Der Alphawave Podcast über quantitatives Investieren, FinTech & Logik der Kapitalmärkte
Hinter jeder Rendite steht eine Architektur. In Engineering Alpha blickt Alphawave hinter die Kulissen des quantitativen Tradings. Wir entschlüsseln die technologische DNA der Märkte: von systematischer Modellierung bis zur Logik hinter Absolute Return. Erfahren Sie, wie wir intraday Preisineffizienzen an den Börsen nutzen – datenbasiert, vollautomatisiert und ohne Emotionen. Keine Aktien-Tipps, sondern Einblicke in die Konstruktion von Alpha. Präzise. Systematisch. Made in Germany mit der Alphawave GmbH.
Engineering Alpha | Quantitatives Investieren mit Alphawave
Oliver Schenk, Alphawave
Beschreibung
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Veröffentlichungshistorie
Episodenübersicht
250 Millionen Euro im Visier: Wie Alphawave Quant-Trading ohne Performance-Verlust skalieren möchte
14.05.2026
Grundhaltung und Marktansatz
Alpha Wave verändert den Markt nicht, sondern nutzt statistische Wahrscheinlichkeiten, um Marktbewegungen zu identifizieren und auszunutzen. Vertrauen wird durch Verantwortung und belastbare Modelle aufgebaut; schnelle, unüberlegte Schritte würden Risiken erhöhen. Die Strategie basiert auf der Beobachtung von Preisverzerrungen und der Reaktion auf Markt-Nervosität, um daraus robuste Arbeitsergebnisse abzuleiten.
Skalierungspläne und Marktumfang
Vorrangig soll die Renditeerwartung bei wachsendem Kapital stabil bleiben. Geplant ist eine schrittweise Ausweitung auf mehrere Märkte, vertikal innerhalb einzelner Märkte sowie horizontal über verschiedene Märkte, mit Fokus auf liquide Umfelder. Zielgrößen umfassen moderates AUM-Wachstum, bevor weitere Vertikal- oder Multimarkt-Module eingeführt werden.
Umsetzung, Infrastruktur und Organisation
Die Skalierung erfolgt durch Optimierung der Orderausführung, Zeit- und Preisachsen-Verlagerungen sowie Limit-Stacking, um Liquidität punktgenau abzurufen. Technische Entwicklung wird über Tickets in Ticketsystemen gesteuert, mit Fokus auf niedrige Latenz, robuste Datenanalyse und diversifizierte Marktplätze. Das Team wächst, bleibt aber pragmatisch und systematisch.
Risiken, Edge Cases und Fokus auf Performance
Extremszenarien werden regelmäßig simuliert, um Erkenntnisse über potenzielle Korrelationssprünge zu gewinnen. Der Kernconsensus bleibt, die Performance zu halten, auch wenn AUM wächst. Skin in the Game wird betont, während man verantwortungsvoll wächst und Investoren solide Ergebnisse bietet, statt um jeden Preis Kapital zu übernehmen.
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Wahrscheinlichkeit statt Überzeugung: Warum Quants den klassischen Investor systemisch abhängen
12.04.2026
Unterschiede zwischen quantativem und klassischem Investieren
Der Quant-Trader wird als Wahrscheinlichkeitsmaschine beschrieben, während der klassische Investor stärker auf Überzeugungen und Bauchgefühle setzt. Datennähe, Robustheit und Konsistenz gewinnen an Bedeutung, da datengetriebene Modelle tendenziell zuverlässiger erscheinen. Gleichzeitig bleibt das Fundamentale zeitaufwendig und intensiv, doch Quants streben nach klarer Risikominimierung und überlegener Outperformance durch quantitative Analyse statt einzelner Bauchentscheidungen.
Arbeitsweise, Risikomanagement und Datentiefe
Das Portfolio fokussiert auf eine Most-Favorable-Execution-Strategie, kombiniert mit intraday-Entscheidungen und Hochfrequenzmöglichkeiten. Backtests, Robustheitsprüfungen, Out-of-Sample-Tests und Monte-Carlo-Simulationen sichern die Modelle gegen Overfitting. Transparenz entsteht durch breite Datentiefe und Filter, die unbekannte oder unzuverlässige Szenarien ausschließen, um kontrollierbare Risiken zu bewahren.
Rolle von KI, Infrastruktur und Team
KI und maschinelles Lernen unterstützen Parameteroptimierung, Strategiedesign und Analyseprozesse. Instrumente werden schlank skaliert, mit spezialisierten Ingenieuren statt reinen Händlern arbeiten Teams aus MINT-Fächern. KI wird als Werkzeug gesehen, das Entscheidungen ergänzt, während Menschen Validierung, Monitoring und kreative Ideen einbringen — ein Balanceakt zwischen Automatisierung und Kontrolle.
Marktposition, Diversifikation und Perspektiven
Quantitative Häuser zeigen Vorteile bei Liquidität, Skalierbarkeit und stabiler Performance, insbesondere in hochliquiden Märkten. Gleichzeitig bleibt das Risiko durch Marktveränderungen, Konkurrenz und makroökonomische Faktoren bestehen. Die Diskussion dreht sich um die Zukunft: KI-getriebene Modelle könnten Dominanz verstärken, doch standhafte Diversifikation und robuste Prozesse sichern langfristige Relevanz.
Die Jagd nach Alpha: Wie quantitative Modelle auch in volatilen Märkten bestehen
04.03.2026
Quantitatives Investieren: Kernprinzipien und Risikomanagement
Quantitatives Investieren basiert auf Daten, statistischen Analysen und formalen Regeln statt Bauchgefühl. Ziel ist es, Strategien robust zu gestalten, die unabhängig von Marktrichtung performen. Ein zentraler Fokus liegt auf Risikomanagement und der Balance zwischen Chancen und Risiken, um Stressphasen neutraler zu begegnen.
Architektur: Von Signalen zur Ausführung
Das System nutzt viele Indikatoren, Markt- und Korrelationsdaten, um Signale zu generieren. Anschließend werden Positionsgrößen, Slippage und Transaktionskosten berücksichtigt. Die Umsetzung passiert intraday mit engem Risiko-Rahmen, um eine schnelle Reaktion auf Abweichungen zu ermöglichen und das Kapital vor unnötigen Verlusten zu schützen.
Risikomanagement im Praxiseinsatz
Tail Risks, Marktturbulenzen und Execution-Risiken werden aktiv gemessen und gemanagt. Backtests, Out-of-Sample-Tests und Marktsimulierungen prüfen Robustheit gegen Regimewechsel. Kennzahlen wie Sortino-, ROMAT- und Risikokontrollen helfen, sowohl Downside als auch Upside angemessen zu berücksichtigen.
Risiken, Grenzen und Zukunftsausblick
Zu den zentralen Feldern gehören Slippage, Liquidität, Technikausfälle sowie Modellrisiken wie Overfitting. Die Modelle werden durch Randomisierung, Diversifikation der Daten und Intraday-Restriktionen geschützt. Aussagen zu zukünftigen Risiken beruhen auf einer breiten Datenbasis über viele Transaktionen hinweg, während neue Phänomene weiter beobachtet werden.