave-compound/https://marketmaker.cc/de/blog/onchain-liquidations-aave-compound/Wie Liquidationen bei Aave v3 und Compound wirklich funktionieren: Health-Factor-Mathematik, Close Factors, Liquidationsboni, Chainlink-Oracle-Trigger und was es 2026 braucht, um einen Flash-Loan-Liquidationsbot zu betreiben.Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 GMTdefiliquidationenaavecompoundmevchainlinkflash loanskryptohttps://marketmaker.cc/de/blog/uniswap-v3-concentrated-liquidity-quants/https://marketmaker.cc/de/blog/uniswap-v3-concentrated-liquidity-quants/Wie Uniswap v3 unter der Haube wirklich funktioniert: virtuelle Reserven, Liquidität L, sqrtPriceX96, Tick-Mathematik, feeGrowthInside und warum eine LP-Position ein Short-Volatility-Payoff ist. Mit exakten Formeln und einem durchgerechneten Zahlenbeispiel.Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 GMTuniswapdefiammconcentrated liquiditymarket makinglvrquantethereumhttps://marketmaker.cc/de/blog/mev-sandwich-frontrunning-mempool/https://marketmaker.cc/de/blog/mev-sandwich-frontrunning-mempool/Jeder Swap, den du an eine öffentliche RPC schickst, ist eine sichtbare Limit-Order, die niemand einhalten muss. Eine technische Analyse, wie MEV-Extraktion funktioniert: Mempool-Ordering, Sandwich-Mathematik auf Uniswap v2, PGAs, Flashbots und Trader-Verteidigung.Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMTmevsandwich attackfrontrunningmempoolflashbotsdefiethereumhttps://marketmaker.cc/de/blog/fill-simulation-partial-fills-backtest/https://marketmaker.cc/de/blog/fill-simulation-partial-fills-backtest/Fünf Stufen der Fill-Simulations-Genauigkeit - von Close-Preis-Fills bis zu probabilistischen Queue-Positions-Modellen. Partial Fills als Zustandsautomat, Grenzen der Limit-Fill-Wahrscheinlichkeit als PnL-Bracket und eine Kalibrierungsschleife gegen Live-Fills.Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMTFill-SimulationBacktestLimit-OrdersQueue-PositionPartial FillsMarket MakingExecutionMarktmikrostrukturhttps://marketmaker.cc/de/blog/twap-vwap-pov-execution-algorithms/https://marketmaker.cc/de/blog/twap-vwap-pov-execution-algorithms/TWAP, VWAP und POV sind Wetten auf eine Volumenprognose. Wir zerlegen die verborgenen Annahmen jedes Schedulers, bauen Intraday-Volumenkurven für Krypto und lassen alle drei im direkten Vergleich auf replayten L2-Daten gegeneinander antreten.Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 GMTexecutiontwapvwappovimplementation-shortfallvolume-curvealgotradingbacktesthttps://marketmaker.cc/de/blog/almgren-chriss-optimal-execution/https://marketmaker.cc/de/blog/almgren-chriss-optimal-execution/Vollständige Herleitung des Almgren-Chriss-Modells zur optimalen Ausführung: linearer Impact, die sinh/cosh-Trajektorie, die effiziente Grenze und lauffähiges Python zur Kalibrierung von Eta, Gamma und Sigma aus Binance-L2- und Trade-Daten.Tue, 14 Jul 2026 00:00:00 GMTAusführungAlmgren-ChrissMarket Impactoptimale AusführungTWAPQuantPythonKryptohttps://marketmaker.cc/de/blog/volatility-targeting-garch-strategy/https://marketmaker.cc/de/blog/volatility-targeting-garch-strategy/Eine GARCH-Volatilitätsprognose ist nur dann etwas wert, wenn sie eine Handelsentscheidung verbessert. Wir bauen eine volatilitätsgezielte Krypto-Strategie, bewerten die Prognosequalität ehrlich und vergleichen GARCH gegen Realized-Vol- und EWMA-Baselines in einem Walk-Forward-Backtest.Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHvolatility-targetingbacktestingriskcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/de/blog/dcc-garch-dynamic-correlation-crypto/https://marketmaker.cc/de/blog/dcc-garch-dynamic-correlation-crypto/Krypto-Korrelationen sind nicht konstant - in jedem Drawdown schießen sie in Richtung 1. DCC-GARCH modelliert eine zeitvariable Korrelationsmatrix und liefert Ihnen dynamische Hedge-Ratios für Pairs-Trading sowie ein ehrliches, zeitvariables Portfoliorisiko.Sun, 12 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHDCCcorrelationportfoliopairs-tradingcryptohttps://marketmaker.cc/de/blog/asymmetric-garch-crypto-leverage/https://marketmaker.cc/de/blog/asymmetric-garch-crypto-leverage/Einfaches GARCH(1,1) behandelt gute und schlechte Nachrichten gleich und unterstellt gaußsche Schocks. EGARCH, GJR-GARCH und Student-t/Skew-t-Innovationen beheben beides - und liefern ehrliche VaR- und Expected-Shortfall-Werte für Krypto.Sat, 11 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHEGARCHriskVaRcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/de/blog/garch-volatility-forecasting-crypto/https://marketmaker.cc/de/blog/garch-volatility-forecasting-crypto/Wie das GARCH(1,1)-Modell Volatilitätsclustering bei Krypto-Assets erfasst, wie man es per Maximum-Likelihood mit der arch-Bibliothek schätzt und wie man Prognosen der bedingten Varianz in Positionsgröße und dynamische Stops umsetzt.Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHriskforecastingcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/de/blog/honest-negative-no-robust-edge/https://marketmaker.cc/de/blog/honest-negative-no-robust-edge/Der Höhepunkt des Such-und-Overfit-Bogens, und er endet mit einem Negativergebnis - dem korrekten. Eine Einzelsymbol-Suche über zwei Zeitfenster auf ETHUSDT fand eine Konfiguration mit +16,35% out-of-sample und +2,62% auf einem unberührten Holdout; die Deflated Sharpe Ratio, die ~37.000 Trials berücksichtigt, deflationierte sie auf 0,00. Ein instrumentenübergreifender Durchlauf über fünf Majors (ETH/BTC/SOL/BNB/XRP, je ~1,18 Mio. 1m-Bars), ausgewählt nach dem Median out-of-sample, erledigt sie endgültig: Dual DSR 0,24 / PBO 0,264, Triple DSR 0,14 / PBO 0,327 - beide scheitern an den Gates. Der Champion ist auf 1 von 5 Symbolen profitabel und auf dem Rest negativ. Genau dafür ist der Anti-Overfit-Apparat da: um zu verhindern, dass man das Beste aus dem Rauschen als Alpha ausliefert.Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 GMTalgotradingbacktestoverfittingdeflated-sharpepbonegativergebnisvalidierunghttps://marketmaker.cc/de/blog/proving-no-lookahead-multi-timeframe/https://marketmaker.cc/de/blog/proving-no-lookahead-multi-timeframe/Multi-Timeframe-Backtests lassen die Zukunft durch eine sich noch bildende Bar eines höheren Zeitrahmens durchsickern, deren endgültiger Schlusskurs noch gar nicht existiert. Man kann sich Vertrauen nicht durch Code-Review erarbeiten - man muss es testen. Wir reproduzieren die Closed-Bar-Regel des Live-Bots exakt und beweisen dann die Abwesenheit von Leckage mit einer Shifted-Future-Probe: Wir stören jede zukünftige Bar und weisen nach, dass jedes vergangene Signal und jeder vergangene Trade bitgenau unverändert bleibt. 25 von 25 Paritäts-Checks bestanden, und die Probe hat Biss.Wed, 08 Jul 2026 00:00:00 GMTAlgotradingBacktestLook-Ahead-BiasMulti-TimeframeDatenleckageValidierunghttps://marketmaker.cc/de/blog/when-gpu-pays-off-sweep-roofline/https://marketmaker.cc/de/blog/when-gpu-pays-off-sweep-roofline/Der Vorsprung der GPU vor der CPU wächst mit der Batch-Größe - von 54.5x bei einer Kombination pro Aufruf bis 359.6x bei 61 auf unserem Multi-Timeframe-Indikator-Precompute - weil ein kleiner Sweep den Kernel-Launch- und Transfer-Overhead nicht amortisieren kann. Wir zerlegen eine 167x-Schlagzeile in einen algorithmischen 27x-Gewinn, der auch der CPU hilft, und einen 6.2x-Hardware-Gewinn, zeigen, dass der wahre Vorsprung GPU vs. beste CPU nur 3.2x single-timeframe und 6.2x multi beträgt, und geben einen Entscheidungsleitfaden, wie breit ein Sweep sein muss, bevor sich der Kauf einer GPU lohnt.Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 GMTAlgotradingBacktestPerformanceGPURooflineOptimierung