System-Architektur · Monolith 3.1

172.833 getestete Strategien.
200 überlebt.

Monolith wurde nicht entwickelt, um überzeugend auszusehen. Es wurde entwickelt, um in echten Märkten zu überleben — und den Großteil seiner eigenen Ideen nicht zu überleben.

172.833
Strategien getestet
0,1 %
Überlebensrate
3.50
Sharpe Ratio
+39 %
Ø Rendite p.a.
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Vom Rauschen zur ELITE-Strategie

3.629 Generationen Evolution. 172.833 Kandidaten. Am Ende überleben nur die Strategien die beweisen, dass sie nicht nur in der Vergangenheit funktionieren.

Phase 01 — Generierung

172.833

Strategien generiert. Das System testet Millionen von Parameterkombinationen: Einstieg, Ausstieg, Positionsgröße, Regime-Filter. Vollautomatisch, ohne menschliche Vorannahmen.

Phase 02 — Selektion

344

Kalenderanomalien validiert. Walk-Forward-Validierung, Out-of-Sample-Tests, Sharpe-Minimum-Schwellen. Nur Strategien die in ungesehenen Daten robust bleiben, überleben.

Phase 03 — Elite

200

Strategien überleben. 0,1 % aller Kandidaten bestehen alle Filter. Diese ELITE-Strategien bilden das tägliche Signal — schärf, kalibriert, reproduzierbar.

Neun Komponenten. Keine Gnade.

Jede Strategie wird gegen neun unabhängige Qualitätsdimensionen gemessen. Nur wer alle besteht, wird überhaupt in die Walk-Forward-Validierung zugelassen.

01

Sharpe-Ratio

Risikoadjustierte Rendite. Mindestanforderung: Sharpe ≥ 3.0. Strategien unter diesem Schwellenwert werden eliminiert.

02

Trefferquote

Prozentualer Anteil profitabler Trades. Mindestanforderung: HR ≥ 80 % für ELITE-Zulassung.

03

Minimale Tradezahl

Statistische Signifikanz. Mindestens 15 Trades im validierten Zeitfenster. Strategien mit weniger Trades werden als statistisch nicht belastbar verworfen.

04

Out-of-Sample-Penalt

Bestrafung für Strategien deren OOS-Performance deutlich schlechter ist als die In-Sample-Performance. Schutz gegen Datenfitting.

05

Degeneracy-Penalty

Erkennung überangepasster Strategien die in einem zu engen Parameterraum optimal sind. Führt automatisch zur Disqualifikation.

06

Walk-Forward-Validierung

Rollierende Validierung über mehrere unabhängige Zeitfenster. Nur Strategien die konsistent performen, überleben.

07

Short-Period-Penalty

Strategien mit sehr kurzen Halteperioden werden zusätzlich bestraft — sie sind anfälliger für Microstruktur-Overfitting.

08

Drawdown-Limit

Maximaler Drawdown darf definierte Schwellen nicht überschreiten. Kapitalerhalt ist kein Bonus — er ist Pflichtbedingung.

09

Regime-Konsistenz

Performance muss über verschiedene Marktregime stabil bleiben. Strategien die nur in RISK-ON funktionieren, werden ausgefiltert.

Vier Mechanismen gegen Kurvenanpassung

Die meisten algorithmischen Systeme scheitern nicht an schlechten Ideen — sie scheitern an Overfitting. Monolith hat vier unabhängige Schutzmechanismen.

Mechanismus 01
Out-of-Sample-Test
Jede Strategie wird ausschließlich auf Daten optimiert, die sie während der Validierung noch nie gesehen hat. Die Differenz zwischen IS- und OOS-Performance wird als Overfitting-Score berechnet und fließt direkt in die Fitness-Funktion ein.
Mechanismus 02
Walk-Forward-Validierung
Statt eines einzelnen Testzeitraums werden multiple rollierende Fenster verwendet. Eine Strategie muss in jedem Fenster unabhängig funktionieren. Einmalige Zufallstreffer überleben diese Selektion nicht.
Mechanismus 03
Degeneracy Detection
Das System erkennt Strategien deren optimale Parameter an einem sehr engen Punkt konzentriert sind. Robuste Strategien performen über einen breiten Parameterbereich — fragile Strategien nur genau an einem Punkt. Letztere werden ausgeschlossen.
Mechanismus 04
Evolutionsselektion
3.629 Generationen Evolution bedeutet: schlechte Strategien sterben. Das System erzeugt keine Berichte über alle Strategien — es gibt nur Strategien aus, die nach 172.833 Iterationen noch übrig sind. Darwinselektion auf Daten.

