Aktuelle Beiträge
Drawdown-Beschränkungen unter verschiedenen Marktregimes: Warum ein Modell, das in ruhigen Märkten funktioniert, in Stressphasen systematisch versagt
Oktober 2026Optimierungsalgorithmen für Drawdown-beschränkte Portfolios: Warum klassische Solver an pfadabhängigen Nebenbedingungen scheitern
Oktober 2026Maximum Drawdown als harte Nebenbedingung: Warum weiche Richtlinien in der Praxis systematisch versagen
Oktober 2026Conditional Drawdown at Risk: Warum CDaR mehr aussagt als der maximale Verlustpunkt allein
Oktober 2026Backtesting von Drawdown-beschränkten Portfolios: Warum Standardmethoden systematisch zu optimistische Ergebnisse liefern
Oktober 2026Pfadabhängigkeit in mehrperiodigen Drawdown-Modellen: Warum der Endwert allein eine irreführende Kenngröße ist
Oktober 2026Themen und Kategorien
Drawdown-Beschränkungen unter verschiedenen Marktregimes: Warum ein Modell, das in ruhigen Märkten funktioniert, in Stressphasen systematisch versagt
Ein Modell, das unter normaler Marktvolatilität seine Verlustgrenze einhält, gibt keine Auskunft darüber, wie es sich beim Übergang in ein Stressregime verhält. Wir analysieren, warum Regime-Wechsel die kritischste Belastungsprobe für mehrperiodige Drawdown-Constraints darstellen – und welche Modelleigenschaften dabei entscheiden.
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Optimierungsalgorithmen für Drawdown-beschränkte Portfolios: Warum klassische Solver an pfadabhängigen Nebenbedingungen scheitern
Klassische Optimierungssolver sind für konvexe, pfadunabhängige Probleme gebaut. Drawdown-Beschränkungen über mehrere Perioden erfüllen diese Voraussetzung strukturell nicht. Wir zeigen, welche Algorithmen für dieses Problem geeignet sind, wo ihre Grenzen liegen und welche methodischen Entscheidungen bei der Wahl des Lösungsverfahrens getroffen werden müssen.
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Maximum Drawdown als harte Nebenbedingung: Warum weiche Richtlinien in der Praxis systematisch versagen
Wiele Modelle behandeln Verlustgrenzen als Richtwerte, nicht als Bedingungen. Wir zeigen, warum dieser Unterschied entscheidend ist – und welche rechnerischen Konsequenzen er über mehrere Perioden hinweg hat. Daten sprechen eine klare Sprache, wenn man bereit ist, sie ernst zu nehmen.
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Conditional Drawdown at Risk: Warum CDaR mehr aussagt als der maximale Verlustpunkt allein
Maximum Drawdown zeigt den schlimmsten Einzelpunkt. Conditional Drawdown at Risk zeigt, was jenseits dieses Punktes systematisch passiert. Wir erklären, warum dieser Unterschied für mehrperiodige Beschränkungen entscheidend ist – und wo CDaR methodisch an seine Grenzen stößt.
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Backtesting von Drawdown-beschränkten Portfolios: Warum Standardmethoden systematisch zu optimistische Ergebnisse liefern
Backtesting liefert nur dann nützliche Information, wenn das Verfahren selbst methodisch sauber ist. Wir zeigen, welche systematischen Fehler bei der Validierung von Drawdown-beschränkten Portfolios auftreten – und wie man sie erkennt, bevor sie die Modellergebnisse verzerren.
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Pfadabhängigkeit in mehrperiodigen Drawdown-Modellen: Warum der Endwert allein eine irreführende Kenngröße ist
Zwei Portfolios, gleicher Endwert, vollständig unterschiedliche Verlustpfade. Einperiodenmodelle sehen keinen Unterschied. Mehrperiodige Drawdown-Constraints sehen genau diesen Unterschied – und entscheiden deshalb anders. Wir erklären, warum Pfadabhängigkeit kein technisches Detail ist, sondern ein strukturelles Merkmal jedes mehrperiodigen Risikomodells.
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