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. Plus hundertfünfzehn Komma fünf Prozent Return. Sharpe eins komma neunundsechzig. Max Drawdown minus acht Komma fünf Prozent. Sechshundertfünfundzwanzig Trades. Win Rate dreiundsechzig Prozent. Vier-Jahres-Backtest.
Volle Offenlegung
Ich bin kein Trader. Ich habe Jahre mit passiven ETF-Strategien verbracht. Ich bin das Gegenteil des Retail-Trader-Archetyps. Mein Hintergrund ist Digital Innovation, zuletzt AI-Companies gründen, nicht Investmentstrategien fahren.
Die Strategie wurde nicht von einem Quant gebaut. Sie wurde von mir gebaut. 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, für Code. Aber Finanzmärkte sind datenintensiv, multidimensional, nicht-stationär. Sie verlangen echtes Machine Learning. Echte 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
Genau 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: Walk-Forward-Testing automatisiert in Live-Strategien. Auch auf Intraday. Andere Plattformen können Walk-Forward, aber manuell. Niemand macht das automatisch in Live-Strategien. Niemand auf Intraday-Ebene.
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. Das ist Cherry-Picking.
Vier Jahre. Sechshundertfünfundzwanzig Trades. Walk-Forward. Das ist die Untergrenze, über die man überhaupt nachdenken kann.
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