Eure liebsten AI-Experten erzählen euch seit fast zwei Jahren Blödsinn über LLMs und Investmentstrategien.
Auf X und anderen Plattformen liest man Aussagen wie: „Ich habe Claude gebeten, mir eine Trading-Strategie zu bauen. Zehntausend Dollar über Nacht.“ Sicher.
Hier ist der Beweis, was tatsächlich möglich ist: hundertfünfzehn Komma fünf Prozent Return, Sharpe eins komma neunundsechzig, Max Drawdown minus acht Komma fünf Prozent, sechshundertfünfundzwanzig Trades, Win Rate dreiundsechzig Prozent, über einen Vier-Jahres-Backtest.
Volle Offenlegung
Ich bin kein Trader, sondern das Gegenteil des Retail-Trader-Archetyps: Jahre mit passiven ETF-Strategien, ein Hintergrund in Digital Innovation und zuletzt im Gründen von AI-Companies, nicht im Fahren von Investmentstrategien.
Die Strategie wurde nicht von einem Quant gebaut, sondern von mir, mit Vestrix.ai. Einer adaptiven Investment-AI mit proprietärer ML-Engine namens Cortix, die Strategien iteriert und als Investment-Begleiter agiert.
Ich habe beschrieben, was ich wollte. Das System hat den Rest erledigt. Jede Allokation war mathematisch hergeleitet, jedes Gewicht hat einen berechenbaren Grund.
Warum LLMs hier nicht reichen
LLMs sind außergewöhnliche Werkzeuge fürs Schreiben, für Analyse und für Code. Aber Finanzmärkte sind datenintensiv, multidimensional und nicht-stationär. Sie verlangen echtes Machine Learning: Risikomodelle, Backtesting, Iterationen, Walk-Forward.
Zwei Jahre lang haben wir so getan, als könnten LLMs, die schöne Prosa schreiben und ordentlich coden, auch Probleme lösen, die rigorose ML brauchen. Können sie nicht.
Schöne Sätze ersetzen kein Risikomodell. Ein Modell, das Texte vorhersagt, sagt nicht voraus, was Märkte tun.
Warum wir Cortix anders gebaut haben
Deshalb haben wir Vestrix.ai mit der Core-Engine Cortix gebaut. Cortix ist proprietär, speziell auf Märkten trainiert, mit selbstverbessernder Architektur. Es optimiert, berechnet Portfoliogewichte mathematisch, maximiert Return, Sharpe und Drawdown-Verhalten gleichzeitig.
Das Killer-Feature ist Walk-Forward-Testing, automatisiert in Live-Strategien und sogar auf Intraday-Ebene. Andere Plattformen können Walk-Forward, aber nur manuell. Automatisch in Live-Strategien, und das bis hinunter auf Intraday, macht es sonst niemand.
Wie man echte Proof-Points erkennt
Wenn jemand seinen Equity-Screenshot postet, zeigt er ihn meistens auf einem spezifischen Symbol, in einem spezifischen Zeitraum, oft mit weniger als fünfzig Trades. Das ist kein Beweis, sondern Cherry-Picking.
Vier Jahre, sechshundertfünfundzwanzig Trades, Walk-Forward: Das ist die Untergrenze, über die man überhaupt nachdenken kann.
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