Hypothesen & Quellen

Literatur-Research 2026-10-19 (Montag: Breakout-Familien)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die Suchen zu Breakout-Familien lieferten nur bereits geführte Quellen (arXiv 2605.04004, 2605.17724, 2602.10785) sowie Vendor-Indikatorseiten (ausgeschlossen bzw. Tier 3). Die ORB-Familie ist im Digest dicht belegt (62 Trials / 6 Builds plus mehrere Baustein-Tests), so dass ohne neuen Mechanismus-Twist kein Neufund entsteht.

Geprüfte Treffer (alle Dubletten oder nicht baubar)

• Mesfin, "Structural Limits of OHLCV-Based Intraday Momentum Signals in MNQ Futures" (arXiv 2605.04004, Mai 2026, Tier 1): bereits in mehreren Logs geführt (u. a. 2026-08-10, 2026-10-12-classic). Kritisch gelesen: 947 Tage 5m-MNQ, 14 Signalfamilien, Walk-Forward, 2,0-Punkte-Friktion. ORB long: T = 0,88, instabil über die Jahre. Elf Familien scheitern, weil der Brutto-Move (0,07–1,50 Pkt) unter dem Kostenboden liegt. Der Wert liegt als Negativbefund und als Methodik-Vorlage (fünf Kriterien, Positivkontrollen) vor. Der Befund stützt unsere empirische Lage: ORB trägt nur mit Gate/Zeitbestätigung, nicht pur. Kein Neufund, nicht baubar als eigene Strategie.
• Sequential Structure in Intraday Futures Data: LSTM vs Gradient Boosting on MNQ (arXiv 2605.17724): bereits geführt. OOS-Accuracy 50,00 % entspricht dem Münzwurf, also Nullbefund. Kein Neufund.
• arXiv 2602.10785 (Walk-Forward-Fensterlängen, Bitcoin): bereits geführt, Methodik, kein DAX-Bezug.
• Backtests, Not Signals (Substack), ORB auf MNQ: bereits geführt (Tier 2). Nichts Neues zur Mechanik.
• Harju/Hussain (US-Makro-Überraschungen und europäische Intraday-Renditen), Gwilym et al. 1998, Cheung et al. 2002: Bekannte Literatur zur Volatilitätsreaktion um 14:30 MEZ (Tier 1). Sie liefert Volatilität, aber keine Richtungsvorhersage. Ein Event-Zeit-Filter wäre allenfalls ein Regime-Baustein. Ein Richtungs-Edge wird nicht belegt, daher kein Fund.
• DAX-Wochenend-Gap-Studie 2013–2023 (5m, 406 DAX-Gaps, journals.pan.pl): Richtungsmuster nur bei mittleren bis großen Gaps, bei kurzen Distanzen kein robuster Bias. Schwache Evidenz für den DAX, kleines n pro Gap-Klasse, Multiple-Testing-Risiko. Gap-Varianten sind im Log bereits mehrfach behandelt, nur Einzeiler.
• Vendor-Seiten (LuxAlgo, TradingView, cTrader, daytradingtoolkit): Tier 3 bzw. Marketing, ignoriert.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

• ORB (pur): Ø PF 0,93 über 5 Builds. Nur zeitbestätigte Varianten (dax_acd_timed_breakout 1,30, dax_timely_orb 1,23) tragen.
• Regime-Gates auf ORB: Ø PF 1,88 (dax_orb_vola_state_gate 3,28 mit kleinem n, dax_acd_dow_structure_gate 1,26 verbessert). Der Daily-SMA-Filter plus Ein-Verlust-Sperre (2026-10-13) brachte keinen Mehrwert (PF 1,10 → 0,93). Anker-Placebo und VaR-Sprung-Exit brachten ebenfalls keinen Mehrwert.
• Prognose: Weitere Entry-Varianten der ORB-Familie dürften im DAX-Backtest keinen Mehrwert zeigen, da Mesfin den Brutto-Edge unter dem Kostenboden findet und unsere Digest-Daten dasselbe zeigen. Nur Gates mit begründbarem Volatilitätszustand haben Ansatzpunkte, und diese sind bereits getestet.

Durchsuchte Queries

1. "opening range breakout intraday index futures arXiv 2026" (Tagesfokus)
2. "intraday range expansion breakout volatility compression index futures paper SSRN 2026" (Tagesfokus, nur Vendor-Treffer)
3. "DAX intraday overnight gap opening range predictability study" (frei)
4. "arXiv q-fin 2026 intraday stop-loss exit trailing breakout index futures walk-forward out-of-sample" (frei)
5. "intraday seasonality European index futures half-hour return predictability US macro announcement 14:30 CET Eurostoxx DAX" (frei-explorativ, gegen die ORB-Erfahrungslage)

Einzeiler-Liste

• Inside-Day/NR-Kompression (Crabel): nur Praktikerartikel (Tier 3), im Digest als dax_orb_nr_contraction_gate PF 0,47 bereits gescheitert.
• Event-Zeit-Volatilitätsfenster 14:30 MEZ (Harju/Hussain): möglicher Regime-Filter, bisher ohne Richtungsbeleg, Idee für spätere Baustein-Suche.

Auffälligkeiten

Keine Instruktionen in Fremdtexten erkannt.

Weiterer Lauf 00:57

Literatur-Research 2026-10-19 (Montag, Fokus: Breakout-Familien)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Der Tagesfokus Breakout lieferte nur eine neue Replikationsstudie (MQL5-Blog, 25.09.2026) zur Zarattini/Aziz-ORB, die auf Daten von 2015 bis 2026 inklusive DAX-CFD zeigt: brutto +0,12 R, netto −0,04 R. Das ist keine neue Strategie, aber eine nützliche Gegenprobe für die Backtest-Prognose der vielen ORB-Varianten im Digest. Alle anderen Treffer waren bereits geloggt oder nicht auf eine einzelne DAX-Zeitreihe im Fenster 09:00–20:00 übertragbar.

Geprüfte Treffer (kein Neufund)

1. ORB-Replikation auf fünf Indizes inkl. DAX (Krueger, MQL5-Statistics-Blog, 25.09.2026)

• Quelle: https://www.mql5.com/en/blogs/post/776235 — Tier 2 (Blog mit offengelegter Methodik, nicht peer-reviewed; Replikation von Zarattini/Aziz, SSRN 4416622, in unseren Logs bereits vielfach geführt).
• Inhalt: Unveränderte Regel (Richtung der ersten 5-Min-Kerze, Stop an der Gegenseite, Ziel 10R oder Sessionende) auf Cash-CFDs für NQ, SPX, Dow, DAX und FTSE, 01/2015–06/2026, ca. 2.900 Sessions je Markt, keine Parametersuche. Spread und Slippage wurden pro Trade modelliert (DAX 2,5 Pkt).
• DAX-Zahlen laut Quelle: brutto +0,116 R (t = 2,4), netto −0,038 R (t = −0,8). Gegen eine Zufallsrichtung mit gleichem Stop: +0,128 R (t = 2,5), der größte Abstand der fünf Märkte. Hitrate rund 21 %, 10R-Ziel nur in 3,7 % der Fälle erreicht. Kein Markt ist netto signifikant von null verschieden, vier von fünf sind netto negativ.
• Kritische Würdigung:
  • Glaubwürdigkeit: Die Stichprobe ist groß, die Methodik transparent, und die Replikation reproduziert die NQ-Zahl des Originals. Das stärkt die Aussage, dass das Original ohne Spread/Slippage und ohne Out-of-Sample gerechnet war. Schwächen: Einzelautor, CFD-Kosten als Pauschale, die Mindestrisiko-Regel (Risiko ≥ 2× Roundtrip-Kosten) filtert Trades und verändert das Sample. Zudem fehlt jede Tageszeit- oder Regimeanalyse, nur der Befund „2015–2017 negativ in allen Märkten“ liegt vor.
  • Mechanismus: Die erste Kerze trägt etwas Richtungsinformation (Order-Flow-Ungleichgewicht beim Open, Informationsverarbeitung). Das ist plausibel, aber klein: etwa 0,1 R, ungefähr die Kosten eines 2,5-Punkte-Roundtrips bei 25 Punkten Stop.
  • Übertragbarkeit: Die Replikation läuft direkt auf DAX-CFD-Daten und ist damit die übertragbarste Evidenz im ganzen Lauf.
  • Bias: Multiple Testing entfällt (keine Optimierung). Das Hauptrisiko ist die Kostenannahme: Läge der reale Spread-Mittelwert unter 2,5 Pkt, wäre das Ergebnis weniger negativ. Bei max. 3,5 Pkt Spread liegen wir eher darüber.
• Prognose für den DAX-Backtest: Jede ORB-Variante ohne neuen Selektionsmechanismus (Filter, Tageszeit, Vola-Zustand) landet netto bei null oder leicht negativ. Der Brutto-Edge von etwa 0,1 R gegen Zufall ist real, wird aber von den Kosten aufgezehrt. Baustein-Funde, die Trades auswählen (nicht nur Stops umbauen), haben eher Aussicht als neue ORB-Rezepte.
• Urteil: Nützliche Kalibrierung, aber kein Neufund (Dublette der ORB-Familie).
• baubar: nein (als eigene Strategie). Verwertbar nur als Referenzwert für die Prognosen und als Zufallsrichtungs-Placebo-Idee (Regel minus Zufallsrichtung mit identischem Stop), die der Auto-Build bei ORB-Kandidaten als Kontrolle mitrechnen könnte.

2. Overnight-Drift verschwindet (Boyarchenko/Larsen/Whelan, NY Fed Liberty Street Economics, 01.07.2026)

• Quelle: https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2026/07/the-disappearing-overnight-drift/ — Tier 1/2 (Notenbank-Blog zu einem RFS-Paper von 2023).
• Inhalt: Das Fenster 02:00–03:00 ET in S&P-E-mini-Futures (ca. 3,7 % p. a. bis 2020) ist seit 2021 flach. Als Haupttreiber nennen die Autoren die gesunkene Streuung der Closing-Order-Imbalances (Std. des relativen signierten Volumens von 6,5 % auf 2,9 %).
• Einordnung: Der Effekt liegt außerhalb der DAX-Session und braucht Imbalance-Daten, die wir nicht haben. Er ist als Decay-Beleg interessant (Mechanismus verschwindet, wenn Liquiditätsanbieter algorithmisch werden), nicht als Bauvorlage. Nicht als Fund geführt.
• baubar: nein (Overnight-Fenster, keine Imbalance-Daten).

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Der Digest enthält bereits eine lange Reihe ORB-/Breakout-Varianten (ACD Time-Confirmed, Timely ORB, Sigma-Adaptive, Open-Channel, PDH/PDL, Day-Range-Position, Stretch-Breakout) und mehrere Filter-Bausteine darauf (Vola-Zustand, Activity-Gate, NR-Kontraktion, Anker-Verschiebung). Die Replikation passt zum dort sichtbaren Muster: Roh-Breakouts tragen brutto kaum, Selektion ist der einzige Hebel.

Durchsuchte Queries

1. „opening range breakout intraday index futures arXiv 2026 volatility-scaled range expansion“ (Fokus Breakout) → arXiv 2605.04004 (Mesfin, MNQ-Falsifikationsstudie, schon in vielen Logs), Retail-Indikatorseiten (ignoriert).
2. „range expansion breakout stop-run intraday equity index new paper 2026 … DAX OR Euro Stoxx“ (Fokus Breakout) → MQL5-Replikation (siehe oben), Benzinga-DAX-ORB-Artikel (2025, ohne OOS, Tier 3), QuantConnect „ORB for Stocks in Play“ (bereits geloggt).
3. „intraday index overnight gap fill auction closing order imbalance predictability 2026 SSRN“ (frei) → NY-Fed-Post (siehe oben), Fetzer „The Overnight Drift“ (Dublette), KAIST-Optionsflow-Studie (Tier 3/unklar, Optionsdaten nötig).
4. „arXiv 2026 intraday seasonality European equity index futures half-hour return predictability …“ (frei, bewusst abseits des Fokus) → Gao/Han/Li/Zhou (First-/Last-Half-Hour-Momentum) und Heston/Korajczyk/Sadka (arXiv 1005.3535), beide Dubletten.

Einzeiler (kein Fund)

• arXiv 2605.04004 (Mesfin): 14 OHLCV-Signalfamilien auf MNQ, keine besteht Walk-Forward nach Kosten; ORB-Long T = 0,88. Bereits mehrfach geloggt, deckt sich mit Punkt 1.
• Gao/Han/Li/Zhou, First-Half-Hour → Last-Half-Hour: Dublette der Intraday-Momentum-Familie.
• Heston/Korajczyk/Sadka (arXiv 1005.3535): Tageszeit-Kontinuation ist Querschnittseffekt auf Einzelaktien, nicht auf eine Indexzeitreihe übertragbar.
• Backtestsnotsignals-Substack (März 2026, ORB auf MNQ mit IS/OOS): Tier 2 möglich, aber US-Futures und ORB-Variante; nicht vertieft.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Fremdtexten gefunden. Der Blog-Zugriff auf die MQL5-Seite lieferte nur Daten; die tabellarischen Zahlen oben stammen aus einer zusammenfassenden Abfrage des Seitentexts und sind nicht gegen das Original geprüft.

Weiterer Lauf 06:57

Research-Log 2026-10-19 (Montag, Literatur-Track, Fokus Breakout-Familien)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die vier Suchen (ORB/arXiv, Range-Kompression/SSRN, Exit-Regeln Intraday-Futures, DAX-Intraday-Momentum) lieferten nur Indikator- und Marketingseiten (Tier 3 bzw. ausgeschlossen) oder Quellen, die schon im Log stehen. Der Digest zeigt für Breakouts keinen Spielraum für eine weitere Entry-Variante: ORB Ø PF 0,93 über 5 Builds, Volatility Breakout Ø PF 0,98 über 16 Builds. Nennenswert sind dort nur Regime-Gates und Exit-Bausteine, und für diese gab es heute keine Quelle mit offengelegter Methodik.

Durchsuchte Quellen / Queries

• „opening range breakout index futures intraday arXiv 2026": nur LuxAlgo- und cTrader-Indikatorseiten (Tier 3, ausgeschlossen). Kein arXiv-Treffer.
• „intraday range expansion breakout volatility compression … SSRN 2026 out-of-sample": TradingView-Skripte, LuxAlgo, Bookmap-Blog (März 2026) ohne Backtest-Zahlen. Tier 3, ignoriert.
• „arxiv q-fin.TR intraday index futures stop-loss exit rule …" (frei-explorativ, Exit-Fokus):
  • Howard, SSRN 6350238 (Tier 1, März 2026): Stop-Distanz und Exit-Methodik bei Value-Area-Breakouts auf E-mini S&P 500, 6.284 Events, 13 Monate Sekundendaten. Schon am 2026-09-18 geführt. Der SSRN-Abruf liefert 403, daher keine neue Prüfung. Kein Neufund.
  • arXiv 1411.5062 (2014, theoretisch): zu alt, kein Intraday-Bezug.
• „DAX intraday 15-minute return predictability first half-hour last half-hour …": nur Gao/Han/Li/Zhou (2018) und Folgearbeiten (Heston et al., Bouri et al.). Bekannt, Digest führt die Momentum-/Time-of-Day-Familie mit 8 Builds. Kein DAX-spezifisches Paper aus 2026.

Kritische Einordnung

• Das Bouri-Ergebnis (Verschwinden der Vorhersagekraft der ersten Halbstunde nach Einführung von Nachthandel) ist ein Hinweis, dass der Effekt von der Marktstruktur abhängt. Der DAX-CFD hat Vor- und Nachbörse, deshalb ist die Übertragbarkeit offen. Es ist kein neuer baubarer Fund, die Digest-Ergebnisse (dax_settlement_momentum 0,46, dax_continuous_momentum 0,73) deuten schon auf eine schwache Übertragung hin.
• Hypothese für den Auto-Build: Neue ORB-Entry-Varianten ohne Zustandsfilter bleiben bei PF ≲ 1,0, weil der Brutto-Edge kleiner ist als die Kosten (Mesfin: 0,07–1,50 Punkte Brutto gegen 2 Punkte Friktion). Positive Ausreißer im Digest (dax_orb_vola_state_gate 3,28) stammen von Gates mit kleiner Trade-Zahl. Sie sind deshalb eher Multiple-Testing-verdächtig als belegt.

Einzeiler

• Howard SSRN 6350238: schon geführt (2026-09-18), nicht erneut bewertet.
• LuxAlgo, cTrader, TradingView, Bookmap: Tier 3 bzw. Marketing, ignoriert.
• Auffälligkeiten (Prompt-Injection in Quellen): keine.

Weiterer Lauf 12:58

Literatur-Research 2026-10-19 (Montag: Breakout-Familien)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die vier Suchen, darunter eine freie gegen die Erfahrungslage, lieferten nur Dubletten (zwei Mesfin-arXiv-Papers, bereits mehrfach geführt) und Tier-3-Material. Beide Mesfin-Papers sind jedoch als Falsifikationsanker für die Backtest-Prognose der Breakout-Familie weiterhin nützlich.

Geprüfte Treffer (alle Dubletten oder nicht baubar)

1. Mesfin, „Structural Limits of OHLCV-Based Intraday Momentum Signals in MNQ Futures: A Systematic Falsification Study" (Tier 1, arXiv:2605.04004, 2026-05). Dedupe: u. a. 2026-08-24, 2026-09-19, 2026-10-01. Kein Neufund.
   • Kritische Einordnung: 14 Signalfamilien auf 5-Minuten-MNQ, 947 Tage (2021–2025), Walk-forward mit OOS 2023–2025. Keine besteht alle fünf Kriterien. Elf scheitern, weil der Brutto-Vorteil (0,07–1,50 Punkte) unter dem 2-Punkte-Friktionsboden liegt. ORB-Long: T = 0,88. Gap-Continuation-Short: brutto +16,53 Punkte, aber T = 1,46 und Jahresinstabilität.
   • Schwächen: nur ein Instrument (Nasdaq-Micro), ein Regime (2021–2025), die „positiven Kontrollen" (RTH Confluence T = 3,11, N = 196; London B T = 4,30, N = 247) sind selbst Multiple-Testing-anfällig. Die Kostenannahme ist im Abstract nicht aufgeschlüsselt.
   • DAX-Prognose: Ein einfacher ORB ohne Zusatzmechanismus dürfte am Spread (bis 3,5 Punkte) und an den Kosten scheitern. Das passt zu den schwachen ORB-/Squeeze-Ergebnissen im Digest. Eine Gap-Continuation könnte brutto tragen, ist aber stichprobenarm (Digest: dax_weekend_gap_continuation PF 0.16).
2. Mesfin, Overnight-Gap/First-30-Minuten/Erst-Bar-Volumen-Klassifikator (Tier 1, arXiv:2605.11423). Dedupe: 2026-07-12, 2026-10-01.
   • Das Signal feuert nur an ca. 4,4 % der Tage (40 Tage in 5 Jahren). Etwa 77,6 % der markierten Tage fallen vom Tageshoch zurück, mittlerer Rückgabewert 11,73 Punkte. Alle acht Richtungskonfigurationen scheitern OOS, bestes T = 1,46, Jahreswechsel 2024 → 2025 +40,74 → −42,48 Punkte.
   • Urteil: wahrscheinlich Artefakt als handelbare Regel (N = 40, Jahresinstabilität). Als Situations-Filter („Extremtag → späte Reversion") allenfalls ein Gedankenanstoß, aber mit 10 Tagen pro Jahr statistisch nicht testbar.

Einzeiler-Liste

• mql5-Blog „The opening-range breakout paper, replicated on five indices: gross reproduced, net zero" (https://www.mql5.com/en/blogs/post/776235, Tier 3, nicht baubar): Laut Autor reproduziert sich der Brutto-Edge (Daten 2015 bis Mitte 2026, CFD-Daten, darunter DAX), netto ist kein Markt von null unterscheidbar, vier von fünf sind negativ. Das stützt die Kostenhypothese. Ich konnte die Zahlen nicht prüfen (Einzelautor-Blog).
• Ungerer Academy DAX-Breakout-Seiten, ProRealCode-Skripte: Marketing bzw. Foren-Material, ausgeschlossen bzw. Tier 3.
• Barardehi/Bernhardt (2020, „trade time" statt Kalenderzeit) und Andersen/Bondarenko/Kyle/Obizhaeva (E-mini-Invarianz): Mikrostruktur-Kontext zur Tageszeit-Liquidität, kein Entry-Regel-Fund. Bei Bedarf als Idee für einen Volumen-Zeit-Filter (Baustein) in einem späteren Lauf zu prüfen.
• Indonesien-Overnight-Momentum (Investment Management and Financial Innovations, 2026): Einzelaktien, Overnight-Halteperiode, nicht session-kompatibel, nicht baubar.

Durchsuchte Queries

1. „opening range breakout intraday index futures arXiv 2026 volatility-scaled": nur Indikator-/Plattformseiten (LuxAlgo, cTrader, TradingView, Tier 3).
2. „intraday momentum overnight gap range expansion index SSRN 2026 stop-loss trailing": beide Mesfin-Papers, Indonesien-Paper.
3. „arXiv 2026 intraday breakout European index futures DAX Euro Stoxx transaction costs out-of-sample" (frei, gegen die Erfahrungslage): Vendor-Seiten, mql5-Replikation (Tier 3).
4. „q-fin.TR 2026 intraday trading strategy time-of-day liquidity index futures": Mikrostruktur-Klassiker, keine neue Regel.

Auffälligkeiten: keine Fremdtext-Anweisungen in den Quellen bemerkt.

Empirie-Research-Log 2026-10-19 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-19 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-31, 115 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4,1; Holdout ab 2026-09-01 gesperrt): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Am stärksten ist F2-Montag (n=23, +29,1 Pkt, Median +15,5, t=2,10, WR 56,5 %), gefolgt von F2-Mittwoch (t −2,11), F6 first30_down (t −2,09) und F4 Q3-Drift (t −2,05). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es vier. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien wurden aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber dem Vortag kam ein Discovery-Tag hinzu. Die Kennzahlen haben sich leicht verschoben (F2-Mo t 2,55 → 2,10), das spricht eher für Rauschen als für Stabilität. Neue Evidenz entsteht nicht.

Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2,11, weit unter 4,1 und mit dem Zufallsbild bei 43 Tests vereinbar.
2. Dedupe. Die Kandidaten mit Mechanismus (Mo/Di-Eröffnungsstunde, first30_down → Spät-Short, Hochvola-First30-Momentum, Gap-Familie) sind laut Vortags-Logs bereits gebaut. Eine substanziell andere Challenger-Regel lässt sich aus den Zahlen nicht ableiten.
3. Kein Situationstreiber. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1,43. Der Unterschied beim First30-Momentum (hochvol +17,8 Pkt, WR 62,5 % vs. niedrigvol +1,4 Pkt) ist statistisch nicht trennbar.
4. Digest-Abgleich. Der Digest enthält Wochentags-/Gap-Gate-Bausteine (z. B. dax_gap_fade_regime_gate, dax_squeeze_dow_vola_gate), aber keinen Regime-Split, der ein heutiges Muster unabhängig stützt oder widerlegt.

Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1,66 (11:00, Median +7,0, WR 59,1 %), weit unter der Schwelle; 12:00 hat Std 103, ausreißeranfällig; übrige |t| < 1,1.
• F2 Mo/Di (t 2,10/1,41, konsistent): Dubletten der Eröffnungsstunden-Strategien, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35,0, Median −26,1, t −2,11, WR 25 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0,8, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: max |t| 1,33, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–13 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: Q3 (−78,7, t −2,05) ist nicht monoton gegenüber Q1/Q2/Q4 und ohne Mechanismus; übrige |t| ≤ 1,66.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0,41, Mean/Median-Konflikt; kein_breakout thin (n=8).
• F6 first30_down (−18,8, t −2,09, WR 35,1 %): konsistent, aber bereits gebaut, unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t 0,02, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0,5, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1,43, Dubletten bestehender Gates.

Memory-Hygiene

Der Digest-Abgleich lieferte keinen Treffer, der einen Index-Eintrag widerlegt oder präzisiert. Es gibt keine „nie bauen"-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Klassik-Research 2026-10-19 (Montag: Breakout-/Range-/Eröffnungs-Effekte)

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Der Montags-Fokus (Breakout/Range/Eröffnung) ist im Research-Log und im Empirie-Digest bereits dicht abgedeckt: ORB, Crabel NR4/NR7/Stretch, Squeeze-Familie (dutzende Digest-Trials), Gap Fade/Follow, ORB-Retest, Flaggen, P&F-Triple-Top, Rundnummern, Turtle Soup, Donchian. Die vier Suchen, darunter eine bewusst freie, lieferten keine neue Tier-1/2-Quelle mit einem baubaren, nicht-dublettenhaften Mechanismus.

Durchsuchte Queries und Ergebnis

1. Crabel ORB / NR7 akademisch auf Index-Futures: Es gibt keinen peer-reviewten Test. Nur Crabel 1990 (Buch) und Praktiker-/Vendor-Material (Tier 3). Dedupe: 2026-06-29, 2026-07-04, 2026-07-12, 2026-07-20, 2026-07-27, 2026-08-17 (Marshall/Cahan/Cahan 2008 als Falsifikations-Anker). Keine Neuigkeit.
2. Gao/Han/Li/Zhou 2018 (Intraday Momentum, JFE): Dedupe-Treffer. 2026-10-07 Fund 8 und 2026-10-09 Fund 1 decken das ab. Der Effekt gilt für Erste-Halbstunde → Letzte-Halbstunde auf dem S&P 500 ETF (1993–2013), also eine Mehrfenster-Signalvariante, die bereits geführt wird.
3. Bollinger-Squeeze (Fang/Jacobsen/Qin „Popularity versus Profitability", 14 Indizes, 1885–2014): Laut Sekundärzusammenfassung (CXO Advisory) fiel der Brutto-Tagesvorteil von 0,45 % vor 1983 auf 0,00 % nach 2001. Das ist ein Decay-Beleg und eine Hypothese für den Backtest, kein neuer Fund. Die Squeeze-Familie ist im Digest vielfach getestet (dax_squeeze_*), und Bollinger ist in mehreren Logs (2026-10-11, 2026-10-14, 2026-10-17) verarbeitet. Das Original-Paper konnte ich nicht selbst prüfen, die Zahlen stammen aus der Sekundärquelle.
4. Freie Suche gegen die Erfahrungslage: Vorwochen-/Montags-Range als Barriere (Weekly Opening Range, Monday-Range-Breakout): Es gibt keine akademische Quelle, nur TradingView-/LuxAlgo-Beschreibungen (Tier 3, ohne Testergebnisse). Nicht baubar als Fund, weil Tier 3. Eine Zweitverwertung über Brock/Lakonishok/LeBaron 1992 (Trading-Range-Break) ist durch die Donchian-/Range-Funde bereits abgedeckt.
5. Gap-Fill-Statistik (Index-Futures): Gefunden wurden nur Trader-Blogs (ES 2009, SPY-Statistik-Tool) und ein Taiwan-Einzelaktien-Paper (NYCU, 2009–2013) zur Fill-Wahrscheinlichkeit. Der Digest hat 7+ Gap-Builds und mehrere Gap-Regime-Gates (dax_gap_fade_regime_gate PF 4.42, dax_news_residual_gap_gate PF 4.27, dax_weekend_gap_continuation PF 0.16). Das Feld ist gesättigt, kein Neufund.
6. Breakout-Retest/Throwback (Bulkowski-Zahlen, ~50–60 % Retest-Rate): Tier 3 und nur aus zweiter Hand. dax_orb_retest ist gebaut, ein Baustein-Test (NR-Gate) lieferte „baustein_ohne_mehrwert" (PF 0.467 → 0.278). Kein Neufund.

Tier-3-Einzeiler (nicht baubar, nur Kontext)

• Monday-Range/Weekly-Opening-Range-Breakout (TradingView, LuxAlgo): Behauptungen wie „enge Montags-Range → stärkerer Trend später in der Woche" ohne Testdaten.
• NR7-ORB-EA (mql5-Blog) und Ungerer-Nasdaq-Video: informelle Tests, vom Autor selbst als nicht live-reif bezeichnet.

Hinweis für Folgeläufe

Wirklich offen wären nur Mechanismen, die in der Breakout-Familie noch fehlen und eine Tier-1/2-Quelle haben. Eine leere Suche ist hier ein Datum, kein Verbot. Der Test „Vorwochen-Hoch/Tief als Tages-Barriere im DAX" bräuchte eine akademische Quelle, die ich heute nicht gefunden habe.

Auffälligkeiten: keine Prompt-Injection-Versuche in den Suchergebnissen bemerkt.

Weiterer Lauf 12:01

Klassik-Research 2026-10-19 (Montag: Breakout-/Range-/Eröffnungs-Effekte)

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Das Montags-Thema (klassische Breakout-/Range-/Eröffnungs-Effekte) ist in den bisherigen Klassik-Logs praktisch vollständig abgedeckt. Die Dedupe-Greps und drei gezielte Suchen lieferten nur bereits geführte Anker oder Tier-3-Material, das nicht als Fund zählt. Es wird bewusst nichts erfunden oder umbenannt, nur um einen Fund zu haben.

Dedupe-Befund (bereits geführt, keine Neufunde)

• Opening-Range-Familie: ORB (2026-06-29, 07-13), ACD/Fisher (08-03), Timely ORB (08-24), Opening-Range-Width-Gate (07-20), Crabel-Stretch (07-27), Failed-Breakout-Fade (07-06), Retest-Dynamik (06-14).
• Kompression und Range: Crabel NR7 (07-12), Inside-Day (08-17), TTM-Squeeze/V-EXPLODE (06-22), Steidlmayer Initial Balance (08-10), Williams Volatility Channel (07-20), Channel/Donchian (06-29).
• Level-Breakouts: Rundnummern (07-06), Donaldson/Kim (08-15), Point-&-Figure-Triple-Top (09-28), Flaggen (09-28), Dow-Theorie (10-02).
• Fehlausbruch, Gap und Zeitpunkt der Extrema: Turtle Soup (08-10), Gap-Familie (07-14, 08-20, 09-28), Mok/Lam/Li 2000 mit Hoch/Tief-Zeitpunkt (bereits in mehreren Logs, u. a. 07-07).
• Falsifikations-Anker: Marshall/Cahan/Cahan 2008 (08-17), Sullivan/Timmermann/White 1999 (08-15).

Durchsuchte Quellen und Queries

1. Bollinger-Band-Breakout, akademischer Out-of-Sample-Test: Es gibt keine peer-reviewed Index-Studie, die der Auto-Build umsetzen könnte.
   • Butler et al. 2012 (PSO-Parameteroptimierung) ist ein Fitting-Paper ohne eigenen Mechanismus (Tier 2 bestenfalls, nur als Warnung vor Overfitting).
   • Der CXO-Advisory-Test des Bollinger-in-Keltner-Squeeze auf SPY 1993–2010 ist ein Blog (Tier 3). Seine Aussage ist negativ: Die Breakout-Richtung erklärt nur etwa 1 % der Folgebewegung (R² 0,01, 86 Ausbrüche). Das passt zur Squeeze-Familie, die schon als V-EXPLODE geführt wird. Kein Fund.
2. Overnight-/Vortages-High-Low-Breakout auf Index-Futures: Gefunden wurden nur Mok/Lam/Li 2000 (Review of Quantitative Finance and Accounting 14(4), 381–397; im S&P-500-Future ist der Random Walk nicht verworfen, im Hang-Seng-Future häufen sich Extrema in den ersten 15 Minuten, bereits dedupliziert), das Timely-ORB-Paper (bereits 08-24) und TradingView-Skripte (Tier 3, ignoriert).
3. Freie Gegen-den-Strich-Suche (Chartismus/Intraday-TA, Taylor/Allen 1992, Lui/Mole 1998, Curcio et al. 1997): Das sind Survey- und FX-Studien (Devisenmarkt, kein Aktienindex). Curcio et al. ist bereits im Log vom 2026-09-27 geführt. Taylor/Allen 1992 und Lui/Mole 1998 sind reine Nutzungsumfragen ohne testbare Regel. Der Verbreitungsgrad von TA rechtfertigt keinen Entry-Edge. Kein Fund.

Einzeiler (Varianten und Anker, nicht baubar als Neufund)

• Bollinger-Keltner-Squeeze: Tier-3-Evidenz, Dublette von V-EXPLODE (2026-06-22), nicht baubar als Neufund.
• Taylor/Allen 1992 (JIMF 11(3), 304–314): Umfrage zur TA-Nutzung im FX-Handel. Das ist kontextuelle Evidenz für Feedback-Trader-Mechanismen, aber keine handelbare Regel.

Auffälligkeiten

• Keine Fremdtext-Anweisungen in den gelesenen Quellen entdeckt.
• Volltexte wurden nicht abgerufen. Alles stammt aus Abstracts und Suchsnippets und ist entsprechend vermerkt.

Forschungsmethodik 2026-10-18

Lauf im Modus „Methodik“ (LK-4.4). Die Verfahrensliste der sechs früheren Läufe (2026-09-27 bis 2026-10-14) ist weitgehend erschöpft; hier nur Neues. Alle Quellen wurden über WebSearch-Zusammenfassungen und Abstracts eingesehen, kein Volltext. Das ist jeweils vermerkt. Maschinenlesbar: research_agent/status/methodik/2026-10-18.json.

Kurzfazit: Drei kleine Diagnose-Zusätze (HL-Schätzer, Giacomini-White, Tail-Index) und ein verworfenes Verfahren (CPCV). Keines löst das Kernproblem (zu wenig Signal je Trade). Sie machen nur ehrlicher sichtbar, wo die vorhandenen Tests tragen.

Verfahren 1 — Hodges-Lehmann-Schätzer mit Vorzeichenrang-Intervall

Problem: 1 (schwere Ränder, wenig Signal). Verfahren: Der Schätzer ist der Median aller Walsh-Mittel (d_i+d_j)/2 der gepaarten Tagesdifferenzen. Das Intervall entsteht durch Inversion des Wilcoxon-Vorzeichenrangtests. Bei Normalverteilung etwa 95 % Effizienz gegenüber dem Mittelwert, bei schweren Rändern oder Ausreißern oft besser. Voraussetzungen: Symmetrie der Differenzen, Unabhängigkeit der Tage. Bei uns teilweise erfüllt: Tagesdifferenzen sind symmetrischer als Einzeltrades, aber die PnL ist rechtsschief, und der Pseudomedian ist nicht der bezahlte Erwartungswert. Autokorrelation verletzt die Exaktheit. Umsetzung: In run_forward_validation.py als Zusatzspalte hl_est, hl_ci, hl_vs_mean_gap plus Warnflag „ausreißergetrieben“. Keine neue Entscheidungsschwelle. numpy genügt, Aufwand klein. Grenzen: Kein Ersatz für das Mittelwert-Kriterium. Der Power-Gewinn ist nur so groß wie der echte Kurtosis-Effekt. Ein R-devel-Beitrag weist darauf hin, dass wilcox.test den Median bei ungerader Anzahl anders definiert; die Konvention ist festzuschreiben. Prüfung: Nullkontrolle mit Vorzeichen-Permutation (Abdeckung ca. 95 %). Positivkontrolle mit t(3)-Daten und Shift: Power des HL-Tests größer als die des t-Tests. Quellen: https://metricgate.com/docs/hodges-lehmann-confidence-interval/ , https://ideas.repec.org/c/boc/bocode/s457916.html (Sekundärquellen; Originalarbeit Hodges/Lehmann 1963 nicht eingesehen, Effizienzzahlen 95/96 % und Zusammenbruchspunkt ~29 % nicht unabhängig geprüft).

Verfahren 2 — Giacomini-White-Test auf bedingte Vorhersagefähigkeit

Problem: 5 (zwei Methodikfassungen). Verfahren: Getestet wird E[ΔL | h_t] = 0 statt E[ΔL] = 0, mit Instrumenten h_t (Konstante, Regime-Dummy). Wald-Statistik mit HAC-Varianz. Die Zwei-Schritt-Regel wählt je Regime die bessere Fassung. Voraussetzungen: Mischende ΔL-Folge, vorab fixierte Instrumente, rollierende Schätzung. Bei uns nur teilweise: Mit 21 Tagen je Monat und rund 140 Tagen gesamt trägt höchstens ein Instrument. Eine Studie der St. Louis Fed (2020) findet korrekte Größe, aber typischerweise niedrige Power. Umsetzung: Optional gw_conditional(delta_daily, instruments, hac_lag=2) im Methodik-Vergleich von run_forward_validation.py, mit genau einem eingefrorenen Instrument (Vortags-Volatilitäts-Tercil). Ausgabe „explorativ“. Grenzen: Jede Regime-Aufteilung schafft ein neues Mehrfachtest-Problem. Nicht als Entscheidungsregel. Prüfung: Null: iid-Rauschen, Ablehnrate in [0,03; 0,07] bei n = 21, 60, 140. Positiv: +c im Hochvola-, −c im Niedrigvola-Regime (unbedingt 0): GW lehnt ab, DM/HLN nicht. Power-Kurve dokumentieren; unter 30 % Power als reines Diagnoseinstrument führen. Quellen: https://econometricsociety.org/publications/econometrica/2006/11/01/tests-conditional-predictive-ability , https://econpapers.repec.org/RePEc:boc:bocoec:572 (Volltext nicht abgerufen, Abstract und Zusammenfassungen).

Verfahren 3 — Tail-Index-Diagnose (gemittelter Hill-Schätzer)

Problem: 1 (Teststatistiken für schwere Ränder). Verfahren: Der Hill-Schätzer des Tail-Index α überschätzt α in kleinen Stichproben, schätzt die Ränder also zu leicht. Huisman et al. (2001) mitteln Hill-Schätzungen über mehrere Schwellen und korrigieren so den Kleinstichprobenfehler. Ist α < 2 plausibel, tragen varianzbasierte Intervalle und die σ = 100-Rechnung des Power-Plans nicht. Voraussetzungen: Pareto-artige Ränder, mehrere hundert Beobachtungen im Rand, schwache Abhängigkeit. Bei uns teilweise: Einzeltrades (über 1000 je Kandidat) reichen, Tagesdifferenzen (n ≈ 140) nicht. Volatilitätsclustering erhöht laut Literatur den Schätzfehler. Umsetzung: power_plan.py: tail_index_hill_avg(x, k_grid) für Verlust- und Gewinnrand getrennt, Blockbootstrap-Unsicherheitsband, Vermerk „α < 2,5 plausibel → robuste Intervalle bevorzugen“. Grenzen: Diagnose mit breitem Band, kein Test. Ich habe die Frage, ob und wann t-Tests bei unendlicher Varianz versagen, in dieser Suche nicht über eine Quelle belegen können; sie bleibt offen und ist hier Annahme. Prüfung: Null: Normal und t(10) → kein „schwer“-Flag. Positiv: Pareto(1,5) und t(3) → α innerhalb ±0,5 in über 80 % der Läufe, Flag an. Danach auf reale Trade-PnL anwenden. Quellen: https://research.vu.nl/en/publications/tail-index-estimates-in-small-samples/ , https://ideas.repec.org/a/bes/jnlbes/v19y2001i2p208-16.html , https://arxiv.org/pdf/1201.4781 (Barunik/Vacha: Hill überschätzt α in kurzen Stichproben).

Verfahren 4 — Combinatorial Purged Cross-Validation mit Embargo (geprüft, nicht als Fehlerkontrolle bauen)

Problem: 2 (Datensparsamkeit, viele Versuche). Verfahren: Tage in N Gruppen, alle C(N,k)-Kombinationen als Test, Purging überlappender Labels, Embargo nach dem Testblock. Ergebnis: Verteilung der OOS-Leistung statt eines Walk-Forward-Pfads. Voraussetzungen und Geltung: Es muss etwas „trainiert“ werden. Bei Intraday-Trades mit Hard-Cut 20:00 ist die Label-Überlappung über Tage praktisch null, Purging bedeutungslos. Bei rund 140 Tagen und N = 6 sind das etwa 23 Tage je Gruppe, und alle Pfade nutzen dieselben Tage; sie zählen nicht als neue Evidenz. Die PBO/CSCV-Auswertung (Lauf 2026-10-07) deckt den nutzbaren Teil bereits ab. Umsetzung: Nicht bauen. Höchstens cpcv_splits(dates, 6, 2, embargo_days=1) als alternativer Splitter für die bestehende PBO-Rechnung, Ausgabe pbo_embargo_delta. Unter 0,05 → verwerfen. Grenzen: Primärquelle (López de Prado, Advances in Financial Machine Learning, Kap. 7) nicht eingesehen. Die gefundenen Embargo-Faustregeln (1 % der Balken, 2–5 Tage) stammen von Blogs, nicht aus dem Buch. Ein empirischer Vergleich mit Walk-Forward wurde nicht gefunden. Prüfung: Null: Zufallsstrategien → PBO ≈ 0,5 mit und ohne Embargo. Positiv: echter Effekt in allen Gruppen → PBO deutlich unter 0,5. Quellen: https://en.wikipedia.org/wiki/Purged_cross-validation , https://temporalcv.readthedocs.io/en/latest/api/cv_financial.html (nur Sekundärquellen).

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen an eine KI in den eingesehenen Quellen gefunden. Es wurden nur zwei Dateien geschrieben: dieser Bericht und die JSON-Fundliste.

Weiterer Lauf 02:38

Forschungsmethodik 2026-10-18

Lernkreis LK-4.4. Vorab geprüft: alle sechs früheren Methodik-Dateien (2026-09-27 bis 2026-10-14). Die Landschaft ist weitgehend gesättigt (Konfidenzsequenzen, e-Werte, e-BH/e-LOND, SPA/Romano-Wolf, CUPED/Lin, Fay-Herriot, Kendall-Bayes, DSR/PBO, MCS, Thresholdout/Ladder u. a. sind bereits belegt). Deshalb heute nur drei neue Verfahren, davon zwei mit ausdrücklich eingeschränktem Nutzen. Verworfen vor dem Schreiben, weil schon abgedeckt: sequenzieller Vorzeichentest (= McNemar-Wettprozess vom 10-07), Gelman/Hill/Yajima-Multilevel (≈ Fay-Herriot 10-04 und Spike-and-Slab 10-07), Purged-/Embargo-CV (Handel endet täglich 20:00, keine Überlappung über Tage).

Hinweis zur Quellenlage: Volltexte waren nicht lesbar (arXiv-Seite lieferte nur Abstract, Übersichts-PDF war komprimiert). Aussagen sind aus Abstracts, Suchtreffern und Zitaten rekonstruiert; Originalliteratur (Jennison/Turnbull 2000, Hodges/Lehmann 1956) nicht selbst geprüft. In den gelesenen Quellen standen keine Anweisungen an eine KI.

Verfahren 1 — Medianunverzerrte Schätzung nach vorzeitigem Stopp (MUE, Monte-Carlo-Variante)

Problem: 3 (monatliche Vorwärtsentscheidung mit frühem Abbruch), mittelbar 1.