Sieben Quellen. Kein Signal ohne Konsens.

TRIPLE_EDGE: Drei unabhängige Systeme müssen gleichzeitig dasselbe Symbol identifizieren. Sieben Quellen mit adaptiver Gewichtung — eine Quelle allein reicht nicht.

01

Kalender-Anomalien

344 ELITE-validierte saisonale Muster. Turn of the Month, Window Dressing, sektorspezifische Zyklen — reproduzierbar, statistisch belegt.

02

NEO-Anomalien

Non-kalendarische Muster aus der Preishistorie. Adaptive Gewichtung je nach aktuellem Marktregime.

03

Machine Learning (ML)

Ensemble-Modelle auf Basis von über 200 Features. Erkennt nicht-lineare Muster die klassische Methoden übersehen.

04

News-Sentiment

NLP-Analyse aktueller Nachrichtenartikel. Adaptives Gewicht — in hoher Volatilität höher gewichtet.

05

Flow-Daten

Options-Flow und institutionelle Positionierung als Frühindikator. Erkennt Smart-Money-Bewegungen vor dem Kurs.

06

Lead-Lag-Analyse

Korrelationsstruktur zwischen Führungs- und Nachfolger-Assets. Identifiziert vorhersagbare Reaktionsketten.

07

Trigger-Logik

Technische Auslöser die alle anderen Quellen schärfen: Pivot-Levels, Volumen-Anomalien, Regime-Wechsel.

🔒
Fail-Closed Architektur

Wenn das System unsicher ist, gibt es kein Signal — nicht ein schlechtes. Eine fehlende Quelle, ein widersprüchliches Signal, ein unklares Regime: das System schweigt. Schweigen ist das Premium-Produkt. Es ist architektonisch verankert, kein Marketingversprechen.

VIX-basiert. Echtzeit-Klassifikation.

Märkte haben Zustände. Monolith klassifiziert sie kontinuierlich und skaliert Signalstärke und Positionsgrößen entsprechend — vollautomatisch.

Regime Beschreibung Exposure
RISK-ON Alle Signale aktiv. Maximale Positionsgrößen. 100 %
MILD RISK-ON Signale aktiv, Größen leicht reduziert. 75 %
NEUTRAL Nur hochwahrscheinliche Setups. Abwarten. 40 %
MILD RISK-OFF Defensive. Hedge-Signale möglich. 15 %
RISK-OFF System warnt aktiv. Minimale Positionen. 0 %

344 validierte Kalendermuster.

Nur Anomalien die Trefferquote ≥ 80 %, Sharpe ≥ 3.0 und mindestens 15 Trades im validierten Fenster aufweisen, erhalten den ELITE-Status.

Typ — Kalender
Turn of the Month

Systematischer Kaufdruck in den letzten und ersten Handelstagen eines Monats durch institutionelle Rebalancing-Flüsse.

87%Trefferquote
3.82Sharpe
Typ — Saisonal
Window Dressing

Fondsmanager kaufen Gewinner am Quartalsende für ihre Reporting-Positionen. Reproduzierbares Muster über 15+ Jahre.

83%Trefferquote
3.51Sharpe
Typ — Sektor
Sektorrotation Q4

Konsistente Umschichtung in defensive Sektoren im Q4. Saisonales Muster mit hoher Stabilität über verschiedene Marktregime.

81%Trefferquote
3.21Sharpe

Zahlen die standhalten.

Walk-Forward-validiert über 3.629 Generationen. Keine Kurvenanpassung. Keine nachträgliche Optimierung.

3.50
Sharpe Ratio
73%
Trefferquote
+49.2%
p.a. Rendite
344
ELITE-Anomalien
3.629
Generationen
172.833
Strategien getestet

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