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Die Strategy Factory

Eine automatisierte Pipeline, die Hypothesen in validierte Prognosemarkt-Strategien transformiert. Sieben Stufen, drei statistische Gates, Null Toleranz für Overfitting.

Warum PM-Backtesting anders ist

Im traditionellen Quant-Trading backtestet man gegen 20 Jahre kontinuierliche Preisdaten für dasselbe Instrument. In Prognosemärkten ist jeder Markt einzigartig — entsteht, lebt kurz, löst auf 0 oder 1 auf und stirbt. Man kann keine „Strategie für EZB März 2026" backtesten. Man backtestet „ein Muster über alle EZB-Zinsentscheide als Klasse."

Die Strategy Factory löst dies, indem sie die Analyseeinheit von Instrumenten auf Event-Typ-Kategorien verschiebt.

PIPELINE

Sieben Stufen, vier Gates

Jede Strategie durchläuft dieselbe Pipeline. An jedem Gate wird sie entweder durchgelassen oder abgelehnt. Keine Ausnahmen, keine Abkürzungen, kein Re-Tuning nach Misserfolg.

1
Hypothese
Muster identifiziert
2
Formalisieren
14-Felder-Spec
3
Training
60% Stichprobe
GATE 1
4
Validierung
20% zurückgehalten
GATE 2
5
Out-of-Sample
20% One-Shot
GATE 3
6
Paper Trade
30+ Events
GATE 4
7
Live
2% Kapital
Die Factory in einem Satz

Eine automatisierte Pipeline, die Hypothesen in validierte Strategien transformiert, die Überlebenden mit risikogesteuertem Kapital einsetzt, sie gegen statistische Benchmarks überwacht und sie bei Edge-Verfall aussortiert — während gleichzeitig Ersatz entwickelt wird.

METHODIK

Drei-Stichproben-Test für Event-Märkte

Das klassische mechanische Trading-System-Framework — Training, Validierung, Out-of-Sample — adaptiert für Prognosemärkte, wo Stichproben über Events aufgeteilt werden, nicht Zeitperioden.

Training — 60%
Validation — 20%
OOS — 20%
Full optimization permitted. Overfitting expected.
NO parameter adjustment. Where overfitting dies.
One-shot. If it fails, the strategy is dead.
60%
Training
Parameteroptimierung auf der Mehrheit historischer Events. Sharpe > 1,0, Win Rate > 55%, EV > 0. Profitabel bei +25% Gebührenannahme.
20%
Validation
Zurückgehaltene Events. KEIN Tuning erlaubt. Degradation muss < 50% vom Training sein. Scheitert es hier: ablehnen oder zurück zur Hypothese.
20%
Out-of-Sample
One-Shot-Finaltest mit realistischem Ausführungsmodell. Profitabel bei +50% Gebührenannahme. Scheitern = tot. Keine zweite Chance. Kein Re-Tuning.

Why this works for small samples

Traditionelles Quant-Backtesting nutzt Tausende von Datenpunkten. PM-Event-Kategorien haben Dutzende bis Hunderte. Die Strategy Factory kompensiert mit: konservativer Parameterwahl (breite Robustheitsfenster), obligatorischem Paper Trading vor Live-Deployment, kleinen Anfangspositionsgrößen (2% des Kapitals), schnellen Feedback-Loops und — entscheidend — dem Structural Event Clustering das strukturell ähnliche Events über Kategorien hinweg poolt, um effektive Stichprobengrößen zu erhöhen.

PORTFOLIO

Die ersten zehn Strategien

Erste Kohorte in der Pipeline. Fünf Vertikale, 210-360 Trade-Signale pro Jahr. Sechs nutzen europäische Informationsvorteile. Drei erfordern Deutsch/Französisch/Italienisch.

SF-ECB-001Training
ECB Reference Divergence
EU Monetary Policy · Polymarket
~65% win
3-5pp edge
8-12/yr
European Edge: OIS curve literacy rare among PM participants
SF-ECB-002Hypothese
ECB Communication Drift
EU Monetary Policy · Polymarket
~60% win
2-4pp edge
10-20/yr
Sprach-Edge: German/French/Italian speech sentiment inaccessible to US traders
SF-POL-001Hypothese
Coalition Mathematics
EU Politics · Smarkets
~70% win
5-10pp edge
3-6/yr
European Edge: Koalitionsrechner, Brandmauer — US bots model "highest poll = winner"
SF-POL-002Hypothese
EU Regulatory Milestone
EU Politics · Polymarket
~60% win
5-15pp edge
2-5/yr
European Edge: EU institutional knowledge (MiCA, DSA, ECJ)
SF-SPT-001Training
CL Pinnacle Spread
European Football · Smarkets
~55% win
2-4pp edge
100+/yr
Ref-Preis-Zugang: Pinnacle closing line as oracle benchmark
SF-SPT-002Training
Bundesliga Info Edge
European Football · Smarkets
~60% win
3-6pp edge
30-60/yr
Sprach-Edge: kicker.de, Transfermarkt, Bild — 2-6h before English propagation
SF-USD-001Validierung
Fed Bond Strategy
US Economic Data · Kalshi
~95% win
5-7pp edge
8-10/yr
Near-certainty carry at 95¢+. 5% tail risk capped at 5% of capital.
SF-USD-002Hypothese
CPI Nowcast Reference
US Economic Data · Kalshi
~60% win
Var. edge
12/yr
Cleveland Fed Nowcast as reference price for CPI bracket markets
SF-XPL-001Training
Cross-Platform Divergence
Cross-Platform · Polymarket + Kalshi
~80% win
2-4pp edge
20-40/yr
Settlement-rule-verified identical events with ≥5pp price difference
SF-WHL-001Hypothese
Whale Signal Confirmation
Behavioural · Polymarket
~65% win
5-10pp edge
15-30/yr
2+ Blacklist wallets (P&L > $500K) taking same direction within 48h
GOVERNANCE

Anti-Overfitting-Regeln

Overfitting ist das Hauptrisiko beim PM-Backtesting aufgrund kleiner Stichprobengrößen. Diese Regeln sind systemseitig durchgesetzt, keine Vorschläge.

Kein Re-Tuning nach Validierungs-MisserfolgZurück zur Hypothesen-Stufe, nicht zum Training. Neue Spezifikation erforderlich.
Out-of-Sample ist One-ShotWenn sie scheitert, ist die Strategie tot. Keine zweite Chance, ungeachtet der Backtest-Stärke.
Gebühren-Sensitivität obligatorischJede Strategie muss bei +25% Gebühren (Validierung) und +50% Gebühren (OOS) profitabel sein.
Parameter-RobustheitsfensterOptimale Parameter müssen bei ±15% profitabel bleiben. Klippenrand-Parameter = Overfitting.
Paper Trading erforderlichMindestens 30 Events oder 8 Wochen. Keine Ausnahmen.
Max. 15 Live-StrategienErzwingt Priorisierung. Verhindert Kapitalverwässerung über zu viele marginale Strategien.

Die Factory ist operativ

v1.0 läuft seit Februar 2026. Erste Strategien in der Pipeline. Die Methodik ist bewiesen — wird jetzt als Infrastruktur produktisiert.

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