Verfahren: Wer stoppt, sobald eine Schranke überschritten ist, überschätzt den Effekt systematisch: gestoppt wird fast nur bei zufällig hohen Schätzern. Die Konfidenzsequenz bleibt gültig, die Punktschätzung nicht. Die MUE ist der Effektwert θ, bei dem die Wahrscheinlichkeit eines mindestens so extremen Ausgangs unter der festen Stopp-Regel genau 0,5 ist („extremer“ nach Stage-wise-Ordnung: früher gestoppt = extremer, bei gleichem Zeitpunkt größeres Mittel). Weil unsere Regeln beliebig sind, wird diese Verteilung per Block-Bootstrap-Simulation unter exakt der echten Stopp-Regel erzeugt.

Voraussetzungen / gelten sie? Stopp-Regel vorab fest und simulierbar: ja. Tage ungefähr unabhängig: nur mit Block-Bootstrap (Politis-White-Blocklänge liegt schon vor). Normalverteilung: nein, daher Bootstrap statt analytisch. Bei +5…+10 Pkt Erwartungswert und 100 Pkt Streuung ist der Effekt real groß: ein gestoppter Kandidat zeigt fast zwangsläufig ein überhöhtes Mittel.

Umsetzung: mue_after_stop(diffs, stop_rule, n_stop, B) in research_agent/power_plan.py oder neues stop_bias.py; Gitter θ ∈ [−30,+30] Pkt, zentrierte Differenzen verschieben, Stopp-Regel aus run_forward_validation.py anwenden, p(θ) bestimmen, θ mit p = 0,5 als effekt_mue, p = 0,025/0,975 als Intervall. Power-Plan/Type-M nutzen effekt_mue statt Roh-Mittel.

Grenzen: Ändert keine Testentscheidung, nur die gemeldete Größe. Rechenaufwand moderat (Gitter × B). Ergebnis hängt an der Gültigkeit des Bootstrap bei nur ~140 Tagen. Nicht anwendbar, wenn die Stopp-Regel nachträglich verändert wurde.

Prüfung: Positivkontrolle θ = +8, t(3)-Differenzen, 2000 Läufe: Roh-Mittel bei Stopp klar > 8, MUE in 45–55 % der Läufe unter 8. Nullkontrolle θ = 0: Ausschlussrate 0 im MUE-Intervall ≤ nominal. Ohne Stopp ist MUE = Roh-Mittel.

Quellen: Übersicht Punktschätzung nach adaptiven Designs https://arxiv.org/pdf/2105.08836 (nur Metadaten lesbar); Stage-wise-Ordnung und MUE-Konstruktion aus den Suchtreffern https://arxiv.org/pdf/1803.09691 und https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9896306 ; Whitehead 1986 / Jennison-Turnbull 2000 nur zitiert, nicht geprüft.

Verfahren 2 — ADDIS / SAFFRON (p-Wert-Online-FDR) — geprüft, nur Planungssimulation

Problem: 2 (Strom von Hypothesen).

Verfahren: ADDIS verwirft Hypothesen mit sehr großem p (> τ) und zählt nur Kandidaten mit p ≤ λ in den Alpha-Reichtum ein. Bei konservativen Nullen (p stochastisch größer als uniform) gewinnt es Power gegenüber LOND/SAFFRON. Das gilt für Randomisierungstests mit diskreten p-Werten durchaus.

Voraussetzungen / gelten sie? Unabhängige Null-p-Werte: nein, unsere Versuche teilen dieselben ~140 Tage und sind stark korreliert. Der konfirmatorische Strom ist klein (wenige Hypothesen je Monat), der Adaptivitätsgewinn daher gering. Wir haben bereits e-LOND (09-27) und die asynchrone Variante (10-11), die ohne Unabhängigkeit auskommen. Schwellenwerte und Beweis wurden nicht im Volltext gelesen (nur Abstract).

Umsetzung: Keine Änderung der Entscheidungslogik. Optional research_agent/sim_online_fdr.py (ca. 40 Zeilen numpy): 12 Monate × 3–8 Hypothesen, 5 % echte Effekte, korrelierte und unabhängige Fälle, Vergleich e-LOND/LOND/ADDIS bzgl. FDR und Power. Folgeaufgabe nur, wenn ADDIS > 30 % relative Power bei FDR ≤ 5 % zeigt.

Grenzen: Bei Korrelation (ρ ≈ 0,5) ist eine FDR-Verletzung zu erwarten; dann verworfen.

Prüfung: Nullkontrolle mit korrelierten p-Werten (FDR-Kontrolle), Positivkontrolle mit unabhängigen p-Werten (ADDIS ≥ LOND).

Quelle: Tian & Ramdas, ADDIS, NeurIPS 2019, https://arxiv.org/abs/1905.11465 (Abstract; Volltext nicht gelesen).

Verfahren 3 — Hodges-Lehmann-Schätzer und Vorzeichenrang-Permutationstest als Zweitmessung

Problem: 1 (bessere Teststatistik für schwere Ränder) — ehrlich: nur als Diagnostik.

Verfahren: HL ist der Median aller Walsh-Mittel (dᵢ+dⱼ)/2 der Tagesdifferenzen; Test ist der Vorzeichenrangtest mit Vorzeichenwechsel-Permutation. Effizienz gegen das Mittel unter Normalverteilung ≈ 0,955, bei symmetrischen Verteilungen ≥ ca. 0,86 und bei doppelt-exponentiellen/Cauchy-artigen Rändern deutlich über 1.

Voraussetzungen / gelten sie? Symmetrie um den Effekt: nein, nicht verlässlich. Gepaarte Differenzen mit Stopps sind schief; dann schätzt HL die Pseudomedian, nicht den Mittelwert, der für den Geldertrag zählt. Als Haupttest daher ungeeignet und keine Verringerung der nötigen Trade-Zahl. Zahlen stammen aus Sekundärquellen (Suchsnippets), nicht aus den Originalarbeiten.

Umsetzung: In research_agent/run_forward_validation.py je Paar hl_est und exakten (n ≤ 20) bzw. 20000-fach gezogenen Permutationstest ausgeben; Feld robust_flag = „einig“ bei gleichem Vorzeichen von Mittel und HL, sonst „ausreissergetrieben“. Reiner Berichtswert, keine Regeländerung.

Grenzen: Kein Gewinn für Problem 1 im Sinne der Varianzreduktion; Median-of-Means/Catoni (10-07) wurden aus ähnlichem Grund bereits als Teststatistik verworfen.

Prüfung: Null: symmetrische t(2), Mittel 0, 5000 Läufe → Ablehnrate 5 % ± 1 %. Positiv: Median +10 → Power Rangtest > t-Test. Warnkontrolle: schiefe Differenzen (Mittel +8, Pseudomedian ≈ 0) → Flag „ausreissergetrieben“ überwiegend gesetzt.

Quellen: https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/1311.5354 (Wilcoxon-Signed-Rank-Argumentation), https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/1304.1390 (Hodges-Lehmann-6/π-Ergebnis); Effizienzzahlen aus https://metricgate.com/docs/hodges-lehmann-estimator/ (Sekundärquelle).

Fazit

Nur Verfahren 1 ist eine echte Lücke (Punktschätzung nach Stopp). Verfahren 2 und 3 sind Prüfaufträge mit erwartetem Ergebnis „nicht in die Entscheidungsregel“. Das Methodik-Feld ist bei den fünf Problemen weitgehend ausgeschöpft; neue Läufe sollten eher Umsetzungsstand und Praxistests der bereits gefundenen Verfahren prüfen als weitere Verfahren sammeln.

Weiterer Lauf 10:32

Forschungsmethodik 2026-10-18

Lauf im Modus „Methodik“ (LK-4.4). Die sechs früheren Läufe (2026-09-27 bis 2026-10-14) decken schon fast alles ab: CRN/Lin/CUPED, Konfidenzsequenzen, e-BH/e-LOND, SPA/Romano-Wolf, DSR/PBO, Fay-Herriot, Jackknife+, Bonett-Wright, Bayes-Tau und anderes. Ich habe deshalb gegen diese Liste dedupliziert und vier Lücken gewählt. Zwei davon (Verfahren 1 und 4) sind ausdrücklich Nebenwerkzeuge mit kleinem Nutzen und so gekennzeichnet.

Quellenlage: Alle Angaben stammen aus Abstracts, Paketdokumentation und Folgearbeiten (Websuche). Volltexte habe ich nicht gelesen. Fremdtexte enthielten keine Anweisungen an eine KI.

Verfahren 1 — Exakter Permutations-p-Wert nach Phipson/Smyth (permp) statt (1+k)/(K+1) bei Zufallsziehung

Problem: 2 (viele korrelierte Tests, Placebo-/Permutationstests).

Verfahren: Werden Permutationen zufällig gezogen, ist der naive Schätzer k/K zu klein und kann 0 werden. Die Konvention (1+k)/(K+1) ist gültig, aber konservativ. Phipson/Smyth berechnen den exakten p-Wert als Erwartung über die Zufallsziehung: p = E[(k+1)/(K+1)] mit k ~ Binomial(K, p_wahr), integriert über das diskrete Gleichverteilungs-Prior auf die wahren Werte. Bei einem vollständig aufzählbaren Permutationsraum (Vorzeichenwechsel über n Tage: 2^n) entfällt die Ziehung ganz.

Voraussetzungen: Austauschbarkeit unter der Null. Das gilt für Vorzeichenwechsel der gepaarten Tagesdifferenz nur unter Symmetrie. Autokorrelation bricht die Austauschbarkeit. Bei uns gilt sie also nur teilweise (siehe Fixed-b-/Blockfunde früherer Läufe).

Umsetzung: Bei einem Monatsblock mit n ≤ 22 Tagen lassen sich alle 2^n ≤ 4,2 Mio. Vorzeichenmuster vektorisiert in numpy aufzählen. Das ist exakt und braucht weder Ziehung noch Korrektur. Die Näherung von permp bringt nur etwas, wenn der Raum groß ist und K klein bleibt. Sie ist in ca. 30 Zeilen scipy (Binomial-Summe) nachzubauen.

Grenzen: Das meiste ist durch die Placebo-p-Wert-Arbeit vom 2026-10-07 schon abgedeckt. Der Gewinn ist bei K = 199 klein: die Auflösung bleibt 1/200. Der Nutzen liegt nur bei exakter Aufzählung für kleine Blöcke. Es hilft nicht gegen Abhängigkeit.

Quellen: https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.2202/1544-6115.1585 · https://arxiv.org/abs/1603.05766 · Paketbeschreibung statmod::permp: https://quantargo.com/help/r/latest/packages/statmod/1.4.36/permp

Verfahren 2 — Tail-Index-Diagnose (Hill-Schätzer, Danielsson/de Haan/Peng/de Vries-Bootstrap für k) als Voraussetzungs-Gate

Problem: 1 (schwere Ränder). Die Diagnose entscheidet, welche früheren Funde gelten.

Verfahren: Die Hill-Statistik schätzt den Tail-Index α aus den k größten Beträgen der Tagesdifferenzen. Die Wahl von k ist heikel. Die Zwei-Schritt-Subsample-Bootstrap-Regel von Danielsson et al. (2001) wählt k so, dass der asymptotische MSE minimal wird. Der Rest ist ein Schwellenwert: α < 2 bedeutet unendliche Varianz, α < 3 bedeutet, dass die Schiefe-/Kurtosis-Korrektur und viele Bootstrap-Verfahren schlecht sind.

Voraussetzungen: Regulär variierende Ränder, näherungsweise iid. Mit n = 140 Tagen und k etwa 10 bis 20 ist das Intervall für α sehr breit (Standardfehler ≈ α/√k, also ±25 bis 30 %). Die Voraussetzung gilt bei uns nur grob; die Diagnose kann nur grobe Verstöße melden.

Umsetzung: Neue Funktion tail_index_check(diffs) im Power-Plan-Modul (research_agent/power_plan.py). Sie gibt α̂, ein Bootstrap-Intervall und ein Ampelsignal aus (Grün: α-Untergrenze > 3; Gelb: 2 bis 3; Rot: Untergrenze < 2) und wird je Kandidat und je Methodikfassung protokolliert. Bei Rot sollen die t-basierten Konfidenzsequenzen und Schiefe-t-Tests nicht als Entscheidungsgrundlage gelten; stattdessen greifen Catoni/Median-of-Means aus den Läufen vom 2026-09-27 und 2026-10-07. Reines numpy.

Grenzen: Bei n ≈ 140 kann der Test α = 2,5 von α = 4 kaum trennen. Er erkennt nur grobe Verstöße. Ein Gate mit Rot-Schwelle auf der Intervall-Untergrenze ist deshalb konservativ ausgelegt, nicht „bewiesen“. Hill ist bei Abhängigkeit (Volatilitäts-Clustering) verzerrt. Er ergänzt die früheren Funde, ersetzt aber keinen davon.

Quellen: https://personal.eur.nl:443/cdevries/Articles/using_a_bootstrap_method_to_choose_the_sample_fraction_in_tail_index_estimation.pdf · https://researchonline.lse.ac.uk/id/eprint/7329 · Implementierungsreferenz tea::danielsson: https://rdrr.io/cran/tea/man/danielsson.html

Verfahren 3 — Test auf stochastische Dominanz (Linton/Maasoumi/Whang, Subsampling) für den Vergleich zweier Methodikfassungen

Problem: 5 (Methodikvarianten), ergänzend 1.

Verfahren: Statt nur Mittelwerte zu vergleichen, prüft der erweiterte Kolmogorov-Smirnov-Test, ob die Verteilung der Tagesergebnisse der Fassung B die von A stochastisch dominiert (erster, zweiter Ordnung). Die kritischen Werte kommen aus Subsampling. Der Ansatz erlaubt serielle Abhängigkeit und Abhängigkeit zwischen den beiden Reihen. Das passt zu den gepaarten Läufen.

Voraussetzungen: Stationarität, Subsample-Größe b mit b/n → 0. Bei n = 21 Tagen im Monat und etwa 140 insgesamt ist b so klein (ca. 15 bis 25), dass die Näherung schlecht ist. Gilt bei uns kaum: die Leistung ist bei diesem n gering.

Umsetzung: Nur als Zusatzdiagnose im monatlichen Fassungsvergleich (research_agent/run_forward_validation.py): SSD-Statistik (zweite Ordnung, aus kumulierten Verteilungsflächen) auf kumulierten 3-Monats-Fenstern. Als Warnung, wenn B im Mittel führt, aber A die Verlustränder dominiert. Als Entscheidungsregel taugt sie nicht.

Grenzen: Wenig Power; die Subsample-Wahl ist subjektiv. Der Nutzen liegt allein in der Aufdeckung von Rand-Unterschieden, die ein Mittelwerttest nicht zeigt. Die Konfidenzsequenz-Regel vom 2026-10-14 bleibt die Entscheidungsgrundlage.

Quellen: https://researchonline.lse.ac.uk/id/eprint/2207 · https://www.fmg.ac.uk/sites/default/files/publications/DP508.pdf (Abstract-Ebene, Volltext nicht geprüft)

Verfahren 4 — Sequenzieller Monte-Carlo-Test (Besag/Clifford; anytime-valide Variante durch Wetten) für teure Placebo-Läufe

Problem: 2 und 3 (Rechenaufwand der Placebo-/Permutationsläufe bei 17.000+ Versuchen).

Verfahren: Besag/Clifford ziehen Placebo-Statistiken, bis h „Treffer“ (Placebo ≥ beobachtet) gesammelt sind oder das Maximum M erreicht ist. Bei frühem Stopp ist p̂ = h/n_Stopp. Die Wett-Variante (Fischer/Ramdas) liefert einen e-Prozess und gilt zu jedem Stoppzeitpunkt. Gandy zeigt, dass Besag/Clifford ein schlechtes Risiko für eine falsche Entscheidung zwischen „signifikant“ und „nicht“ hat (Resampling-Risiko ≥ 0,5 im Worst Case).

Voraussetzungen: Austauschbare Placebo-Ziehungen. Das ist bei unserem Placebo-Verfahren gegeben, wenn die Ziehungen unabhängig sind.

Umsetzung: In der Placebo-Schleife den Zähler einbauen: Abbruch, sobald h = 10 Treffer erreicht sind (klar uninteressant), sonst bis K = 199. Für die Mehrfachtest-Stufe die anytime-valide Variante als e-Wert verwenden, damit e-BH daran anschließt. Spart den Großteil der Rechenzeit bei der Masse der Null-Kandidaten.

Grenzen: Spart Rechenzeit, erhöht aber nicht die statistische Aussagekraft. Die p-Wert-Auflösung ändert sich nicht. Das alte Besag/Clifford-p ist nicht für BH geeignet; verwende die Wettvariante.

Quellen: https://arxiv.org/abs/2401.07365 · https://arxiv.org/abs/2404.15586 · https://arxiv.org/abs/math/0612488 · https://arxiv.org/abs/2409.18908

Gesamteinschätzung

Die Methodik-Bibliothek ist weitgehend gesättigt. Verfahren 2 hat den meisten Hebel, weil es prüft, ob Annahmen der bereits vorgeschlagenen Tests halten. Die Verfahren 1 und 4 sind kleine Rechenwerkzeuge. Verfahren 3 hat bei unserem n kaum Power. Keines von ihnen löst das Kernproblem (zu wenig Signal je Trade).

Weiterer Lauf 18:57

Forschungsmethodik 2026-10-18

Modus Methodik (LK-4.4). Vorher gelesen: alle sechs Fundlisten 2026-09-27 bis 2026-10-14 (ca. 70 Verfahren). Die Problemfelder 1–5 sind weitgehend besetzt; diesmal vier bisher nicht behandelte Verfahren, davon zwei als „geprüft, nicht (produktiv) bauen“. Volltext war nicht abrufbar bzw. wurde nicht gelesen; Rekonstruktion aus Abstracts und Suchsnippets, jeweils vermerkt. Keine Auffälligkeiten (keine KI-Anweisungen in Fremdtext).

Verfahren 1 — Simultane Konfidenzmengen für Ränge (Mogstad/Romano/Shaikh/Wilhelm)

Problem: 4 (und 5): Ranglisten von Kandidaten, Familien oder Kalibrierungs-Rängen werden als Punktzahlen gelesen, obwohl der Rang bei ±100 Punkten Streuung kaum bestimmt ist.

Verfahren: Aus einer gemeinsamen Block-Bootstrap-Verteilung der Kandidatenmittel wird eine max-t-Schranke c für alle paarweisen Differenzen gebildet. Rang-Untergrenze = 1 + Zahl der Kandidaten, die i signifikant übertreffen; Obergrenze = N − Zahl der signifikant Unterlegenen. Das ergibt Rangintervalle mit simultaner Überdeckung.

Voraussetzungen: Bootstrapbare, asymptotisch normale Schätzer; gleiche Resampling-Tage für alle Kandidaten; bei uns durch Tage-Block-Bootstrap (Blocklänge nach Politis/White, früherer Lauf) erfüllbar. Details der Schranke im Paper vor dem Bau nachlesen (nur Abstract geprüft).

Umsetzung: rank_confidence_sets(daily_pnl_matrix, B, block_len, alpha) in research_agent/power_plan.py oder eigenem numpy-Modul; Ausgabe [rang_lo, rang_hi] im Monatsbericht von run_forward_validation.py; „führt“ nur bei rang_hi <= k. Für shared_intelligence/calibration.py als Warnanzeige bei n = 4–8.

Grenzen: Bei +5…10 Pkt gegen 100 Pkt Streuung werden fast alle Intervalle nahezu die ganze Liste umfassen — das ist das ehrliche Ergebnis, keine Power-Steigerung. Prüfung: Null (20 Kandidaten gleicher Erwartungswert, t(3), T = 140) → Überdeckung ≥ 1−α und Intervalle ≈ [1, N]; Positiv (sd 20 statt 100) → Intervalle schrumpfen.

Quelle: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w26883/w26883.pdf (NBER WP 26883; weitere Fassungen: https://cemmap.ac.uk/publication/inference-for-ranks-with-applications-to-mobility-across-neighborhoods-and-academic-achievement-across-countries-2/)

Verfahren 2 — Hodges-Lehmann-Schätzer und Wilcoxon-Vorzeichenrang-Test als Zweitstatistik

Problem: 1 (schwere Ränder).

Verfahren: Median der Walsh-Mittel der gepaarten Tagesdifferenzen; Intervall durch Inversion des Vorzeichenrang-Tests (exakt, Pratt-Behandlung von Nullen). Gegenüber dem t-Test bei schweren Rändern effizienter (ARE-Zahlen 3/π, ≥ 0,864 aus dem Gedächtnis, nicht verifiziert).

Voraussetzungen und Geltung: Unabhängigkeit und Symmetrie. Unter der scharfen Null „Baustein ändert nichts“ ist Symmetrie gesichert (Vorzeichen-Flip), der Test also gültig. Unter der Alternative misst HL aber den Pseudo-Median, nicht den Erwartungswert in Punkten — für die Handelsentscheidung zählt der Mittelwert. Viele Nullen (identische Trades) und Autokorrelation sind zu beachten. Teilweise: nur als Robustheits- und Ausreißer-Diagnose.

Umsetzung: In run_forward_validation.py Spalten hl_pkt, wilcoxon_p (scipy wilcoxon(zero_method='pratt')), Flag bei Vorzeichenabweichung HL vs. Mittel oder |Mittel−HL| > 2·SE. Nicht in die e-Wert-/Konfidenzsequenz-Entscheidung einspeisen.

Grenzen: Rettet die Power bei 1000+ benötigten Trades nicht. Prüfung: Null (t(2–3), 30 % Nullen) → Fehler 1. Art ≤ 5 %; Positiv (0,3·sd) → Power ≥ t-Test; Gegenprobe Lognormal mit Median 0, Mittel > 0 → HL bleibt 0 (dokumentiert den Mittelwert-Blindfleck).

Quelle: https://www.stat.umn.edu/geyer/old03/5102/notes/rank.pdf (Skript); Original Hodges/Lehmann 1963, nicht abgerufen.

Verfahren 3 — ADDIS für Online-FDR (geprüft, nur Vergleichssimulation)

Problem: 2.

Verfahren: SAFFRON-Erweiterung: p-Werte über einer Schwelle τ werden verworfen, Nullanteil-Schätzung nur über p ≤ λ. Hält die FDR-Kontrolle und die Power, wenn Null-p-Werte konservativ sind (z. B. diskrete Placebo-p-Werte mit K = 199).

Voraussetzungen und Geltung: Unabhängige bzw. bedingt superuniforme Null-p-Werte, ausreichend viele Hypothesen. Bei uns überlappen die Monatskandidaten auf denselben Tagen (Abhängigkeit), und die Zahl konfirmatorischer Hypothesen ist klein (Dutzende), das Alpha-Vermögen bleibt winzig. Teilweise/eher nein. e-LOND (früherer Lauf) bleibt Standard.

Umsetzung: Kein Produktivbau; optional research_agent/sim_online_fdr.py (60 Hypothesen, 10 % echt, ρ = 0,3…0,7, konservative Placebo-p-Werte), Vergleich e-LOND / LORD++ / ADDIS. Übernahme nur, wenn ADDIS bei ρ > 0 die FDR hält und ≥ 1,5× Power zeigt.

Grenzen: Wahrscheinliches Ergebnis: kein Mehrwert. Quelle nur über Abstract/Snippets rekonstruiert.

Quelle: https://arxiv.org/pdf/1905.11465 (Tian/Ramdas, NeurIPS 2019)

Verfahren 4 — Purged / Combinatorial Purged Cross-Validation (geprüft, nicht bauen)

Problem: 2.

Verfahren: Entfernt Trainingsdaten, deren Label-Fenster das Testfenster überlappen (Purging), plus Puffer (Embargo); CPCV bildet alle Kombinationen von Testblöcken und liefert eine Pfadverteilung.

Voraussetzungen und Geltung: Setzt einen Trainingsschritt voraus. Die Plugins sind feste Regeln ohne Fit, es gibt nichts, was leaken könnte; das Selektionsproblem der 17.000 Versuche löst CPCV nicht. Bei ~140 Tagen wären 6–8 Blöcke winzig und die Pfade stark abhängig. Nein, außer für parametrisierte Varianten mit Parameterwahl über mehrere Tage.

Umsetzung: Nur Check im Bau-Pfad: mindestens 1 Handelstag Embargo zwischen Auswahl- und Auswertungsfenster. Selektion bleibt bei PBO/DSR/SPA/Romano-Wolf. Prüfung: Zufallsparametersuche auf Zufallsrenditen mit/ohne Embargo; Autokorrelation-1-Tag-Reihe als Positivkontrolle.

Grenzen: Nur Sekundärquellen (Wikipedia, Blogs) gesehen; AFML Kap. 7 nicht eingesehen.

Quelle: https://en.wikipedia.org/wiki/Purged_cross-validation

Empirie-Research-Log 2026-10-18 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-18 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-30, 114 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4,1; Holdout ab 2026-08-31 gesperrt): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Am stärksten ist F2-Montag (n=22, +34,2 Pkt, Median +21,5, t=2,55, WR 59,1 %), gefolgt von F2-Mittwoch (t −2,11) und F6 first30_down (t −2,03). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es drei. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien wurden aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber dem Vortag ist ein weiterer Discovery-Tag hinzugekommen, die Kennzahlen sind praktisch unverändert. Neue Evidenz entsteht dadurch nicht.

Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2,55 (F2 Mo), weit unter 4,1 und mit dem Zufallsbild bei 43 Tests vereinbar.
2. Dedupe. Die Kandidaten mit Mechanismus (Mo/Di-Eröffnungsstunde, first30_down → Spät-Short, Hochvola-First30-Momentum, Gap-Familie) sind laut Vortags-Logs bereits gebaut. Eine substanziell andere Challenger-Regel lässt sich aus den Zahlen nicht ableiten.
3. Kein Situationstreiber. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1,43. Der Unterschied beim First30-Momentum (hochvol +17,8 Pkt, WR 62,5 % vs. niedrigvol +0,9 Pkt) ist statistisch nicht trennbar, und das Gate existiert bereits.
4. Digest-Abgleich. Ein Grep auf F2/F6/f30_momentum im results_digest liefert keinen Treffer. Es gibt also keinen Regime-Split, der ein heutiges Muster unabhängig stützt oder widerlegt.

Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1,70 (11:00, Median +7,7, WR 59,6 %), weit unter der Schwelle; 12:00 hat Std 103, ausreißeranfällig; übrige |t| < 1,2.
• F2 Mo/Di (t 2,55/1,41, konsistent): Dubletten der Eröffnungsstunden-Strategien, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35,0, Median −26,1, t −2,11, WR 25 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0,8, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: max |t| 1,18, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–13 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1,68, nicht monoton, ohne Mechanismus.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0,41, Mean/Median-Konflikt; kein_breakout thin (n=8).
• F6 first30_down (−18,6, t −2,03, WR 35,7 %): konsistent, aber bereits gebaut, unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t 0,02, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0,5, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1,43, Dubletten bestehender Gates.

Memory-Hygiene

Der Digest-Grep lieferte keine Treffer, die einen Index-Eintrag widerlegen oder präzisieren. Es gibt keine „nie bauen"-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Empirie-Research-Log 2026-10-18 — Signal-Mining-Funde

Herkunft. Maschinell erzeugt von scripts/signal_mining_to_finds.py aus dem Signal-Mining-Lauf e0e56da0-61a7-4668-9465-e8dc61d808a9 (Fenster 2026-04-30 bis 2026-08-28, 85 Handelstage, 4896 Kombinationen, 28553 Signale). Kein Sprachmodell beteiligt. run_id: e0e56da0-61a7-4668-9465-e8dc61d808a9

Kurzfazit. 0 Fund(e) ueber der Evidenzschwelle (Walk-Forward bestanden, OOS n >= 25, OOS PF >= 1.15, IS n >= 50); 30 Kandidaten darunter. Holdout 2026-08-29 bis 2026-09-27 = 20 Handelstage — ausreichend. Das Signal Mining erzeugt selbst nur Replay-Plugins (Signalzeitpunkte im Code); die Umsetzung als lebensfaehige Strategie ist Aufgabe des Auto-Build.

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Keine Funde

Kein Kandidat erreichte die Evidenzschwelle.

Klassik-Research 2026-10-18 (Sonntag, freie Suche + Wiederaufnahme)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Der Klassik-Track ist für die Single-Index-Intraday-Domäne weitgehend gesättigt: Die Dedupe-Greps über alle bisherigen *-classic.md-Logs (inkl. der Funde vom 01.–17.10.) treffen die naheliegenden Kandidaten bereits. Ich habe bewusst keinen Fund als „neu" ausgegeben, der nur eine Variante eines bereits gebauten Bausteins wäre.

Durchgeführte Dedupe-Prüfungen

• Überschriften aller Oktober-Logs (Dow-Theorie, Sommerzeit-Montag, Overnight/Intraday-Momentum, EZB-Drift, Optionsverfall/Pinning, Trend-Alter, Candlestick-Reversal, Jump-Gates, Informiert/Uninformiert-Fade, Extrem-Alter-Gate, Vola-Zustands-Gate, Momentum-Crash-Gate, Quartalsende-Window-Dressing, Mondphasen-Gate, Turnaround-Tuesday, Bianco/Renò-Autokorrelation-Schalter): alle bereits geführt.
• Mikrostruktur-/Tageszeit-Klassiker (Harris 1986, Wood/McInish/Ord, Admati/Pfleiderer, Foster/Viswanathan, Gerety/Mulherin, Jain/Joh, Heston/Korajczyk/Sadka, Lo/MacKinlay, Amihud/Mendelson, Bessembinder, Hurst/Parkinson): in den Logs vom 17.07. bis 09.10. bereits abgedeckt.
• Semivarianz / Signed Jumps (Patton/Sheppard 2015, Review of Economics and Statistics 97(3), 683–697; Tier 1): bereits am 19.07. als Fund geführt und vom Auto-Build zweimal gebaut (dax_open_fade_badvola_gate am 20.07.: baustein_ohne_mehrwert, PF 0.78→0.77; dax_itsm_rs_asymmetry_gate am 07.08.: baustein_verbessert, PF 0.41→0.57, aber absolut weiter negativ). Kein neuer Mechanismus-Twist erkennbar → keine Wiederholung.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. WebSearch „Patton Sheppard 2015 good volatility bad volatility signed jumps realized semivariance" (Bestätigung der Quelle; Dedupe-Treffer, siehe oben).
2. Repo-Greps im Research-Log und im results_digest.md (Autorennamen-Alternationen, Semivarianz-Begriffe).

Auffälligkeiten / Hinweise für den nächsten Lauf

• Offene Lücke dieses Laufs: Es wurde nur eine externe Suche durchgeführt; die Explorations-Garantie (eine frei-explorative Suche gegen die Erfahrungslage) ist damit formal nur durch die Semivarianz-Suche erfüllt, die sich als Dublette erwies. Ein späterer Lauf könnte unbeackerte Randjournale (z. B. Journal of Futures Markets, Journal of Empirical Finance der 1990er) gezielt nach Einzelindex-Intraday-Effekten durchsuchen.
• Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden.

Weiterer Lauf 12:00

Klassik-Literatur-Research — Sonntag, 2026-10-18

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Die Klassik-Logs vom 28.06. bis 17.10.2026 decken Breakout-, Reversal-, Momentum-, Kalender-, Vola-Gate-, Stop- und Mikrostruktur-Familien ab. Die beiden freien Suchen (deutsche IBIS-/DAX-Intraday-Literatur der 1990er und Harris-Day-End-Anomalie) lieferten nur deskriptive Studien oder Dubletten. Es wurde bewusst kein Fund konstruiert.

Zugriffs-Vermerk: Alle Angaben stammen aus Suchsnippets (Abstract-Ebene). Volltexte wurden nicht gelesen. Das ist eine Verifikationslücke. Den results_digest.md habe ich in diesem Lauf nicht neu ausgewertet, weil kein Fund eine DAX-Backtest-Prognose benötigte.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. Freie Suche gegen die Erfahrungslage (unbeackerte Dekade, deutsche Literatur): „IBIS DAX intraday return pattern 1990s … Frankfurt Stock Exchange".
   • Röder/Bamberg (1996), Kredit und Kapital 29(2), S. 244–276 (Tier 2, Fachzeitschrift): Intraday-Volatilität des DAX in 15-Minuten-Intervallen. Die ersten drei Intervalle der Handelszeit liegen deutlich über dem Rest. Ein Volatilitätsgipfel liegt um die Kursfeststellung (12:16–12:30), dazu ein leichter Anstieg zum Schluss. Dazu gibt es Expiration-Day-Effekte durch DTB-Optionen und -Futures. Quelle: https://elibrary.duncker-humblot.com/article/69033/intraday-volatilitat-und-expiration-day-effekte-am-deutschen-aktienmarkt
   • Röder (1996), Finanzmarkt und Portfolio-Management 10(4), S. 463–477: gleiches Thema für DAX, IBIS-DAX und DAX-Future.
   • Grammig/Schiereck/Theissen (2000), Schmalenbach Journal of Business Research 52(7): informationsbasierter Handel über IBIS. Montags häufiger negative Informationsereignisse. Quelle: https://ideas.repec.org/a/spr/sjobre/v52y2000i7d10.1007_bf03372631.html
   • Bewertung: rein deskriptiv, keine Handelsregel. Das Marktmodell der 1990er (Kursfeststellung 12:30, DTB) existiert so nicht mehr. Das U-Profil der Vola ist als Tageszeit-Saisonalität mehrfach geführt, Verfallstag-Effekte am 2026-10-01 und 2026-10-08. Das Montags-Informationsmuster ist ein Dedupe-Anker zu den Wochentags-Funden. baubar: nein als eigener Fund (keine Regel, Dublette der Vola-Profil-Familie).
2. Harris (1989), „A Day-End Transaction Price Anomaly", JFQA 24(1), S. 29–45 (Tier 1): https://ideas.repec.org/a/cup/jfinqa/v24y1989i01p29-45_01.html. Betrifft NYSE-Einzelwerte (Preisbewegung der letzten Transaktion des Tages, Ask-Häufigkeit am Tagesende). Bereits am 2026-08-08 und 2026-08-16 geführt. Dublette. Außerdem keine Index-Futures-Evidenz.
3. Dedupe-Grep (Röder, Bamberg, Grammig, Day-End, Harris 1989) über alle Klassik-Logs: Röder/Bamberg/Grammig neu, aber nicht handelbar. Harris belegt.

Einzeiler (keine Neufunde)

• Röder/Bamberg 1996 (Tier 2): DAX-Intraday-Vola-Profil mit Gipfel an der damaligen Kursfeststellung. Kontext-Anker für Tageszeit-Vola, keine Regel.
• Grammig/Schiereck/Theissen 2000 (Tier 2): Montags mehr negative Informationsereignisse bei IBIS. Anker für Wochentags-Gates, keine Regel.
• Harris 1989 (Tier 1): Dublette (2026-08-08).

Offener Faden (kein Suchverbot)

Die deutsche Mikrostruktur-Literatur der 1990er (Röder, Theissen, Kehr/Krahnen) liegt nur auf Abstract-Ebene vor. Ein Fund wäre dort nur mit offengelegter Verifikationslücke möglich, und bisher fehlt eine Studie mit explizit testbarer Einzelserien-Regel.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen an eine KI in den Suchergebnissen gefunden.

Weiterer Lauf 18:58

Klassik-Literatur-Research — Sonntag, 2026-10-18

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Der Klassik-Track ist nach über 100 Funden (Juni–Oktober 2026) in allen Kernfamilien gesättigt: Breakout/ORB, Reversal, Momentum, Kalender, Vola-Gates, Stop-/Exit-Bausteine, TA-Validierung und Mikrostruktur. Der freie Sonntagslauf prüfte einen Stop-Loss-Klassiker und fand nur eine Dublette. Ich habe bewusst keinen Fund konstruiert.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. Dedupe-Grep der ## Fund-Überschriften aus den Klassik-Logs vom Oktober sowie Autoren-Sammelgreps (Osler, Donchian, Chande, Mamaysky, Pivot, Kaminski/Lo). Ergebnis: alle Kandidaten sind bereits geführt.
2. WebSearch (frei-explorativ, Stop-Exit-Richtung): Kaminski/Lo, When do stop-loss rules stop losses?, Journal of Financial Markets 18, 2014, S. 234–254 (Tier 1). Quellen: MIT DSpace Manuskript, SIFR-Working-Paper-Abstract.
   • Befund laut Abstract: Unter Random Walk senken einfache Stop-Loss-Regeln den Erwartungswert, bei Momentum können sie Wert schaffen. Die Tests laufen auf Monats- bzw. längeren Frequenzen mit Index-Futures, nicht intraday.
   • Dublette: Die Studie ist bereits in 2026-07-03, 2026-09-30, 2026-10-05 und 2026-10-09 geführt (Grep-Treffer auf den Titel). Sie bleibt Dedupe-Anker. Die Stop-Familie ist als Bausteine mehrfach bedient.

Digest-Bezug (3b)

Das results_digest.md habe ich in diesem Lauf nicht neu ausgewertet, weil kein Fund eine DAX-Backtest-Prognose benötigte. Die Vortage zeigen: Autokorrelations-Regime-Gates auf die Uncertain-Info-Referenz sind zweimal gescheitert (Varianz-Ratio-Gate und Überraschungs-Vola-Gate). Wochentags-Zellen tragen selten robust.

Einzeiler (keine Neufunde)

• Kaminski/Lo 2014 (Tier 1): Stop-Loss-Wert hängt am Momentum-Regime. Dublette, baubar nur als bereits geführter Stop-Baustein.
• Verifikationslücke: Volltext nicht gelesen, nur Abstract und Autoren-Manuskript-Metadaten.

Offener Faden (kein Suchverbot)

Unbeackert bleiben europäische Xetra-/IBIS-Mikrostrukturarbeiten der 1990er mit Volltextzugang sowie Index-Effekte nach den Xetra-Auktionen (13:00 und 17:30), sofern eine Tier-1/2-Quelle auffindbar ist.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen an eine KI in den Suchergebnissen gefunden.

Literatur-Research 2026-10-17 (Samstag, freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die drei Suchen lieferten nur Dubletten (Mesfin-Papiere zu MNQ, Brown/SSRN zu ES), Querschnitts- bzw. Overnight-Literatur außerhalb unserer Session und ältere Technische-Regel-Studien. Auffällig ist der konsistente Befund der aktuellen Falsifikationsstudien: Intraday-Signale auf Index-Futures bestehen Kosten-, OOS- und Jahresstabilitätsprüfungen nicht.

Geprüfte Treffer (alle Dubletten oder nicht baubar)

• Mesfin, Volatility-Volume-Gap-Classifier, MNQ (arXiv 2605.11423, Mai 2026, Tier 1): Dublette (u. a. 2026-10-15). 947 Tage 5m-Daten 2021–2025; beste Konfiguration T = 1,46, besteht die Jahresstabilität nicht. Selbst als deskriptiv eingestuft. Kein Fund.
• Mesfin, OHLCV-Signal-Falsifikationsstudie (arXiv 2605.04004, Mai 2026, rev. Juli 2026, Tier 1): In 57 früheren Logs geführt. 14 Intraday-Signalfamilien, feste Round-trip-Kosten von 2 Punkten; keine erfüllt alle Kriterien (OOS, T ≥ 2,0, ≥ 30 Trades, positiv netto, jahresstabil). Nach Abstract/Listing gelesen, Volltext nicht geprüft. Das ist ein Negativbefund und stützt unsere eigene Digest-Lage.
• Brown, E-mini-Mikrostruktur (SSRN 6847024, Mai 2026, Tier 1): Dublette, rein deskriptiv, keine Handelsregel.
• Lou/Polk/Skouras "Tug of War" und Akbas/Boehmer/Jiang/Koch (JFE 2022): Overnight vs. Tagesrendite im Aktien-Querschnitt. Edge sitzt im Overnight-Segment außerhalb 09:00–20:00 und braucht ein Aktienuniversum. Nicht baubar.
• Gap-Fill-Basisraten SPY/QQQ (thetrading.tools): Tier 3, Datenseite ohne offengelegte Methodik; Gap-Fade ist im Digest bereits in 8 Builds getestet. Nicht als Fund.
• Unger Academy, DAX-Breakout 5m "seit 2025": Marketing/Bildungsanbieter, ausgeschlossen.
• Ältere DAX-/Nikkei-/FX-Technische-Regel-Studien (u. a. J. Futures Markets 2000): Alt (> 12 Monate), Befund: kein Überrenditeniveau nach realistischen Kosten. Einzeiler.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Der Digest weist 242 Builds mit 722 Trials aus und warnt vor Multiple-Testing; die Kalibrierungstabelle zeigt, dass Robustness-Kennzahlen zur Bauzeit den Vorwärtsertrag eher verkehrt herum vorhersagen. Das passt zu den externen Falsifikationsstudien: Wer genug Regeln testet, findet in-sample immer eine, und die Literatur bestätigt, dass solche Treffer nach Kosten selten tragen. Eine Hypothese für den Auto-Build ergibt sich nicht, da kein baubarer Fund vorliegt. Meine generelle Prognose für jede neue Entry-Familie ohne neuen Mechanismus: PF unter 1 nach Spread und Slippage.

Durchsuchte Queries

1. "arXiv 2026 intraday index futures strategy out-of-sample transaction costs volatility regime" (frei)
2. "intraday momentum overnight return gap fill index ETF 2026 paper SSRN" (frei)
3. "DAX futures intraday trading rule 2026 working paper Eurex minute data profitability after costs" (frei-explorativ, bewusst DAX-spezifisch und praxisnah)

Zusätzlich: Dedupe-Grep auf arXiv 2605.04004; Lektüre der Logs 2026-10-15/16 und des Digest-Kopfs.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden.

Weiterer Lauf 00:28

Literatur-Research 2026-10-17 (Samstag, freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Alle brauchbaren Treffer (MNQ-Falsifikationsstudie, MNQ-Klassifikator, Split-Session-GARCH, Overnight/Intraday-Substack) sind bereits in früheren Logs geführt. Der Rest ist Tier 3 bzw. Produktwerbung oder ohne Handelsregel.

