Warum ML-Handelsstrategien bei hoher Volatilität versagen – und was Trader dagegen tun können
Auf einen Blick Maschinelles Lernen verspricht im algorithmischen Trading revolutionäre Renditen – doch in der Praxis zeigt sich ein hartnäckiges Muster: Kaum steigt die Volatilität, brechen viele ML-basierte Strategien ein. Eine Reddit-Diskussion in der r/algotrading-Community mit 17 Upvotes und 31 Kommentaren greift genau diese Frage auf und trifft damit einen wunden Punkt, der zahlreiche quantitative Trader beschäftigt. Die Ursachen sind struktureller Natur: Modelle werden auf historischen Daten trainiert, die die Ausnahmesituation hoher Volatilität nicht ausreichend repräsentieren. Das Ergebnis sind Strategien, die in ruhigen Märkten glänzen und in turbulenten Phasen versagen – oft genau dann, wenn es am wichtigsten wäre, stabil zu bleiben. ...