Geprüfte Treffer (Dubletten oder nicht baubar)

• Structural Limits of OHLCV-Based Intraday Momentum Signals in MNQ Futures (arXiv 2605.04004): Tier 1, bereits mehrfach im Log. Inhaltlich ein Negativbefund: ORB-Varianten scheitern out-of-sample (bestes Setup t ≈ 0,88 bei 447 OOS-Trades, Ergebnis von einem Teiljahr getrieben). Das stützt die Digest-Lage, dass reine OHLCV-Breakouts auf dem DAX ohne Zusatzmechanismus keine tragfähige Kantenbreite haben. Kein Neufund.
• Mesfin, Vola-Volumen-Gap-Klassifikator (arXiv 2605.11423): Dublette, selbst als deskriptiv (nicht prädiktiv) beschrieben.
• Split-Session Cluster GARCH, Overnight vs. Intraday (arXiv 2607.03669): Dublette; Aktien-Modell ohne Handelsregel, Overnight-Anteil ist für eine Session 09:00–20:00 nicht handelbar.
• Trends and Reversion … Minutes to Decades (arXiv 2501.16772): Dublette, älter als 12 Monate, keine kostenbereinigte Regel.
• Harbourfront-Quant-Substack (Overnight vs. Intraday VRP): Dublette; Optionen/VRP, nicht aus einer Indexzeitreihe baubar.
• LSTM-True-Range für ORB (ACIIDS 2026, EasyChair-Listing): Konferenz-Snippet, ES-Futures, ohne verifizierbare Kostenangaben; Verifikationslücke. Als reiner Parameter-Twist (Prognose-ATR statt ATR) kein neuer Mechanismus, 70 % „Mehrrendite" gegen ein ATR-Baseline ist ohne Kosten/OOS-Details nicht belastbar. Einzeiler.
• QuantConnect-Forum (In & Out, BTC-Regime-Filter), MQL5-Produktseite (NAS100-EA, „18 von 300 Parametersets"): Tier 3 bzw. Verkaufsseite, ignoriert.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Prognose zur ORB-/Momentum-Familie: Die MNQ-Falsifikation deckt sich mit den DAX-Digest-Ergebnissen; ein Prognose-ATR-Twist würde die Kostenseite (Spread bis 3,5 Pkt) nicht ändern. Erwartung: kein Edge-Gewinn gegenüber Referenz.

Durchsuchte Queries

1. „intraday index futures strategy arXiv 2026 volatility-scaled momentum opening range out-of-sample transaction costs"
2. „arXiv q-fin 2026 intraday seasonality DAX Euro Stoxx futures overnight intraday return decomposition" (frei-explorativ)
3. „Quantocracy OR Robot Wealth OR QuantConnect intraday index strategy 2026 range filter regime out-of-sample" (frei-explorativ)

Dedupe-Greps über alle Logs (arXiv-IDs, Substack-Name, Split-Session).

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden.

Weiterer Lauf 00:40

Literatur-Research 2026-10-17 (Samstag, freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die zwei Suchen lieferten nur Treffer, die im Research-Log bereits breit abgedeckt sind (Overnight-Gap-Reversal, Intraday-Signalfamilien mit negativem Ergebnis). Das Dedupe-Grep über alle Logs ergab für Overnight-Reversal und die Mesfin-Arbeiten zahlreiche Dateien. Ich habe deshalb nichts als Neufund geführt, und eine Detailanalyse neuer Kandidaten entfällt.

Durchsuchte Queries

1. „intraday index futures trading strategy arXiv 2026 out-of-sample transaction costs 1-minute"
2. „DAX intraday return predictability overnight gap opening auction 2026 paper"

Die Suche 2 ging bewusst in Richtung Xetra-Eröffnungsauktion und DAX-Spezifika. Dort gab es keine peer-reviewte Evidenz, nur Blogs und Foren (Tier 3, kein Fund).

Einzeiler (kein Fund)

• Mesfin, arXiv 2605.04004 (Mai 2026, Tier 1): 14 Intraday-Signalfamilien auf Micro-E-mini-Nasdaq-100, 5-Minuten-Daten, 947 Tage. Keine Familie bestand Walk-Forward, t-Statistik und Nettorendite nach 2 Punkten Kosten. Das ist ein Negativbefund, der zu den bisherigen Digest-Ergebnissen passt. Ich habe nur das Search-Snippet gesehen, das Paper selbst nicht geprüft. Als Baustein-Idee taugt es nicht.
• Mesfin, arXiv 2605.11423 (Mai 2026, Tier 1): Tagesklassifikation auf denselben Daten. Das Muster ist nicht robust handelbar. Das deckt sich mit der konstanten Live-Achse day_bias im Digest („range_day" an 1.0 der Handelstage).
• Overnight-zu-Intraday-Reversal (Ahn/Fan/Noh/Park 2024; Turku-Thesis Mai 2026, JSE-Thesis 2023): Das betrifft Einzelaktien-Querschnitte, der Mechanismus (Liquiditätsprämie für Overnight-Ungleichgewichte) hängt am Aktienuniversum. Auf einer einzelnen DAX-Indexzeitreihe ist er schwach übertragbar. Gap-Fade-Varianten sind bereits in früheren Logs geführt.
• Tsai et al., IEEE Access 2019, Opening-Range-Breakout auf Indexfutures 1m: Kosten- und OOS-Status im Snippet unklar, Breakout-Familie bereits mehrfach geprüft.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden.

Prozess-Hinweis

WebSearch liefert für sehr spezifische Queries (DAX + 2026) fast nur Blogs. Das Dedupe-Grep auf Autorennamen trifft wegen breiter Alternation fast jede Datei, deshalb müssen die Muster enger gefasst werden.

Weiterer Lauf 03:11

Literatur-Research 2026-10-17 (Samstag, freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Der einzige 2026er Treffer (Mesfin, arXiv 2605.11423) ist bereits in früheren Logs geführt und liefert ohnehin ein Negativergebnis. Alle weiteren Treffer sind klassische Dubletten (Intraday-Momentum nach Gao et al., Overnight-Drift) oder nicht baubar.

Geprüfte Treffer (kein Neufund)

• Mesfin, "A Validated Volatility-Volume-Gap Classifier for Regime Identification in MNQ Intraday Data" (arXiv 2605.11423, q-fin.TR, v1 12.05.2026, v3 16.09.2026, Tier 1 als Preprint, Single-Author, nicht peer-reviewed). Bereits in früheren Logs geführt, daher Dublette.
  • Kritische Einordnung: Der Klassifikator feuert an nur 40 von 947 Tagen (ca. 4,4 %, 2021–2025, MNQ 5m). Die Zahlen sind statistisch dünn.
  • Das Jahresvorzeichen kippt: 2024 liegt bei +40,7 Pkt, 2025 bei −42,5 Pkt.
  • Alle acht getesteten Richtungsstrategien scheiterten (bestes T = 1,46, 127 OOS-Trades, Stabilitätstest verfehlt).
  • Kosten sind im gelesenen Abstract nicht spezifiziert. Die Schwellen (Expanding-Window) sind dort nicht offengelegt.
  • baubar: nein. Es gibt kein Signal, und der Gap/First-30m/Volumen-Mechanismus ist im Digest über die Gap-Fade-Familie bereits vielfach getestet. Die erste Bar mit Volumen setzt zudem Volumendaten voraus, die unsere einzelne Indexzeitreihe nicht sicher liefert.
• Gao/Han/Li/Zhou Intraday-Momentum (erste Halbstunde → letzte Halbstunde) und Folgestudien: klassische Dublette. Im Digest existieren dazu dax_market_intraday_momentum (7 Baustein-Tests) und dax_intraday_ts_momentum.
• Boyarchenko/Larsen/Whelan, "The Overnight Drift" (CEPR DP14462): Der Mechanismus (Dealer-Inventar, 2–3 Uhr ET) liegt außerhalb unserer Session 09:00–20:00 Berlin. baubar: nein.
• arXiv 2507.04481 (Overnight-News): bereits als dax_news_residual_gap_gate gebaut (Digest: PF 1,77 → 4,27, aber "ohne Mehrwert"). Dublette.
• Univ. Turku Thesis 05/2026 (Einzelaktien-Overnight-Reversal): Tier 3, nur Einzelaktien-Querschnitt, nicht übertragbar.
• Bund-Futures/DAX Makro-Ankündigungen (NBP-Studie 2010, 1997/98-Daten): veraltet. Das Snippet nennt keine Reversal-Befunde, und praktische Aussagen dazu stammen nur aus Foren (Tier 3).

Eigene Einschätzung

Die Suchlage ist für den Tag gesättigt: Das Gap-Fade-/Gap-Gate-Feld ist mit 26+ Trials und mehreren Gate-Bausteinen im Digest abgedeckt (siehe Familien "Gap Fade/Follow"). Ein neuer Mechanismus-Twist ist in den Treffern nicht erkennbar.

Eine offene Lücke bleibt: Eine quantitative Studie zum 14:30-CET-Handover (US-Makro-/US-Open-Effekte auf DAX-Futures) mit Reversal-Befund wurde nicht gefunden. Sie wäre ein möglicher Ansatz für einen künftigen Baustein (Zeit-/Event-Filter), ist aber nicht belegt.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. "intraday index futures overnight-to-open gap return predictability arXiv 2026" (frei-explorativ)
2. "arXiv q-fin 2026 intraday momentum volatility-scaled index futures half-hour return predicts last half-hour"
3. "intraday trading strategy index futures 2026 arXiv q-fin.TR out-of-sample transaction costs session-specific time-of-day edge"
4. "Bund Euro Stoxx DAX futures intraday auction opening US macro announcement 14:30 CET return reversal paper 2026" (bewusst abseits der bisherigen Erfahrungslage)

Zusätzlich: WebFetch auf arxiv.org/abs/2605.11423 (Abstract geprüft).

Einzeiler (kein Fund)

• Mesfin arXiv 2605.04004 (14 Signalfamilien, MNQ 5m, 2021–2025): nur Snippet gelesen, nicht verifiziert. Der Autor verweist selbst auf "Positive Controls" ohne Tradability-Anspruch. Nicht baubar, Tier 1 nur als Preprint.
• Caporale et al. 2016 (Computational Economics): Tageszeitmuster verschwinden bei variablen Spreads. Das passt zur Kostenskepsis für unsere Spread-Grenze von 3,5 Pkt.

Auffälligkeiten

Keine. Die Suchergebnisse enthielten keine Anweisungen an eine KI.

Weiterer Lauf 05:40

Literatur-Research 2026-10-17 (Samstag, freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die Suche liefert wiederholt Arbeiten, die schon geführt sind (Mesfin MNQ, Gao/Han-Intraday-Momentum) oder keine handelbare Regel enthalten (Semivarianz/Signed-Jump-Literatur). Das Digest zeigt zudem 244 Builds mit 728 Trials und einen hohen Multiple-Testing-Debt. Ein weiterer Mikro-Effekt ohne neuen Mechanismus hätte daher kaum Aussicht auf Bestand.

Geprüfte Treffer (Dubletten oder nicht baubar)

• Mesfin, Volatility-Volume-Gap-Classifier, MNQ (arXiv 2605.11423, Mai 2026, Tier 1): Dublette (siehe 2026-10-16). Nach den Snippets: 947 Tage 5m-Daten 2021–2025; Fade des 30-Min-Moves T = +0,86, Follow T = −0,44 (nur 2024 +2,07); bestes Setup T = 1,46, nicht jahresstabil. Das ist ein ehrliches Negativergebnis und stützt die Prognose, dass Gap-/Opening-Move-Regeln auf einer Einzelreihe nach Kosten kein Signal tragen. Volltext nicht geprüft. baubar: nein (kein Regelwerk mit Edge).
• Mesfin, 14 OHLCV-Signalfamilien (arXiv 2605.04004, Tier 1): Laut Snippet bei 2 Punkten Round-Trip-Kosten keine Familie bestanden. Passt zu unserem Digest (viele gescheiterte Familien). Nur Snippet gelesen, Verifikationslücke. Kein Fund.
• Gao/Han/Li/Zhou (First→Last Half-Hour), Zhou-Folgestudie über 60+ Futures (1974–2020): Dublette (mehrfach, zuletzt 2026-10-16). Der Mechanismus (Gamma-Hedging, Leveraged-ETF-Rebalancing) ist US-Options-/ETF-Struktur. Liu & Tse (2017) fanden für 12 internationale Indexfutures keinen Half-Hour-Effekt, nur Overnight-Rendite, und diese liegt außerhalb unserer Session.
• Realized Semivariance / Signed Jumps (Patton & Sheppard; Fang/Jiang/Luo 2017, China-Index, 2006–2013): Frei-explorativer Winkel. Die Evidenz betrifft Tageshorizonte und ist out-of-sample schwach (Rohöl-Studie: begrenzter Nutzen). Keine Stunden-Handelsregel, älter als 12 Monate. Kein Fund.

Einordnung / Prognose

Hypothese für den Auto-Build: Jeder Overlay, der allein auf Gap/Opening-Move oder Halbstunden-Kontinuität beruht, dürfte den Kostenblock (Spread bis 3,5 Punkte) nicht schlagen. Der Effekt liegt in den Quellen bei wenigen Punkten bzw. Basispunkten und ist jahresinstabil.

Durchsuchte Queries

1. „arXiv 2026 intraday index futures strategy opening gap volatility regime out-of-sample transaction costs“ (frei)
2. „intraday momentum last half-hour return predicts index futures new evidence 2026 SSRN“ (frei)
3. „intraday realized semivariance OR jump signed volatility predicts next-hour index return trading rule 2025 2026“ (frei-explorativ, bewusst abseits der bisherigen Familien)

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden.

Weiterer Lauf 05:55

Literatur-Research 2026-10-17 (Samstag, freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die vier Suchen (Index-Futures-Intraday mit Vola-Regime, europäische Intraday-Saisonalität, Jump-/Bipower-Filter) lieferten nur Dubletten, alte Ereignisstudien oder Arbeiten ohne handelbare Regel. Es gibt keinen Fund mit "baubar: ja".

Geprüfte Treffer (Dubletten oder nicht baubar)

• Mesfin, MNQ-Studie und Tagesklassifikator (arXiv 2605.11423, 2605.04004), Tier 1: Dublette (Log 2026-10-16). 14 Signalfamilien auf 947 Handelstagen (5m, 2021–2025) bestehen keinen Walk-forward-Test mit t ≥ 2, n ≥ 30 und 2 Punkten Roundtrip-Kosten. Das passt zum Digest: Momentum (11 Builds, Ø PF 1,06) und Mean Reversion (48 Builds, Ø PF 1,00) liegen im Schnitt bei etwa 1, also ohne Kantenvorteil. Das Negativergebnis ist eine zusätzliche Datenquelle, aber kein Bauauftrag.
• Gao/Han/Li/Zhou, First → Last Half Hour; Heston/Korajczyk/Sadka (arXiv 1005.3535): Dubletten (u. a. 2026-10-09-classic, 2026-10-16). Die Heston-Studie nennt selbst, dass die Periodizität nach Kosten keine reine Gewinnchance ist.
• Time series momentum and reversal: intraday information from realized semivariance (Reading eprints): Semivarianz-Familie bereits geführt (u. a. 2026-08-07, 2026-09-07), kein neuer Mechanismus.
• SSRN 6847024 (E-mini, vier Vola-Regime, April 2024–Mai 2026): Dublette (2026-09-26, 09-28, 10-01); deskriptiv, ohne Strategietest.
• Boyarchenko/Larsen/Whelan, Overnight Drift (NY Fed SR 917): Dublette. Fenster liegt außerhalb der Session 09:00–20:00 Berlin; nicht baubar.
• Harju/Hussain (Hanken 2006), Guevara Hidalgo (arXiv 1501.05176, CAC 40): Alt (über 12 Monate), Ereignis- bzw. Formstudien ohne Handelsregel. Der Befund "US-Open hebt die Vola in Europa" ist plausibel, bleibt aber ein Zeitfenster-Hinweis, kein Fund.
• Jump-/Bipower-Variation (Dette/Golosnoy/Kellermann 2016; Signed-Jump-Prognosepapier 2017): Reine Prognose- bzw. Schätzmethodik, kein Tradingtest. Im Digest existieren bereits dax_jump_deseason_filter (PF 1,04) und dax_late_drift_jump_gate (PF 1,23) als Baustein-Tests; ohne neuen Mechanismus kein Fund.

Eigene Einschätzung

Die Suchmaschine liefert für 2026 kaum neue Primärliteratur zu Intraday-Index-Regeln; die Treffer wiederholen die Vortage. Das ist ein Datum zur Quellenlage, kein Urteil über die Themen. Die frei-explorative Suche (Jump-/Bipower-Filter, europäische Saisonalität) ging bewusst abseits der Digest-Schwerpunkte, brachte aber ebenfalls nur Schätz- und Ereignisstudien. Keine Backtest-Prognose, da kein Fund vorliegt.

Durchsuchte Queries

1. "arXiv 2026 intraday index futures strategy half-hour momentum OR reversal volatility regime out-of-sample transaction costs" (frei)
2. "intraday seasonality European equity index close-to-open overnight lunchtime returns 2026 paper DAX Euro Stoxx" (frei, Europa)
3. "intraday trading rule index futures bipower variation OR jump OR signed jump filter profitable strategy 2026 arXiv q-fin.TR" (frei-explorativ, abseits der Erfahrungslage)

Dedupe: Greps über alle Logs (Semivarianz, SSRN-ID 6847024, Harbourfront-Substack) und Lektüre von Log 2026-10-16 sowie der Digest-Familienübersicht.

Einzeiler (kein Fund)

• Harbourfront-Quant-Substack, "Breaking Down the Volatility Risk Premium: Overnight vs. Intraday" (Tier 2): Optionsprämie/Overnight, nicht aus einer Indexzeitreihe baubar und außerhalb der Session; nicht vertieft.
• TradingView-/LuxAlgo-Jump-Detektoren: Tier 3 bzw. Marketing, ignoriert.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen an eine KI in den Webinhalten gefunden.

Weiterer Lauf 11:56

Literatur-Research 2026-10-17 (Samstag, freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Alle vier Suchen lieferten nur Treffer, die in früheren Logs schon geprüft wurden, oder Quellen ohne DAX-Bezug und ohne baubare Regel. Es gibt keinen Abschnitt für einen Neufund, weil keine Quelle als Bau-Grundlage taugt.

Geprüfte Treffer (keine Neufunde)

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

• Mesfin (2605.04004) ist ein Datenpunkt gegen Entry-Edge. Elf von 14 Familien scheitern, weil der Bruttoertrag (0.07–1.50 Pkt) unter dem Kostenboden von 2.0 Pkt liegt. Das passt zum Digest: Opening Range Breakout (Ø PF 0.93 über 5 Builds), Mean Reversion (Ø PF 1.00 über 48 Builds) und Momentum (Ø PF 1.06 über 11 Builds) liegen um die Kostengrenze. Erfolge im Digest gibt es fast nur bei Bausteinen mit Regime-Gate oder Exit-Lab.
• Overnight-Drift-Mechanismus: Er hängt an der Dispersion der Closing-Imbalances (relative signed volume, SD 6.5 % → 2.9 %). Das ist ein Flow-Mechanismus mit US-Futures-Struktur, den die einzelne DAX-Zeitreihe nicht abbildet. dax_overnight_close_signal (PF 1.42, n=25, Placebo-Rang 0.65) und dax_closing_auction_pressure_reversal (PF 0.72) zeigen im Digest keinen Edge. Eine Prognose für einen neuen Bau ergäbe sich nur mit einem neuen Mechanismus-Twist, und den liefert die Quelle nicht.

Eigene Einschätzung (Hypothese für den Auto-Build)

Neue Entry-Familien auf OHLCV-Basis werden im Warchhold-Backtest voraussichtlich weiter an der Kostenseite scheitern (Ø PF ≈ 1.0). Wahrscheinlicher tragen Regime-Gates und Exit-Bausteine auf Referenzen, die schon positiv sind (Squeeze-Release, PDH/PDL-Fade). Das ist aber eine Erwartung aus dem Digest und keine Prognose zu einer heute gefundenen Quelle. Placebo-Ränge im Digest liegen oft nur bei 0.65–0.85, das heißt, viele Gate-Gewinne sind von Zufalls-Timing schwer zu trennen.

Einzeiler (kein Fund)

• Yu/Rentzler (2004), "Can Simple Buy and Sell Rules Increase Index Future Day Trading Profitability?", JOIM, https://joim.com/can-simple-buy-sell-rules-increase-index-future-day-trading-profitability: alt, 2004 und ohne DAX-Stichprobe; nicht geprüft und nicht als Fund geführt.
• TradingView-Essays zu "Stop-Loss Strategies in Retail Trading": Tier 3, Zahlen (Drawdown −45–65 %) ohne verifizierbare Quellen; ignoriert.
• Fraunhofer/FAU-Arbeitspapier zu DAX- und Bund-Realized-Volatility: Daten nur aus dem ersten Halbjahr 2014 und nur Vola-Modellierung; nicht geprüft.
• Mannheim-Diskussionspapier zu DAX-Reaktionen auf Konjunkturprognosen: Reaktion 15 s nach der Meldung, also unterhalb der 1-Min-Auflösung; nicht baubar.

Durchsuchte Queries

1. intraday index futures overnight-to-open gap order flow imbalance arXiv 2026 q-fin trading strategy (freie Suche)
2. intraday momentum realized volatility time-of-day DAX OR Euro Stoxx futures 2026 paper
3. arXiv 2026 intraday stop-loss OR exit rule equity index futures out-of-sample "transaction costs" new method q-fin.TR (bewusst freie Suche zu Exit-Systemen)
4. European index futures Eurex FDAX intraday return predictability ECB announcement OR US macro release 2026 working paper

Gelesen wurden zusätzlich die RePEc-Seite von Martins et al., die Seite des NY-Fed-Blogs und das arXiv-Abstract 2605.04004. Der Dedupe lief per Grep über research-log/ und results_digest.md.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Fremdtexten gefunden. Die Websuche lieferte keine 2026er Veröffentlichung speziell zu FDAX/DAX-Intraday. Dieser Befund beruht nur auf den vier Standard-Suchen und schließt eine solche Veröffentlichung nicht aus.

Weiterer Lauf 17:56

Literatur-Research 2026-10-17 (Samstag, freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die Suchen (Negativstudie zu Intraday-Signalen, Overnight-/Intraday-Zerlegung, Regime-Filter) lieferten entweder Dubletten, nicht baubare Beschreibungen ohne Handelsregel oder Praktikermaterial ohne offengelegte Methodik. Die Overnight-→Intraday-Familie ist im Digest mit 14 Gap-Fade-Baustein-Tests bereits sehr dicht abgedeckt.

Geprüfte Treffer (kein Neufund)

• Mesfin, MNQ-Negativstudie (arXiv 2605.11423, Mai 2026, rev. Juli 2026, Tier 1): Dublette (u. a. 2026-10-16). 14 Signalfamilien auf 5m-MNQ 2021–2025, Walk-forward, fixe 2-Punkte-Kosten, keine Familie besteht alle Kriterien. Methodisch das Ehrlichste, was die Suche fand: Es bestätigt unsere eigene Digest-Erfahrung, dass bei realistischen Kosten kaum etwas übrig bleibt. Keine Regel, nicht baubar.
• Forecast-to-Fill (arXiv 2511.08571, Gold-Futures 2015–2025): Kein Aktienindex. Die Sharpe-Angabe kollabiert laut Snippet bei doppelten Kosten gegen null. Das ist ein Kostenfragilitäts-Signal, kein Fund. Nicht baubar.
• Interpretable Systematic Risk around the Clock (arXiv 2604.13458): Dublette. Beschreibende Overnight-/Intraday-Jump-Zerlegung auf 15m-E-mini, keine Handelsregel, Overnight außerhalb unserer Session.
• SMU-Seminar 13.04.2026 (Shi, Macquarie), Overnight-Rendite wirkt über Momentum- und sprunggetriebenen Reversal-Kanal auf Intraday: Nur Seminarankündigung, kein Paper auffindbar (Verifikationslücke). Verwandte Literatur: Lou/Polk/Skouras „Tug of War" und Barardehi/Bogousslavsky/Muravyev (Aktien-Querschnitt, Tagesdaten). Mechanismus plausibel (Nachrichten über Nacht vs. Handelsflow am Tag), aber die DAX-Umsetzung ist im Kern Gap Fade/Follow, Varianten davon sind im Digest vielfach getestet (siehe unten). Als Fund nicht geführt.
• Hang-Seng-Filter-Trading (Studies in Economics and Finance 2019, Emerald): Range-basierte realisierte Vola sagt Filter-Rule-Profit besser voraus als Return-basierte Vola; optimale Filtergröße steigt mit der Vola. Alt (>12 Monate), Paywall, nur Snippet. Als Einzeiler: Hinweis auf vola-skalierte Schwellen, ähnliche Konzepte (ATR-Skalierung) sind im System Standard.
• Tier 3 (TradingView-Skripte „Intraday Regime Classifier", „Institutional ADR Regime System"): Methodik nicht offengelegt, ignoriert.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Digest-Zeilen zur Gap-Familie: dax_overnight_gap_fade hat 14 Baustein-Tests, davon verbessern nur Regime-/Größen-/Close-Location-Gates (dax_gap_fade_regime_gate, dax_gap_close_location_gate); Exit-Bausteine (Hold-to-Cut, Exit-Lab, Scale-out, MFE-Giveback) bringen durchweg keinen Mehrwert, dax_weekend_gap_continuation (PF 0,16) und dax_expiry_gap_mom (PF 0,74) scheiterten klar. Hypothese für jede neue Overnight→Intraday-Idee: Der Gate-Nutzen liegt in der Zustandsselektion, nicht im Mechanismus „Overnight-Kanal" selbst; ein Momentum-Kanal-Twist (Gap-Follow bei Nachrichten-Gap) ist durch dax_news_residual_gap_gate und dax_gap_sign_asym_gate weitgehend abgedeckt. Neuer Build lohnt erst, wenn eine Quelle mit überprüfbarer Regel und Out-of-Sample auf Indexdaten vorliegt.

Durchsuchte Queries

1. „intraday index futures strategy arXiv 2026 q-fin out-of-sample transaction costs" (frei)
2. „intraday volatility timing overnight return decomposition index futures 2026 paper" (frei)
3. „Anatomy of asset returns overnight returns affect intraday returns momentum channel jump reversal channel" (Nachverfolgung des Seminarhinweises, ohne Paper-Treffer)
4. „intraday regime filter realized volatility range days trend days classification index futures strategy 2026 blog backtest methodology" (frei-explorativ, Regime-Filter, bewusst abseits arXiv)

Dedupe: Research-Log per Grep auf Titel/Mechanismus des Seminars geprüft (keine Treffer); Digest per Grep auf Overnight/Gap.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden.

Empirie-Research-Log 2026-10-17 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-17 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-29, 114 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4,1; Holdout ab 2026-08-30 gesperrt): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Am stärksten ist F2-Montag (n=22, +34,2 Pkt, Median +21,5, t=2,55, WR 59,1 %), gefolgt von F2-Mittwoch (t −2,11) und F6 first30_down (t −2,03). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es drei. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien wurden aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber dem Vortag ist ein Discovery-Tag hinzugekommen. Die Kennzahlen sind praktisch unverändert, neue Evidenz entsteht dadurch nicht.

Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2,55 (F2 Mo), weit unter 4,1 und mit dem Zufallsbild bei 43 Tests vereinbar.
2. Dedupe. Die Kandidaten mit Mechanismus (Mo/Di-Eröffnungsstunde, first30_down → Spät-Short, Hochvola-First30-Momentum, Gap-Familie) sind laut Vortags-Logs bereits gebaut. Eine substanziell andere Challenger-Regel ist aus den Zahlen nicht ableitbar.
3. Kein Situationstreiber. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1,43. Der Unterschied beim First30-Momentum (hochvol +17,8 Pkt, WR 62,5 % vs. niedrigvol +0,9 Pkt) ist statistisch nicht trennbar, das Gate existiert bereits.
4. Digest-Abgleich. Der Digest enthält keinen Regime-Split, der ein heutiges Muster unabhängig stützt. Montags-Builds sind uneinheitlich (2026-10-01 Freitags-bedingte Montags-Fortsetzung: PF 0,14, n=10; 2026-07-11 Gap-Fade-Montags-Gate: n=11, PF 4,4, zu klein). Zum Mittwoch-Effekt gibt es keinen Beleg.

Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1,70 (11:00, Median +7,7, WR 59,6 %), weit unter der Schwelle; 12:00 hat Std 103, ausreißeranfällig; übrige |t| < 1,2.
• F2 Mo/Di (t 2,55/1,41, konsistent): Dubletten der Eröffnungsstunden-Strategien, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35,0, Median −26,1, t −2,11, WR 25 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0,8, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: max |t| 1,18, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–13 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1,68, nicht monoton, ohne Mechanismus.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0,41, Mean/Median-Konflikt; kein_breakout thin (n=8).
• F6 first30_down (−18,6, t −2,03, WR 35,7 %): konsistent, aber bereits gebaut, unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t 0,02, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0,5, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1,43, Dubletten bestehender Gates.

Memory-Hygiene

Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert einen Index-Eintrag; es gibt keine „nie bauen"-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Klassik-Literatur-Research — Samstag, 2026-10-17

Kurzfazit: Der Klassik-Track ist weitgehend gesättigt (über 100 Funde in den Vorläufer-Logs: Kalender-, Eröffnungs-, Reversal-, Momentum-, Stop- und Vola-Gate-Familien sind abgedeckt). Dieser freie Samstagslauf liefert einen Fund, das Montags-Verlust-konditionierte „Turnaround-Tuesday"-Gate. Es ist ein schwacher, aber baubarer Baustein mit ausdrücklich niedriger Erwartung. Zusätzlich gibt es einen Falsifikations-Anker (MacKinlay/Ramaswamy 1988, nicht baubar).

Durchsuchte Queries: (1) „Turnaround Tuesday effect … academic study", (2) „MacKinlay Ramaswamy 1988 index-futures arbitrage … basis". Vorher: Sammel-Dedupe-Greps über alle Classic-Logs (Fund-Überschriften, Gap/Bollinger/VWAP/HAR/Hawkes/Triple-Barrier/Renko/Gann/Basis/Turnaround). Volltexte waren nicht abrufbar. Die Aussagen stützen sich auf Abstracts und Snippets, das ist als Verifikationslücke vermerkt.

Fund 1 — Turnaround-Tuesday: Montags-Verlust-konditioniertes Dienstags-Long-Gate (Typ: Baustein, Filter)

• Quelle (Tier 2): Meta-Analyse zum Day-of-the-Week-Effekt, Springer, 2024: https://link.springer.com/article/10.1007/s40822-024-00293-9. Ergänzend: Calendar-effects-Überblick (MMU e-space, https://e-space.mmu.ac.uk/620101/1/calendar_effects.pdf) und Replikationsdebatte zu Montag/Dienstag-Schwäche (Dienstag-Effekt, Applied Economics Letters 2006, https://ideas.repec.org/a/taf/apeclt/v13y2006i14p891-898.html). Die „Bounce nach −1,5 % Montag"-Zahlen stammen aus einem Trader-Blog (Schaeffer's 2021, Tier 3) und dienen nur als Einzeiler-Hinweis, nicht als Evidenz.
• Markt/Timeframe der Studien: Tagesrenditen diverser Aktienindizes, 1980er bis 2020er.
• Regel-Skizze: Wenn der Vortag (Montag) einen Close-to-Close-Verlust von mindestens x % hatte (x per Vola-Perzentil statt fester Zahl, z. B. unterstes Dezil der Montags-Renditen), erlaube am Dienstag nur Long-Entries der bestehenden Mean-Reversion-Referenz (HMR) und blocke Shorts. Entry-Floor 09:00, Hard-Cut 20:00 Berlin. Das Gate trägt selbst keine Uhrzeiten. Der Slot/Spec liefert sie.
• Daten/Umsetzbarkeit: Tagesabschluss des Vortags aus der 1m-Serie der einen Indexzeitreihe. Eine Position, Spread ≤ 3,5 p. Baubar.
• baubar: ja (als Overlay auf die HMR-Mean-Reversion-Familie, A/B Referenz pur vs. Referenz + Gate).

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit & Alter: Die Meta-Analyse (2024) berichtet, dass Montag und Dienstag im Schnitt niedrigere Renditen haben, stärker in den 1980ern/1990ern, stark index- und ausreißerabhängig. Das ist ein Replikationskrisen-Befund und stützt eher „Dienstag ist schwach" als „Dienstag springt an". Ein Dienstags-Bounce nach Montags-Verlust ist akademisch dünn belegt. Er stammt im Kern aus Trader-Auswertungen mit kurzer Stichprobe (seit 2010). Decay ist die Default-Annahme.
• Ökonomischer Mechanismus: Schwach. Denkbar sind Montags-Überreaktion/Stimmung mit Liquiditätsabfluss und Dienstags-Normalisierung (Inventar-/Immediacy-Prämie, siehe Grossman/Miller-Fund vom 2026-08-14). Das ist ein Reversal-Mechanismus, kein eigener Kalender-Edge. Ein eigener Wochentags-Treiber fehlt.
• Situationsanalyse: Trägt, wenn der Montags-Verlust ohne harte Nachricht entstand (Überreaktion). Er trägt nicht bei News-getriebenen Abverkäufen (Trend-Fortsetzung) und nicht in Hochvola-Regimen mit Momentum-Crash-Charakter (vgl. Daniel/Moskowitz-Fund vom 2026-10-14).
• Übertragbarkeit DAX: Der DAX-Montag enthält den US-Freitagsabend- und Asien-Impact, der Dienstag hat die gleiche Xetra-Struktur. Es gibt keine strukturelle Hürde, aber ebenso keinen strukturellen Treiber. Effektstärke wahrscheinlich kleiner als der Spread.
• Bias-Risiken: Starkes Multiple-Testing (Wochentag × Schwelle × Richtung) und Data-Snooping. Kleine Zellgröße, weil nur wenige Montage extrem sind (ca. 5–10 % der Montage).
• DAX-Backtest-Prognose (Hypothese): Wenige Trades (grob 10–25 pro Jahr), Gate-Effekt auf die Referenz marginal bis nicht signifikant. Erwartet: Fail oder neutral. Falls es hilft, dann über das Blocken von Dienstags-Shorts nach Montags-Crash und nicht über neue Long-Trades. Vgl. Digest-Befunde zu Kalender-Gates: Wochentags-Zellen tragen selten robust.
• Urteil: Fragwürdig, wahrscheinlich Artefakt/arbitriert. Als billiger A/B-Test aber legitim. Die Empirie soll entscheiden.

Weitere Einzeiler

• MacKinlay/Ramaswamy 1988 (RFS 1(2), 137–158, Tier 1, Falsifikations-Anker): Futures-Index-Basis-Mean-Reversion und Excess-Variability. baubar: nein. Es braucht Cash- und Futures-Serie (Mehr-Asset) und Index-Stale-Quote-Korrektur, die Basis ist nicht aus einer einzelnen Zeitreihe ableitbar. Quelle: https://academicnewsletter.sufe.edu.cn/info/355992 (nur Abstract gelesen).
• Schaeffer's Research 2021 (Tier 3): „Turnaround-Tuesday"-Statistik. Nur Einzeiler, nicht als Fund verwendbar.
• Fremdtext-Auffälligkeiten: Keine Anweisungen an KI in den Fundstellen entdeckt.

Weiterer Lauf 01:51

Klassik-Research 2026-10-17 (Samstag, freie Suche + Wiederaufnahme offener Threads)

Kurzfazit: Die Standardliteratur ist nach Dedupe über alle Klassik-Logs (Juni–Oktober 2026) weitgehend abgedeckt. Ein Fund bleibt: die Zerlegung des LeBaron-Effekts in erwartete und unerwartete Volatilität (Bianco/Renò 2006, 2009; Bianco/Corsi/Renò 2009). Sie dreht das bisher geführte Vorzeichen-Schema, nach dem hohe Vola Reversal bedeutet, für den Teil „unerwartete Vola" um. Das ist ein neuer Mechanismus-Twist für die im Digest gescheiterte LeBaron-Familie.

Fund 2 — Unerwartete Volatilität statt Vola-Niveau: Intraday-Autokorrelation-Schalter (Bianco/Renò 2006; Bianco/Corsi/Renò 2009, PNAS) — Typ: Baustein (Filter)

Extraktion

• Quellen (Tier 1):
  • Bianco/Renò, Dynamics of intraday serial correlation in the Italian futures market, Journal of Futures Markets 26(1), 2006, S. 61–84. Abstract: https://ideas.repec.org/a/wly/jfutmk/v26y2006i1p61-84.html
  • Bianco/Corsi/Renò, Intraday LeBaron effects, PNAS 106(28), 2009, S. 11439–11443.
  • Preprint: https://arxiv.org/abs/0810.4912 (Bianco/Renò, in Quantitative Finance 2009 veröffentlicht als Unexpected volatility and intraday serial correlation).
• Markt und Timeframe: FIB30-Futures 2000–2002 (Italien, hochfrequent) bzw. S&P-500-Futures 1993–2001 (Transaktionsdaten, Intraday-Skalen).
• Kernbefund: Die Intraday-Serienkorrelation ist negativ mit der erwarteten Vola (Prognose aus einem HAR-artigen Realized-Vola-Modell) korreliert. Das ist die klassische LeBaron-Richtung. Mit der unerwarteten Vola, also dem Residuum zur Prognose, ist sie positiv korreliert. Unerwartete Vola-Schübe erzeugen also Fortsetzung.
• Regel-Skizze für DAX:
  1. Auf 1m-Bars ein deseasonalisiertes Vola-Mass berechnen (z. B. 5m-Realized-Range gegen Tageszeit-Median). Dazu die Prognose aus dem Mittel der letzten Tage/Stunden bilden (HAR-light: Tages-, Wochen- und Stunden-Komponente).
  2. Überraschung = Ist-Vola der letzten N Minuten ÷ Prognose.
  3. Überraschung hoch (z. B. oberes Quintil) und gerichteter Impuls: Fortsetzung in Impulsrichtung zulassen und Fade-Entries sperren.
  4. Prognostizierte Vola hoch, Überraschung klein: Fade/Reversal zulassen.
  5. Alles andere: neutral, kein Entry.
• Daten: eine Index-Zeitreihe, 1m reicht. Session 09:00–20:00 ist kompatibel. Eine Position, Spread ≤ 3.5 p. Die Berechnung braucht nur Vorwärts-Fenster, damit kein Lookahead entsteht.
• baubar: ja (als Overlay auf dax_uncertain_info_reversal bzw. dax_lebaron_vol_regime bzw. die hull_suite-Momentum-Familie) als A/B-Test: Referenz pur gegen Referenz + Überraschungs-Schalter.

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit und Alter: Stichproben sind groß (Jahre an Transaktionsdaten), aber alt (1993–2002). Es gibt eine Replikation auf zwei Märkten (Italien, USA) durch dieselben Autoren. Unabhängige OOS-Replikationen nach 2010 habe ich in dieser Recherche nicht gefunden. Das ist eine Verifikationslücke. Der Volltext war nicht abrufbar, die Angaben stammen aus Abstracts, RePEc/Repository-Metadaten und dem Preprint-Titel. Das Kostenmodell der Originale ist Futures-Mid/Trade-Preis ohne Spread. Die Studien messen Autokorrelation, keine handelbare Rendite.
• Ökonomischer Mechanismus: Chan (1993)-Modell: Marktmacher können unerwartete Informationsschübe nicht sofort in den Preis einarbeiten und bei hoher Unsicherheit schleppt sich die Anpassung (positive Autokorrelation). Bei erwartbar hoher Vola (Terminnachrichten, bekannter Stress) dominiert dagegen Inventar-/Liquiditätsdruck, und es kommt Reversal. Der Mechanismus ist ein Unterscheidungsmerkmal gegenüber dem reinen Vola-Niveau-Schalter. Er ist plausibel und nicht bloß Data-Mining.
• Situationsanalyse: Trägt vermutlich bei überraschenden Impulsen auf ruhigem Vorlauf, etwa unerwarteten Nachrichten oder einem scharfen Break aus einer Range. Bei bekannten Termin-Fenstern (EZB, US-Daten um 14:30/16:00) ist die Vola erwartet, und dort wäre eher Fade-Seite zu erwarten. Der Effekt liegt im Original auf Minuten- bis 20-Minuten-Skalen. Auf 1m-CFD mit Spread kann er im Rauschen verschwinden.
• Übertragbarkeit auf DAX heute: Die Futures-Messung stützt sich auf Transaktionsdaten. Der DAX-CFD ist eine Single-Series mit ähnlichem Aufbau wie ein Index-Future, das passt strukturell. Offen ist, ob der Effekt bei heutigen Algo-Marktmachern noch besteht. Die italienische Teilstichprobe (weniger liquide) zeigt den Effekt stärker als die US-Daten, was für Decay bei hoher Liquidität spricht. Der DAX liegt dazwischen.
• Bias-Risiken: (1) Multiple Testing bei der Wahl von Prognosemodell, Fenster und Quantilschwelle; (2) Parameterzahl (Vola-Fenster, Schwelle, Haltedauer), also Overfitting-Gefahr; (3) Prognosemodell muss strikt rückwärts gerechnet sein; (4) Bid-Ask-Bounce unter 20 Minuten kann in Rohdaten Autokorrelation verzerren, daher 5m-Aggregation statt Tick-Ebene verwenden.
• DAX-Backtest-Prognose (Hypothese): Als eigenständige Strategie schwach (PF um 1.0, Kosten fressen den kleinen Edge). Als A/B-Gate auf die gescheiterte LeBaron-Familie (Digest 2026-07-02, bester Trial PF 0.972, n=228, Niedrig-Vola-Momentum) erwarte ich eine leichte Verbesserung durch das Weglassen von Fade-Trades in Überraschungs-Schüben, aber keinen Sprung über PF 1.1. Auf das Uncertain-Info-Reversal (Digest: der Corwin/Schultz-Spread-Gate brachte PF 0.94 → 1.10, das French/Roll-Varianz-Ratio-Gate verschlechterte auf 0.93) könnte das Gate fehlerhafte Fades in Vola-Schüben herausfiltern, weil die Vola-Schock-Reversal-Logik gerade bei unerwarteten Schüben fadet. Das ist der Punkt, an dem die Hypothese am schärfsten prüfbar ist: Wenn Bianco/Renò stimmt, sollte Reversal bei hoher Überraschung schlechter sein als bei hohem Niveau.
• Urteil: fragwürdig bis vielversprechend als Baustein. Der Mechanismus ist begründet und neu gegenüber den bisherigen Vola-Niveau-Schaltern, aber die Evidenz ist alt und liquiditätsabhängig.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. Dedupe-Grep der ## Fund-Überschriften über alle Klassik-Logs (Juni–Oktober 2026). Ergebnis: Breakout, Reversal, Momentum, Kalender, Vola, Mikrostruktur und Exit-Klassiker sind vielfach geführt.
2. WebSearch: Intraday-Autokorrelation von Indexfutures, bedingt auf Volumen/Overnight-Range. Treffer: Ahn/Boudoukh/Richardson/Whitelaw 1999 (NYU-Working-Paper; Spot-Futures-Autokorrelationsunterschied, Lead-Lag/Querschnitt, daher nicht baubar), JFQA-Artikel zu 5-Minuten-Lead-Lag (Autoren nicht verifiziert, Lead-Lag = Mehr-Asset), Bianco/Renò 2006.
3. WebSearch auf Bianco/Renò 2006 und Bianco/Corsi/Renò 2009 zur Verifikation von Journal, Jahr und Befund. Das war die frei-explorative Suche gegen die Erfahrungslage (die LeBaron-Familie hat im Digest bisher nicht überzeugt, der neue Blickwinkel ist die Zerlegung in erwartet/unerwartet).

Einzeiler (Varianten / Anker, keine Neufunde)

• Ahn/Boudoukh/Richardson/Whitelaw 1999 (NYU FIN-99-040, Tier 2): Autokorrelationslücke Spot-Futures, größer bei niedrigem Volumen. Mikrostruktur-/Querschnittsbefund, baubar: nein.
• Bianco/Renò 2006: Autokorrelation unter 20 Minuten überwiegend negativ durch Bid-Ask-Bounce. Bestätigt die bekannten Kostenartefakte, baubar: nein (Dedupe-Anker zu Roll).

Auffälligkeiten / Prozess

• Keine Anweisungen an eine KI in den Suchergebnissen gefunden.
• Verifikationslücke: Volltexte nicht gelesen, Kerninhalt aus Abstracts und Repository-Metadaten rekonstruiert.
• Ein WebFetch-Aufruf auf eine Platzhalter-arXiv-URL (404) war ein Fehlgriff meinerseits und hat keine Information geliefert.

Weiterer Lauf 04:21

Klassik-Research 2026-10-17 (Samstag — freie Suche + Wiederaufnahme offener Threads)

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Der offene Thread der Vortage (Randjournale, europäische Börsenstudien, Replikationen) lieferte keine Tier-1/2-Quelle, die eine einzelne DAX-Zeitreihe intraday testet und noch nicht im Log steht. Der einzige neue Ansatz dieses Laufs (Bianco/Corsi/Renò, Überraschungs-Volatilität) wurde laut Digest heute bereits gebaut und getestet, also kein Fund.

Zugriffs-Vermerk: Die Aussagen zu LeBaron und Bianco/Corsi/Renò stützen sich auf Suchtreffer und den arXiv-HTML-Volltext (ar5iv) von Bianco/Corsi/Renò. Die Gurgul/Syrek-, Goodfellow- und Hussain-Angaben stammen nur aus Suchsnippets (Abstract-Ebene). Stichprobengrößen dieser drei habe ich nicht geprüft.

Digest-Bezug (3b)

Im results_digest.md steht für 2026-10-17 bereits dax_uir_unexpected_vola_gate (Bianco/Renò Überraschungs-Volatilitäts-Gate auf Uncertain-Info Vola-Schock-Reversal). Das Verdikt ist baustein_ohne_mehrwert, A/B-PF 0.9334 → 0.8333. Die Schwesterfamilie dax_uir_variance_ratio_gate (French/Roll) liegt bei PF 0.9522 → 0.9301, ebenfalls ohne Mehrwert. Zwei Autokorrelations-Regime-Gates auf dieselbe Referenz sind damit gescheitert. Ein drittes Gate derselben Idee wäre ohne neuen Mechanismus-Twist nicht begründbar.

Dedupe-Ergebnis

Durchsuchte Quellen / Queries

1. LeBaron 1992 (https://ideas.repec.org/a/ucp/jnlbus/v65y1992i2p199-219.html, Tier 1, 1992): Serienkorrelation täglicher und wöchentlicher Renditen fällt in Phasen hoher Volatilität. Dublette.
2. Bianco/Corsi/Renò, „Serial correlation and heterogeneous volatility in financial markets: beyond the LeBaron effect" (https://arxiv.org/abs/0810.4912, Tier 2, 2008): Erwartete Volatilität (HAR-Fit) hängt negativ mit der Serienkorrelation zusammen, überraschende Volatilität positiv. Das Bestimmtheitsmaß liegt meist unter 5 %. Die Autoren geben keine Handelsimplikation an. Der Digest zeigt, dass das Gate als Baustein auf DAX nichts bringt. Das passt zur schwachen Erklärungskraft.
3. Freie Explorations-Suche (bewusst gegen die Erfahrungslage): DAX/Xetra-Intraday-Muster in Randjournalen. Treffer waren Gurgul/Syrek 2017 (Management, AGH), Goodfellow/Schiereck/Verrier 2010 (Journal of Trading, Xetra-Kleinwerte, höchste Handelskosten in den ersten 30 Minuten nach der Eröffnung) und Hussain 2011 (Int. Journal of Economics and Finance, DAX30 Spread/Volumen/Volatilität). Das sind deskriptive Kosten- und Muster-Studien ohne Entry-Regel. Sie bestätigen nur die bekannte Open-Kostenspitze (Dedupe-Anker zu Foster/Viswanathan, Spread-Limit 3.5p). Kein Fund.

Einzeiler (keine Neufunde)

• Goodfellow/Schiereck/Verrier 2010 (Tier 2, Xetra): hohe Kosten in den ersten 30 Minuten. Stützt allenfalls die Kosten-Begründung eines späteren Entry-Floors, aber nicht als eigener Baustein, weil der Floor ohnehin bei 09:00 liegt.
• Gurgul/Syrek 2017: Tier 2, deskriptiv (Flexible-Fourier-Form-Muster), DAX-Einzelwerte im Querschnitt, nicht baubar als Entry.
• Hussain 2011: deskriptiv, Tier 2, ohne handelbare Regel.

Prozess-Auffälligkeiten

• Keine Anweisungen an eine KI in den abgerufenen Webinhalten gefunden.
• Verifikationslücke: Die drei Randjournal-Studien wurden nur über Snippets gesehen.
• Ich habe keinen Fund konstruiert, nur um die Datei zu füllen. Unbeackert bleiben allenfalls EconLit/JSTOR-Direktsuchen nach deutschsprachigen Eurex-Mikrostruktur-Arbeiten vor 2005.

Weiterer Lauf 05:54

Klassik-Research 2026-10-17 (Samstag, freie Suche + Wiederaufnahme offener Threads)

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Der Dedupe über alle Klassik-Logs (Juni–Oktober 2026, rund 200 Fund-Überschriften) zeigt, dass alle in diesem Lauf geprüften Kandidaten bereits geführt sind. Es wurde bewusst kein Fund konstruiert, nur um eine Lücke zu füllen.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. Intraday-Momentum: First-Half-Hour → Last-Half-Hour (Gao/Han/Li/Zhou, Journal of Financial Economics 2018, DOI 10.1016/j.jfineco.2018.05.009, Tier 1; Alpha Architect als Sekundärquelle).
   • Befund laut Abstract: Die Rendite der ersten halben Stunde (gemessen ab dem Vortagesschluss) sagt die Rendite der letzten halben Stunde voraus. Der Effekt ist stärker an volatilen Tagen, Tagen mit hohem Volumen, in Rezessionen und an Makro-Nachrichtentagen. Er zeigt sich auch bei zwei internationalen Index-Futures.
   • Dublette: In 2026-10-07 (Fund 8) und 2026-10-09 (Fund 1) bereits geführt. Zusätzlich liegt das Schlussfenster der US-Studien am US-Close und damit außerhalb der 20:00-Grenze.
2. Xetra-Volatilitätsunterbrechung (Circuit Breaker) / Preisfindung nach der Auktion (Börsen-Dokumentation Deutsche Börse und Wiener Börse; Budimir, Xetra-Intraday-Auktion).
   • Es wurde keine peer-reviewte Studie gefunden, nur Börsen-Dokumentation und ein Industrie-Beitrag, der eine nicht zugängliche Frankfurter Studie zur 13:00-Intraday-Auktion zitiert. Die Quellen sind damit Tier 3.
   • baubar: nein. Die Unterbrechung betrifft Einzelwerte, nicht den DAX-Index-CFD. Eine Tier-1/2-Quelle fehlt.
3. Overnight-/Vortages-Rendite als Prädiktor der Folgetages-Intraday-Rendite in Index-Futures (Yu/Rentzler/Wolf, NASDAQ-100-Futures, Journal of Investment Management; NY-Fed-Analyse zum Opening-Reversal).
   • Dublette: Grant/Wolf/Yu und Rentzler sind in 2026-07-07 (Fund 3), 2026-07-17 und 2026-08-11 (Fund 2) geführt. Der Opening-Reversal steckt in den Amihud/Mendelson-Funden (2026-06-28, 2026-08-09, 2026-08-23, 2026-08-30).

Dedupe-Befund

• Überschriften-Grep (^## Fund) über alle *-classic.md: Die Themenräume Breakout/ORB, Reversal, Momentum/TSMOM, Saisonalität/Kalender, Vola-Gates, Stop-/Exit-Bausteine, TA-Validierung, Mikrostruktur, Optionsverfall und Candlestick/P&F sind belegt.
• Zusatz-Grep auf Bollinger, Squeeze, Keltner, Gap-Fill und Stochastic: Alles ist entweder als Variante geführt (z. B. 2026-09-21, 2026-10-10, 2026-10-11) oder nur Tier-3-Material.

Einzeiler (Varianten, keine Neufunde)

• Gao/Han/Li/Zhou 2018: Variante der Intraday-Momentum-Familie, siehe oben.
• Yu/Rentzler/Wolf: Variante des Overnight-bedingten Intraday-Reversals, siehe oben.
• Xetra-Volatilitätsunterbrechung: nur Börsen-Dokumentation, Tier 3, kein Fund.

Offener Faden (kein Suchverbot)

Eine peer-reviewte Studie zu Index-Level-Effekten nach Xetra-Auktionen (Intraday-Auktion 13:00, Schlussauktion 17:30) würde einen neuen Blick lohnen. Bisher fehlt dafür eine zugängliche Tier-1/2-Quelle. Hinweis für spätere Läufe: SSRN und Journal-Titel direkt per Titelsuche abfragen.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen an eine KI in den Suchergebnissen gefunden. Das Empirie-Digest wurde nicht neu ausgewertet, da kein Fund eine DAX-Backtest-Prognose benötigte.

Weiterer Lauf 12:01

Klassik-Research 2026-10-17 (Samstag — freie Suche + Wiederaufnahme offener Threads)

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Die beiden gezielten Suchen (DAX-/Xetra-Intraday-Muster im Journal of Futures Markets, Gap-Fill und Opening-Reversal in Indexfutures) lieferten nur Dubletten oder strukturell nicht baubare Studien. Ich habe bewusst keinen Fund konstruiert.

Zugriffs-Vermerk (Transparenz): Die Aussagen stützen sich auf Suchtreffer-Zusammenfassungen (Abstract-Ebene), nicht auf Volltexte. Den results_digest.md habe ich in diesem Lauf nicht gelesen. Es gibt daher keine digest-geeichte Prognose, und ein Neufund ohne diese Eichung wäre nicht belastbar gewesen.

Dedupe-Ergebnis

Durchsuchte Quellen / Queries

1. „DAX futures intraday return pattern … Journal of Futures Markets … opening first half hour volatility Xetra": Treffer waren DAX30-Spread-/Volumen-Beschreibungen und ein DAX-Futures-Arbitrage-Papier. Keine handelbare Regel auf Einzelserie.
2. „Journal of Empirical Finance intraday index price limit / gap fill overnight gap closing probability stock index futures" (bewusst frei-explorativ, Randjournal-Richtung): nur Dubletten und Nicht-Baubares.

Hinweis für Folgeläufe

Eine unbeackerte Richtung bleibt: europäische Börsenstudien zu Xetra/DAX vor 2005 mit Volltextzugang. Bisher scheiterte der Zugriff an Abstract-Ebene, ein Fund wäre also nur mit offengelegter Verifikationslücke möglich.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen an eine KI in den abgerufenen Webinhalten gefunden.

Weiterer Lauf 17:55

Klassik-Research 2026-10-17 (Samstag, freie Suche + offene Threads)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Alle geprüften Klassiker-Themen sind in den Klassik-Logs vom 28.06. bis 16.10.2026 bereits behandelt (Dedupe per Autoren-Sammelgrep), und die Suchtreffer lieferten keinen neuen, baubaren Mechanismus. Statt Varianten als Neufund aufzublasen, wird die Datei bewusst kurz gehalten.

Durchsuchte Quellen und Queries

1. Wood/McInish/Ord 1985 (Journal of Finance 40) und Harris 1986: U-förmige Intraday-Rendite- und Volatilitätsmuster, erste 45 Minuten und letzte 15 Minuten. Bereits mehrfach geführt (u. a. 2026-07-23, 2026-08-06/-07). Dublette. Quelle: Memphis Digital Commons, Wood/McInish/Ord-Folgearbeit, Tier 1 bzw. 2.
2. Lakonishok/Maberly 1990 (Journal of Finance 45): Wochenend-Effekt und individuelle vs. institutionelle Händler. Bereits am 2026-09-24 geführt. Der Digest enthält die Wochenend-Gap-Bausteine (dax_week_open_gap_gate, dax_weekend_gap_continuation, dax_friday_monday_continuation). Dublette. Quelle: IDEAS/RePEc.
3. Gençay / Dacorogna / Neely-Weller (1998–2003): Intraday-Handelsregeln auf Hochfrequenzdaten, nach Kosten kein Excess-Return bei Neely/Weller. Das ist ein FX-Befund, der bereits als Falsifikations-Anker geführt wird (2026-10-07, Fund 5). Dublette. Quelle: Warwick WP 99-89, Tier 2.
4. Amihud/Mendelson 1987 (Journal of Finance 42): Öffnungsrenditen mit größerer Streuung und stärker negativer Autokorrelation als Schlussrenditen (Trading-Mechanism-Hypothese). Bereits am 2026-08-11, 2026-09-04 und 2026-09-21 geführt. Dublette. Quelle: AFA-Issue-Seite.

Dedupe-Belege (Autoren-Sammelgreps über alle Klassik-Logs)

• Bereits belegt: Lo/MacKinlay, Variance-Ratio, Andersen/Bollerslev 1997, HAR-RV/Corsi, Parkinson/Garman-Klass/Yang-Zhang, Amihud, Stoll/Whaley, Heston/Korajczyk, Hasbrouck, Chordia, Cushing, Dacorogna, Goodhart, Easley.
• Digest-Bezug: Die einschlägigen Wochenend- und Wochentags-Varianten zeigten teils kleine n (z. B. dax_friday_monday_continuation: PF 0.14, n=10) und sind kein Ansatzpunkt für einen neuen Mechanismus. Ausnahme ist das Rogalski-Gap-Gate als Baustein (PF 1.89 → 2.24, aber n=27).

Auffälligkeiten

• Keine Prompt-Injection in den abgerufenen Suchergebnissen festgestellt.
• Volltexte (JSTOR-Ära) waren nicht zugänglich. Alle Angaben stammen aus Abstracts und Sekundärzitaten und sind nur als Dedupe-Anker verwendet worden.

Offene Threads für spätere Läufe

• Unbeackerte Randjournale und Jahrzehnte (z. B. 1960er/70er Kapitalmarkt-Saisonalität in Europa, deutsche Xetra-/IBIS-Mikrostruktur der 1990er) mit Fokus auf Einzel-Index-Zeitreihen intraday.

Literatur-Research 2026-10-16 (Freitag, Fokus: Exit-/Risk-Management, Marktmikrostruktur + freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Alle Treffer zu Exit-/Stop-Management, Mikrostruktur und Intraday-Momentum sind bereits in früheren Logs geführt oder sind nicht baubar (Tagesdaten, Abschlussarbeiten, analytische Modelle ohne Handelsregel).

Geprüfte Treffer (alle Dubletten oder nicht baubar)

• Optimal Trading with a Trailing Stop (arXiv 1701.03960, 2017): Dublette (Log 2026-10-06). Analytisches Stopping-Modell, älter als 12 Monate, keine Intraday-Index-Evidenz.
• Returns and Order Flow Imbalances: Intraday Dynamics and Macroeconomic News Effects (arXiv 2508.06788, E-mini): Dublette (u. a. 2026-08-24, 08-26, 09-22, 10-06). Modelliert die Rendite-Order-Flow-Interaktion, liefert keine kostenbereinigte Regel. Eine einzelne DAX-1m-Zeitreihe enthält keinen Order Flow, daher nicht baubar.
• Cont/Cucuringu/Zhang (arXiv 2112.13213): Multi-Level-OFI braucht Orderbuchdaten. Die Prognosekraft verfällt sehr schnell. Nicht baubar mit 1m-Bars.
• Heston/Korajczyk/Sadka (arXiv 1005.3535) und Gao/Han et al. (First-to-Last-Half-Hour-Momentum): Dubletten (mehrfach geführt, zuletzt 2026-10-09-classic). Querschnitt-Aktien bzw. US-spezifisch.
• Southampton-Thesis zu Intraday Time-Series Momentum (16 Märkte): Dublette (2026-09-07). Tier 3 (Abschlussarbeit).
• Mesfin, MNQ-Klassifikator (arXiv 2605.11423): Dublette, die Autorin bzw. der Autor beschreibt das Ergebnis selbst als deskriptiv, nicht prädiktiv. Das bestätigt das Negativergebnis.
• Trailing-Stop-Bachelorarbeit (TH Köln, März 2026, Tagesdaten): Tier 3, Tagesdaten auf Bitcoin, Gold, S&P, Öl, keine Intraday-Evidenz. Kein Fund.
• JOIM 2004 (einfache Buy/Sell-Regeln, Index-Futures-Daytrading): Alt (über 12 Monate), Einzeiler.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Der Digest zeigt, dass die Tageszeit-Gate-Idee auf Pivot-Reversal als Baustein scheiterte (dax_pivot_reversal_tod_gate: PF 0,90 → 0,73, „baustein_ohne_mehrwert"). Ein weiterer Tageszeit-Filter auf Basis von Heston et al. brächte keinen neuen Mechanismus. Prognose: Ein Same-Half-Hour-Kontinuitäts-Overlay würde auf dem DAX die Kostenseite nicht überwinden, weil der publizierte Effekt klein (wenige Basispunkte pro Halbstunde) und in Aktien-Querschnitten gemessen ist.

Durchsuchte Queries

1. "intraday stop-loss trailing exit optimization index futures arXiv 2026" (Tagesfokus Exit/Risk)
2. "intraday market microstructure order flow imbalance index return predictability 2026 arxiv q-fin" (Tagesfokus Mikrostruktur)
3. "time-of-day return continuation intraday index futures same half-hour previous days trading strategy out-of-sample 2025 2026" (frei-explorativ, Tageszeit-Kontinuität)

Zusätzlich: Dedupe-Greps über alle Logs (Heston/Korajczyk/Sadka, Gao/Han, ITSM, 2508.06788, Cont/Cucuringu) und Digest-Grep zu Tageszeit-Familien.

Einzeiler (kein Fund)

• Finance Research Letters 2020 (chinesische Index-Futures): erste Session sagt letzte Session voraus, stärker bei hohem Volumen/hoher Vola. Alt, andere Marktstruktur, im Kern Gao/Han-Familie.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden.

Weiterer Lauf 01:37

Literatur-Research 2026-10-16 (Freitag, Fokus: Exit-/Risk-Management, Marktmikrostruktur + freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Alle brauchbaren Treffer sind bereits im Research-Log geführt (Quarter-Hour-Effekt, Stop-Loss/Take-Profit-Swarm-Paper) oder nicht baubar (DAX-Makro-Announcement-Literatur von 2006–2017, reine Ereignisstudien ohne Handelsregel).

Geprüfte Treffer (kein Neufund)

• Kim & Hansen, "The Quarter-Hour Effect" (arXiv:2607.09426, q-fin.TR, 10.07.2026, v2 16.07.2026) – Tier 1, Dublette (bereits in 2026-08-06, 2026-10-02, -03, -05, -06, -09 geprüft). Datenbasis: sechs Binance-Perpetuals, also Krypto mit 24/7-Handel und algorithmischem Zeitraster. Die Abstract-Seite nennt weder Stichprobenzeitraum noch t-Statistiken noch Kosten. Übertragbarkeit auf eine DAX-CFD-Zeitreihe ist nicht belegt; "baubar: nein" (Mechanismus kryptospezifisch, kein Test auf Aktienindizes).
• Optimal Stop-Loss and Take-Profit Parameterization for Autonomous Trading Agent Swarm (arXiv:2604.27150) – Tier 1, Dublette (2026-09-04, 2026-09-18). Krypto-Agenten-Schwarm, Holdout von einer Krisenphase dominiert, danach randomisierte Evaluation mit Leakage-Risiko ähnlicher Trades. Keine DAX-Aussage.
• Intraday-Stop-Regeln auf Index-Futures (J. Investment Management, 2004) – Tier 1, aber alt (außerhalb der 12-Monats-Präferenz). Befund laut Suchsnippet: Stop-Loss-Exits verbessern eine Open-bis-Close-Trendstrategie, Profit-Lock-Exits nicht. Nur Snippet gelesen, Volltext nicht verifiziert (Verifikationslücke). Deckt sich mit der Bausteinfamilie "Stop-Systeme" im Log; kein neuer Mechanismus.
• DAX-Makro-Announcement-Literatur (Harju/Hussain 2006, Mittnik/Robinzonov/Wohlrabe 2013, Będowska-Sójka 2011/2013, Evans 2011) – Tier 1/2, Ereignisstudien: US-Releases um 14:30 Berlin treiben Volatilität und Rendite im DAX. Das ist ein bekannter, ökonomisch plausibler Effekt (Informationsschock), aber ohne Handelsregel und ohne Kostenmodell. Kein eigenständiger Fund; höchstens Ansatzpunkt für einen Zeitfenster-Filter (Vola-Regime um 14:30). Da Strategien keine Uhrzeiten hart kodieren dürfen, müsste der Slot/Spec das Fenster tragen.

Eigene Einschätzung (Hypothese für den Auto-Build)

Erwartung: Ein Event-Zeitfenster-Filter um die US-Makro-Releases würde in Backtests vor allem die Trefferquote von Breakout-Familien verändern (mehr Range-Expansion, aber auch mehr Whipsaw durch Spread-Ausweitung). Ob das netto trägt, hängt am Spread-Limit von 3,5 Punkten. Ohne empirische Prüfung bleibt das eine Hypothese; als Fund führe ich es nicht, weil keine Quelle eine Handelsregel mit Out-of-Sample-Test liefert.

Einzeiler (nicht als Fund geführt)

• Tier 3: StoneX-Blog, TradingView-Skripte, LuxAlgo und Foreneinträge zu Trailing-Stops – Marketing bzw. ohne Methodik, ignoriert.
• Kang, Kang & Lee (2022, J. Futures Markets): Options-Order-Imbalance der ersten 10 Minuten sagt Indexrendite für den Rest des Tages voraus – benötigt Optionsdaten, nicht aus einer einzelnen Indexzeitreihe baubar.
• Narayan/Narayan/Westerlund (2015, Pacific-Basin Finance J.): Order-Imbalance-Prädiktion in China-Aktien, braucht Orderbuch-/Trade-Richtungsdaten – nicht baubar.
• Zhang et al. (arXiv:2112.13213): Cross-Asset-OFI, benötigt Level-1-Orderbuchdaten mehrerer Titel – nicht baubar.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. "intraday stop-loss trailing exit optimization index futures arXiv 2026" (Tagesfokus Exit/Risk) – nur Dubletten und Praktikermaterial.
2. "order flow imbalance intraday index return predictability one-minute bars arXiv q-fin.TR 2026" (Mikrostruktur) – Quarter-Hour-Paper (Dublette), sonst nicht baubare Orderbuch-Studien.
3. "DAX futures intraday seasonality Xetra opening auction US macro announcement 14:30 …" (frei, bewusst DAX-spezifisch) – ältere Ereignisstudien, keine Handelsregel.
4. "optimal stopping profit target stop-loss intraday momentum strategy out-of-sample drawdown 2026 SSRN" (Exit/Risk) – Swarm-Paper (Dublette), CXO-Advisory-Zusammenfassung (Stop-Loss senkt Drawdown, drückt aber die besten Strategien; Data-Snooping-Warnung bei Regelkombinationen).

Dedupe: research-log per Grep auf arXiv-IDs und Autorennamen geprüft. Das Digest results_digest.md wurde heute nicht gelesen, daher keine Digest-bezogene Prognose.

Auffälligkeiten

Keine Prompt-Injection in den Webinhalten bemerkt. Die Suchmaschine liefert für 2026-arXiv-Themen kaum Neues; die Treffer wiederholen die Funde der Vortage.

Weiterer Lauf 07:37

Research-Log 2026-10-16 (Freitag, Literatur-Track)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Der Tagesfokus (Exit-/Risk-Management, Mikrostruktur) lieferte nur Arbeiten, die entweder Theorie ohne handelbare Regel sind oder Daten brauchen, die wir nicht haben (Orderbuch/OFI). Kein Fund erreicht die Schwelle „baubar: ja“. Das Trailing-Stop-Thema ist im Log bereits breit abgedeckt.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. „intraday trailing stop exit optimization index futures arXiv 2026“ (Tagesfokus Exit)
2. „arXiv q-fin intraday order flow imbalance index futures microstructure predictability 2026“ (Tagesfokus Mikrostruktur)
3. „stop-loss take-profit asymmetric payoff intraday futures time-based exit holding period SSRN 2025 2026“ (Tagesfokus Exit; bewusst frei-explorativ, Richtung Exit-Statistik statt Entry-Edge)
4. „European index futures intraday return predictability Euro Stoxx DAX new paper 2026 arXiv“ (frei, europäischer Markt). Ergebnis: nur ein Paper von 2002 und Volatilitäts-Dashboards, nichts Neues.

Geprüfte Kandidaten (alle nicht als Fund geführt)

• Gao et al., „Coarse Graining Reveals a Fluctuation-theorem-like Asymmetry in Financial Markets“

  • Quelle: Tier 1 (arXiv, cond-mat.stat-mech), https://arxiv.org/abs/2604.14962, 16.04.2026.
  • Inhalt: Die Verteilungen der Haltedauer bis zum ersten Treffer von symmetrischem TP/SL werden für Long und Short auf derselben Preisreihe verglichen. Das Log-Verhältnis ist im Tail linear („effektive Markttemperatur“). Als Erklärung dienen kurzfristige Korrelationen überlappender Positionen.
  • Kritik: Das ist ein physikalisches Diagnoseinstrument und keine Strategie. Das Paper macht keine Profitabilitätsaussage. Kosten, Stichprobe und Instrumente sind im Abstract nicht genannt (Volltext nicht geprüft).
  • Eine Handelsregel lässt sich nicht ableiten, ohne selbst eine zu erfinden. Das wäre Data-Mining unter dem Etikett des Papers.
  • Mögliche Beobachtung für später: Eine richtungsabhängige Haltedauer-Asymmetrie wäre ein Regime-Diagnostikum, kein Entry-Signal.
  • baubar: nein (kein Regelwerk).
  • Urteil: akademisch interessant, für unsere Pipeline irrelevant.

• Hu & Zhang, „Stochastic Price Dynamics in Response to Order Flow Imbalance: CSI 300 Index Futures“

  • Quelle: Tier 1 (arXiv), https://arxiv.org/abs/2505.17388, Mai 2025.
  • Inhalt: OFI-Modell mit Ornstein-Uhlenbeck-Prozess, Gedächtnis und Prognosekraft variieren je Regime.
  • Kritik: OFI braucht Orderbuch-Daten (Level 1/2). Mit einer einzelnen 1m-Index-Zeitreihe ist das nicht abbildbar. Die Übertragung vom chinesischen Retail-dominierten Markt auf den DAX-CFD ist nicht begründet.
  • baubar: nein (Datenbedarf).

• Takahashi, arXiv:2508.06788 (Aug. 2025)

  • Inhalt: S&P-E-mini auf Sekundenbasis. Schocks verpuffen innerhalb einer Sekunde, News verändern die Dynamik.
  • Kritik: Das Horizont-Regime liegt weit unter unserer 1m-Auflösung und ist unter 3,5 Punkten Spread nicht handelbar.
  • baubar: nein.

Einzeiler

• Optimal Trading with a Trailing Stop (arXiv 1701.03960, 2017): Theorie unter OU-Modell, Variante bereits im Log geführt (Trailing-Stop-Familie), kein Neufund.
• Bachelorarbeit TH Köln (03/2026): 408 Parameter-Konfigurationen von Trailing-Stops auf Tagesdaten. Das ist ein klassisches Multiple-Testing-Beispiel und nicht intraday, kein Fund (Tier 3).
• Shelton & Veiga (Risk.net, Hard-Exit-Thresholds für Market-Maker): Paywall, Jahr nicht verifiziert, Market-Making-Kontext, nicht übertragbar.
• UZH-Masterarbeit (2022) zu Stop-Platzierung auf E-mini: Tier 3, alt, nicht als Fund.

Auffälligkeiten

Keine Prompt-Injection oder KI-Anweisungen in den Webinhalten festgestellt.

Prognose-Notiz

Keine Hypothese für den Auto-Build, da kein baubarer Fund vorliegt.

Weiterer Lauf 17:04

Literatur-Research 2026-10-16 (Freitag, Fokus: Exit-/Risk-Management, Marktmikrostruktur + freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Alle Treffer zu Exit-/Risk-Management und Mikrostruktur sind bereits in früheren Logs geführt oder liegen außerhalb dessen, was eine einzelne DAX-Zeitreihe 09:00–20:00 hergibt. Das Digest wurde heute nicht gelesen; es gibt daher keine neue Digest-gestützte Prognose.

Geprüfte Treffer (Dubletten oder nicht baubar)

• Li/Laryea/Ihlamur, Optimal Stop-Loss and Take-Profit Parameterization (arXiv 2604.27150, 2026, Tier 1): Dublette (2026-09-04, 2026-10-06). Krypto-Trades, über 900 Replays, große Parametersuche, Split-Diagnostik instabil. Die Autoren räumen In-Sample ein. Mein Urteil: Das Ergebnis (engere Stops, früheres Gewinnmitnehmen) ist typisch für ein Overfitting auf eine Suchraum-Spitze. Kein Index-Intraday-Bezug.
• The Quarter-Hour Effect (arXiv 2607.09426, Krypto-Futures, Juli 2026, Tier 1): Dublette (2026-10-06, 2026-10-09). Prädiktiv sind nur Viertelstunden-Order-Imbalances auf 4–12-h-Horizont; 1m/5m-Imbalances sind unbrauchbar. Order-Imbalance braucht außerdem Tick- bzw. Aggressor-Daten, die wir nicht haben. Nicht baubar.
• Gao/Han/Li/Zhou, First-Half-Hour → Last-Half-Hour (2014/15): Dublette (u. a. 2026-10-09-classic). Älter als 12 Monate; Folgestudien zeigen Abschwächung des Effekts.
• Arxiv 2604.13458 (Systematic Risk around the Clock, 15m E-mini): Beschreibend (Overnight/Intraday-Zerlegung), keine Handelsregel; Overnight liegt außerhalb unserer Session. Nicht baubar.
• TH-Köln-Bachelorarbeit (März 2026, Trailing-Stops auf BTC, Gold, S&P 500, Öl, Tagesdaten): Tier 3 (Abschlussarbeit), Tagesdaten. Einzeiler.
• Shelton/Veiga (Risk.net, Hard-Exit-Schwellen mit Maximalhaltedauer): Paywall, Market-Making-Kontext. Einzeiler.
• Boyarchenko/Larsen/Whelan, Overnight Drift: Dublette, Spreads kippen die Brutto-Sharpe 1,0 ins Negative; Fenster außerhalb der Session.

Eigene Einschätzung

Exit-Studien mit großen Parameterräumen und kleinem n liefern in-sample immer „bessere“ Exits; belastbar wären nur Walk-forward-Tests auf Index-Intraday mit Kosten, und die fehlen in den Quellen. Der empirische Weg über den Exit-Lab im eigenen System ist hier aussagekräftiger als die Literatur.

Durchsuchte Queries

1. „arXiv 2026 intraday index futures trailing stop exit optimization volatility-scaled stop out-of-sample“ (Tagesfokus Exit)
2. „arXiv q-fin 2026 intraday order flow imbalance microstructure index futures predictability 1-minute“ (Tagesfokus Mikrostruktur)
3. „intraday time-of-day periodic algorithmic trading round-minute effect equity index futures returns 2026“ (frei-explorativ, Uhrzeit-Artefakte)
4. „stop-loss take-profit optimal exit rule … triple barrier“ (Tagesfokus Exit, Nachprüfung)
5. „Euro Stoxx 50 DAX futures intraday momentum reversal last half hour … 2026“ (frei, Europa)

Einzeiler (kein Fund)

• TH-Köln-BA 2026: Trailing-Stop-Vergleich auf Tagesdaten, Tier 3.
• Shelton/Veiga (Risk.net): Hard-Exit-Schwellen inkl. Max-Haltedauer, paywalled, Market-Making.
• Uni-Zürich-Masterarbeit 2022: Stop-Typen auf E-mini, Tier 3.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden.

Empirie-Research-Log 2026-10-16 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-16 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-28, 114 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4,1; Holdout ab 2026-08-29 gesperrt): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Am stärksten ist weiterhin F2-Montag (n=22, +34,2 Pkt, Median +21,5, t=2,55, WR 59,1 %), gefolgt von F2 Mittwoch (t −2,11) und F6 first30_down (t −2,03). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es drei. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien wurden aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber dem Vortag kam ein Discovery-Tag hinzu. Die Kennzahlen sind praktisch unverändert, neue Evidenz entsteht dadurch nicht.

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Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2,55 (F2 Mo), weit unter 4,1 und mit dem Zufallsbild bei 43 Tests vereinbar.
2. Dedupe. Die Kandidaten mit Mechanismus (Mo/Di-Eröffnungsstunde, 09:00-Drift, first30_down → Spät-Short, Hochvola-First30-Momentum, Gap-Familie) sind laut Vortags-Log bereits gebaut. Eine substanziell andere Challenger-Regel ist aus den Zahlen nicht ableitbar.
3. Kein Situationstreiber. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1,43. Der Unterschied beim First30-Momentum (hochvol +17,8 Pkt, WR 62,5 % vs. niedrigvol +0,9 Pkt) ist statistisch nicht trennbar, das Gate existiert bereits.
4. Digest-Abgleich. Der Digest enthält keinen Regime-Split, der ein heutiges Muster unabhängig stützt. Montags-Builds im Digest sind uneinheitlich (z. B. 2026-10-01 Freitags-bedingte Montags-Fortsetzung: PF 0,14, n=10). Zum Mittwoch-Effekt gibt es keinen Beleg.

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Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1,70 (11:00, Median +7,7, WR 59,6 %), weit unter der Schwelle; 09:00 ist Dublette der Eröffnungsdrift-Strategie; 12:00 hat Std 103, ausreißeranfällig; übrige |t| < 1,2.
• F2 Mo/Di (t 2,55/1,41, konsistent): Dubletten der Eröffnungsstunden-Strategien, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35,0, Median −26,1, t −2,11, WR 25 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0,8, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: max |t| 1,18, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–13 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1,68, nicht monoton, ohne Mechanismus.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0,41, Mean/Median-Konflikt; kein_breakout thin (n=8).
• F6 first30_down (−18,6, t −2,03, WR 35,7 %): konsistent, aber bereits gebaut, unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t 0,02, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0,5, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1,43, Dubletten bestehender Gates.

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Memory-Hygiene

Die Index-Einträge sind reine Prozess-/Werkzeug-Lektionen. Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert eine davon; es gibt keine „nie bauen“-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Klassik-Research 2026-10-16 (Freitag — Fokus: Marktmikrostruktur / Exit-/Risk-Klassiker + freie Suche)

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Die Freitags-Familie (Mikrostruktur, Exit-/Risk-Klassiker) ist in den bisherigen Klassik-Logs fast lückenlos abgedeckt. Alle in diesem Lauf geprüften Kandidaten sind bereits geführt oder strukturell nicht baubar. Ich habe bewusst keinen Fund konstruiert, nur um die Datei zu füllen.

Zugriffs-Vermerk (Transparenz): Alle Aussagen zu den Papern stützen sich auf Suchtreffer-Zusammenfassungen (Abstract-Ebene), nicht auf Volltexte. Stichprobengrößen und Effektgrößen habe ich nicht verifiziert und deshalb nicht angegeben.

Digest-Bezug (3b): Den Digest habe ich in diesem Lauf nicht gelesen. Es gibt daher keine digest-geeichte Prognose, und ein Neufund ohne diese Eichung wäre ohnehin nicht belastbar gewesen.

Dedupe-Ergebnis (Sammel-Greps über research-log/)

Durchsuchte Quellen / Queries

1. Cushing/Madhavan 2000 „Stock returns and trading at the close" (Journal of Financial Markets 3(1), 45–67): Paper selbst nicht auffindbar, nur Zitate. Treffer waren das Baltussen-Working-Paper 2025 und eine chinesische Index-Studie 2025 (beide Querschnitt bzw. Ausland, Dublette zur Schlussphasen-Familie).
2. Heston/Korajczyk/Sadka 2010 (https://www.bauer.uh.edu/departments/finance/documents/Heston_Korajczyk_Sadka_paper_UH.pdf, Tier 1): Der Effekt ist ein Querschnitts-Effekt auf Einzelaktien (Tageslag-Fortsetzung, 2001–2005 NYSE). Auf einer einzelnen Indexreihe nicht abbildbar, und die Familie ist bereits geführt.
3. Bollerslev/Litvinova/Tauchen 2006 (https://ideas.repec.org/a/oup/jfinec/v4y2006i3p353-384.html, Tier 1): Leverage-Effekt in 5-Minuten-Indexdaten, bereits als Gate-Idee geführt (2026-08-29-classic).

Freie Explorations-Suche

Als bewusst freie Suche habe ich nach Leverage und Volatility-Feedback auf hochfrequenten Indexdaten gesucht. Das Ergebnis ist eine Dublette. Ein Digest-Fehlschlag oder eine volle Dedupe-Tabelle ist ein Datum, kein Denkverbot: Der nächste Lauf kann andere Jahrzehnte oder Randjournale ansteuern, z. B. Journal of Futures Markets, Journal of Empirical Finance oder europäische Börsenstudien zu Xetra/DAX vor 2005.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen an eine KI in den abgerufenen Webinhalten gefunden.

Weiterer Lauf 12:02

Klassik-Research 2026-10-16 (Freitag: Mikrostruktur / Exit-Risk-Klassiker + freie Suche)

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Alle gezielt gesuchten Freitags-Themen (Tageszeit-Spread/Nachfrage-Konzentration, Hedging-Demand-Intraday-Momentum, Handelszeit-Verlängerung/Overreaction, Stundenwechsel-Effekt) sind im Klassik-Log bereits abgedeckt oder lieferten keine Tier-1/2-Quelle, die eine einzelne DAX-Zeitreihe testet. Statt eines Dubletten-Funds folgt eine Dedupe-Liste mit Verweisen.

Keine relevanten Neufunde

Durchsuchte Quellen/Queries

1. Dedupe-Greps über alle *-classic.md (Fund-Überschriften, ca. 210 Funde; Stichworte Bollinger/Keltner/Fibonacci/Kelly/Time-Stop/Renko/Stochastik/MACD/ADX/CCI/Pivot/Donchian/Kleidon/Baltussen/Easley/Chordia/Gamma/Carchano/Rebalancing/Turn-of-the-Hour) — fast jedes klassische Konzept ist schon geführt.
2. WebSearch: Brock/Kleidon 1992 (Periodic Market Closure and Trading Volume, JEDC 16, 451–489) — Abstract bestätigt: Transaktionsnachfrage am Open/Close höher und unelastischer, Spreads dann weiter. Volltext nicht geprüft. Bereits im Log (2026-09-24, 2026-10-02) → nur Dedupe.
3. WebSearch: Baltussen/Da/Lammers/Martens 2021 (Hedging Demand and Market Intraday Momentum, JFE 142(1), 377–403) — Rest-des-Tages-Return sagt die letzten 30 Min voraus (Short-Gamma-Hedging). Bereits im Log (2026-10-06, 2026-10-09, 2026-08-08) → nur Dedupe.
4. Freie, bewusst explorative Suche: „Turn-of-the-Hour"/Stundenwechsel-Effekt auf DAX-Futures — keine Studie gefunden, die Minuten-Returns am Stundenanfang für DAX testet. Treffer waren Kalender-Studien (Carchano/Pardo 2011: nur 3 von 188 Kalendereffekten in beiden Teilperioden signifikant; bereits in 2026-09-17 und 2026-10-15 geführt) und Atlanta-Fed-WP 2000 (TOM-Effekt in S&P-Futures nach 1990 verschwunden). Lücke vermerkt: Ein Stundenwechsel-Effekt ist ohne akademische Quelle Tier 3 → nicht baubar, kein Fund.
5. WebSearch: Handelszeit-Verlängerung und Intraday-Overreaction (Miwa 2019, IDEAS: https://ideas.repec.org/a/eee/reveco/v64y2019icp572-585.html; Volltext-PDF bei AUT lieferte 403, Inhalt nur aus Suchsnippet rekonstruiert). Gegenbefunde: Chan/Cheng (HK, Verlängerung senkt Eröffnungs-Preisfehler), Cheng/Jiang/Ng 2004 (Pre-Open-Futures-Trades tragen Information).

Einzeiler (Varianten/Dedupe, keine Neufunde)

• Miwa 2019 (Tier 1/2, 2019, japanische Aktienindex-Futures): Overreaction am Day-Session-Open wächst mit Länge/Aktivität der verlängerten Vorsession. Inhaltlich eine Variante von Grant/Wolf/Yu (2026-07-07, 2026-08-11) und Biais/Hillion/Spatt (2026-09-28) — nur als möglicher Konditionierer „Aktivität im 08:00–09:00-Warmup → Stärke des Open-Fades" (nicht eigenständig, Backtest-Prognose: Effekt klein, Spread 3.5p frisst ihn bei 1m-Haltedauern). Empfehlung: nur testen, falls der Open-Fade-Baustein ohnehin gebaut wird.
• Chan/Cheng (Hong Kong, Futures-Verlängerung) / Cheng-Jiang-Ng 2004: Gegenbefund zu Miwa; stützt den Mechanismus „Pre-Open-Information" statt „Overreaction" — Dedupe-Anker zu Biais/Hillion/Spatt 1999.
• Carchano/Pardo 2011 (188 Kalendereffekte, S&P/DAX/Nikkei): Multiple-Testing-Warnung, bereits als Anker geführt.

Prozess-/Auffälligkeiten

• Keine Prompt-Injection in den Suchergebnissen bemerkt.
• Verifikationslücke: Volltexte von Brock/Kleidon, Baltussen et al. und Miwa nicht gelesen (nur Abstract/Snippet).
• Der Klassik-Suchraum für Single-Index-Intraday ist nach ~100 Läufen stark saturiert; unbeackert bleiben allenfalls Randjournale (z. B. deutschsprachige Zeitschriften zu Xetra/Eurex-Mikrostruktur) und Replikationen mit DAX-1m-Daten nach 2015.

Weiterer Lauf 23:21

Klassik-Research 2026-10-16 (Freitag: Marktmikrostruktur / Exit-/Risk-Klassiker + freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die Freitags-Themen (Mikrostruktur, Exit-/Risk-Klassiker) sind im Klassik-Log bereits dicht abgedeckt: Foster/Viswanathan, Hong/Wang, Brock/Kleidon, Chandelier, Parabolic SAR, Kaminski/Lo, Chande-Kroll, Elder SafeZone und Bollinger-Squeeze stehen alle schon in früheren Einträgen. Ich habe nichts erfunden, um die Lücke zu füllen. Die vier Treffer unten sind Dedupe-Belege, keine Funde.

Durchsuchte Quellen und Queries

1. Foster/Viswanathan (Journal of Finance 1993; Review of Financial Studies 1990), Intraday-Volumen, Volatilität und Handelskosten. Bereits im Log: 2026-07-17, 2026-07-23, 2026-08-31.
   • JF 1993
   • RFS 1990
2. Akademische Evaluation von Trailing-Stop-/Stop-Loss-Regeln (Dai/Marshall/Nguyen/Visaltanachoti, International Review of Finance, ca. 2019/2021, US-Aktien 1926–2016, Tier 2).
   • Befund: Trailing Stops senken Volatilität und Tail-Risk, aber auch die Brutto-Rendite und meist die Sharpe-Ratio.
   • Das ist Querschnitt/Buy-and-Hold, also nicht auf unsere Einzelserie übertragbar. Als Stop-Familie sind Chandelier, SAR, Chande-Kroll, Elder und Kaminski/Lo schon geführt.
   • Der Volltext war per WebFetch nicht abrufbar (403). Die Einordnung stützt sich auf Such-Snippets.
   • Quelle: AUT ACFR
3. Brock/Kleidon (Journal of Economic Dynamics and Control 1992) und Hong/Wang (Journal of Finance 2000), periodische Marktschließung.
   • Hong/Wang: Rendite und Volatilität über die Handelsperiode folgen einem U-Muster. Open-to-open ist volatiler als close-to-close.
   • Beides ist bereits abgedeckt (Hong/Wang 2026-07-12, 2026-07-21, 2026-08-23). Es ist die U-Form-Theorie hinter McInish/Wood, Wood/McInish/Ord und Andersen/Bollerslev, die schon als Funde geführt sind.
   • Hong/Wang 2000
4. Bollinger-Squeeze / Bollinger-Band-Breakout (Fang/Jacobsen/Qin, "Popularity versus Profitability", Tier 2).
   • Befund: Die Profitabilität sank in 14 Indizes nach 1983 um ca. 50 %. In den USA schlägt die Regel Buy-and-Hold nicht mehr.
   • Bereits abgedeckt (2026-08-15, 2026-10-05, 2026-10-06 sowie Squeeze-Einträge in 2026-10-11 und 2026-10-14). Im Digest ist dax_squeeze_release mit 16 Baustein-Tests der am häufigsten getestete Träger, also saturiert.
   • Fang/Jacobsen/Qin

Prozess-Auffälligkeiten

• Keine Instruktionen in Webinhalten gefunden.
• Ein Suchergebnis (Brock/Kleidon in IDEAS) enthält einen Zitierfehler bei der Autorenzuordnung ("He/Wang"). Das ist irrelevant für den Inhalt.

Einzeiler (keine Neufunde, nur Anker)

• Dai et al. (Trailing Stops, Tier 2): baubar: nein als eigener Fund, weil Dublette der Stop-Familie. Die Einzelserien-Evidenz fehlt, da das Paper nur US-Aktien betrachtet.
• Brock/Kleidon 1992 und Hong/Wang 2000: Mechanismus-Anker der Intraday-U-Form, bereits in Funden verarbeitet.
• Fang/Jacobsen/Qin: Decay-Anker für Bollinger-Breakouts, bereits in früheren Einträgen geführt.

Literatur-Research 2026-10-15 (Donnerstag, Fokus: Volatilität, Regime-Filter, Saisonalität/Kalendereffekte)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die einzigen frischen Treffer zum Tagesfokus (Mesfin, arXiv 2605.11423; US-Open-Vola) sind bereits in früheren Logs geführt. Die übrigen Treffer sind Tagesdaten-Kalendereffekte oder nicht baubar.

Geprüfte Treffer (kein Neufund)

• Mesfin, Volatility-Volume-Gap-Classifier (MNQ), arXiv 2605.11423 (Mai 2026), Tier 1: Dublette (u. a. 2026-08-10, 2026-07-12). Das Abstract bestätigt, dass keine der 8 getesteten Richtungskonfigurationen die Kosten-, OOS- und Jahresstabilitätsprüfung bestand (bestes T = 1,46, Vorzeichenwechsel zwischen 2024 und 2025). Es ist beschreibend, nicht prädiktiv. Die Kosten werden nicht genannt.
• Brown, SSRN 6847024 (Mai 2026), Tier 1: ES-Futures, 1m-Daten April 2024 bis Mai 2026, vier Vola-Regime, Vola-Persistenz. Rein deskriptiv, ohne Handelsregel. Als Regime-Filter-Idee (Realized-Vola-Persistenz) nicht neu und nicht bauen.
• Carchano/Pardo 2011 (188 Kalendereffekte in S&P-, DAX- und Nikkei-Futures): Nur 3 von 188 sind in beiden Teilperioden signifikant, keiner davon im DAX. Das spricht gegen Kalendereffekte als Baustein (Multiple-Testing-Befund). Tagesdaten, ohne Intraday-Bezug.
• Turn-of-the-Month DAX (Seasonax, trading-treff): Anbieter-Analysen auf Tagesdaten, Tier 3 bzw. Marketing. Kein Fund.
• Salotra et al., Risks 2026 (Overnight- vs. Daytime-Momentum, SPY und Sektor-ETFs): Der Effekt steckt im Overnight-Segment. Unsere Session (09:00–20:00) enthält es nicht. Nicht baubar.
• CEQURA WP8 (10 Jahre DAX-Minutendaten, 64 Makro-Ankündigungen): Das Roh-PDF ist per WebFetch nicht lesbar. Aus den Snippets geht nur hervor, dass US-Ankündigungen und die US-Eröffnung die DAX-Vola erhöhen. Dieser Befund ist im Log schon mehrfach geführt (US-Open-Vola, 2026-09-17 und 2026-09-28). Ein Reversal-Befund war nicht auffindbar.

Eigene Einschätzung

Kalendereffekte sind auf einer einzelnen DAX-Zeitreihe intraday schwer belegbar. Das Multiple-Testing-Problem ist groß, und die verbreiteten Quellen sind Tagesdaten. Der Wirkmechanismus Makro-Ankündigung → Vola-Anstieg ist belegt, wurde aber empirisch bereits geprüft (dax_us_open_spillover_breakout, PF 0,68). Eine Hypothese für den Auto-Build ergibt sich daraus nicht.

Einzeiler (nicht als Fund geführt)

• Alemany/Aragó/Salvador 2020 (Economic Modelling): Realized-Vola von Indexfutures nach Kontrolle von Intraday-Saisonalität und Mikrostrukturrauschen etwa lognormal. Tier 1, Diagnostik, kein Handelssignal.
• Harbourfront-Quant-Substack (Overnight- vs. Intraday-Returns, Vola-Risikoprämie): Tier 2, Daten- und Optionsbezug, nicht baubar.
• LuxAlgo-Bibliothek (Expiration Effects): Marketing-Seite, ignoriert.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. "intraday volatility regime filter index futures seasonality arXiv 2026" (Tagesfokus)
2. "DAX intraday calendar effect expiry turn-of-month intraday returns study 2026" (Tagesfokus)
3. "intraday volatility timing overnight return vs intraday return index ETF new paper 2026 trading rule out-of-sample" (frei-explorativ, bewusst abseits der Intraday-Breakout/Reversion-Linie)
4. "European index intraday seasonality macro announcement US open 14:30 CET DAX futures return reversal study"

Gelesen wurden zusätzlich die Log-Überschriften vom 12. und 13.10.2026 sowie ein Dedupe-Grep über alle Logs. Das Digest wurde nicht gelesen; die Treffer wurden nur gegen die Logs dedupliziert. Es gibt daher keine neue Digest-Prognose.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden.

Weiterer Lauf 07:33

Research-Log 2026-10-15 (Donnerstag, Literatur-Track, Fokus: Volatilität, Regime-Filter, Saisonalität)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Alle Treffer der drei Suchen sind bereits in früheren Logs geführt oder nicht baubar. Es wurde nichts Neues als Fund gewertet.

Geprüfte Treffer (alle Dubletten oder nicht baubar)

• Volatility-Volume-Gap-Classifier (MNQ, arXiv 2605.11423, Mai 2026, Tier 1): Dublette. Bereits in den Logs vom 12.07., 10.08., 15.08., 01.10. und 06.10. geführt. Die Autorin bzw. der Autor nennt den Beitrag selbst deskriptiv statt prädiktiv, die beste Konfiguration (T = 1,46) besteht die Jahres-Stabilitätskriterien nicht. Ohne neuen Mechanismus kein Fund.
• E-mini-S&P-Mikrostrukturstudie (SSRN 6847024, Brown, Juni 2026, Tier 1): Dublette (Log vom 01.10.). Reine Charakterisierung (529 Sessions, 1m), keine Handelsregel mit Kostenmodell.
• Overnight Drift (Boyarchenko/Larsen/Whelan, CEPR DP14462 bzw. NY Fed SR 917): Dublette (u. a. Logs vom 05.10., 08.10., 10.10., 12.10.). Neu ist nur der Hinweis auf die 2026er Follow-up-Notiz der Autoren: Das Fenster 02:00–03:00 ET (zuvor rund 3,7 % p. a.) liegt seit 2021 nahe null. Das spricht zusätzlich gegen einen Bau. Außerdem liegt das Fenster außerhalb unserer Session (09:00–20:00 Berlin) bzw. ist US-Overnight-Struktur.
• Alemany/Aragó/Salvador, Economic Modelling 2020: Methodik zur Deseasonalisierung der Intraday-Volatilität (Log-Normalität nach Bereinigung von Saisonalität und Mikrostruktur-Rauschen). Älter als 12 Monate, kein Handelssignal. Nur als Einzeiler-Hinweis für die Normierung von Vola-Filtern.
• Overnight-to-Intraday-Reversal (Turku-Masterarbeit 2026, US-Aktien) und Oslo-Overnight-Studie (BI-Masterarbeit): Abschlussarbeiten, Querschnitt-Aktien, nicht Tier 1/2 für eine Bau-Grundlage. Gap-Fade ist als Familie im Digest bereits mehrfach getestet.

Eigene Einschätzung (Hypothese für den Auto-Build)

Für Vola-/Regime-Filter gilt: Die publizierten Befunde (MNQ, ES) liefern nur Beschreibungen (Eröffnungs-Range-Expansion, Vola-Regime-Persistenz), keine out-of-sample-stabilen, kostenbereinigten Regeln. Die Persistenz bei Lag 21 (Brown) ist plausibel als Vola-Clustering, aber ohne Richtungsinformation. Wenn überhaupt, taugt sie als Filter (Tage mit großer Eröffnungs-Range = Trendtag-Kandidat), nicht als Entry. Prognose: Ein solcher Filter dürfte auf DAX-1m nur marginal wirken, weil die Entry-Familien bereits Range-/ATR-Bedingungen nutzen.

Durchsuchte Queries

1. "intraday volatility regime filter index futures seasonality arXiv 2026 time-of-day volatility forecasting trading strategy" (Tagesfokus)
2. "European index intraday return predictability overnight gap turn-of-month calendar effect DAX 2026 paper" (frei-explorativ, Kalendereffekte Europa)
3. "Boyarchenko Larsen Whelan overnight drift dealer inventory European index futures open intraday" (Nachprüfung Dublette)

Kein Turn-of-the-Month-/Kalendereffekt-Paper mit DAX-Intraday-Bezug gefunden.

Einzeiler-Liste (nicht als Fund geführt)

• Alemany et al. 2020 (Economic Modelling): Deseasonalisierung der Intraday-Vola als Normierung für Vola-Filter; kein Signal.
• Turku-Masterarbeit 2026: Overnight-Gap-Reversal in US-Aktien; Tier 3 (Abschlussarbeit), Querschnitt, nicht baubar.

Auffälligkeiten

Keine Instruktionen in Webinhalten gefunden.

Weiterer Lauf 13:35

Literatur-Research 2026-10-15 (Donnerstag)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Der Tagesfokus (Volatilität, Regime-Filter, Saisonalität/Kalendereffekte) lieferte nur Treffer, die bereits in früheren Logs geführt wurden, oder solche ohne baubare Methodik. Eine Backtest-Prognose ist nur für die Regime-Klassifikation möglich (siehe unten).

Geprüfte Treffer (alle Dedupe oder nicht baubar)

• Mesfin, „A Validated Volatility-Volume-Gap Classifier for Regime Identification in MNQ Intraday Data“ (arXiv:2605.11423, Tier 1, v1 12.05.2026, v3 16.09.2026). Bereits geführt (2026-07-12, 2026-10-01). Neu gegenüber früheren Einträgen: Die Revision v3 bestätigt das Negativergebnis. Die Klassifikator-Tage sind selten (40 von 947 Tagen, ca. 10 pro Jahr). Keine der acht Richtungs-Konfigurationen besteht die Validierung; die beste hat T = 1,46 bei 127 OOS-Trades und bricht in 2024 die Jahresstabilität. Kostenmodell auf der Abstract-Seite nicht beschrieben. Verdikt: wahrscheinlich nicht tragfähig als Entry-Signal. Als Filter hätte ein Dreifach-Trigger auf ca. 4 % der Tage zu wenige Fälle für einen belastbaren A/B-Test. Kein Neufund.
• Brown, „Intraday Microstructure Dynamics of E-mini S&P 500 Futures“ (SSRN 6847024, Tier 1, Mai 2026). Bereits in 2026-10-01 geführt. Dedupe.
• Pre-ECB-Drift (Quantpedia, DAX/STOXX 50 ab 1998). Bereits in 2026-08-27-classic und 2026-10-08-classic geführt. Dedupe. Die Evidenz zum ECB-Tag ist dünn: Eine Masterarbeit (GUPEA 2025, EURO STOXX 50, 183 Termine) findet keine signifikant höhere realisierte Volatilität am Ankündigungstag.
• Expiry-Day-Effekte DAX/Euro Stoxx (Duncker & Humblot, DAX-15-Minuten-Daten 1991–93; Aalto-Masterarbeit, Euro Stoxx 50, 2000–2009, 40 Futures-Tage). Der DAX-Befund (Volatilitätsanstieg zum Schluss an Optionsverfallstagen, Peak um die Mittagsfixierung) stammt aus der Zeit vor Eurex-Handelsregeln von heute und hat eine winzige Stichprobe. Die Masterarbeit ist Tier 3. Nicht baubar als Bau-Grundlage, nur Einzeiler.
• Zarattini/Aziz/Barbon, Intraday Momentum SPY (Sharpe 1,33). Bereits mehrfach geführt. Dedupe.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Der Digest enthält die Kalender-Familie (dax_fomc_cycle_even_week: schwaches Signal, bester Trial PF 0,47 bei n = 7; dax_week_open_hour_long: 1 Build). Neue Kalender-Funde bräuchten einen anderen Mechanismus als „Wochentag/Zyklus-Bias“ mit kleinem n. Dafür gab es heute keinen Kandidaten.

Prognose: Ein Expiry-Day- oder Pre-ECB-Overlay auf dem DAX-Tick hätte pro Jahr nur ca. 12 (Quartalsverfall: 4) bzw. 8 (ECB-Termine) Ereignistage. Mit Spread und Slippage ist ein Edge im Bereich weniger Punkte pro Trade statistisch nicht von Rauschen trennbar (n < 100 über mehrere Jahre). Erwartung: kein signifikantes Ergebnis, wie bereits bei der FOMC-Zyklus-Familie.

Durchsuchte Queries

1. Intraday volatility regime filter index futures arXiv 2026 (Tagesfokus): nur Mesfin/Brown (Dedupe).
2. Intraday momentum overnight jump gap index ETF 2026 (frei): nur Zarattini u. a. und ältere Overnight/Intraday-Papiere.
3. DAX intraday ECB announcement macro news volatility (Tagesfokus): Pre-ECB-Drift (Dedupe).
4. arXiv q-fin.TR 2026 volatility-scaled stop regime classification (frei): nur Mesfin.
5. Options expiration day intraday index returns, DAX/Euro Stoxx (bewusst explorativ, gegen die Erfahrungslage): nur alte oder Tier-3-Quellen.

Einzeiler (kein Fund)

• Martins/Virbickaitė/Nguyen/Lopes, Örebro WP 2025:14 (Tier 1/2, Working Paper): volumengetriebene Intraday-Volatilität, Volatilitäts-Management verbessert Sharpe. Portfolio-Skalierung, keine Single-Index-Intraday-Regel. Nur Hinweis auf möglichen Vola-Sizing-Baustein, ohne Strategie-Test.
• Xin/Lam/Yu 2019 (Hang Seng): range-basierte Realized Vola als Filter besser als return-basierte. Alt, Einzeiler.

Auffälligkeiten

Keine Prompt-Injection-Versuche in den Webinhalten bemerkt.

Empirie-Research-Log 2026-10-15 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-15 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-27, 113 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4,1; Holdout ab 2026-08-28 gesperrt): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Am stärksten ist F2-Montag (n=22, +34,2 Pkt, Median +21,5, t=2,55, WR 59,1 %), gefolgt von F6 first30_down (t −2,03) und F2 Mittwoch (t −2,11). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es drei. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien wurden aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber dem Vortag kam ein Discovery-Tag hinzu; die Kennzahlen sind praktisch unverändert (F2 Mo t 2,55; F6 first30_down t −2,20 → −2,03). Neue Evidenz entsteht dadurch nicht.

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Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2,55 (F2 Mo), weit unter 4,1 und mit dem Zufallsbild bei 43 Tests vereinbar.
2. Dedupe. Die Kandidaten mit Mechanismus (Mo/Di-Eröffnungsstunde, 09:00-Drift, first30_down → Spät-Short, Hochvola-First30-Momentum, Gap-Familie) sind laut Vortags-Log bereits gebaut. Eine substanziell andere Challenger-Regel ist aus den Zahlen nicht ableitbar.
3. Kein Situationstreiber. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1,29. Der Unterschied beim First30-Momentum (hochvol +16,2 Pkt, WR 61,8 % vs. niedrigvol +2,0 Pkt) ist statistisch nicht trennbar, das Gate existiert bereits.
4. Digest-Abgleich. Der Digest enthält keinen Regime-Split, der ein heutiges Muster unabhängig stützt; zum Mittwoch-Effekt gibt es keinen Beleg.

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Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1,69 (11:00, Median +8,4, WR 59,3 %), weit unter der Schwelle; 09:00 ist Dublette von dax_open_drift_long; 12:00 hat Std 103, ausreißeranfällig; übrige |t| < 1,2.
• F2 Mo/Di (t 2,55/1,41, konsistent): Dubletten der Eröffnungsstunden-Strategien, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35,0, Median −26,1, t −2,11, WR 25 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0,8, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: max |t| 1,18, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–14 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1,7, nicht monoton, ohne Mechanismus.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0,41, Mean/Median-Konflikt; kein_breakout thin (n=7).
• F6 first30_down (−18,6, t −2,03, WR 35,7 %): konsistent, aber bereits gebaut, unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t −0,06, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0,53, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1,29, Dubletten bestehender Gates.

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Memory-Hygiene

Die Index-Einträge sind reine Prozess-/Werkzeug-Lektionen. Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert eine davon; es gibt keine „nie bauen“-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Klassik-Research 2026-10-15 (Donnerstag — Fokus: Saisonalität / Kalender / Volatilität)

Kurzfazit: Die Kalender-/Vola-Familie ist im Klassik-Track stark abgegrast (Turn-of-Month, Pre-Holiday, Halloween, Verfallstage, Wochentage, DST-Montag, Friday-13th, US/EU-DST-Versatz stehen bereits in früheren Logs). Neu und noch nicht geführt: der Quartalsende-Window-Dressing-Effekt (Carhart/Kaniel/Musto/Reed, J. Finance 2002; Musto 1997) — ein Kalender-Effekt mit klarem Mechanismus und einer Intraday-Lokalisierung im Schlussfenster. Er ist baubar (eine Index-Zeitreihe, Kalender-Gate), aber meine Decay-/Übertragungs-Hypothese ist skeptisch: Der Effekt wurde bei kleinen, illiquiden Titeln dokumentiert, nicht bei Large-Cap-Indizes.

Zugriffs-Vermerk (Transparenz): Das Volltext-PDF von Carhart et al. war per WebFetch nur als Binärstrom lesbar. Die folgenden Aussagen zur Studie stützen sich auf Suchtreffer-Zusammenfassungen (Abstract-Ebene) und nicht auf den Volltext. Konkrete bp-Größen, Stichprobenumfang und Futures-Evidenz habe ich nicht verifizieren können und deshalb nicht angegeben.

Digest-Bezug (3b): Ich habe den Digest nur per Grep auf die Kalender-Familie gelesen (Trial-/Build-Zähler, z. B. Turn-of-Month 24 Trials, FOMC-Cycle 29 Trials, „Seasonality / Calendar" 21 Trials). Die Verdicts dieser Builds habe ich in diesem Lauf nicht im Detail geprüft. Die Prognose unten ist daher eine reine Mechanismus-Hypothese und nicht an Digest-Ergebnisse geeicht.

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Fund 1 — Quartalsende-Window-Dressing: Long im Schlussfenster des letzten Quartals-Handelstags, Fade am Folgetag (Carhart/Kaniel/Musto/Reed 2002; Musto 1997)

• Typ: Strategie (kalenderkonditioniert, Zwei-Slot: Tag T Long Schlussfenster, Tag T+1 Gegenrichtung). Alternativ als Gate-Baustein für bestehende Long-Strategien nutzbar.
• Tier: 1 (Journal of Finance). Jahr: 2002 (Carhart, Kaniel, Musto, Reed, „Leaning for the Tape: Evidence of Gaming Behavior in Equity Mutual Funds"); Vorläufer Musto 1997 (J. Finance, Portfolio Disclosures and Year-End Price Shifts).
• URL: https://www.johnhcochrane.com/s/carhart_leaning_for_tape_JF.pdf (leitet auf einen Squarespace-Mirror weiter; Binär-PDF, siehe Zugriffs-Vermerk). Ergänzend: https://aeaweb.org/conference/2019/preliminary/paper/2kt7irab (Reversal nach Offenlegungsstichtagen, 2019).
• Markt/Timeframe der Originalstudie: US-Aktien, Fondsrenditen und Intraday-Daten rund um Quartals- und Jahresende. Laut Zusammenfassung: Aktienfonds-Renditen sind am letzten Handelstag eines Quartals (am stärksten im vierten) auffällig hoch und am Folgetag auffällig niedrig; ein Großteil des Musters liegt in einem schmalen Zeitfenster um den Handelsschluss. Die besten Fonds des Quartals zeigen die größten Reversals.
• Regel-Skizze (meine Übertragung, nicht die Paper-Aussage):
  1. Gate: Tag T = letzter Xetra-Handelstag eines Kalenderquartals (Kalender, Daten-unabhängig, kein Lookahead).
  2. Entry Long im spät-nachmittäglichen Fenster vor dem Xetra-Schluss (Parameter im Slot/Spec, keine hartkodierten Uhrzeiten), Exit spätestens Hard-Cut 20:00.
  3. Optional Tag T+1: kein Long (Blocker) oder Short im Eröffnungsfenster, falls T+1-Reversal getestet werden soll.
  4. Initial-SL ≥ 10 Pkt, Cooldown wie üblich.
• Benötigte Daten: 1m-Bars einer Index-Zeitreihe plus Handelskalender. Erfüllt. Eine Position gleichzeitig, Spread ≤ 3.5 p am Nachmittag unkritisch.
• baubar: ja (Einzelserie, Kalender-Gate, Session-kompatibel, keine wörtliche Dublette: Turn-of-Month, Pre-Holiday und Quartals-Verfallstag-Bias sind andere Trigger).

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit/Alter: Publiziert 2002, Daten aus den 1990er-Jahren. Der Ankündigungs-/Offenlegungsmechanismus ist seither durch SEC-Quartalsoffenlegung eher stärker geworden (siehe das AEA-Papier 2019 mit Reversals nach Stichtagen), aber das betrifft den US-Aktienquerschnitt. Ein Gegenbefund: Eine spanische Studie fand keine signifikanten Anomalien um die ersten drei Quartalsenden des Jahres (Hinweis aus einem Suchtreffer, nicht im Volltext geprüft). Die Evidenz für Quartalsenden außer Dezember ist also dünner.
• Ökonomischer Mechanismus: Fondsmanager kaufen vor dem Offenlegungsstichtag Gewinner-/Index-Titel („Leaning for the Tape", Window-Dressing) und stützen so den Schlusskurs; danach fällt der Druck weg. Das ist Flow/Verhaltens-Anreiz, also nachvollziehbar und kein reines Data-Mining.
• Situationsanalyse: Trägt laut Mechanismus nur am Quartalsende, am stärksten zum Jahresende, und eher in Quartalen mit großen Fonds-Gewinnern. Schwach bei ruhigem Handel; unzuverlässig, wenn ein Makro-Termin am selben Tag den Schluss dominiert.
• Übertragbarkeit auf DAX heute: Kritisch. Der dokumentierte Effekt steckt (laut Zusammenfassung einer kanadischen Studie, Varshavsky) vor allem in kleinen, illiquiden Titeln im Dezember. Der DAX besteht aus 40 Large Caps, Index-Arbitrage schließt Schlusskurs-Stützungen schnell. Außerdem hängt das US-Muster an der NYSE-Schlussphase; der DAX-CFD-Schluss ist bei uns Berliner 20:00 und nicht die Xetra-Schlussauktion. Die Übertragung ist daher eine Hypothese mit geringer Vorabwahrscheinlichkeit.
• Bias-Risiken: Multiple Testing (Fenster-Parameter), sehr kleine Stichprobe (4 Ereignistage pro Jahr, ca. 30–40 über 10 Jahre → kaum Signifikanz möglich), Data-Snooping über Quartale/Fenster. Statistische Aussagekraft ist die Hauptschwäche, nicht Lookahead.
• DAX-Backtest-Prognose (Hypothese, vom Auto-Build zu prüfen): Ich erwarte ein statistisch nicht unterscheidbares Ergebnis (Netto ≈ 0, wenige Trades, breite Konfidenzintervalle). Bestenfalls ein leicht positiver Long-Bias im Schlussfenster am Jahresende. Bewusst als Test-Hypothese geführt, damit die Familie nicht ungeprüft bleibt; ein Null-Resultat wäre ein sauberer Falsifikationsbefund (Window-Dressing-Effekt am Large-Cap-Index nicht vorhanden).
• Urteil: fragwürdig bis wahrscheinlich nicht handelbar am DAX (kleine Stichprobe, Effekt im Small-Cap-Segment), aber billig zu testen und noch nicht geführt.

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Einzeiler / Dedupe-Anker (keine Neufunde)

• US/EU-DST-Versatz-Fenster (EU-Uhren gehen am 25.10.2026 zurück, Versatz-Woche bis 01.11.): bereits in 2026-09-17-classic.md geführt. Eine Suche nach Intraday-Vola-Studien für genau diese Wochen ergab keine akademische Quelle (nur Praktiker-Seiten, Tier 3 → kein Fund). Das Zeitfenster ist aber in den nächsten Tagen live testbar.
• Friday-the-13th: bereits in 2026-10-08-classic.md behandelt. Literatur (Kolb/Rodriguez 1987, Dyl/Maberly 1988) ohne konsistenten Effekt; DAX-spezifische Studie nicht gefunden.
• Intraday-Wochentags-Vola (Ozenbas/Zamanian 2006, NYSE/LSE/Deutsche Börse/Paris): Montags-Eröffnung konsistent volatiler, Freitags-Schluss konsistent volatiler. Das deckt sich mit Foster/Viswanathan (Montag-Gate, 2026-07-23) und Berument/Kiymaz (2026-09-03) → Dublette, nur Bestätigung (Tier 2, https://clutejournals.com/index.php/IBER/article/view/3485).
• Thursday-/EZB-Donnerstag: keine Thursday-spezifische DAX-Literatur gefunden; EZB-Ankündigungs-Drift in 2026-10-08-classic.md geführt.
• Freie Explorations-Suche (gegen die Erfahrungslage): Quartalsende-/Window-Dressing-Literatur und Wochentags-Vola in Randmärkten; Ergebnis siehe Fund 1.

Durchsuchte Queries

1. DST-Mismatch US/Europa Intraday-Vola; 2. Friday-13th Returns/Vola; 3. Quartalsende-Window-Dressing; 4. Carhart „Leaning for the Tape" (Details nicht verifizierbar); 5. Thursday-/Wochentags-Intraday-Vola Europa.

Weiterer Lauf 12:01

Klassik-Research 2026-10-15 (Donnerstag — Fokus: Saisonalität / Tageszeit / Kalender / Volatilität)

Kurzfazit: Die Themen Tageszeit-Periodizität (Andersen/Bollerslev, Heston/Korajczyk/Sadka, Wood/McInish/Ord, Harris), Ankündigungs-Volatilität (Ederington/Lee, Entorf/Steiner), Feiertags- und Halloween-Effekte sind in den früheren Klassik-Logs bereits vollständig abgedeckt (Dedupe per Sammel-Grep, Treffer u. a. 2026-07-05, 08-16, 08-20, 09-12, 09-13, 10-08). Als freie Explorations-Suche gegen die Erfahrungslage wurde der bislang nicht geführte Mondphasen-Effekt geprüft; er ergibt einen schwachen Baustein-Fund (Filter) mit niedriger Erwartung. Das results_digest.md wurde in diesem Lauf nicht neu ausgewertet (Token-Ersparnis, Fund ist ein reiner Tages-Kalender-Gate); die Prognose stützt sich daher nur auf Literaturlogik, nicht auf Digest-Ergebnisse.

Fund 2 — Mondphasen-Gate (Neumond- vs. Vollmond-Fenster) als Tages-Kalender-Filter (Yuan/Zheng/Zhu 2006; Dichev/Janes)

• Typ: Baustein (Filter)
• Quelle: Yuan, Zheng, Zhu (2006), „Are investors moonstruck? Lunar phases and stock returns", Journal of Empirical Finance 13(1), 1–23 — Tier 1. URL: https://researchonline.lse.ac.uk/id/eprint/39409 . Dichev/Janes, „Lunar Cycle Effects in Stock Returns" (Working Paper 2001, in Zitaten teils als 2003 geführt; Journal-Veröffentlichung nicht verifiziert) — Tier 2 (nur Working-Paper-Stand). Replikation: Floros/andere „Further international evidence", Journal of Empirical Finance 2011: https://ideas.repec.org/a/eee/empfin/v18y2011i1p56-63.html
• Markt/Timeframe der Studie: 48 Länder, Tages-Indexrenditen. Rund um Vollmond niedrigere Renditen als rund um Neumond (ca. 3–5 % p.a. Differenz), unabhängig von Vola und Volumen. Dichev/Janes: US-Indizes über 100 Jahre plus 24 weitere Länder, Neumond-Fenster (±7 Tage) etwa doppelt so rentabel wie Vollmond-Fenster.
• Regel-Skizze: Mondphase wird deterministisch aus dem Datum berechnet (synodischer Monat 29,53 d, keine externen Daten). Tage im Neumond-Fenster: Long-Seite erlaubt / Long-Bias; Vollmond-Fenster: Long-Entries der Referenzstrategie geblockt oder Short bevorzugt. Als A/B-Overlay auf eine bestehende Trend-Referenz (z. B. hull_suite Momentum). Keine Uhrzeit-Hardcodierung, reiner Tages-Gate.
• Daten/Umsetzbarkeit: Nur Datum plus eine DAX-1m-Serie. Session 09:00–20:00, eine Position, Spread-Regel unberührt. baubar: ja (als Overlay auf hull_suite bzw. eine etablierte Trend-Familie). Keine wörtliche Dublette; kein Mondphasen-Fund in den früheren Logs gefunden (Grep auf Mond/lunar ohne Treffer).
• Kritische Würdigung:
  • Glaubwürdigkeit/Alter: Effekt ist ein Tagesrendite-Effekt über 1–2 Jahrzehnte; die Magnitude (3–5 % p.a.) ist winzig gegenüber Intraday-Rauschen. Hohe Data-Snooping-Gefahr (viele Kalender-Anomalien getestet, Mondphase ist ein klassisches Beispiel für Publikationsbias). Replikationen existieren, aber die Effektstärke schrumpft in jüngeren Samples (Sekundärquellen, nicht vollständig verifiziert).
  • Ökonomische Begründung: Behavioral (Stimmung/Schlaf, vgl. Kamstra-Kramer-Levi, bereits 2026-10-04 geführt). Mechanismus plausibel-schwach; kein Flow-Treiber. Ohne starken Mechanismus bleibt Data-Mining-Verdacht.
  • Situationsanalyse: Wenn überhaupt, trägt der Effekt als Drift über Tage, nicht intraday. Trendtage mit Richtung gegen den Gate würden die Referenz nur verschlechtern. Kein Treiber für Vola-Regime erkennbar.
  • Übertragbarkeit DAX heute: Studien nutzten Tagesschlusskurse; DAX-Intraday-Entries am Vormittag erfassen nur einen Bruchteil der Tagesrendite. Zahl der unabhängigen Mondzyklen im Backtest-Zeitraum ist klein (ca. 12 pro Jahr), Stichprobe pro Phase damit dünn.
  • Bias-Risiken: Multiple Testing, Fenster-Wahl (±3/±7 Tage), Publikationsbias, kleine effektive Stichprobe.
• DAX-Backtest-Prognose (Hypothese): Kein signifikanter Unterschied zwischen Neu- und Vollmond-Fenstern im Intraday-PnL; Gate verändert die Referenz höchstens um Rauschen (|ΔPnL| klein, Vorzeichen instabil über Monats-Splits). Erwartung: Verdict „neutral/kein Mehrwert". Der Wert liegt als Nulltest für Kalender-Gates (Abgrenzung zu Mechanismus-gestützten Gates wie Verfallswoche oder Turn-of-Month).
• Urteil: Fragwürdig / wahrscheinlich Artefakt — billig testbar, aber niedrigste Priorität.

Einzeiler (keine Neufunde)

• Andersen/Bollerslev (1997, J. Empirical Finance 4, 115–158) Intraday-Periodizität: bereits 2026-07-05 geführt (Fund 1). Dublette.
• Heston/Korajczyk/Sadka (2010, J. Finance 65, 1369–1407): bereits 2026-07-05 und 2026-08-16 geführt. Neu nur: Follow-up Haendler/Heston/Korajczyk/Sadka (2025, Working Paper) berichtet Out-of-Sample-Persistenz und führt Open-Periodizität auf VWAP-, Close-Periodizität auf MOC-Handel zurück. Das untermauert die bekannte Hypothese, dass der Effekt im Querschnitt von US-Aktien entsteht und im Single-Index-Kontext schwach ist (Quelle: https://www.kellogg.northwestern.edu/academics-research/research/detail/2025/the-intra-day-stock-return-periodicity-puzzle/ , Tier 2/WP, nur Snippet verifiziert).
• Entorf/Steiner (2007) und Entorf/Gross/Steiner (2012): DAX-Ankündigungseffekte, Stichprobe höchstens 13 Ankündigungen und 2–6 Jahre; Volltext nicht abgerufen. Thematisch durch Ederington/Lee-Funde (2026-07-10, 09-05) abgedeckt.

Durchsuchte Quellen/Queries

1. „intraday volatility day-of-week announcement hour seasonality Andersen Bollerslev DAX" (ideas.repec/Duke-Listings; Volltexte nicht abgerufen)
2. „Heston Korajczyk Sadka intraday periodicity" (Kellogg, SSRN-Listing, arXiv-Bezug)
3. „Yuan Zheng Zhu 2006 lunar phase / Dichev Janes" (LSE-Repository, RePEc; Dichev/Janes-Journalstatus ungeklärt)

Auffälligkeiten: keine Anweisungen in Webinhalten gefunden. Verifikationslücke: Volltexte nicht gelesen, Aussagen aus Abstracts/Snippets rekonstruiert.

Forschungsmethodik 2026-10-14

Lernkreis LK-4.4. Vier Verfahren, keines wiederholt aus den Läufen vom 27.09., 04.10., 07.10., 10.10. und 11.10. (Dateien in research_agent/status/methodik/ zuvor per Grep auf verfahren abgeglichen). Der Themenraum ist stark besetzt; Neues gab es vor allem bei Ehrlichkeitsrechnungen und Diagnosen, nicht bei neuer Power.

Quellenlage: Volltexte wurden nicht geöffnet. Grundlage sind Abstracts und Sekundärbeschreibungen aus Suchtreffern. Das gilt für alle vier Abschnitte. Die Simulationszahlen in diesem Bericht sind nicht gemessen, sondern Erwartungen, die der Entwickler per Simulation prüfen muss.

Verfahren 1 — Design-Analyse: Type-S- und Type-M-Fehler (Gelman/Carlin)

Problem: 1 (zu wenig Signal je Trade).

Verfahren: Zu einem angenommenen wahren Effekt D und dem Standardfehler s wird berechnet, wie oft ein signifikantes Ergebnis das falsche Vorzeichen hat (Type S) und wie stark signifikante Schätzungen den Effekt im Mittel überzeichnen (Type M, Exaggerationsfaktor). Bei D = 5–10 Pkt und einem Monats-Standardfehler weit darüber liegt die Power nahe alpha. Ein „signifikanter“ Monat ist dann fast sicher stark überzeichnet.

Voraussetzungen: Näherungsweise normalverteilter Schätzer (bei ≥ 20 Tagesdifferenzen vertretbar, bei schweren Rändern grob), und ein extern begründetes D. Das D darf nicht der beobachtete Gewinnerwert sein. Bei uns gilt das, wenn D aus der selektionskorrigierten Populationsschätzung (Tweedie, 27.09.) als Spanne kommt.

Umsetzung: research_agent/power_plan.py: retrodesign(d_true, se, alpha, df, n_sim, seed) liefert power, type_s, exaggeration. Eine Zeile je Kandidat im Power-Plan; Warnzeile in run_forward_validation.py, wenn power < 0.3. Nur Anzeige, kein Gate. Null-/Positivkontrolle in der JSON.

Grenzen: Erhöht die Power nicht, macht nur die Fehllesart sichtbar. Hängt vollständig an der Wahl von D.

Quellen: Gelman & Carlin 2014, Perspectives on Psychological Science 9(6): https://sites.stat.columbia.edu/gelman/research/published/PPS551642_REV2.pdf

Verfahren 2 — Kovariaten-informierter FDR (Independent Hypothesis Weighting)

Problem: 2 (Datensparsamkeit, viele Tests).

Verfahren: Jeder Test trägt neben dem p-Wert eine Kovariate (Familie, Bausteintyp), die unter H0 vom p-Wert unabhängig ist. IHW lernt per Folds Gewichte je Klasse und wendet gewichtetes BH an. Die Fehlerkontrolle bleibt erhalten, solange der eigene p-Wert nicht in sein Gewicht eingeht. AdaPT (Lei/Fithian, JRSS B 2018) ist die interaktive Variante.

Voraussetzungen: Unabhängigkeit der Kovariate unter H0 (die Trade-Zahl ist ungeeignet, sie steuert die Varianz), Unabhängigkeit oder positive Abhängigkeit der Tests, genug Tests. Bei uns teilweise: Die Zahl (> 17.000) reicht. Die Versuche teilen aber dieselben rund 140 Tage und sind stark korreliert, der Beweis gilt dann nicht. Bei einer Signalrate unter Zufall wird IHW nichts finden. Das ist die richtige Antwort, kein Mangel.

Umsetzung: Neues Modul research_agent/ihw_diagnose.py, nur numpy, Folds nach Tagesblöcken, erst nur kategoriale Kovariaten mit ≤ 8 Klassen. Ausgabe im Empirie-Snapshot als Diagnose, nicht als Freigabe-Gate. Falls die Nullsimulation mit Tageskorrelation die Falsch-Alarm-Rate über 2·alpha hebt, bleibt nur die Gewichtsausgabe.

Grenzen: Kein Fehlerschutz bei starker Abhängigkeit belegt. Mit Kovariaten ohne echte Information ist es höchstens so gut wie BH. pyIHW existiert, wäre aber eine neue Abhängigkeit.

Quellen: Ignatiadis, Klaus, Zaugg, Huber 2016, Nature Methods 13: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27240256/ · Lei & Fithian 2018: https://arxiv.org/abs/1609.06035

Verfahren 3 — Sequential Halving / Best-Arm-Identification (geprüft, nur Planungssimulation)

Problem: 3 (monatliche Vorwärtsentscheidung).

Verfahren: Bei festem Budget wird gleichmäßig auf alle verbliebenen Kandidaten verteilt, nach jeder Runde fällt die schlechtere Hälfte nach Mittelwert weg. Die Fehlerwahrscheinlichkeit ist nahezu optimal, hängt aber am Abstand der besten Kandidaten relativ zur Streuung.

Voraussetzungen: Unabhängige, sub-Gauss-artige Auszahlungen; Gap groß gegenüber sigma/√n. Bei uns nein als Regel: Bei 5–10 Pkt Effekt, rund 100 Pkt Streuung je Trade und rund 21 Tagen je Monat ist die Aufloesung zu schwach. Die Kandidaten laufen ohnehin parallel auf denselben Tagen, Halving spart nur, wenn verworfene Kandidaten Slots freigeben. Die Mittelwerte der Überlebenden sind selektionsverzerrt.

Umsetzung: Nur als Simulationsfunktion halving_erfolgswahrscheinlichkeit(...) in research_agent/power_plan.py mit Tabelle Kandidatenzahl × Budget. Nicht in die Vorwärtsvalidierung einbauen.

Grenzen: Das Ergebnis dürfte zeigen, dass frühes Aussortieren nach Mittelwerten nahe am Zufall liegt. Das ist der Nutzen: eine Fruehabbruch-Regel nach reinen Mittelwerten wird vermieden. Abgrenzung zum Lauf vom 10.10.: dort ging es um Bandits für zwei Methodikfassungen (Hadad), hier um die Slot-Vergabe unter vielen Kandidaten.

Quellen: Karnin, Koren, Somekh 2013, ICML (Yahoo Labs): https://labs.yahoo.com/mobstor/publication_attachments/Almost Optimal Exploration in Multi-Armed Bandits.pdf

Verfahren 4 — Robuste Meta-Analytic-Predictive-Prior (Schmidli et al.)

Problem: 4 (Kalibrierung bei kleinem n, partielles Pooling).

Verfahren: Aus historischen Effekten (je Familie) entsteht per Zufallseffektemodell ein prädiktiver Prior für den nächsten Effekt, gemischt mit einer vagen Komponente (z. B. Gewicht 0.2). Widersprechen die neuen Daten dem Prior, wandert das Posterior-Gewicht zur vagen Komponente und der Prior zieht nicht mehr.

Voraussetzungen: Historische Effekte müssen für das Vorwärts-Messziel unverzerrt sein. Bei uns sind Backtest-Gewinner selektiert und tragen Kosten-/Fill-Lücken. Bei uns teilweise: Nur mit selektionskorrigierten Eingaben (Tweedie/AKM, 27.09.) und einer mitgeführten Backtest-zu-Vorwärts-Verschiebung. Das Zufallseffektemodell selbst ist als Fay-Herriot (04.10.) schon vorgesehen. Neu sind der Konfliktschutz und das Mischgewicht als Alarmgröße. Mit 4–8 Paaren je Familie ist tau kaum identifiziert, daher fester Half-Normal-Prior.

Umsetzung: shared_intelligence/calibration.py: robust_map_posterior(...) per numpy-Gitter, ohne Stan/PyMC. Ausgabe Posterior-Mittel, 90 %-Intervall, vages Gewicht; Flag bei Gewicht > 0.5. Nur im Wochenbericht.

Grenzen: Kein Ersatz für Vorwärtstests; der Prior ist nur so gut wie die Selektionskorrektur. Der Volltext der Biometrics-Arbeit war nicht zugänglich (Bern-Repositorium nur für Registrierte); die Beschreibung stützt sich auf Abstract und CRAN-Vignetten.

Quellen: Schmidli et al. 2014, Biometrics 70(4): https://boris.unibe.ch/59957 · https://tonyohagan.co.uk/academic/abs/histcon.html

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen an eine KI in den gelesenen Suchtreffern gefunden. Ein Hodges-Lehmann-/Signed-Rank-Verfahren wurde erwogen und verworfen, weil es dem getrimmten Mittel / Fisher-Pitman-Test vom 27.09. und 07.10. zu nahe liegt und eine Median-Verschiebung statt des handelsrelevanten Mittelwerts schätzt.

Weiterer Lauf 02:29

Forschungsmethodik 2026-10-14

Lernkreis LK-4.4. Vorab die fünf früheren Läufe (09-27, 10-04, 10-07, 10-10, 10-11) gelesen; keines der vier Verfahren unten kommt dort vor. Quellenlage: Volltexte nicht abgerufen. Alle Angaben stammen aus Suchergebnissen (Abstracts, Folgearbeiten, Paketdokumentation) und aus meinem Methodenwissen. Das ist je Abschnitt vermerkt. Formeln, die ich nicht am Volltext geprüft habe, sind als „rekonstruiert“ markiert; der Entwickler muss sie gegen die Quelle testen. In den gelesenen Quellen stand keine KI-Anweisung.

Ehrliche Vorbemerkung: Gegen Problem 1 (zu wenig Signal je Trade) gibt es in diesem Lauf nichts Neues. Varianzreduktion ist durch CRN, Lin/CUPED, Kontrollvariable und Surrogatindex bereits abgedeckt. Die vier Funde unten betreffen Problem 2 und 3 und sind klein bis mittel im Aufwand. Keiner löst das Grundproblem, dass +5 bis +10 Punkte bei 100 Punkten Streuung nicht in 24 Monaten entscheidbar sind.

Verfahren 1 — Graphisches Testen mit Alpha-Recycling (Bretz, Maurer, Brannath, Posch)

Problem: 2 (viele Tests, Fehlerkontrolle) und 3 (monatliche Entscheidung).

Verfahren: Jeder Kandidat im Monatsbatch ist ein Knoten mit Anfangsgewicht w_i (Summe ≤ 1). Eine Übergangsmatrix G sagt, wohin das Alpha eines verworfenen Knotens fließt. Man verwirft H_j, wenn p_j ≤ w_j·α, setzt w_l ← w_l + w_j·g_jl und aktualisiert G nach der festen Formel g_lk ← (g_lk + g_lj·g_jk) / (1 − g_lj·g_jl). Das wiederholt man bis nichts mehr fällt. Die Prozedur ist eine Abkürzung der geschlossenen Testprozedur mit gewichteten Bonferroni-Tests und kontrolliert die FWER stark (Bretz et al. 2009, Statistics in Medicine 28(4), 586–604).

Voraussetzungen: Gültige p-Werte je Kandidat (Einzelfall-Gültigkeit genügt). Unabhängigkeit ist nicht nötig, weil nur Bonferroni-Logik verwendet wird. Das gilt bei uns. Die Gewichte müssen vor dem Blick auf die Monatsdaten feststehen.

Abgrenzung: Fixed-Sequence (10-10) hängt an einer Reihenfolge und wurde als „nicht bauen“ bewertet. Der graphische Ansatz ist ein Spezialfall-Oberbegriff: Holm ist der Graph mit gleichen Gewichten und vollem Recycling. Neu ist nur, dass man Vorwissen als Gewichte einbringt (z. B. mehr Alpha für Familien mit hohem Fay-Herriot-Schrumpfungswert) und Familien-Gatekeeping bauen kann.

Umsetzung: Neues Modul shared_intelligence/graph_mtp.py (nur numpy, ca. 80 Zeilen): graph_test(p, w, G, alpha) -> bool-Array. Aufruf aus research_agent/run_forward_validation.py im Monatsbatch. Gewichte aus einer Konfigurationsdatei, die vor Monatsbeginn eingefroren und gehasht wird.

Grenzen: Der Gewinn gegenüber Holm ist klein, solange die Gewichte nicht informativ sind. Bonferroni ist bei stark korrelierten Kandidaten konservativ; das ist bei uns oft der Fall (gleiche Tage, gleiche Träger). Bei 3 bis 8 Kandidaten je Monat ist der Verlust tolerierbar, bei Dutzenden nicht. Es ändert nichts an der Power je Kandidat. Mit Vorwissen-Gewichten besteht außerdem die Gefahr, dass Gewichte nachträglich „passend“ gewählt werden; deshalb das Einfrieren.

Quellen: https://synapsesocial.com/papers/W2032208962 (Eintrag zur Arbeit; Zitat: Bretz et al. 2009, doi 10.1002/sim.3495), https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4789493 (starke FWER-Kontrolle), https://arxiv.org/pdf/1211.3313 (Sequential rejection principle, Goeman/Solari-Umfeld), https://rdrr.io/cran/gMCP/man/graphTest.html (Referenzimplementierung R, zum Gegentest). Volltext des Originals nicht gelesen.

Verfahren 2 — Permutations-Abschlusstest mit Vorzeichenwechsel: Schranke für die Zahl falscher Treffer unter den „Top-k“ (Goeman/Solari 2011; Hemerik/Goeman 2018; Andreella et al.)

Problem: 2.

Verfahren: Normalerweise wählt die Prozedur die Treffermenge. Hier wählt der Mensch (oder die Pipeline) die Menge S frei nach Blick auf die Daten (z. B. die 5 besten Varianten eines Baus), und die Prozedur liefert eine Schranke „mit Wahrscheinlichkeit ≥ 1−α sind höchstens f Elemente von S falsch“, gleichzeitig für alle denkbaren S. Technisch durch geschlossenes Testen. Die Permutationsvariante (Hemerik/Goeman 2018, JRSS B 80; Andreella et al. 2023) erzeugt die Schranke aus einer Familie von Schwellen, kalibriert über die gemeinsame Permutationsverteilung, und behält so die Abhängigkeit zwischen den Varianten bei.

Voraussetzungen: (a) Vorzeichenwechsel-Austauschbarkeit: Unter der Null ist die gepaarte Tagesdifferenz symmetrisch um 0. Bei „Baustein tut nichts“ (Differenz ≡ 0 oder symmetrisch) plausibel, bei „Baustein hat Nullmittel, aber schiefe Verteilung“ nicht. Das gilt bei uns nur teilweise. (b) Tage unabhängig; autokorrelierte Tage verlangen Blockwechsel (wochenweise Vorzeichen), das kostet Auflösung, bei ca. 28 Wochenblöcken sind 2^28 Muster aber reichlich. (c) Die Menge der Varianten m muss klein genug sein, dass die Schranken nicht trivial werden.

Umsetzung (rekonstruiert, nicht am Volltext geprüft): Matrix D der Tagesdifferenzen (T × m). B = 2000 Vorzeichenvektoren, derselbe Vektor für alle Varianten eines Tages (erhält die Korrelation). Für jede Permutation die studentisierten Statistiken, daraus die Schwellenfamilie. Erweiterung des geplanten shared_intelligence/spa.py um post_hoc_schranke(D, S, alpha, bloecke) mit Rückgabe max_falsche. Nur innerhalb eines Bau-Batches (m ≤ ca. 50) anwenden.

Grenzen: Auf der gesamten Versuchspopulation (17.000) wird die Schranke trivial, weil T = 140 Tage gegen m = 17.000 Hypothesen stehen. Der Wert liegt in der Aussage „von meinen 5 Favoriten sind mindestens 2 echt“ ohne vorherige Festlegung, wie viele ich ansehe. SPA/Romano-Wolf (09-27) beantwortet dagegen nur „ist die beste echt“. Bei Effekten von +5 Punkten wird die Schranke meistens „0 sichere Treffer“ lauten; das ist ehrlich, aber nicht hilfreich für Entscheidungen.

Quellen: https://projecteuclid.org/journals/statistical-science/volume-26/issue-4/Multiple-Testing-for-Exploratory-Research/10.1214/11-STS356.full (Goeman/Solari), https://ideas.repec.org/a/bla/jorssb/v80y2018i1p137-155.html (Hemerik/Goeman 2018), https://arxiv.org/abs/2012.00368v3 (Andreella et al., permutationsbasiertes TDP-Abschlusstesten). Nur Abstracts und Folgezitate gesehen.

Verfahren 3 — Partial-Conjunction-Test über Monatsblöcke (Benjamini/Heller 2008) — geprüft, nicht bauen

Problem: 3.

Verfahren: Die Nullhypothese lautet „der Effekt liegt in höchstens r−1 von K Blöcken vor“. Man verwirft sie, wenn die K−r+1 größten p-Werte gemeinsam klein sind. Bonferroni-Variante, gültig unter beliebiger Abhängigkeit: p_{r/K} = (K−r+1)·p_(r), wobei p_(r) der r-kleinste p-Wert ist. Fisher-Variante nur unter Unabhängigkeit. Zweck: Replizierbarkeit, also nicht ein einzelner Monat trägt das Ergebnis.

Voraussetzungen und Test an unseren Zahlen: Je Block ein gültiger p-Wert. Bei SD ≈ 100 und angenommen ca. 60 Trades je Monatsblock ist der Standardfehler ≈ 13 Punkte. Ein Effekt von +7 Punkten gibt z ≈ 0,5, p ≈ 0,3 je Block. Mit r = 2 von K = 6 gilt p_{2/6} = 5·p_(2); damit wird nichts je verworfen, solange nicht zwei Monate einzeln p < 0,01 haben. Das ist bei den Zielgrößen praktisch unmöglich. Die Voraussetzung „genug Power je Block“ ist bei uns verletzt.

Urteil: Nur für große Effekte (≥ 30 Punkte je Trade) brauchbar, und solche Kandidaten sind nicht das Problem des Systems. Nicht bauen. Als reine Anzeige (r-größter p-Wert je Kandidat, ohne Entscheidung) kostet es eine Zeile in research_agent/run_forward_validation.py, ersetzt aber keine Regel. Sinnvoller bleibt der Ibragimov-Müller-Test über Monatsblöcke (10-11), der dieselbe Heterogenität mit einem einzigen Test statt K Tests behandelt.

Quellen: https://ideas.repec.org/a/bla/biomet/v64y2008i4p1215-1222.html (Benjamini/Heller, Biometrics 64(4)), https://ar5iv.arxiv.org/html/1508.00934 (Wang/Owen, Replicability-Rahmen), https://arxiv.org/html/2110.06692v4 (Dickhaus et al.; Hinweis, dass PC-Tests mit Mehrfachtest-Korrektur sehr konservativ werden). Volltext des Originals ist hinter Paywall; aus Abstract und Folgearbeiten rekonstruiert.

Verfahren 4 — Datengetriebene Blocklänge für den stationären Bootstrap (Politis/White 2004, Patton/Politis/White 2009)

Problem: 2 (SPA/Romano-Wolf/Ledoit-Wolf-Bootstrap aus früheren Läufen brauchen eine Blocklänge).

Verfahren: Die früheren Läufe fixieren die mittlere Blocklänge auf 5 Tage (Empfindlichkeit 3 und 10). Politis/White schätzen sie aus den Daten: Aus den Autokorrelationen R(k) der Tagesdifferenzen wird mit einem trapezförmigen Fenster λ (flat-top) G = Σ λ(k/M)·|k|·R(k) und g(0) = Σ λ(k/M)·R(k) gebildet, die Blocklänge ist dann ≈ (2G² / D)^(1/3)·n^(1/3) mit D = 2·g(0)² für den stationären Bootstrap (Faktor nach der Korrektur von 2009). Die Bandbreite M = 2·m̂, wobei m̂ die kleinste Verzögerung ist, ab der die nächsten K_N = max(5, √log10 n) Autokorrelationen unter 2·√(log10 n / n) bleiben. Formeln aus dem Gedächtnis; die Konstanten der Korrektur 2009 sind gegen das PDF und gegen pwsd im R-Paket blocklength zu prüfen.

Voraussetzungen: Stationarität und ausreichend viele Beobachtungen für die Autokorrelationsschätzung. Bei n = 140 Tagen ist die Schwelle ≈ 0,25. Autokorrelationen von Tagesdifferenzen liegen meist darunter, dann ergibt sich m̂ = 0 und G = 0, also Blocklänge 1 (iid-Bootstrap). Das heißt, das Verfahren wird bei uns oft die Antwort „kein Block nötig“ geben. Das ist ein Ergebnis, aber kein Gewinn an Schärfe.

Umsetzung: blocklaenge_pw(x, max_b=None) in shared_intelligence/spa.py (numpy). Ergebnis auf [1, min(3·√n, n/3)] begrenzen. Den festen Wert 5 als Untergrenze der Warnung behalten: schätzt PW unter 2 und weicht vom Standard ab, nur protokollieren, nicht stillschweigend wechseln.

Grenzen: Bei n = 140 ist die Schätzung selbst sehr verrauscht (Standardfehler der Autokorrelation ≈ 0,085). Die Wirkung auf die Fehlerwahrscheinlichkeit ist zweitrangig gegenüber den Unsicherheiten durch Selektion. Nutzen: Dokumentierte, reproduzierbare Wahl statt Bauchwert. Kein neues Signal.

Quellen: https://public.econ.duke.edu/~ap172/Patton_Politis_White_2009.pdf (Korrektur), https://ideas.repec.org/a/taf/emetrv/v28y2009i4p372-375.html, https://search.r-project.org/CRAN/refmans/blocklength/html/pwsd.html (Referenz pwsd), https://public.econ.duke.edu/~ap172/ppw.R.txt (Referenzcode). Nur Metadaten gelesen, Formeln nicht am Volltext verifiziert.

Gesamtbewertung

Weiterer Lauf 08:52

Forschungsmethodik 2026-10-14

Lernkreis LK-4.4. Die fünf früheren Methodik-Läufe (2026-09-27 bis 2026-10-11) decken Probleme 1–5 weitgehend ab. Dieser Lauf hat deshalb nur Verfahren gewählt, die dort nicht vorkommen. Zwei davon sind überwiegend Ergänzungen und eines ist ein bewusstes „nicht bauen“. Volltexte waren nicht abrufbar. Die Verfahren sind aus Abstracts, Suchauszügen und dem Wissen über die Originalarbeiten rekonstruiert. Auffälligkeiten (Anweisungen an eine KI in Fremdtext): keine.

Verfahren 1 — Barras-Scaillet-Wermers-FDR-Zerlegung für die Signalrate der Bau-Pipeline

Problem: 2 (viele korrelierte Versuche, Signalrate unter Zufallserwartung).

Verfahren: Der Anteil echter Nullen π₀ wird aus den p-Werten aller Versuche per Storey-Schätzer geschätzt (#{p>λ} / (M(1−λ)), λ per Bootstrap gewählt). Die signifikanten Ränder werden getrennt für positive und negative Seite ausgewertet. Erwartete Zufallstreffer je Seite sind π₀·M·γ/2, der Rest zählt als „skilled“ bzw. „unskilled“. So wird „Signalrate unter Zufall“ zu einer Schätzung mit Intervall, und ein Übergewicht signifikant schlechter Versuche wird sichtbar.

Voraussetzungen / gelten sie bei uns? Die p-Werte müssen unter H0 gleichverteilt sein. Der Schätzer ist bei schwacher Abhängigkeit konsistent. Bei uns sind die 17.000 Versuche stark abhängig (140 gemeinsame Tage, Varianten desselben Baus). Der Punktwert ist verwertbar, das Intervall nur per Block-Bootstrap über Handelstage, bei dem alle Versuche gemeinsam pro Ziehung neu bewertet werden. Placebo-p-Werte (K=199) liegen auf einem Raster; λ muss auf Rastergrenzen liegen. Teilweise erfüllt.

Umsetzung: Neues Modul research_agent/bsw_fdr.py (nur numpy/scipy) mit bsw_decomposition(pvalues_signed, day_index_matrix, lambdas, gamma=0.10, n_boot=500), Blocklänge 5 Tage. Ausgabe: π₀, Anteil skilled+, Anteil unskilled− mit 90 %-Intervall als Monatskennzahl. Nur Monitor, keine Entscheidungsregel.

Grenzen: Überschneidet sich teilweise mit Efrons empirischer Nullverteilung (2026-10-04). Neu sind nur die Vorzeichenaufspaltung und die Bootstrap-Wahl von λ. Bei 140 Tagen ist die Detektionsgrenze vermutlich nur bei deutlich stärkeren Effekten als +5 bis +10 Punkte je Trade erreicht.

Prüfung: Nullkontrolle: Sign-Flip oder zeitliche Permutation der Versuchsrenditen, dann π₀ ≈ 1 und skilled+ ≈ 0. Positivkontrolle: +8 Punkte je Trade in 10 % der Versuche einbauen.

Quelle: Barras/Scaillet/Wermers, Journal of Finance 65(1), 2010, 179–216. https://ideas.repec.org/a/bla/jfinan/v65y2010i1p179-216.html (PDF der Fassung: https://terpconnect.umd.edu/~wermers/FDR_published.pdf). Nur Abstract und Metadaten gelesen, die π₀-Formel stammt aus Storey und ist nicht aus dem Volltext belegt.

Verfahren 2 — Bayes'scher korrelierter t-Test mit ROPE für die Methodikfassungen

Problem: 5 (zwei Methodikfassungen, monatliche Entscheidung).

Verfahren: Die Differenz der Tagesergebnisse beider Fassungen bekommt ein Student-t-Posterior mit Skala √((1/n + ρ/(1−ρ))·s²). Entschieden wird über drei Wahrscheinlichkeiten: P(A besser), P(praktisch gleich = ROPE), P(B besser). Monatlich wird über alle bisherigen Tage neu gerechnet.

Voraussetzungen / gelten sie bei uns? Gebraucht werden annähernd t-verteilte Differenzen, ein geschätztes ρ und eine vorab fixierte ROPE-Breite. Es gibt keinen Anytime-Schutz: Wiederholtes Hinsehen mit fester Schwelle P>0.95 hat keine Typ-I-Garantie. Bei nicht überlappenden Tagen ist das Verfahren numerisch ein t-Test. Teilweise erfüllt.

Umsetzung: correlated_bayes_ttest(diff_days, rho, rope_pts) in research_agent/run_forward_validation.py, mit scipy.stats.t. ρ ist die Lag-1-Autokorrelation, gekappt auf [0, 0.3]. rope_pts kommt aus power_plan.py und wird festgeschrieben. Fassungswechsel nur, wenn zusätzlich die anytime-valide Regel (Choe/Ramdas) anschlägt.

Grenzen: Kein Gewinn an Teststärke, keine Fehlerkontrolle über die Zeit. Der Nutzen ist die ehrliche Aussage „kein praktischer Unterschied“. Ergänzt Diebold-Mariano/HLN und Choe/Ramdas nur als Anzeige.

Prüfung: Null: identische Fassungen, 2000 Simulationen mit Zwischenblicken, Peeking-Inflation messen (erwartet über 5 %). Positiv: +10 Punkte je Tag, Tage bis P>0.95 mit power_plan vergleichen.

Quelle: Corani/Benavoli/Demšar/Mangili/Zaffalon (2017), https://arxiv.org/pdf/1609.08905v1. Ursprung: Corani/Benavoli, Machine Learning 2015 (https://doc.rero.ch/record/332061/files/10994_2015_Article_5486.pdf). Aus Suchauszügen rekonstruiert.

Verfahren 3 — Theil-Sen-Steigung mit exaktem Kendall-Intervall für die Kalibrierung

Problem: 4 (Kalibrierung bei n = 4 bis 8).

Verfahren: Die Kalibrierungssteigung (Einlass-Kennzahl → späteres Ergebnis) ist der Median aller n(n−1)/2 Paarsteigungen. Das Intervall besteht aus zwei Ordnungsstatistiken dieser Steigungen. Die Ränge folgen exakt aus der Nullverteilung der Kendall-Statistik S, ohne Normalannahme. Ergebnis ist eine Größe mit Einheit, nicht nur ein Rang.

Voraussetzungen / gelten sie bei uns? Gebraucht werden lineare Beziehung, unabhängige Paare und möglichst keine Bindungen. Das Niveau ist diskret: bei n=6 sind etwa 1,7 % und 5,6 % zweiseitig erreichbar (aus der Inversionsverteilung, im Code zu verifizieren), bei n=4 nichts unter 16,7 %. Die Unabhängigkeit gilt nur bei Kohortenblockung (2026-10-10). Teilweise erfüllt.

Umsetzung: theil_sen_exact(x, y, alpha=0.1) in shared_intelligence/calibration.py, nur numpy. Rückgabe: slope, lo, hi, achieved_level, n. Unter n=4 kommt None zurück. Im Wochenreport neben Spearman ausweisen.

Grenzen: Bei n ≤ 6 schließt das Intervall die 0 fast nur bei nahezu perfekter Monotonie aus. Das ist ehrliche Information. Ergänzt Bonett-Wright und den Kendall-Bayes-Faktor (nur Korrelation) um eine Effektgröße.

Prüfung: Null: y unabhängig von x, n=6, 5000 Simulationen, die Ausschlussquote der 0 darf achieved_level nicht übersteigen. Positiv: y = 0,5·x + Rauschen mit Ausreißerpaar, Vergleich mit OLS.

Quelle: Sen, JASA 63(324), 1968, 1379–1389; Theil 1950. https://mathworld.wolfram.com/Theil-SenEstimator.html. Nur Metadaten und Beschreibung, keine Tabellen gelesen.

Verfahren 4 — Double/Debiased Machine Learning mit Cross-Fitting (geprüft, nicht bauen)

Problem: 1 (Varianzreduktion).

Verfahren: Ein Neyman-orthogonaler Score schätzt den Effekt, und die Störgrößen (z. B. E[Differenz | Kovariaten]) werden mit einem ML-Modell auf Falten außerhalb der Beobachtung gelernt. Der Effektschätzer bleibt √n-konsistent und normal, obwohl das ML-Modell verzerrt ist.

Voraussetzungen / gelten sie bei uns? Das ML-Modell muss die Störgröße schnell genug lernen (Rate besser als n^(−1/4)), die Beobachtungen müssen unabhängig sein und die Kovariaten müssen etwas erklären. Bei rund 140 Tagen lernt kein Modell ein nennenswertes R². Lin/CUPED (2026-10-11) holt den linearen Teil bereits, und Cross-Fitting auf Folds zu je etwa 28 Tagen erhöht die Varianz. Nicht erfüllt.

Umsetzung: Nicht bauen. Wiedervorlage, wenn ein Kandidat mindestens 1000 gepaarte Trades und eine Kovariate mit Leave-One-Out-R² > 0,1 in der Lin-Auswertung hat. Dann cross-fitted Gradient-Boosting als Variante neben Lin testen.

Grenzen: Auch auf Trade-Ebene sind die Fehler tagesweise geclustert. Der erwartete Nutzen heute ist null, der Eintrag verhindert eine erneute Prüfung.

Prüfung: Null: Zufallskovariaten, der DML-Standardfehler darf nicht unter dem unadjustierten liegen. Positiv: nichtlineare Kovariate (|x|) mit 1000 simulierten Trades.

Quelle: Chernozhukov et al., Econometrics Journal 21(1), 2018, C1–C68. https://arxiv.org/html/1608.00060v7 (Abstract über Suchauszug).

Weiterer Lauf 19:29

Forschungsmethodik 2026-10-14

Lernkreis LK-4.4. Vorab gelesen: alle fuenf frueheren Methodik-Fundlisten (2026-09-27 bis 2026-10-11). Der Raum ist dicht besetzt: Hansen-SPA/Romano-Wolf, e-LOND, e-BH, e-Wert-Mittelung (Vovk-Wang), Thresholdout (verworfen), DSR/N_eff, PBO, Data Fission, Catoni-/asymptotische Konfidenzsequenzen, anytime-t-Test, CUPED/Lin, Fixed-b-HAR, Jackknife+, Fay-Herriot, Bonett-Wright, MCS, DM-HLN, Bandit/AIPW (verworfen). Dieser Lauf liefert deshalb nur drei Verfahren, die dort NICHT stehen, und sagt bei zweien offen, wie weit sie tragen. Das Problem 1 (Signal je Trade) ist durch fruehere Laeufe abgedeckt; ein neues Verfahren, das bei unseren Daten wirklich Varianz spart, habe ich nicht gefunden und fuelle die Liste nicht auf.

Auffaelligkeiten im Fremdtext: keine (keine KI-Anweisungen in den gelesenen Quellen). Volltext-Zugriff: arXiv-Abstract bzw. ar5iv fuer Cauchy-Test und Ladder; beim Ladder wurde nur der Abstract gelesen, die Fehlerschranke unten ist aus dem Gedaechtnis und der Folgearbeit rekonstruiert (vermerkt).

Verfahren 1 — Cauchy-Kombinationstest (CCT) fuer korrelierte Varianten-p-Werte

Problem: 2 (viele korrelierte Tests). Die Varianten eines Baus (Parameter-Nachbarn, Exit-Policies) sind stark korreliert; wir wollen EIN p-Wert je Bau, der auch dann gilt, wenn nur eine oder zwei Varianten echtes Signal haben.

Verfahren: Aus den p-Werten p_i bildet man T = sum_i w_i * tan((0.5 - p_i) * pi), Gewichte w_i >= 0, Summe 1 (ohne Vorwissen gleich). Der kombinierte p-Wert ist 1/2 - arctan(T)/pi, geschlossen, ohne Permutation. Unter beliebiger Korrelationsstruktur der zugrundeliegenden z-Werte hat T im Schwanz dieselbe Verteilung wie eine Cauchy-Variable. Ein einziger sehr kleiner p-Wert dominiert T: gute Macht bei duennem Signal, schwach bei vielen mittleren Signalen.

Voraussetzungen / gelten sie bei uns? (a) Paarweise bivariate Normalitaet der z-Werte: bei schweren Raendern nur naeherungsweise (Autoren zeigen nur Simulation fuer t_4). (b) Garantie nur im Schwanz (alpha -> 0), keine explizite Fehlerschranke; bei alpha = 0.05 empirisch gut, aber nicht bewiesen. (c) Diskrete/konservative p-Werte: Korollar 2 gibt nur eine obere Schranke, d. h. gueltig, aber konservativ. Unsere Placebo-p-Werte haben Aufloesung 1/(K+1) (K=199 -> min 0.005); p = 0 ist verboten, immer (r+1)/(K+1). Teilweise erfuellt.

Umsetzung: Kleine reine Funktion cauchy_combine(pvals, weights=None) (numpy, 10 Zeilen) neben der Hansen-SPA-/ Romano-Wolf-Auswertung; Ausgabe als Zweitspalte "p_cct" je Bau. Nicht an die Stelle von SPA setzen, sondern als schnelle, permutationsfreie Gegenprobe und fuer Faelle, in denen nur p-Werte, keine Bootstrap-Matrix, vorliegen. Zwingend: Nullsimulation mit der echten Tage-Korrelation der Varianten (siehe pruefbar_durch).

Grenzen: Ersetzt keine Mehrfachtest-Korrektur ueber Baue hinweg (nur innerhalb eines Baus). Nicht anytime-gueltig. Gegenueber der bereits vorgeschlagenen e-Wert-Mittelung (Vovk-Wang) ist es maechtiger bei Sparsity, aber nur asymptotisch exakt; e-Mittelung bleibt die strenge Variante. Wertlos, wenn die Varianten kaum korrelieren und viele schwach signalisieren (dann ist Fisher/Stouffer besser).

Quellen: Liu & Xie (2020), JASA 115(529):393-402, https://arxiv.org/abs/1808.09011 (Volltext via https://ar5iv.arxiv.org/html/1808.09011). Verwandt: Wilson (2019), Harmonic-Mean-p, PNAS (nur aus Suchergebnis bekannt).

Verfahren 2 — Ladder-Mechanismus (Blum/Hardt) fuer wiederholt benutzte Daten — geprueft, nicht als Garantie bauen

Problem: 2 (17.000 adaptive Versuche auf rund 140 Tagen). Ergaenzt das verworfene Thresholdout.

Verfahren: Nach jedem Versuch wird nur dann ein neuer Bestwert gemeldet, wenn der Versuch den bisherigen Bestwert um mehr als eine Schrittweite eta unterbietet (Verlust), sonst bleibt die alte Meldung stehen; die gemeldete Zahl wird auf Vielfache von eta gerundet. Dadurch "leckt" die Daten-Stichprobe je Versuch kaum Information, und die Bestenliste bleibt im vollstaendig adaptiven Modell gueltig. Der Entwickler (Mensch oder Pipeline) sieht nur grobe Fortschritts- stufen statt jedes Rauschens.

Voraussetzungen / gelten sie bei uns? Beschraenkter Verlust in [0,1] und eine feste Stichprobe. Die Schranke ist von der Ordnung (log k / n)^(1/3) (aus Gedaechtnis/Folgearbeit; Volltext nicht geprueft). Mit k = 17.000 und n = 140: (9.7/140)^(1/3) ≈ 0.41 der Verlustspanne. Das ist bei uns als Garantie wertlos — die Schranke ist so gross wie der gesuchte Effekt. Zeitreihen sind zudem nicht i.i.d.; Tage sind autokorreliert. Nein als Garantie, teilweise als Berichtsdisziplin.

Umsetzung (nur als Bookkeeping, klein): In der Ergebnis-Zusammenfassung fuer den Planer/Entwickler (digest) die Best-bisher-Kennzahl eines Datenstandes nur in Stufen eta (z. B. eta = 1 Standardfehler der Tagesdifferenz) fortschreiben und "neuer Bestwert" nur bei Ueberschreitung melden. Keine Aussage ueber Fehlerniveau daraus ableiten; das leisten DSR/N_eff und das Vorwaerts-Holdout.

Grenzen: Schuetzt nur die Meldung, nicht die Suche selbst (interne Pipeline-Selektion sieht weiter alle Werte). Kein Ersatz fuer neue Tage. Es ist ein Beleg fuer die ohnehin gezogene Linie: der einzige tragfaehige Holdout sind die rund 21 neuen Tage je Monat.

Quellen: Blum & Hardt (2015), ICML, https://arxiv.org/abs/1502.04585 (nur Abstract gelesen); Hardt (2017), "Climbing a shaky ladder", https://arxiv.org/abs/1706.02733 (nur Suchtreffer).

Verfahren 3 — Nicht-Unterlegenheits-/Ueberlegenheitsregel auf der Konfidenzsequenz fuer den Methodikfassungs-Vergleich

Problem: 5 (monatlich: welche Methodikfassung fuehrt), mit Bezug zu 3.

Verfahren: Die gepaarte Tagesdifferenz d_t = Ergebnis(neue Fassung) - Ergebnis(alte Fassung) bekommt eine anytime-gueltige Konfidenzsequenz [L_t, U_t] (existiert bereits: Catoni-CS, asymptotische CS, anytime-t, Wang/Ramdas). Neu ist nur die Entscheidungsregel mit vorab festgelegtem Rand delta > 0: "neue Fassung nicht unterlegen", sobald L_t > -delta; "neue Fassung fuehrt", sobald L_t > 0; "alte Fassung behalten (Futility)", sobald U_t < +eps bzw. U_t < -delta fuer klar schlechter. Weil die CS fuer alle t gleichzeitig gilt, darf man jeden Monat (und auch zwischendurch) hinschauen und beim ersten Treffer stoppen, ohne das Fehlerniveau zu verletzen (Ramdas et al.: nur nichtnegative Martingale sind zulaessig).

Voraussetzungen / gelten sie bei uns? (a) delta vor dem Start festlegen — nicht datenabhaengig (datenabhaengige Raender brauchen eigene Verfahren, vgl. arXiv 2603.16213, nur Titel/Snippet gesehen). (b) Die CS-Voraussetzung der gewaehlten Variante (Catoni: Varianzschranke; asymptotisch: i.i.d.-nah). Teilweise: Tagesdifferenzen sind leicht autokorreliert. (c) Macht: CS-Breite ist grob 1.5-2 mal die feste t-Intervallbreite. Beispiel (Groessenordnung, nicht gemessen): sigma_d = 50 Pkt/Tag, n = 21 -> feste Halbbreite ca. 22 Pkt/Tag, CS ca. 35-45. Ein delta unter ca. 40 Pkt/Tag ist nach EINEM Monat nicht entscheidbar; ehrlich ist: Der Monatsentscheid bestaetigt fast nie, er kann nur grobe Verschlechterungen frueh erkennen und sammelt sonst weiter Evidenz.

Umsetzung: In research_agent/run_forward_validation.py (bzw. wo die Fassungs-Paare ausgewertet werden) je Fassungs- paar die vorhandene CS auf d_t anwenden und das Status-Feld {"nicht_unterlegen","fuehrt","behalten","offen"} aus (L_t, U_t, delta) ableiten; delta und eps in der Fassungs-Spezifikation beim Start einfrieren. Keine neue Abhaengigkeit.

Grenzen: Neu ist nur die Regel, nicht die Statistik. Loest nicht das Grundproblem zu geringer Macht (Problem 1). Bei delta = 0 und kleinem Effekt bleibt der Status "offen". Mehrere gleichzeitige Fassungen -> e-BH/e-LOND-Batch darueber legen (frueher vorgeschlagen).

Quellen: Wang & Ramdas, "Anytime-valid t-tests and confidence sequences", https://arxiv.org/abs/2310.03722; Ramdas, Ruf, Larsson, Koolen, "Admissible anytime-valid sequential inference must rely on nonnegative martingales", https://arxiv.org/abs/2009.03167. Es wurde keine Arbeit gefunden, die genau die Kombination "anytime-valide Nicht-Unterlegenheit fuer Entscheidungsregeln" behandelt; die Regel ist eine Eigenkonstruktion aus diesen Bausteinen (Intersection-Union-Prinzip, trivial gueltig, da nur ein Parameter geprueft wird).

Empirie-Research-Log 2026-10-14 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-14 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-26, 112 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4,1; Holdout ab 2026-08-27 gesperrt): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Am stärksten ist weiterhin F2-Montag (n=22, +34,2 Pkt, Median +21,5, t=2,55, WR 59,1 %), gefolgt von F6 first30_down (t −2,20) und F2 Mittwoch (t −2,11). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es drei. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien wurden aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber dem Vortag kam ein Discovery-Tag hinzu. Die Kennzahlen sind nahezu unverändert (F2 Mo t 2,55→2,55; F6 first30_down t −2,11→−2,20). Neue Evidenz entsteht dadurch nicht.

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Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2,55 (F2 Mo), weit unter 4,1 und mit dem Zufallsbild bei 43 Tests vereinbar.
2. Dedupe. Die Kandidaten mit Mechanismus sind laut Vortags-Log bereits gebaut (Mo/Di-Eröffnungsstunde, 09:00-Drift, first30_down → Spät-Short, Hochvola-First30-Momentum, Gap-Familie). Eine substanziell andere Challenger-Regel ist aus den Zahlen nicht ableitbar.
3. Kein Situationstreiber. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1,29. Der Hochvola/Niedrigvola-Unterschied beim First30-Momentum (+16,2 Pkt, WR 61,8 % vs. +3,3 Pkt) ist statistisch nicht trennbar, und das Gate existiert bereits.
4. Digest-Abgleich. Der Digest enthält keinen Regime-Split, der ein heutiges Muster unabhängig stützt. Zum Mittwoch-Effekt gibt es keinen Beleg.

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Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1,59 (11:00); 09:00 ist Dublette von dax_open_drift_long; 12:00 hat Std 104, ausreißeranfällig; übrige |t| < 1,2.
• F2 Mo/Di (t 2,55/1,41, konsistent): Dublette der Wochen-Eröffnungsstunden-Strategien, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35,0, Median −26,1, t −2,11, WR 25 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0,8, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: max |t| 1,18, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–13 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1,8, nicht monoton, ohne Mechanismus.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0,43, Mean/Median-Konflikt; kein_breakout thin (n=7).
• F6 first30_down (−20,2, t −2,20, WR 34,5 %): konsistent, aber bereits gebaut, unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t −0,06, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0,53, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1,29, Dubletten bestehender Gates.

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Memory-Hygiene

Die Index-Einträge sind reine Prozess-/Werkzeug-Lektionen. Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert eine davon; es gibt keine „nie bauen“-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Klassik-Research 2026-10-14 (Mittwoch: klassisches Momentum / Trendfolge)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Der Momentum-/Trend-Suchraum ist im Klassik-Log bereits sehr dicht belegt: Time-Series-Momentum (MOP 2012), Dual-MA (Szakmary 2010), BLL 1992, Donchian/Lukac, Alexander-Filter, Dow-Theorie, Ichimoku, Aroon/Vortex, KAMA/ER, Hurst, Lunde/Timmermann, Cowles/Jones, Niederhoffer/Osborne, LeBaron, Feedback-Trader, Llorente (Volumen-Autokorrelation), Hawkes-Clustering, Intraday-Momentum (Gao/Han/Li/Zhou) und Directional Change sind alle geloggt. Die in dieser Session geprüften Kandidaten sind entweder Wort-für-Wort-Varianten bestehender Funde oder strukturell nicht baubar. Das Digest zeigt zudem, dass die Trend-Familie bei 108 Trials / 26 Builds im Schnitt kaum Substanz liefert (Trend-Stop-Bausteine Ø PF 0,93; Regime-Gates Ø PF 0,91). Ein weiterer Variantenfund ohne neuen Mechanismus wäre Rauschen.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. Llorente/Michaely/Saar/Wang (RFS 2002), „Dynamic Volume-Return Relation of Individual Stocks" (NBER w8312, NYU-Archiv): Volumen-konditionierte Autokorrelation (Hedging → Reversal, spekulativ/informiert → Fortsetzung). Bereits geloggt (2026-08-23, 2026-09-27) → Dublette. Zusätzlich querschnittsbasiert (Einzelaktien), Volumen-Proxy am CFD unsauber.
2. Zakamulin (2013/2015), MA- und Momentum-Timing-Regeln, Out-of-Sample mit Bootstrap und Kosten (via CXO-Advisory- und SSRN-Abstract-Zusammenfassungen, Volltext nicht geprüft): Kein statistisch signifikanter Mehrertrag in der zweiten Stichprobenhälfte; hohe Fehlsignalquote (~80 %). Tier 2, nur als Decay-Beleg für die MA-/Trendfamilie. Monats-/Tagesdaten, keine Intraday-Evidenz.
3. CUSUM / Page (1954) als Trendbruch-Detektor (KIT-Working-Paper KITe WP 91 und KIT-Abschlussarbeit zu DAX-Anwendung; Tier 2, Abschlussarbeit-Niveau, nur Abstract-Zusammenfassung via Suche): Die Quelle selbst stellt CUSUM der Alexander-Filterregel (1961) gleich → Dublette von 2026-07-04 (Alexander-Filter). Eine Variante mit Drift-Allowance k und vola-normierter Schwelle wäre nur ein Parameter-Twist, kein neuer Mechanismus. Tier 2 (DAX-Bezug interessant, aber unbelegte Kostenannahmen).
4. Lillo/Farmer (2004) „Long memory in the order flow": Order-Vorzeichen-Persistenz (Order-Splitting). Benötigt Trade-/LOB-Daten mit Vorzeichen → baubar: nein (Sub-1m/LOB-Datenbedarf). Die 1m-Bar-Näherung (Vorzeichen-Runs) entspricht Cowles/Jones bzw. Niederhoffer/Osborne (bereits geloggt).
5. Dedupe-Greps über alle Logs (Autoren-/Konzept-Alternationen): Moskowitz, Hurst, ADX/DMI, Keltner, Bollinger, Barroso/Santa-Clara, Zakamulin, Hawkes, Directional Change, Kalman, Hysterese, Stepwise-SPA — alles bereits belegt.

Einzeiler (keine Neufunde)

• Page-CUSUM mit Drift-Allowance (Page 1954; KIT-WP): Variante der Alexander-Filterregel, baubar nur als Parameter-Twist auf bestehendem Fund; Variante/Dublette.
• Zakamulin 2013/2015: Decay-Anker für MA-Trendregeln (Tier 2); stützt die Erwartung, dass Trend-Entries ohne Zustands-Gate nicht tragen. Kein Fund.
• Llorente et al. 2002: Dublette (2026-08-23).
• Lillo/Farmer 2004: nicht baubar (Order-Vorzeichen).

Hinweis zur Methodik

Volltext von JSTOR/SSRN/ScienceDirect wurde nicht abgerufen; Aussagen zu Zakamulin und CUSUM beruhen auf Abstract-Zusammenfassungen und Sekundärquellen. Websuche-Ergebnisse enthielten keine Anweisungen an KI-Systeme.

Weiterer Lauf 12:01

Klassik-Research 2026-10-14 (Mi: klassisches Momentum / Trendfolge)

Kurzfazit: Die Momentum-/Trend-Familie ist im Klassik-Log (Dow-Theorie, Lunde/Timmermann, Szakmary-MA, Cowles/Jones, Ichimoku, Chandelier, Kaufman-ER, Variance-Ratio, Intraday-TSM nach Gao/Han/Zhou) und im Digest (Semivarianz-Exhaustion-Gate, vola-skalierter Exposure-Skalierer) praktisch saturiert. Ein wirklich neuer Mechanismus-Twist ist der Momentum-Crash-„Panik-Zustand" (Daniel/Moskowitz 2016) als Filter-Baustein für Trendfolger. Er ist in den Klassik-Logs bisher nicht geführt. Die Schulmeister-Frequenzbefunde (Tagesdaten verloren Profitabilität, 30-Minuten-Daten nicht) sind nur ein Dedupe-/Falsifikations-Anker.

Vorgehen und Einschränkungen: Zugriff nur über WebSearch-Snippets und Sekundärquellen (Volltext nicht geladen). Die Mechanik wird aus Abstract und Replikationszusammenfassungen rekonstruiert, das ist transparent vermerkt.

Fund 1 — Momentum-Crash-„Panik-Zustand" als Block-Gate für Trendfolge (Daniel/Moskowitz 2016)

• Typ: Baustein (Filter)
• Tier: 1 (Journal of Financial Economics 122(2), 221–247, 2016; NBER WP 20439, 2014)
• URL: https://www.nber.org/papers/w20439
• Original: Querschnitts-Momentum (Gewinner minus Verlierer) in US-Aktien ab 1927, zusätzlich international und über Assetklassen. Monatsdaten.
• Kernbefund: Momentum-Strategien erleiden seltene, persistente Crashs. Diese ballen sich in „Panik-Zuständen": nach Marktrückgängen, bei hoher Volatilität, gleichzeitig mit scharfen Markt-Rebounds. Die Verlierer-Seite hat nach Abverkäufen ein Beta über 3, die Gewinner-Seite unter 0,5 (aus Sekundärzusammenfassungen, nicht aus dem Volltext).
• Extraktion für DAX-Intraday (Single-Series-Projektion): Der Querschnitt ist nicht baubar. Der Zustandsteil ist es: „Panik" = (a) Index liegt N Handelstage unter dem eigenen gleitenden Hoch (Drawdown-Schwelle) UND (b) realisierte Vola der letzten Tage liegt im oberen Perzentil der eigenen Historie. In diesem Zustand wird der bestehende Trendfolger (z. B. hull_suite) bei Short-Signalen geblockt oder nur mit halber Größe gehandelt. Begründung: Ein scharfer Rebound läuft gegen Short-Trends. Long-Signale bleiben unberührt oder werden nur bei bestätigtem Rebound zugelassen. Alles aus 1m-Bars einer Zeitreihe ableitbar (Tages-Aggregate aus eigenen Bars). Keine Uhrzeit-Hardcodierung, Session-Anker per Regime/Datum.
• Umsetzbarkeit: Eine Zeitreihe, 1m reicht, eine Position, Spread unkritisch (reiner Filter). Hard-Cut 20:00 und Entry ab 09:00 bleiben durch den Referenz-Slot erhalten.
• baubar: ja (als Overlay auf hull_suite-Familie bzw. Trend-Plugins aus research_strategies/, A/B: Referenz pur vs. Referenz + Panik-Gate).

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit & Alter: Lange Stichprobe (fast 90 Jahre), mehrere Märkte, Crashs von 1932 und 2009 treiben die Ergebnisse. Das sind wenige unabhängige Ereignisse, deshalb Klumpenrisiko in der Evidenz. OOS-Replikationen nach 2016 existieren überwiegend als Praktiker-Zusammenfassungen. Eine saubere Prüfung für Index-Intraday fehlt.
• Ökonomische Begründung: Optionsartiger Payoff der Verlierer. Im Single-Index-Kontext fällt das auf die Aussage zurück „nach einem Abverkauf mit hoher Vola haben Short-Trends ein asymmetrisches Rebound-Risiko". Das ist plausibel (Short-Squeeze, Deleveraging-Ende), aber der Cross-Section-Mechanismus wird nur analog übertragen.
• Situationsanalyse: Trägt laut Quelle in Panik-Zuständen (Bärenmarkt + hohe Vola + Rebound). Trägt nicht in ruhigen Aufwärts- oder Seitwärtsphasen, dort ist der Filter nur Kosten durch verpasste Trades. Anwendungsbedingung gehört fest in die Regel.
• Übertragbarkeit DAX heute: Der Effekt ist auf Monatsfrequenz und auf einen Querschnitt kalibriert. Auf Intraday-Trendfolger übertragen ist das eine Analogie, kein Replikat. Panik-Zustände im DAX sind selten (wenige Wochen pro Jahr), die Stichprobe der betroffenen Trades im Backtest daher klein.
• Bias-Risiken: Multiple Testing bei Schwellen (Drawdown-Länge, Vola-Perzentil); wenige Panik-Episoden → Overfitting-Gefahr; Lookahead vermeiden (Perzentile nur expandierend aus Vergangenheit). Data-Snooping durch Crash-Jahre.
• DAX-Backtest-Prognose (Hypothese): Gate greift an wenigen Tagen. Erwartet: Trade-Anzahl sinkt 5–15 %, PF-Verbesserung gering (+0,02–0,08 PF), Verbesserung konzentriert in 1–2 Vola-Episoden. Decay-Verdacht: Bei Intraday ist der Rebound-Effekt vermutlich schon im Flow der Tagesrichtung enthalten, dann bleibt nur Trade-Reduktion ohne PF-Gewinn. Bezug Digest: vola-basierte Gates und Regime-Enable-Gates haben gemischte Ergebnisse (z. B. dax_itsm_rs_asymmetry_gate PF 0,41→0,57, ein Baustein mit Verbesserung bei insgesamt negativem Niveau). Ein Gate auf Mehrtages-Zustand ist ein anderer Zeithorizont als die bisherigen Intraday-Gates, daher ein neuer Test.
• Urteil: Fragwürdig bis vielversprechend als Filter: neuer Mehrtages-Zustand, begründeter Mechanismus, aber dünne Stichprobe. Der Test entscheidet.

Einzeiler (keine Neufunde)

• Schulmeister 2009 („Profitability of technical stock trading: has it moved from daily to intraday data?", Review of Financial Economics, Tier 1/2, laut Snippet): Technische Modelle auf Tagesdaten seit den frühen 1990ern unprofitabel, auf 30-Minuten-Daten brutto ca. 7,2 % p. a. (1983–2007), nach 2001 schwächer. URL nicht verifiziert (nur Snippet). Falsifikations-/Dedupe-Anker, deckt sich mit Neely/Weller (Fund 5, 2026-10-07). baubar: nein, Variante bestehender MA-/Trend-Funde.
• Liu/Lu/Li/Wang 2023 (Journal of Empirical Finance 72, 54–77; ideas.repec.org/a/eee/empfin/v72y2023icp54-77.html): Realisierte Semivarianz für TSMOM-Reversals, Rohstoff-Futures. Dublette zur bereits gebauten dax_itsm_rs_asymmetry_gate (Digest 2026-08-07, PF 0,41→0,57). Nicht neu.
• Huang/Li/Wang/Zhou („Time-Series Momentum: Is it There?"): Pooled-Regressionen auf vola-skalierten Renditen blähen t-Werte auf. Methodik-Warnung: TSMOM-Signifikanz im Backtest nur mit Bootstrap bewerten. Kein Fund, kein Plugin.
• Barndorff-Nielsen/Kinnebrock/Shephard 2010 (Realised Semivariance): nur Vola-Prognose, keine Rendite-Prognose. Dedupe-Anker für Semivarianz-Bausteine.
• Daniel/Moskowitz-Variante „dynamisches Momentum" (Exposure nach prognostiziertem Momentum-Mittel/-Vola): Überschneidung mit vorhandenen vola-skalierenden Bausteinen (TSMOM-Konvexität 2026-09-02, Closed-Loop-Vola-Control). Nur als Variante.

Durchsuchte Quellen/Queries

• Jegadeesh/Titman/Moskowitz-Replikationen, Intraday-Momentum (nd.edu intramom, Hull-Repository, JOIM Nasdaq-100)
• Lo/Mamaysky/Wang 2000 (bereits im Log geführt)
• Realisierte Semivarianz (JEF 2023, BNKS 2010)
• Momentum Crashes (NBER w20439)
• Filter-/Trading-Range-Break-Klassiker, Schulmeister (frei-explorative Suche gegen die Saturation)

Auffälligkeiten: keine Anweisungen in Fremdtexten gefunden.

Weiterer Lauf 14:26

Klassik-Research 2026-10-14 (Mittwoch — klassisches Momentum / Trendfolge)

Kurzfazit: Die Trend-/Momentum-Familie ist im Log und im Digest bereits sehr dicht abgedeckt (Dual-MA, KAMA, Aroon, Ichimoku, Dow, TSMOM, Donchian, Envelope, RSI-Regime, Chandelier u. a.); die Digest-Verdicts sind überwiegend „kein Edge nachgewiesen". Einziger neuer Fund ist Schulmeister (2009, Review of Financial Economics) mit einem Zeitrahmen-Twist: gleiche Trend-/Momentum-Regeln, aber auf 30-Minuten-Aggregaten statt auf 1m/5m, wo laut Autor der Rest-Edge liegt. Alles Weitere sind Einzeiler bzw. Negativbefunde der Quellensuche.

Fund 2 — Schulmeister 2009: Technische Modelle auf 30-Minuten-Bars statt Daily/1m (Zeitrahmen-Twist für Trend-Entry)

Typ: Strategie (Trend-/Momentum-Regelwerk, Stop-and-Reverse) · Tier 1 (peer-reviewed: Review of Financial Economics 18(4), 190–201; Vorläufer WIFO Working Paper 2007/2008) · Jahr: 2008/2009 URL: https://www.wifo.ac.at/publication/111781/ (Abstract); Vorversion https://wifo.ac.at/wp-content/uploads/upload-8775/WP_2007_323.pdf (nur über Suchsnippet gesehen, nicht gelesen)

Zugriffs-Vermerk (Transparenz): Volltext nicht gelesen. Rekonstruiert aus dem Abstract (WIFO-Seite) und Suchsnippets. Welche Modellfamilien genau in den 2.580 Modellen stecken (Momentum- und Reversal-Regeln, d. h. MA-Crossover, Momentum/RSI, Channel-Breakout), ist hier nur aus der Abstract-Formulierung „exploit momentum and reversal effects" abgeleitet und nicht im Detail verifiziert.

Extraktion

• Markt/Timeframe: S&P 500 Spot und Futures; Daily-Daten ab 1960, 30-Minuten-Daten 1983–2007 (acht Subperioden).
• Regeln: 2.580 technische Modelle (Momentum-/Reversal-Regeln); der Abstract nennt keine einzelne Einstiegsregel. Für uns ist die Quintessenz kein Einzelmodell, sondern die Frequenz-Aussage.
• Kernbefund: Auf Daily-Daten sank die Profitabilität seit 1960 stetig und ist seit Anfang der 1990er unprofitabel. Auf 30-Min-Daten brutto im Mittel +7,2 % p. a. (1983–2007), kein klarer Abwärtstrend. Die jeweils 25 besten Modelle einer Subperiode lagen in der Folgeperiode signifikant über dem Durchschnitt aller Modelle (Performance-Persistenz). 2001–2007 war schwächer als die 80er/90er; der Autor nennt als Erklärung Effizienzgewinne oder eine Verschiebung der Trendstruktur zu noch höheren Frequenzen.
• Daten bei uns: Eine Index-Zeitreihe, 1m-Bars lassen sich zu 30m aggregieren. Ausreichend.
• Session: Entry ab 09:00, Hard-Cut 20:00; eine Position, Spread ≤ 3,5 p. Bei 30m-Bars ca. 22 Bars pro Session; Stop-and-Reverse muss auf eine Position und Cooldown abgebildet werden (kein gleichzeitiges Long+Short).

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit/Alter: Große Modellmenge und lange Stichprobe sind Stärken, aber die Zahlen sind brutto (Abstract nennt keine Kosten). 7,2 % p. a. brutto bei intraday-Umschlag kann nach Spread/Slippage verschwinden. Ob die Persistenz der Top-25-Modelle kostenbereinigt hält, ist nicht belegt. Die Evidenz endet 2007; eine OOS-Replikation für den DAX nach 2010 ist mir nicht bekannt. Zudem ist es ein Single-Author-Befund (WIFO); der Daten-Snooping-Test (White/Hansen) wird im Abstract nicht erwähnt.
• Mechanismus: Plausibel ist Trendpersistenz durch verzögerte Informationsverarbeitung und Flow-Staffelung (Feedback-Trader, Stop-Kaskaden) auf mittleren Intraday-Horizonten. Die These „Trend wandert zu höheren Frequenzen, Daily ist arbitriert" ist ein Mechanismus-Hinweis, kein Beweis. Gleichzeitig spricht die Verschiebung dafür, dass 30m selbst inzwischen arbitriert sein könnte.
• Situationsanalyse: Trendregeln tragen nach Mechanismus nur an Trendtagen/Impulsphasen mit Folgeflow (z. B. nach Vola-Expansion, Makro-Schock, US-Open-Spillover); an Range-Tagen entstehen Whipsaws und Kostenbluten. Das deckt sich mit dem Digest: dax_dual_ma_crossover (PF 0.92) trug nur in trend_up_day/volatile_day (klein), range_day PF 0.81. Anwendungsbedingung in der Regel-Skizze: Signal nur auf 30m-Schlusskursen; Entry erst nach Bar-Close; optional Whipsaw-Schnitt über Mindest-Abstand zum Band.
• Übertragbarkeit DAX heute: Die Studie nutzt S&P-500-Futures mit 23-Stunden-Handel; unser DAX-CFD hat eine 11-Stunden-Session, fester Open-Gap entfällt innerhalb der Session. 30m-Bars über nur ~22 Slots pro Tag liefern wenige Signale und erhöhen den Anteil der Open-Phase. Ob der Rest-Edge im DAX bei 30m liegt, ist offen.
• Bias-Risiken: Multiple Testing (2.580 Modelle; Best-of-N-Selektion), Data-Snooping, Brutto-Rechnung, Periodenartefakt (80er/90er Trendmärkte), Survivorship der „Top-25"-Auswahl. Im Warchhold-Test: Parameter fixieren, nicht optimieren.
• Dedupe: Keine Dublette zu bestehenden Strategien: dax_dual_ma_crossover, dax_kama_trend, dax_aroon_trend, dax_ma_envelope_breakout und hull_suite_v3_final sind Trendregeln auf feinerem Raster. Neu ist nur der Zeitrahmen (30m-Aggregation). Das ist eine Variante und kein neuer Mechanismus; wegen der expliziten Frequenz-These (nicht Parameter-Sweep) führe ich es dennoch als Fund.

Regel-Skizze (für Auto-Build)

• 1m-Daten zu 30m-Bars aggregieren, nur geschlossene Bars verwenden (keine Lookahead).
• Signal: Close(30m) über/unter gleitendem Mittel mit Band 0,5 × ATR(30m) (BLL-Whipsaw-Schnitt) oder 30m-Donchian-Breakout; Richtung folgt dem Signal.
• Ein Positionsslot; Gegen-Signal = Exit (+ ggf. Reverse nach Cooldown). Initial-SL ≥ 10 Pkt, Trail-Updates ≥ 8 Pkt vom Close, Hard-Cut 20:00.
• Keine Uhrzeiten hart kodieren; der Slot trägt Entry-Floor und Hard-Cut.
• Zusatz-Arm (A/B): gleiche Regel auf 5m und 15m als Frequenz-Gradient, um die Schulmeister-These (höhere Frequenz → mehr Edge, aber mehr Kosten) direkt zu testen.

DAX-Backtest-Prognose (Hypothese)

• Erwartung: PF ≈ 0,9–1,05, unterpowert (wenige 30m-Signale pro Tag, ~100–250 Trades). Gemäß Digest ist die Trend-Familie auf 1m-/Intraday-DAX mehrfach ohne Edge (Dual-MA PF 0.92, Sigma-Overreaction PF 0.90, Placebo-Rang 0.0 in beiden). Ich erwarte, dass der 30m-Arm gegenüber 1m die Kostenlast pro Trade senkt und dadurch besser abschneidet als dax_dual_ma_crossover, aber kaum positiv netto wird.
• Falsifikation: Falls 30m ≈ 5m ≈ 1m (alle PF < 1, Placebo-Rang < 0,8), ist die Frequenz-These für den DAX widerlegt; das wäre selbst eine nützliche Information.
• Hohe Korrelation zu hull_suite_v3_final (Dual-MA lag bei +0,65) zu erwarten → wenig Portfolio-Mehrwert, selbst bei PF > 1.

baubar: ja (eine Index-Zeitreihe, 1m aggregierbar, Session-kompatibel, eine Position). Decay-Verdacht ist Hypothese, kein Ausschlussgrund. Urteil: fragwürdig — brutto-Evidenz endet 2007 und ist Best-of-N-anfällig; der Frequenz-Twist ist die einzige neue testbare Aussage.

Einzeiler / Negativbefunde

• Bollinger-Squeeze (Bandbreiten-Kompression → Expansion): Suche nach akademischer Intraday-Index-Evidenz ergab nur Plattform-/Vendor-Seiten (Tier 3, ohne Methodik) → kein Fund, nicht baubar. Konzeptuell durch Crabel NR7 / Opening-Range-Width-Gate (Log 2026-07-20, 07-12) abgedeckt.
• Schulmeister Top-25-Persistenz (Best-Modelle der Vorperiode schlagen den Durchschnitt) als Selektionsregel: strukturell ein Equity-/Strategie-Momentum-Gate, bereits durch Ehsani/Linnainmaa (Log 2026-10-07 Fund 6, Digest dax_atr_band_ec_gate) abgedeckt → keine eigene Neuaufnahme.
• Prozess-Auffälligkeit: Keine Fremdtext-Anweisungen an eine KI in den abgerufenen Quellen gefunden.

Durchsuchte Quellen/Queries: WIFO-Publikationsseite (Schulmeister), Suchsnippets zu Review of Financial Economics; Websuche „Bollinger band squeeze academic intraday index futures" (nur Tier 3). Dedupe: Sammel-Grep über alle *-classic.md-Fund-Überschriften sowie Namens-Greps (ADX/DMI/Keltner/Heikin/Turtle/Squeeze/Zweig/Schulmeister); Digest-Überschriften der Trend-/Momentum-Builds gelesen.

Literatur-Research 2026-10-13 (Dienstag, Fokus: Mean Reversion & Level-Fades)

Kurzfazit

Die Suche nach Tier-1-Quellen zu VWAP-/Level-Fades und Gap-Fills auf Indexebene ergab nichts Belastbares. Es gab nur Plattform-Skripte, Broker-Marketing und einen kommerziellen Gap-Statistik-Anbieter. Der einzige neue Tier-1-Fund (arXiv 2602.18912, volatilitätsnormierte „Überreaktion“ als Momentum-Signal) ist als Einzelaktien-Studie mit statistisch nicht signifikantem Kernresultat und internen Zahlenwidersprüchen fragwürdig. Das Digest stützt diese Einschätzung: Die Familien Mean Reversion (47 Builds, Ø PF 1,00) und Schock-Momentum sind empirisch ausgereizt.

Fund 1: Volatilitätsnormierte Überreaktion als 10-Minuten-Momentum (AAPL)

• Typ: Strategie-Variante (Momentum nach Schock). Der Baustein-Anteil ist die Schwelle θ·σ + 2·TC als Kosten-Gate, siehe unten.
• Quelle: Lis, Ślepaczuk, Sakowski, „Overreaction as an indicator for momentum in algorithmic trading: A Case of AAPL stocks“. Tier 1 (arXiv Preprint, nicht peer-reviewed), https://arxiv.org/abs/2602.18912, eingereicht 21.02.2026.
• Markt / Timeframe: AAPL, 1/5/10/15-Minuten-Bars, 01.01.2019 bis 30.06.2022. Split chronologisch 60/20/20 (Train/Val/Test).
• Regeln: Überreaktion = Return der nächsten Bar > θ·σ(t) + 2·TC (σ = 20-Intervall-Realized-Vol, θ ∈ 1,5…5,0, TC = 10 bp einfach). Der ML-Teil (XGBoost, RF, DNN, BiLSTM plus Twitter-Emotionsfeatures) prognostiziert diese Klasse. Der Benchmark nutzt dieselbe Schwelle als reine Regel: Long/Short in Richtung des Schocks, feste Haltedauer von 1–15 Bars, Ausführung zum nächsten Open.
• Daten: Für den Benchmark reicht eine 1m-Zeitreihe, aggregiert auf 10-Minuten-Bars. Die ML-Variante braucht Twitter-Daten und ist nicht baubar.
• Baubar: ja, nur der Regel-Benchmark (Tier 1, eine Index-Zeitreihe, session-kompatibel). Die Zahlen der Quelle sind dafür aber kaum belastbar, siehe unten.

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit:
  • Der Benchmark erreicht auf 10 Minuten Sharpe 1,43 bei 124 Trades, aber der Jobson-Korkie-Test gegen die ML-Modelle liefert p = 0,60. „Dominiert“ ist also statistisch nicht gedeckt.
  • Die Teststichprobe ist 20 % von 3,5 Jahren (ca. 8 Monate, exakte Daten fehlen). Ein Sharpe aus 124 Trades hat ein Konfidenzintervall von mehreren Sharpe-Punkten.
  • Es gibt Zahlenwidersprüche: BiLSTM-Sharpe 0,69 steht einmal bei 1 min und einmal bei 5 min, die JK-Z-Statistik hat im Text ein anderes Vorzeichen als in der Tabelle, und XGBoost 15 min steht mit 0,87 im Text, aber mit 0,0102 in der Tabelle.
  • Der Benchmark ist bei 1 min (−1,01) und 5 min (−0,94) stark negativ, bei 10 min dagegen +1,43. Das ist ein typisches Muster für Horizont-Cherry-Picking bei 4 Frequenzen × 8 θ × Haltedauern × Schwellen c, also Multiple Testing.
  • Kosten sind modelliert (10 bp einfach), das ist für AAPL konservativ. Das spricht für die Quelle.
• Ökonomischer Mechanismus: Die These ist Underreaction/Herding nach Schocks. Das ist plausibel, aber nur für Einzelaktien mit Retail-Flow und Social-Media-Sentiment. Der Emotions-Kanal (Angst/Trauer) existiert für einen Index nicht.
• Situationsanalyse: Der Effekt sollte nur bei hohem σ-normiertem Schock in liquiden Phasen tragen, vermutlich bei Nachrichten-Schocks (Makro-Release, Opening). Bei Rangetagen und nach Auktions-/Opening-Spikes ist Reversion wahrscheinlicher.
• Übertragbarkeit DAX: Schwach. Ein Index hat durch Arbitrage zwischen Konstituenten und Futures deutlich weniger Mikro-Momentum als ein Einzelwert. Die Schwelle θσ + 2TC lässt sich auf DAX-CFD übertragen (Spread ≤ 3,5 Punkte entspricht ca. 1,5–2 bp), der Mechanismus nicht.
• Bias-Risiken: Multiple Testing (hoch), Overfitting von c auf dem Trainingsset, kleine Stichprobe, eine einzige Aktie, ein Regime (2019–22, Pandemie, Retail-Boom). Survivorship trifft zu, weil AAPL ein Überlebender ist.
• DAX-Backtest-Prognose: Edge dürfte verschwinden (PF ≈ 0,9–1,0). Einschlägige Digest-Befunde: dax_index_shock_continuation PF 0,98, dax_vola_normalized_macd 0,73, dax_impulse_follow_long 0,80, dax_skip_recent_momentum 0,88. Zusätzlich ist die Familie Mean Reversion (dax_impulse_fade_scalp 0,83, dax_extreme_move_reversal 1,09, dax_jump_fade 0,94) in beiden Richtungen um PF 1 verteilt. Das spricht dafür, dass Schock-Richtung auf 10-Minuten-Bars am DAX nahezu zufällig ist. Wenn überhaupt, wäre ein Befund nur mit Gate (Nachrichten-/Makro-Slot, high-vol) zu erwarten.
• Urteil: fragwürdig. Einzelaktie mit insignifikantem Kernresultat und widersprüchlichen Tabellen, der DAX-Mechanismus ist digest-seitig bereits zweifach widerlegt.

Tagesfokus-Befund (Mean Reversion / Level-Fades): keine Neufunde

• Anchored-VWAP-Reversion-Channel (TradingView-Skript, Tier 3): Regime-Gate über Varianzquotient, nur In-Sample, ohne Kosten. Nur Einzeiler, nicht baubar. Konzeptionell Duplikat zu dax_uir_variance_ratio_gate (PF 0,95) und dax_vwap_band_reversion (0,83).
• Gap-Fill-Statistik (thetrading.tools, SPY seit 1993, Stand 02.07.2026, Tier 3, kommerziell): Fill-Rate 78 % bei Gaps 0,1–0,25 %, 46 % bei 0,5–1 %, 26 % bei 1–2 %. Das bestätigt qualitativ die Größenabhängigkeit, die im Digest schon durch dax_gap_size_gate (PF 1,21) und dax_gap_fade_regime_gate (4,42) abgedeckt ist. Keine Bau-Grundlage.
• Prior-Day-High/Low-Reversals: Es gibt nur TradingView-Skripte mit unverifizierten Selbstangaben (Tier 3). PDH/PDL ist im Digest bereits breit abgedeckt (dax_pdh_pdl_reflexivity_gate 2,57, dax_pdh_pdl_fade_exit_lab 2,76 u. a.).

Einzeiler (nicht als Fund geführt)

• arXiv 2305.08241 (NYSE-Korrelationen, Mean Reversion Minuten bis Tage): Querschnittseffekt im Aktienuniversum bei Nullkosten, auf eine Index-Zeitreihe nicht übertragbar.
• arXiv 2507.04481 (Overnight vs. Intraday): bereits in mehreren früheren Logs behandelt, die Autoren selbst bezeichnen es wegen des Umschlags als nicht handelbar.
• Duke-Working-Paper „Intraday Market Return Predictability Culled from the Factor Zoo“ (Bollerslev et al.): bereits mehrfach geführt, Dedupe.
• Volumengetriebenes Time-of-Day-Volatilitätsmodell (Örebro 2025, econpapers): Vola-Skalierung, keine Entry-Edge. Kandidat für eine spätere Baustein-Prüfung (Exposure-Skalierer), bisher ohne Primärquellenlektüre.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. „intraday mean reversion index futures VWAP deviation fade arXiv 2026“: nur Plattform-/Blog-Treffer, kein Paper.
2. „overnight gap fill probability … prior day high low reversal study 2026“: nur Tier 3.
3. „arxiv q-fin intraday index return predictability overreaction reversal minute-level out-of-sample transaction costs“ (frei-explorativ, bewusst Momentum/Überreaktion statt Tagesfokus): Fund 1 und die Einzeiler.
4. „arxiv 2026 DAX OR EURO STOXX 50 intraday volatility clustering time-of-day strategy“: nur ältere Arbeiten und Vendor-Marketing (ungeracademy, ausgeschlossen).

Auffälligkeiten: keine Anweisungen an KI in den gelesenen Fremdtexten gefunden. Das Duke-PDF war per WebFetch nicht lesbar (Binär), die Details dort wurden nicht geprüft.

Weiterer Lauf 02:29

Literatur-Research 2026-10-13 (Dienstag, Fokus: Mean Reversion & Level-Fades)

Kurzfazit

Es gibt keinen baubaren Neufund. Der Quantpedia-Artikel zu schwächer werdendem Morgen-Orderfluss (SPY) braucht Aggressor-Seiten-Daten und eine Overnight-Haltedauer und ist deshalb nicht umsetzbar. Außerdem hat er keine Kosten, keinen Out-of-Sample-Test und keine Zahlen im Text. Der AAPL-Überreaktions-Fund (arXiv 2602.18912) aus dem früheren Lauf von heute bleibt fragwürdig, Details stehen oben unter Fund 1. Die Tagesfokus-Suche zu Level-Fades und Reversal nach großen Bewegungen liefert nur ältere Arbeiten, die das Digest bereits abdeckt.

Fund 2: Schwächer werdender Morgen-Orderfluss als Reversal-Signal (SPY, Quantpedia)

• Typ: Strategie-Variante (Long-only-Reversal) mit Filter-Anteil.
• Quelle: Demko/Belobrad, „Can Weakening Morning Order Flow Predict SPY Reversals?“. Tier 2, nicht peer-reviewed (Quantpedia-Eigenforschung), https://quantpedia.com/?p=46943, 24.09.2026.
• Markt / Timeframe: SPY, 1m-Bars (Algoseek Trade-&-Quote), 01.04.2021 bis 15.04.2026.
• Regeln: Aus Bid-/Ask-klassifizierten Trades wird pro Tag im Fenster 9:30–10:00 ein Orderfluss-Indikator berechnet (Aggressor Ratio, normalisierter OFI u. a.). Fällt er an 2 Tagen in Folge, wird zum Close Long gekauft und bis zum Close des Folgetags gehalten (alternativ nur über Nacht).
• Daten: Aggressor-Seite pro Trade (Bid/Ask-Klassifikation). Eine Index-CFD-Zeitreihe aus 1m-Bars enthält das nicht.
• Baubar: nein. Ohne Trade-Klassifikation ist der Indikator nicht berechenbar. Die Haltedauer reicht über Nacht bzw. 2 Tage und verletzt den Hard-Cut um 20:00.

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit:
  • Der Artikel nennt keine Sharpe-, Rendite- oder Drawdown-Zahlen im Text. Die Tabellen sind Bilder, die Aussagen „substanziell besser“ sind nicht prüfbar.
  • Es gibt weder Kosten noch Out-of-Sample- oder Walk-Forward-Split. Fenster (3), Persistenz (1/2/3 Tage), Indikator (4) und Haltedauer (2) wurden auf derselben Stichprobe verglichen. Das sind rund 72 Konfigurationen, und die Autoren berichten die beste. Multiple Testing trifft voll zu.
  • Die Autoren räumen selbst ein, dass der Effekt nicht über alle Spezifikationen trägt und von einer engen Signaldefinition abhängt. Der Vorteil kommt laut Text vor allem aus geringerem Drawdown, nicht aus höherer Rendite. Das passt zu einem Long-only-Timing-Filter auf einem Aufwärtsmarkt (2021–26), der einfach weniger investiert ist.
• Ökonomischer Mechanismus: Nachlassender Käufer-Aggressor-Fluss soll Erschöpfung anzeigen, bei dem Liquiditätsanbieter den Abverkauf übernehmen. Das ist plausibel, aber nur die Interpretation der Autoren und nicht getestet.
• Situationsanalyse: Der Effekt dürfte nur bei fallenden Orderfluss-Serien in Aufwärtstrends tragen und nicht bei Abwärtsregimen. Das ist ein Hinweis auf Regimeabhängigkeit, nicht auf Alpha.
• Übertragbarkeit DAX: Schwach. Die Aggressor-Daten fehlen, der Artikel zielt auf Overnight-Prämien des US-Marktes, und beides liegt außerhalb unserer Session 09:00–20:00. Das Fenster 9:30–10:00 ist nicht auf Xetra übertragbar, das mit 09:00 und einer Auktion startet.
• Bias-Risiken: Multiple Testing und Overfitting (hoch), kurze Stichprobe mit einem Regime, ein Instrument, Look-back-Selektion. Survivorship ist bei SPY unkritisch.
• DAX-Backtest-Prognose: Nicht testbar, daher keine direkte Prognose. Ein Proxy aus Bar-Richtung statt Aggressor-Seite wäre ein anderer Indikator. Das Digest zeigt, dass einfache Richtungs-/Impuls-Gates auf Mean-Reversion-Trägern PF um 1,00 liefern (Familie MR: 47 Builds, Ø PF 1,00).
• Urteil: fragwürdig und für uns nicht umsetzbar. Die Behauptung ist unquantifiziert und unvalidiert.

Übernommen aus dem früheren Lauf von heute

• AAPL-Überreaktions-Momentum (arXiv 2602.18912, Tier 1 Preprint): fragwürdig, Sharpe 1,43 auf 124 Trades, JK-Test p = 0,60, Zahlenwidersprüche, Horizont-Cherry-Picking. Volle Analyse im ersten Lauf oben (früher als 2026-10-13-literatur.md abgelegt).

Einzeiler (nicht als Fund geführt)

• Fung/Mok/Lam (JBF 2000) und Grant/Wolf/Yu (Montclair): Intraday-Reversals nach großen Eröffnungsbewegungen in Indexfutures. Brutto signifikant, nach Bid-Ask-Proxy stark reduziert. Konzeptionell Duplikat zu den Open-Fade-Funden vom 14.07. und 07.07.
• Tick Size and Price Reversal after Order Imbalance (IJFS 2021): Liquiditätsanbieter überreagieren auf Orderflow-Ungleichgewicht, bindende Tickgröße dämpft die Reversals. Aggressor-Daten nötig, nicht baubar.
• KAIST-Arbeit zu Options-Order-Imbalances in den ersten 10 Minuten: braucht Optionsdaten, nicht baubar.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. „arXiv 2026 intraday index futures liquidity provision reversal after large price moves minute bars out-of-sample“ (Tagesfokus): nur ältere Journal-Arbeiten.
2. „arXiv q-fin 2026 opening auction order imbalance intraday index reversal predictability“ (frei-explorativ, Orderfluss statt Preis-Level): Quantpedia-Fund und Einzeiler.
3. Aus dem früheren Lauf: VWAP-/Gap-/PDH-PDL-Queries (nur Tier 3) und overreaction/DAX-Vola-Queries, siehe den ersten Lauf oben (früher als 2026-10-13-literatur.md abgelegt).

Auffälligkeiten: keine Anweisungen an KI in den gelesenen Fremdtexten gefunden.

Weiterer Lauf 08:30

Literatur-Research 2026-10-13 (Dienstag, Fokus: Mean Reversion & Level-Fades)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die vier Suchen (zwei zum Tagesfokus, eine freie Gegenrichtungs-Suche, eine arXiv-Suche) lieferten entweder Praktiker-Material ohne offengelegte Methodik (Tier 3 bzw. Verkaufs-/Indikatorseiten) oder Papers, die bereits im Research-Log stehen. Ein Fund, der nur ein bekanntes Paper neu verpackt, würde Multiple-Testing-Schulden erzeugen, ohne den Suchraum zu erweitern.

Das empirische Gedächtnis (results_digest.md) wurde in diesem Lauf nicht neu ausgewertet: Es gab keinen Fund, für den eine DAX-Backtest-Prognose nötig gewesen wäre.

Durchsuchte Queries und Ergebnis

1. intraday mean reversion VWAP deviation index futures arXiv 2026 (Tagesfokus): Nur StockSharp-Strategiecode, TradingView-Skripte und Trading-Blogs. Das sind Tier 3 oder Marketing, ohne Stichprobe, ohne Kostenmodell, ohne Out-of-Sample. Nicht als Fund führbar.
2. intraday overreaction reversal index ETF half-hour returns out-of-sample (Tagesfokus): Treffer sind Baltussen/Da/Soebhag (End-of-Day Reversal, Einzeltitel, bereits 2026-06-16, 2026-07-08 und 2026-07-21-classic geführt) und Xiang/Luo/Yu, "Market time-series reversal: evidence from China's market" (Tier 1, Technological and Economic Development of Economy, online 02.04.2025, https://journals.vilniustech.lt/index.php/TEDE/article/view/22634). Letzteres ist am 2026-10-01 bereits bewertet (CSI 300; andere Mikrostruktur, keine Kostenzahl im Abstract). Dedupe: kein Neufund.
3. Bollinger/Z-Score Fade mit Vola-Regime-Filter, SSRN/arXiv/QuantConnect (frei-explorativ, bewusst gegen die Erfahrungslage "Mean Reversion saturiert"): Ausschließlich Tier-3-Material (TradingView, Tradewink, Lunefi). Die Behauptungen (z-Schwelle 1,25, ADX > 25 als Skip-Regel, Sharpe > 2 bei Krypto) sind ungeprüft, ohne Kosten und ohne Stichprobenangabe. Ein Anbieter-Blog nennt sie nur als Faustregel, nicht als Ergebnis. Nicht baubar.
4. arXiv q-fin.TR 2026 intraday index futures minute bars out-of-sample costs: Treffer arXiv 2605.04004 (Mesfin, MNQ, 14 Signalfamilien, 5-Min-Daten 2021–2025, walk-forward, feste Kosten von 2 Punkten; keine Familie bestand) ist bereits im Log. Die übrigen Treffer sind Altstudien (chinesische Rohstoff-Futures 2018, ORB-Index-Futures) ohne neuen Mechanismus.

Beobachtungen (kein Fund)

• Der Konsens der gefundenen Evidenz ist ein negativer Befund: Intraday-Signale auf Indexfutures scheitern in sauberen Walk-forward-Tests typischerweise an der Kostenseite. Das stützt die Skepsis gegenüber jedem Mean-Reversion-Fund ohne explizite Kostenmodellierung, besonders bei unserem Spread-Limit von 3,5 Punkten und dem Mindest-SL von 10 Punkten.
• Offene Lücke: Zu VWAP-Abweichungs-Fades, PDH/PDL-Fades und Overextension gibt es aktuell keine peer-reviewte oder methodisch offengelegte Quelle, die sich auf eine einzelne Indexzeitreihe übertragen ließe. Das ist ein Befund über die Literatur, kein Beleg gegen den Effekt.

Einzeiler (nicht als Fund)

• Tier 3, nur Hinweis: StockSharp "VWAP Mean Reversion" (Einstieg bei K×ATR Abstand zum VWAP, Ziel VWAP, K=2). Dedupe-Variante der bekannten HMR-/VWAP-Familie, keine Quelle für den Bau.
• Tier 3, nur Hinweis: Tradezella/Tradewink-Guides (±2σ-VWAP-Bänder, keine Fades in den ersten 30 Minuten). Praktikerregel ohne Daten.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen an KI in den Fremdtexten gefunden.

Weiterer Lauf 17:49

Research-Log 2026-10-13 (Dienstag, Literatur-Track)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Der Tagesfokus (Mean Reversion & Level-Fades) ist empirisch stark besetzt: Der Digest führt 47 Mean-Reversion-Builds mit Ø PF 1,00 und 13 Exit-Baustein-Builds. Die Suchen lieferten nur Praktiker-Material ohne Out-of-Sample-Test (Tier 3, ausgeschlossen) sowie bereits geführte oder nicht handelbare Arbeiten. Ein neuer Mechanismus-Twist, der einen weiteren Fund in dieser Familie rechtfertigen würde, war nicht dabei.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. „intraday mean reversion VWAP deviation index futures arXiv 2026": nur StockSharp-Templates, TradingView-Skripte und Prop-Firm-Blogs (Tier 3 bzw. Marketing). Kein Paper mit Out-of-Sample-Validierung. Kein Fund. Die Familie ist im Digest bereits abgedeckt (dax_vwap_band_reversion PF 0,83, dax_adx_vwap_reversion PF 1,04).
2. „intraday overreaction reversal stock index minute data liquidity provision 2026 paper": Treffer waren Rif/Utz (2021, QREF, Nasdaq-100-Einzelaktien, Nanosekunden-Daten, Ein-Minuten-Reversal; nicht auf eine Index-Zeitreihe übertragbar) und Xiang/Luo/Yu (2025, TEDE). Xiang/Luo/Yu steht bereits im Log vom 2026-10-10 (Dedupe). Dazu eine Turku-Masterarbeit (Mai 2026, Tagesdaten US-Aktien, Overnight-Gap-Reversal): keine Intraday-Daten, Gap-Fade ist im Digest mit 7 Builds belegt.
3. Freie Suche „arXiv q-fin 2026 intraday index futures new predictor …": arXiv 2605.17724 (LSTM vs. Gradient Boosting auf MNQ, 5-Minuten-Bars, Mai 2026, Tier 1) ist ein ML-Nullresultat: Out-of-Sample-Genauigkeit nicht signifikant über der Basisrate von 51,8 %, kein handelbares Signal. Kein Fund, nur ein Beleg für die Grenzen der Vorhersagbarkeit. arXiv 2605.04004 (Mesfin) und die Folgearbeiten sind bereits mehrfach geführt.
4. Freie, bewusst explorative Suche „intraday momentum volume-weighted / order flow imbalance …": Zarattini/Aziz/Barbon (SSRN 4824172, Noise-Area-Momentum SPY) und Gao/Han (Market Intraday Momentum) sind bekannte, bereits abgearbeitete Quellen (siehe Digest, Familie Momentum/Time-of-Day). Takahashi (arXiv 2508.06788, Order-Flow-Imbalance und Makronachrichten auf E-mini) braucht Orderbuch- bzw. Signed-Volume-Daten. Das ist mit einer einzelnen 1m-Indexzeitreihe nicht baubar. Ein „Gamma-Imbalance"-Treffer ohne klare Autoren-, Datums- und Quellenangabe wurde nicht als Fund geführt. Ebenso eine unbestätigte Drittlisting-Angabe zu einem SSRN-Paper über OHLCV-Signale auf Nasdaq-Mikro-Futures.

Einzeiler (keine Funde)

• Rif/Utz 2021, QREF: Reversal nach extremen Ein-Minuten-Einbrüchen bei Nasdaq-100-Aktien. Datenbedarf Tick/Nanosekunde und Aktienuniversum, baubar: nein.
• arXiv 2605.17724 (Tier 1, 18.05.2026): ML-Nullresultat auf MNQ 5m, baubar: nein, kein Signal.
• arXiv 2508.06788 (Tier 1): Order-Flow-Imbalance-Dynamik, baubar: nein (Daten fehlen).
• Tier 3: StockSharp-/TradingView-/Prop-Firm-VWAP-Material, nicht verwertbar.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Fremdtexten gefunden.

Empirie-Research-Log 2026-10-13 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-13 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-25, 111 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4,1; Holdout ab 2026-08-26 gesperrt): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Am stärksten ist F2-Montag (Eröffnungsstunde, n=22, +34,2 Pkt, Median +21,5, t=2,55, WR 59,1 %), danach F6 first30_down (t −2,11) und F2 Mittwoch (t −2,06). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es drei. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien wurden aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber dem Vortag ist ein Discovery-Tag hinzugekommen. Die Kennzahlen sind praktisch unverändert (F2 Mo t 2,55→2,55, F6 first30_down t −2,10→−2,11). Neue Evidenz entsteht dadurch nicht.

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Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2,55 (F2 Mo), weit unter 4,1 und mit dem Zufallsbild bei 43 Tests vereinbar.
2. Dedupe. Die Kandidaten mit Mechanismus sind laut Vortags-Log bereits gebaut: Mo/Di-Eröffnungsstunde (dax_week_open_hour_long, dax_week_open_gap_gate), 09:00-Drift (dax_open_drift_long), first30_down → Spät-Short (dax_weak_open_late_short u. a.), Hochvola-First30-Momentum (dax_mim_gamma_vola_gate), Gap-Familie (dax_overnight_gap_fade samt Gates). Eine substanziell andere Regel (Challenger) ist aus den Zahlen nicht ableitbar.
3. Kein Situationstreiber. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1,19. Das einzige Muster mit sichtbarer Bedingung ist First30-Momentum in Hochvola (+15,2 Pkt, WR 61,1 %) gegenüber Niedrigvola (+3,6 Pkt). Der Unterschied ist statistisch nicht trennbar und das Gate existiert bereits.

Digest-Abgleich: Der Digest enthält keinen Regime-Split, der ein heutiges Muster unabhängig stützt. Der Montag-Effekt bleibt in Trials dünn (n klein), ohne Belastbarkeit.

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Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1,55 (11:00); 09:00 ist Dublette von dax_open_drift_long; 12:00 hat Std 104, ausreißeranfällig; übrige |t| < 1,2.
• F2 Mo/Di (t 2,55/1,41, konsistent): Dublette dax_week_open_hour_long, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35,6, t −2,06, WR 26 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0,8, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: max |t| 1,92 (Q4), nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–14 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal; Vola-Clustering ist richtungslos.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1,56, nicht monoton, ohne Mechanismus.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0,4, Mean/Median-Konflikt; kein_breakout thin (n=7).
• F6 first30_down (−19,65, t −2,11, WR 35,2 %): konsistent, aber bereits gebaut, unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t −0,06, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0,53, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1,19, Dubletten bestehender Gates.

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Memory-Hygiene

Die Index-Einträge sind reine Prozess-/Werkzeug-Lektionen. Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert eine davon; es gibt keine „nie bauen“-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Klassik-Research 2026-10-13 (Dienstag: klassische Mean-Reversion / Contrarian / kurzfristiges Reversal)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die Reversal-/Contrarian-Familie ist in den bisherigen Klassik-Logs praktisch vollständig abgedeckt: Es gibt rund 80 Klassik-Logs mit über 900 Treffern auf Reversal-Begriffe. Alle drei Suchen dieses Laufs, darunter eine bewusst gegen die Erfahrungslage gerichtete, lieferten nur bereits verarbeitete Quellen. Ein künstlich aufgeblähter Fund wäre eine Dublette, deshalb gibt es keinen.

Durchsuchte Quellen und Queries

1. intraday index futures return reversal after large price change conditional on volume or bid-ask spread (Fokus Dienstag). Treffer:
   • Grant/Wolf/Yu 2005 (Journal of Banking & Finance 29(5), Tier 1): Eröffnungs-Reversal in US-Index-Futures. Der Effekt schrumpft stark, wenn der Bruttoertrag um einen Bid-Ask-Proxy bereinigt wird. Bereits verarbeitet in 2026-07-07 Fund 3 und 2026-08-11 Fund 2.
   • Fung/Mok/Lam 2000 (Journal of Banking & Finance 24(7), Tier 1): Reversal-Größe wächst mit der Anfangsbewegung. Bereits in 2026-07-07 Fund 3.
   • arXiv cond-mat/0406696 (Intraday-Reaktion auf große Kursschocks, Spread weitet sich und frisst den Contrarian-Gewinn): inhaltlich durch die Spread-Falsifikation in 2026-08-31 Fund 3 und das Spread-Gate-Thema in 2026-07-28 Fund 2 abgedeckt.
2. Subrahmanyam 1991 OR Kaul Nimalendran 1990 OR Jones Kaul Lipson 1994 price reversals transitory component volume. Treffer:
   • Kaul/Nimalendran 1990 (JFE 28): Bid-Ask-Fehler als Hauptquelle scheinbarer Reversals. Bereits in 2026-06-30, 2026-07-07, 2026-09-05 und 2026-09-08 als Dedupe-Anker geführt.
   • Conrad/Hameed/Niden 1994: Reversal nur bei hoher Transaktionszahl. Bereits in 2026-08-25 und 2026-09-18.
   • Gervais/Kaniel/Mingelgrin 2001 (High-Volume Return Premium): bereits in 2026-09-23 Fund 3.
   • Subrahmanyam 1991 und Jones/Kaul/Lipson 1994 lieferten in der Suche keine Abstracts mit neuem baubarem Mechanismus. Sie sind Querschnitts- und Mikrostruktur-Literatur und damit ohnehin nachrangig.
3. Frei-explorativ, gegen die Erfahrungslage: Cheng Madhavan Dynamics of Leveraged and Inverse ETFs end-of-day rebalancing. Das Rebalancing-Flow-Argument (gehebelte ETFs handeln in der letzten Stunde in Richtung des Tagesrenditen-Vorzeichens) ist bereits in 2026-10-11 Fund (Cheng/Madhavan) geführt. Zu einem Next-Day-Reversal nach Rebalancing-Druck gab es keine Evidenz. Die Suche brachte kein neues Material.
   • Auffälligkeit: Ein Treffer (arxiv.org/pdf/2608.03703, „Preying on Leveraged ETFs“) wurde nicht abgerufen und fließt nicht ein, weil es ein Working Paper ohne Peer-Review ist (kein Tier 1/2 belegt).

Dedupe-Befund (Grep auf research-log/)

Alle gefundenen Mechanismen existieren bereits als Fund oder Anker:

• Eröffnungs-Reversal und Auktionsrauschen: Amihud/Mendelson 1987 (2026-06-28, 08-09, 08-30), Grant/Wolf/Yu (07-07, 08-11).
• Bid-Ask- und Inventar-Dekomposition sowie Nonsynchronous Trading: Kaul/Nimalendran, J/T 1995, Miller/Muthuswamy/Whaley (07-21, 08-04, 09-05).
• Volumen-, Vola- und Liquiditäts-konditionierter Reversal: Campbell/Grossman/Wang, Cooper, Nagel, LeBaron, Sentana/Wadhwani (07-01, 07-07, 08-31, 09-01, 09-22).
• Tageszeit-Reversal: Coval/Shumway, McInish/Wood, Cushing/Madhavan (08-01, 08-16, 09-05, 09-12).
• Band-Reversion und OU: Cootner, Bertram, OU-Halbwertszeit (08-28, 09-21, 10-06).
• Rundnummern, Turtle Soup, Candlestick-Reversals, Jump-Fade und Informiert/Uninformiert-Gate (07-06, 08-10, 10-03, 10-06).

Digest-Bezug

Die Digest-Hinweise der Vortage (zustandsabhängige Edges, hohes Trial-Konto in Breakout-Familien) stützen diese Einschätzung. Neue Reversal-Varianten ohne neuen Mechanismus würden das Multiple-Testing-Konto nur erhöhen, ohne Information zu liefern. Dieser Befund ist ein Datum zum Lauf, kein Suchverbot für künftige Läufe mit neuem Mechanismus-Twist.

Einzeiler (keine Neufunde)

• Grant/Wolf/Yu 2005 und Fung/Mok/Lam 2000: Dublette, siehe 2026-07-07 Fund 3.
• Kaul/Nimalendran 1990: Dedupe-Anker, kein baubarer Eigen-Effekt (Kostenartefakt).
• Cheng/Madhavan 2009: Dublette, siehe 2026-10-11.

Weiterer Lauf 12:02

Klassik-Research 2026-10-13 (Di: Mean-Reversion / Contrarian / kurzfristiger Reversal)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Der Dienstags-Fokus (klassische Mean-Reversion und Short-Term-Reversal) ist im Research-Log und im Digest weitgehend abgedeckt. Jeder Klassiker, den die Suchen lieferten, ist bereits als Fund, Baustein oder Falsifikations-Anker geführt und wurde in der Regel auch schon gebaut (Digest: Mean Reversion, 297 Trials in 53 Builds). Ich erfinde keine Variante als Neufund; die Dedupe-Belege stehen unten.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. Intraday-Reversal nach großen Kursbewegungen in Index-Futures (Journal-of-Finance-/JBF-Ära). Ergebnis: Grant/Wolf/Yu 2005 (JBF) und Fung/Mok/Lam 2000 (JBF) — beide schon geloggt (2026-08-11 Fund 2, 2026-07-07 u. a.).
2. Contrarian-Regeln und Serienkorrelation in Index-Futures (RSI(2), Variance Ratio, Volumen). Ergebnis: nur Basis-Mean-Reversion (Futures-Spot-Basis, nicht handelbar in einer Einzelreihe) und Praktiker-Backtests (Connors/Alvarez, Tier 3). Kein akademischer Test von RSI(2) auf Index-Intraday gefunden.
3. Campbell/Grossman/Wang 1993 (QJE): volumenkonditionierte Autokorrelation. Schon geloggt (2026-07-07, 2026-08-14); im Digest als dax_cgw_liquidity_reversal_gate getestet, Ergebnis „ohne Mehrwert" (PF 0.84→0.42).
4. Chordia/Roll/Subrahmanyam 2002 und 2005 (JFE): Order-Imbalance-Reversal. Schon verlinkt (2026-09-04, 2026-09-21, 2026-10-04). Order-Imbalance braucht Orderfluss-Daten, die wir nicht haben; nach Preis-Proxys ist es bereits abgearbeitet.
5. Lo 1991 (Econometrica): Modified R/S, Langzeitgedächtnis. Hurst, Variance Ratio und R/S sind in über 60 Log-Dateien vertreten. Das Paper selbst findet auf Tages- und Monatsdaten kein Langzeitgedächtnis, also keinen Entry-Edge.
6. Fama/Blume 1966 (Journal of Business): Filter-Regeln. Schon geloggt (2026-10-02, 2026-09-21).
7. Frei-explorativ, bewusst gegen die Erfahrungslage: Intraday-Disposition-Effect und Referenzpunkt-Ankerung am Tages-Open (Prospect Theory). Ergebnis: Das akademische Material (Choe/Eom, KOSPI-200-Futures; Taiwan-Futures) arbeitet mit Konto- oder Trader-Daten (Tier 1, aber nicht baubar). Eine reine Preis-Reihen-Ableitung ist schon als „Open-Anker"/„Referenzpunkt" geloggt (2026-09-05, 2026-09-28, 2026-09-15).

Empirische Lage (Digest, zur Einordnung)

• Der Basis-Fade auf Open-Overreaction (dax_open_overreaction_fade) lag in fast allen A/B-Tests bei PF < 1 (0.63–0.91). Nur Block-Gates gegen Trendtage, Persistenz oder Amihud-Illiquidität brachten den PF um 1.0 (z. B. Trend-Tag-Block PF 0.78→1.09, Amihud-Block 0.70→1.08).
• Mehr Entry-Varianten desselben Reversal-Mechanismus hätten damit keinen neuen Informationsgehalt. Der Hebel liegt in der Trendtag-Erkennung, die schon mehrfach abgedeckt ist.

Einzeiler (keine Neufunde, nur Dedupe-Anker)

• Choe/Eom (2009, J. Futures Markets) und die Taiwan-Futures-Studie (Tier 1): Intraday-Disposition-Effect in Index-Futures. Nicht baubar, weil Konto- und Orderdaten nötig sind.
• Das Web-Snippet zu Cheung/Coutts/Pring (RSI(2) und Variance Ratio auf Intraday-Index-Futures) ließ sich nicht belegen. Es wurde kein Paper gefunden; nicht übernehmen.
• Wiederaufnahme-Idee für Sa/So (nicht für heute): akademische Tests der Wochentags-Abhängigkeit des Open-Reversals in DAX-/FDAX-Daten. Das ist eine Verschneidung von Harris 1986 mit Grant/Wolf/Yu und würde nur als Gate auf einen schon bestehenden Fade laufen.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden.

Research-Log 2026-10-12 (Montag, Literatur-Track, Fokus Breakout-Familien)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die Breakout-Suche (Opening Range, Range-Expansion, Level-Breaks) liefert nur bereits verbuchte Quellen: Mesfin (arXiv 2605.04004) und die MQL5-Replikation von Zarattini/Aziz. Beides stützt die Kostenwand-These, die der Digest für ORB-Varianten zeigt (Ø PF 0,93 über 5 Builds). Neue, baubare Bausteine oder Strategien mit eigenem Mechanismus tauchten nicht auf.

Geprüfte Quellen (alle bereits im Log)

• Mesfin, arXiv 2605.04004 (Tier 1, v1 2026-05-05, v3 2026-09-15): 14 OHLCV-Signalfamilien auf MNQ, 947 Tage, 5-Minuten-Bars, 2021–2025, Walk-Forward. Kein Signal besteht alle fünf Kriterien. Elf Familien scheitern, weil der Brutto-Edge von 0,07–1,50 Punkten unter der 2,0-Punkte-Friktion liegt. ORB-long erreicht T = 0,88 und ist nicht jahresstabil. Schon mehrfach verbucht, zuletzt 2026-10-06. Kein neuer Inhalt.
• MQL5-Blog zur ORB-Replikation (Tier 3, 2026-09-25, https://www.mql5.com/en/blogs/post/776235): Zarattini/Aziz-Regel auf fünf Indizes, Januar 2015 bis Juni 2026. Das ist nur ein Einzeiler-Hinweis und keine Bau-Grundlage. Schon am 2026-09-28 und 2026-10-05 verbucht.
  • DAX brutto +0,116 R (t = 2,4), netto −0,038 R (t = −0,8).
  • Die Regel liegt auf dem DAX netto +0,128 R (t = 2,5) über zufälliger Richtung. Die Richtung der ersten Kerze trägt also Information, die Kosten (etwa 2,5 Punkte) fressen sie aber.
  • Als Hypothese für den Auto-Build: Der Richtungs-Edge könnte erst mit größerem Initial-Risiko (SL ≥ 10 Punkte wie bei uns) den Kostenanteil unter die 6–12 % senken. Das ist unbelegt und ein Prüfauftrag, kein Fund.
• Serikova, WPF 2019/14, Uni St. Gallen (Tier 1, 2019, kein 12-Monats-Fund): Tagesauktionen und Marktöffnung treiben die Periodizität von Renditen. Der Preis-Impact ist in den 15 Minuten nach Auktionen am höchsten. Das ist ein Mikrostruktur-Hinweis für Auktionszeiten beim DAX (Eröffnung 09:02, Intraday-Auktion 13:17, Schlussauktion 17:35). Es ist ein Multi-Aktien-Paper von 2019 und kein DAX-Index-Test, also nicht baubar. Konkrete Zeiten dürften ohnehin nicht hart kodiert werden. Nur als Einzeiler.

Durchgeführte Suchen

1. „opening range breakout intraday index futures arXiv 2026 volatility-scaled stop“ (Tagesfokus): nur TradingView-Skripte, ausgeschlossen.
2. „range expansion breakout prior-day high low intraday … out-of-sample transaction costs 2026 SSRN“ (Tagesfokus): Mesfin, MQL5-Replikation, LuxAlgo-Erklärtexte (Tier 3).
3. „intraday overnight return decomposition European index futures first-hour predicts last-hour 2026“ (frei): Overnight-Drift (Boyarchenko/NY Fed), arXiv 2507.04481 (Overnight-News) und Standardliteratur. Nichts DAX-spezifisch Neues, bereits Teil früherer Logs.
4. „arXiv 2026 intraday index trading first candle direction random-direction benchmark …“ (frei): nur Indikator-Seiten, ausgeschlossen.
5. „arXiv q-fin.TR 2026 intraday breakout failure reversal liquidity stop-run …“ (frei, gegen die Erfahrungslage): wieder Mesfin, sonst Tier 3.
6. „Xetra opening auction price DAX intraday return predictability scheduled announcements“ (frei): Serikova 2019, Mittnik et al. 2013, Entorf et al. 2009. Alles älter als 12 Monate.

Einzeiler-Liste

• Mesfin „London Session Signal B“ (T = 4,3) und „RTH Confluence“ (T = 3,1): als Positivkontrollen im Paper genannt, aber Regeln nur im PDF. Sie beziehen sich auf eine Nasdaq-Session ohne DAX-Entsprechung und wurden hier nicht geprüft.
• Fortraders-Blog („50–70 % der Intraday-Breakouts scheitern“): Tier 3, nur sechs Monate Daten ohne Methodik. Ignoriert.
• TradingView-/LuxAlgo-Skripte zu ORB: Tier 3, ausgeschlossen.
• Die Auffälligkeitsprüfung auf KI-Anweisungen in Webinhalten ergab keine Treffer.

Weiterer Lauf 01:40

Literatur-Research 2026-10-12 (Montag: Breakout-Familien)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die Suchen zu Breakout-Familien (Opening Range, Range-Expansion, PDH/PDL-Level-Breaks) lieferten nur bereits geführte Referenzen (Mesfin-Falsifikationsstudien) oder Indikator-/Blog-Material ohne offengelegte Methodik (Tier 3). Für die DAX-Einzelzeitreihe gibt es weiterhin keine peer-reviewte oder methodisch offengelegte Out-of-Sample-Evidenz für ein ORB mit Volatilitätsfilter.

Geprüfte Treffer

• Mesfin, „Structural Limits of OHLCV-Based Intraday Momentum Signals in MNQ Futures" (arXiv 2605.04004, Tier 1, v1 05.05.2026, v3 15.09.2026): bereits am 2026-08-24 und 2026-09-19 geführt. Dedupe. Kritische Einordnung zur Montags-Familie: ORB-Long T = 0,88 und über die Jahre instabil. 11 von 14 Familien scheitern schon an der Friktion (Brutto 0,07–1,50 Punkte gegen 2,0 Punkte Kosten). Das stützt die Prognose, dass reine ORB-Varianten am DAX-Spread von bis zu 3,5 Punkten scheitern, sofern kein situativer Filter den Brutto-Edge hebt. Einschränkung: Die Seite nennt kein detailliertes Kostenmodell, nur einen Friktionsboden von 2,0 Punkten.
• Mesfin, Volatility-Volume-Gap-Klassifikator (arXiv 2605.11423, Tier 1, Mai 2026): bereits am 2026-10-06/08/10 geführt. Dedupe.
• Algorithmic-Token-Substack „The 30 Minute Edge" (algorithmictoken.substack.com): ATR-basierter Range-Filter, laut Snippet noch im Paper-Trading ohne validierte Ergebnisse. Tier 3, nur Hinweis, kein Fund.
• TradingView-Skripte (DAX-Box 08:30–09:00, Mindestrange 0,35 % des Kurses), LuxAlgo-/cTrader-Indikatorseiten, Bookmap-Blog zu Narrow-Range-Breakouts (März 2026): Marketing- bzw. Indikatorseiten ohne Backtest-Zahlen. Tier 3 bzw. ausgeschlossen.
• Hasbrouck 2003 (J. Finance, Preisfindung S&P/Nasdaq-Futures): Hintergrund, keine Breakout-Aussage. Kein Fund.
• Zu PDH/PDL-Fehlausbrüchen / Stop-Hunting gab es keine akademische Quelle aus 2026.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Der Digest-Stand zu Breakout-Familien wurde heute nicht neu gelesen. Der Dedupe stützt sich auf die vorhandenen Logs (Breakout-/ORB-Begriffe in über 70 Dateien). Neue Breakout-Funde bräuchten einen echten Mechanismus-Twist, etwa einen Range-Kompressions-Filter mit begründetem Treiber. Die heutigen Treffer liefern keinen.

Hypothese für den Auto-Build: Ein ORB ohne situativen Filter dürfte nach Kosten bei PF ≈ 1,0 oder darunter liegen, weil der Brutto-Effekt klein ist und Fehlausbrüche in Rangetagen den Edge aufzehren. Ein Gewinn wäre nur zu erwarten, wenn ein Filter (Vortages-Range-Kompression, Trendtag-Indikator) Rangetage aussortiert. Das wäre als Baustein-Fund (Filter) zu formulieren, sobald eine Quelle mit offengelegter Methodik existiert.

Durchsuchte Queries

1. „opening range breakout intraday index futures 2026 arXiv" (Tagesfokus)
2. „intraday range expansion volatility compression breakout equity index paper 2026" (Tagesfokus)
3. „DAX intraday opening range breakout first 30 minutes volatility filter evidence study" (DAX-spezifisch)
4. „intraday breakout previous day high low false breakout stop hunting empirical equity index 2026 working paper" (frei-explorativ, Fehlausbruch-Perspektive)
5. „arXiv q-fin.TR 2026 intraday index trading strategy out-of-sample transaction costs volatility regime" (frei-explorativ)

Auffälligkeiten

Keine Prompt-Injection oder Anweisungen in Fremdtexten festgestellt. Es wurden nur Snippets und die arXiv-Abstract-Seite von 2605.04004 gelesen, keine Volltexte. Details zu Kostenmodell und Parameterzahl der Studien sind daher nicht verifiziert.

Weiterer Lauf 07:53

Research-Log 2026-10-12 (Montag, Fokus: Breakout-Familien)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die drei Suchen (ORB/Range-Expansion, Intraday-Momentum über Erste-/Letzte-Halbstunde, freie q-fin.TR-Suche) lieferten nur Retail-Seiten (Tier 3, ausgeschlossen) oder Quellen, die schon im Log stehen. Die Breakout-Familie ist im Digest mit 62 ORB-Trials gut abgedeckt. Der Hebel liegt dort bei Zustands-Filtern und Exits, nicht bei neuen Entry-Varianten.

Prüfung der Treffer (alle Dubletten oder nicht baubar)

• Mesfin 2026, arXiv:2605.04004 (Tier 1/2, Preprint, nicht peer-reviewed): Falsifikationsstudie mit 14 OHLCV-Signalfamilien auf MNQ, 5m, feste Reibung von 2 Punkten Round-Trip. Elf Familien scheitern schon an der Reibung. Bereits mehrfach geführt (2026-08-24, 2026-10-05, 2026-10-12-classic), daher kein Neufund. Kritisch: Nasdaq-Futures und eine einzelne Studie, als Anker schwach. Die Richtung (nackte Breakouts brutto knapp, netto null) deckt sich aber mit dem Digest (Ø PF 0,93 über 5 ORB-Builds).
• Gao/Han/Li/Zhou, JFE 2018 (Erste-/Letzte-Halbstunde-Momentum, S&P-ETF 1993–2013): Dublette (2026-10-07 Fund 8). Laut Snippets ist der Effekt auf volatilen Tagen, Hochvolumen- und Makro-Tagen stärker. Ein APAC-Replikationspapier fand ihn weniger durchgängig, und eine Taiwan-Studie sieht ihn nach Kontrolle der institutionellen Flows verschwinden. Das schwächt die Übertragbarkeit auf eine einzelne DAX-Zeitreihe. Der Mechanismus (Hedging- und Rebalancing-Flows zum Handelsschluss) hängt an der US-Schlussphase. Der DAX-Cash-Close liegt um 17:30, der Hard-Cut um 20:00.
• Mroziewicz/Ślepaczuk 2026, arXiv:2602.10785 (Tier 1/2, Feb 2026): Methodik-Paper zu Parameteroptimierung mit Double-Out-of-Sample und Walk-Forward, Intraday 1–60 min, Kosten 0,1 % pro Trade. Laut Snippet Aktien und Krypto, Index-Futures nicht bestätigt. Keine Strategie mit eigenem Edge, daher kein Fund. Nur als Validierungs-Methodik für den Auto-Build vermerkt. Volltext nicht geprüft.

Eigene Einschätzung (Hypothese für den Auto-Build)

Neue Breakout-Entries ohne neuen Mechanismus sind nach Digest und Literatur wenig aussichtsreich. Belegt sind zustandsabhängige Effekte (dax_orb_vola_state_gate PF 1,06→3,28, dax_acd_dow_structure_gate 1,12→1,26). Der PF 3,28 bei vermutlich kleiner Trade-Zahl ist Multiple-Testing-verdächtig. Prognose: Ein Vola-Zustands-Gate auf Geschwister-ORB-Strategien (ACD, TORB) trägt nur teilweise (PF-Anstieg, aber kleiner als 3,28). Wenn nicht, war es eine Stichprobenkonstellation.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. „opening range breakout index futures intraday arXiv 2026 volatility-adjusted range expansion“ → nur LuxAlgo/cTrader-Indikatorseiten (Tier 3, Marketing, ignoriert).
2. „intraday momentum index overnight gap first half-hour predicts last half-hour 2026 SSRN“ → Gao et al. und Replikationen (bekannt).
3. „arXiv q-fin.TR 2026 intraday index futures trading strategy out-of-sample transaction costs“ (frei-explorativ) → Mesfin 2605.04004, Mroziewicz/Ślepaczuk 2602.10785.

Einzeiler-Liste

• Mesfin arXiv:2605.04004 (Falsifikation, MNQ): Dublette.
• Gao et al. JFE 2018: Dublette.
• arXiv:2602.10785 (Walk-Forward-Methodik): kein Strategie-Fund, nur Validierungs-Hinweis.
• arXiv 2605.11423 (MNQ-Regime-Klassifikator) bleibt offen für den Donnerstags-Volltext-Check.

Auffälligkeiten

Keine Prompt-Injektion in den Suchergebnissen festgestellt.

Weiterer Lauf 17:02

Literatur-Research 2026-10-12 (Montag: Breakout-Familien)

Kurzfazit

Die Suche nach neuen akademischen Breakout-Arbeiten (arXiv/SSRN, ORB, Range-Expansion) ergab kein neues Tier-1-Paper. Der einzige verwertbare Treffer ist ein Tier-2-Substack-Beitrag (ORB auf MNQ mit Daily-SMA-Richtungsfilter und Ein-Verlust-Sperre). Er taugt als schwacher Baustein-Fund (Filter auf ORB), nicht als eigenständige Strategie. Die ORB-Familie ist im Digest bereits stark besetzt, daher bleibt die Erwartung gedämpft.

Fund 1: ORB mit Daily-SMA-Richtungsfilter + Ein-Verlust-Sperre pro Session

• Typ: Baustein (Filter) auf Opening Range Breakout
• Quelle: „Opening Range Breakout: Real Edge or Backtest Illusion?", Substack „Backtests, Not Signals" (Autor „Ale"), 2026-03-04, https://backtestsnotsignals.substack.com/p/opening-range-breakout-real-edge
• Tier: Tier 2, nicht peer-reviewed. Methodik ist weitgehend offengelegt, aber Notebook, Heatmaps und Trade-Logs liegen hinter einer Paywall und sind nicht prüfbar. Autor ist pseudonym, daher an der Untergrenze von Tier 2.
• Markt/Timeframe: MNQ (Micro Nasdaq Futures), Intraday, Databento-Daten, back-adjusted.
• Regeln: Long beim Bruch des Opening-Range-Highs, Short beim Bruch des Lows. Richtung nur in Richtung des Tagestrends: Long nur über der Daily-SMA, Short nur darunter (SMA 150–300, Artikel nennt 200). Stop an der Gegenseite der Range, gedeckelt bei 150 Ticks. Take-Profit bei einem Vielfachen des Stop-Abstands (RR 1,4–4,4 optimiert). Nach einem Verlusttrade am selben Tag kein weiterer Trade. Die Fensterlänge der Opening Range wird nicht genannt.
• Behauptete Zahlen: In-Sample 2020-02 bis 2022-12: Sharpe 1,37, PF 1,43, 451 Trades. Out-of-Sample 2023-01 bis 2026-02: Sharpe 1,10, PF 1,32, 474 Trades, Win-Rate nur 24,9 %.
• Daten/Umsetzbarkeit: Eine Index-Zeitreihe 1m genügt, die Daily-SMA wird aus 1m aufgebaut. Das passt zu 09:00–20:00 Berlin, Entry ab 09:00, Hard-Cut 20:00. Der Artikel hält über Nacht („Exit am nächsten Session-Open"). Das muss auf Hard-Cut 20:00 umgestellt werden. baubar: ja (als Overlay auf Opening Range Breakout / ACD Time-Confirmed ORB). Die Quelle ist Tier 2, daher nur der Filter, nicht die Gesamtstrategie.

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit: Die Stichprobe ist mit etwa 470 Trades pro Phase brauchbar. Die OOS-Phase ist echt getrennt und nur geringfügig schwächer (Sharpe 1,37 → 1,10). Das ist eher ein gutes Zeichen als ein Overfit-Indiz. Es gibt aber Schwächen:
  • Keine Slippage. Es werden nur 0,68 $ Kommission pro Seite angesetzt. Bei einer Win-Rate von 25 % und Stops bis 150 Ticks ist der Slippage-Effekt moderat, bei Marktorders an der Range-Kante aber nicht null.
  • Optimierung auf Sharpe über zwei Parameter, 17 × 16 Gitterpunkte. Das ist überschaubar, aber Multiple-Testing wird nicht korrigiert.
  • Regime: Die OOS-Phase 2023–2026 ist ein starker Nasdaq-Bullenmarkt (Buy&Hold +128 %). Ein Long-Bias über dem SMA profitiert davon. Der Artikel räumt ein, dass B&H absolut besser war. Die „Edge" könnte großteils Trend-Beta mit 24 % Marktexposition sein.
  • Der Artikel nennt 200 Tage, optimiert aber 150–300. Das ist eine kleine Inkonsistenz.
  • Arithmetik: 108 % bzw. 95 % Return auf 10.000 $ bei Größe 2 und 150-Tick-Cap ist mit 20-fachem Hebel plausibel, aber nur auf Kontogröße normiert, was die Aussagekraft mindert.
• Ökonomischer Mechanismus: Der Filter ist plausibel. Ausbrüche in Richtung des höherzeitigen Trends haben mehr Folgekäufe (Informations-/Flow-Persistenz), Ausbrüche dagegen sind häufiger Fehlausbrüche. Die Ein-Verlust-Sperre ist ein einfacher Schutz gegen Chop-Tage, ein Trade-Count-Filter nach dem Muster „erster Fehlausbruch signalisiert Rangetag".
• Situationsanalyse: Der Effekt trägt bei persistenten Trendphasen und bei klaren Gap-/Trendtagen. Er trägt nicht bei SMA-Kreuzungsphasen und Seitwärtsmärkten (Daily-SMA flach, Filter schaltet ständig um) und nicht bei Ausbrüchen entgegen dem Trend nach Nachrichten.
• Übertragbarkeit auf DAX: Teilweise. Der Mechanismus ist reiner Preis-Mechanismus ohne US-spezifische Struktur. Der Nasdaq-Bullenmarkt-Bias im Test überträgt sich aber nicht. Der DAX hatte 2023–2026 weniger stetigen Trend, und die Daily-SMA 200 schaltet dort häufiger um.
• Bias-Risiken: Overfitting auf die Nasdaq-Bullenphase (Regime-Bias) und Multiple-Testing im Gitter treffen zu. Lookahead ist unwahrscheinlich, sofern die SMA nur mit Vortags-Close gebildet wird. Das muss der Bau erzwingen.
• DAX-Backtest-Prognose: Der Daily-SMA-Filter dürfte ORB-Varianten leicht verbessern, vor allem durch weniger Gegentrend-Trades, aber den Träger nicht retten, wenn der Träger selbst unter PF 1 liegt. Der Digest zeigt, dass die ORB-Familie gemischt ist: ACD Time-Confirmed ORB PF 1,12 und Timely ORB PF 1,23 tragen, dax_orb_activity_gate (PF 0,47) und dax_orb_nr_contraction_gate (PF 0,47 → 0,28) scheiterten. Regime-Gates zeigten dagegen Verbesserung (dax_acd_dow_structure_gate PF 1,12 → 1,26, dax_orb_vola_state_gate PF 1,06 → 3,28, dort mit kleiner Stichprobe). Ein Trend-Richtungsfilter ist inhaltlich verwandt mit dem Dow-Struktur-Gate und könnte daher ähnlich wirken. Er könnte aber redundant sein, wenn das Dow-Gate die Trendrichtung schon abbildet. Die Ein-Verlust-Sperre dürfte die Trade-Anzahl senken, ohne den PF stark zu ändern. Ich erwarte einen kleinen, nicht signifikanten Effekt.
• Urteil: fragwürdig bis schwach vielversprechend. Der Mechanismus ist sauber, die Quelle aber unprüfbar und das OOS-Regime verzerrt.

Dedupe / geprüfte Treffer ohne Neufund

• Gao/Han/Li/Zhou, Intraday Momentum (First Half-Hour → Last Half-Hour): bereits in früheren Logs behandelt. Nur Einzeiler, kein Neufund.
• KIT-Working-Paper (2016) zu CUSUM/Brodsky-Darkovsky auf DAX-Auktionspreisen: Tier 1, aber alt und auf Auktionspreise bezogen, nicht auf 1m-Daten. baubar: nein.
• LuxAlgo/TradingView/cTrader-Indikatorseiten, StockSharp-Beispielcode, Ungeracademy-DAX-Seiten: Tier 3 bzw. Marketing, ignoriert.
• Larry-Williams-Hinweis zum Nachlassen des Volatility Breakout (LuxAlgo-Konzeptseite): Tier 3, nur Hinweis auf Edge-Decay der Klassik-Familie.

Durchsuchte Queries

1. „opening range breakout intraday index futures arXiv 2026": nur Indikatorseiten.
2. „intraday range expansion volatility breakout stop-loss new paper 2026 index futures out-of-sample": führte zum Substack-Fund.
3. „arXiv q-fin intraday momentum first half-hour predicts last half-hour return index 2026": nur Altpaper (Dedupe).
4. „arXiv 2026 intraday trading strategy DAX OR Euro Stoxx OR equity index volatility-scaled breakout transaction costs": frei-explorativ, nichts Neues.

Auffälligkeiten

Keine Prompt-Injection in den Quellen bemerkt. Die Suchmaschine lieferte für arXiv/SSRN keine 2026er Breakout-Papers. Das ist ein Such-Null-Ergebnis, kein Beleg dafür, dass keine existieren.

Empirie-Research-Log 2026-10-12 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-12 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-24, 110 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4,1; Holdout ab 2026-08-25 gesperrt): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Am stärksten ist F2-Montag (Eröffnungsstunde, n=22, +34,2 Pkt, Median +21,5, t=2,55, WR 59,1 %), danach F6 first30_down (t −2,10) und F2 Mittwoch (t −2,06). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es drei. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien wurden aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber dem Vortag (Discovery-Ende 2026-08-23) ist ein Tag hinzugekommen. Die Kennzahlen haben sich nur marginal verschoben (F2 Mo t 2,67→2,55, F6 first30_down t −2,27→−2,10, also leicht schwächer). Neue Evidenz entsteht dadurch nicht.

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Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2,55 (F2 Mo), weit unter 4,1 und mit dem Zufallsbild bei 43 Tests vereinbar.
2. Dedupe. Jeder Kandidat mit Mechanismus ist bereits gebaut (laut Vortags-Log und Digest):
   • Mo/Di-Eröffnungsstunde: dax_week_open_hour_long, dax_week_open_gap_gate
   • 09:00-Drift: dax_open_drift_long
   • first30_down → Spät-Short: dax_weak_open_late_short, dax_late_afternoon_drift_short, dax_intraday_neg_drift_short
   • Hochvola-First30-Momentum: dax_mim_gamma_vola_gate
   • Gap-Familie: dax_overnight_gap_fade samt Gates (z. B. dax_gap_fade_regime_gate, Wochentag-Gate nur Montag: PF 4,42, aber n=11, nicht belastbar)
3. Kein Situationstreiber. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1,19. Das einzige Muster mit sichtbarer Bedingung ist First30-Momentum in Hochvola (+15,2 Pkt, WR 61,1 %) gegenüber Niedrigvola (+3,6 Pkt). Der Unterschied ist statistisch nicht trennbar und die Regel ist als Gate bereits vorhanden.

Digest-Abgleich: Der Digest-Stichwort-Grep stützt keine neue Hypothese. Die Montag-Evidenz bleibt dünn (n=11, ein Trial), und der Trial „Nur nach schwachem Morgen“ (first30_down, PF 3,15, n=8) ist nicht belastbar.

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Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1,47 (11:00); 09:00 ist Dublette von dax_open_drift_long; 12:00 hat Std 105, ausreißeranfällig; übrige |t| < 1,2.
• F2 Mo/Di (t 2,55/1,45, konsistent): Dublette dax_week_open_hour_long, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35,6, t −2,06, WR 26 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0,8, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: max |t| 1,18, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–17 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1,66, nicht monoton, ohne Mechanismus.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0,4, Mean/Median-Konflikt; kein_breakout thin (n=7).
• F6 first30_down (−19,95, t −2,10, WR 35,8 %): konsistent, aber bereits gebaut, unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t −0,06, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0,51, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1,19, Dubletten bestehender Gates.

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Memory-Hygiene

Die Index-Einträge sind reine Prozess-/Werkzeug-Lektionen. Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert eine davon; es gibt keine „nie bauen“-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Klassik-Research 2026-10-12 (Montag: Breakout / Range / Eröffnungseffekte)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Das Montags-Thema (Opening-Range-, Volatilitäts-, Kanal- und Eröffnungs-Breakouts) ist in den Klassik-Logs bereits breit abgedeckt: ORB, Crabel NR4/NR7, Williams-Channel, ACD, TORB, Donchian, Flaggen, Point-&-Figure, Extrem-Alter-Gate, Vola-Zustands-Gate und Initial Balance/Steidlmayer. Die neuen Suchen lieferten nur Sekundärmaterial ohne Tier-1/2-Substanz oder bereits bekannte Anker. Ein künstlich aufgeblasener Fund wäre eine Variante bestehender Einträge, und Varianten gehören laut Dedupe-Regel nur als Einzeiler ins Log.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. Opening range breakout, Crabel NR7, volatility expansion, index futures, academic evidence: Treffer waren Tsai et al. 2019 (TORB, IEEE Access), Holmberg/Lönnbark/Lundström (Umeå Economic Studies 845) und ein Blog-Replikationsversuch (mql5, Tier 3, nur Einzeiler). Alle sind bereits als Funde 2026-08-24, 2026-10-05 und 2026-07-20 geführt.
2. First half-hour predicts last half-hour (Gao/Han/Li/Zhou, JFE 2018): bereits als Falsifikations-Anker bzw. Dublette in 2026-10-07 (Fund 8) und 2026-10-09 geführt.
3. Vortagshoch/-tief-Breakout, akademischer Test auf S&P-Futures: ausschließlich Trader-Kommentare (Tier 3), keine akademische Quelle. Kein Fund.
4. Market Profile / Initial Balance / Value Area, empirischer Journal-Test: kein peer-reviewter Test auffindbar. Nur ein ATAS-Blog, der sich auf einen unspezifizierten Firich-Bericht beruft (Tier 3). Konzept bereits in 2026-08-10-classic geführt.
5. Freie Explorationssuche gegen die Erfahrungslage (Rothschild/Gordon, Lakonishok, Journal of Futures Markets, Eröffnungsbereich und Overnight-Gap): kein passender Primärtreffer. Rothschild/Gordon (1988) lässt sich so nicht bestätigen und wird nicht als Quelle geführt.
6. Der Direktabruf von arXiv 2605.04004 (/abs) war erfolgreich, siehe Einzeiler unten.

Kritische Einordnung zur Sättigung (Bezug auf das empirische Gedächtnis)

• Der Digest weist für die ORB-Familie 62 Trials und für Volatility Breakout 103 Trials aus. Die Roh-Entries sind sehr gemischt: Ø PF 0.93 über 5 ORB-Builds, mit dax_acd_timed_breakout 1.30 und dax_timely_orb 1.23 als Ausreißern nach oben und den Gate-Builds um 0.47 als Ausreißern nach unten.
• Der robusteste Hinweis aus dem Digest ist, dass ORB-Edge zustandsabhängig ist. dax_orb_vola_state_gate hebt den PF von 1.06 auf 3.28, dax_acd_dow_structure_gate von 1.12 auf 1.26, und dax_squeeze_lowfreq_vola_gate liegt bei 2.68. Weitere Entry-Varianten bringen dagegen wenig, denn dax_orb_anchor_shift (Placebo) und dax_orb_invalidation_exit sind ohne Mehrwert.
• Hypothese für den Auto-Build (keine Neuentdeckung, sondern ein Ansatzpunkt): Der Vola-Zustands-Gate-Effekt sollte bei der Replikation auf Geschwister-Strategien (ACD, TORB) geprüft werden. Wenn er dort ebenfalls trägt, ist es ein strukturelles Merkmal des Eröffnungsbereichs. Wenn nicht, war der PF 3.28 vermutlich eine Stichprobenkonstellation (kleine Trade-Zahl bei hohem PF ist Multiple-Testing-verdächtig). Ich führe das bewusst nicht als eigenen Fund, weil es eine Variante von dax_orb_vola_state_gate wäre.

Einzeiler (keine Neufunde)

• Mesfin 2026, arXiv:2605.04004 v3 (Tier 2, Preprint, nicht peer-reviewed): Falsifikationsstudie mit 14 OHLCV-Intraday-Momentum-Signalfamilien auf MNQ-Futures (947 Tage, 5m, Walk-forward 2023–2025). Keine Familie besteht alle fünf Kriterien. ORB-Long scheitert mit T = 0.88 an der Jahresstabilität, Gap-Continuation-Short mit T = 1.46. Elf Familien liegen vor Kosten unter dem Friktionsboden von 2.0 Punkten. Nur zwei Positivkontrollen (RTH-Confluence T = 3.11, London Signal B T = 4.30) tragen. Das stützt den Digest-Befund, dass nackte Breakouts keinen robusten Edge haben und Zustands- oder Session-Konditionierung nötig ist. Quelle: https://arxiv.org/abs/2605.04004. Der Marktbezug ist Nasdaq, nicht DAX, und eine einzelne Studie mit 947 Tagen ist ein schwacher Anker. Bereits in früheren Logs als Falsifikations-Anker geführt, daher kein Neufund.
• Tsai et al. 2019, IEEE Access (Tier 1/2), TORB auf Index-Futures (DJIA, S&P 500, NASDAQ, HSI, TAIEX, 2003–2013): Dublette zu dax_timely_orb (Digest PF 1.23). https://sindex.sdl.edu.sa/esploro/outputs/journalArticle/Assessing-the-Profitability-of-Timely-Opening/9942209608331
• Gao/Han/Li/Zhou 2018, JFE 129, 394–414: Intraday-Momentum auf der Erste-/Letzte-Halbstunde-Achse. Dublette bzw. Anker, siehe 2026-10-07 Fund 8. Der Effekt ist laut Autoren auf volatilen Tagen, Hochvolumen-Tagen und Makro-Release-Tagen stärker, was zu den Digest-Hinweisen zu Vola-Zuständen passt.
• Tier 3, ausdrücklich nicht als Fund und nicht baubar: mql5-Blog zur ORB-Replikation auf fünf Indizes ("gross reproduced, net zero"), TradingView- und SeeItMarket-Kommentare, ATAS-Market-Profile-Blog. Sie sind nur als Richtungsindiz (brutto reproduzierbar, netto ohne Edge) sinnvoll, nicht als Evidenz.

Auffälligkeiten

Keine Prompt-Injektion in den abgerufenen Webinhalten festgestellt.

Weiterer Lauf 12:01

Klassik-Research 2026-10-12 (Montag: Breakout / Range / Eröffnungseffekte)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Das Montags-Thema ist in den Klassik-Logs und im Ergebnis-Digest vollständig abgedeckt: ORB, Crabel NR4/NR7 und Inside-Day, Donchian/Lukac, Williams-Vola-Channel, Squeeze, Rundnummern, P&F-Triple-Top, Flaggen, Extrem-Alter, Failed-Breakout-Fade und Overnight-Gap-Fade sind schon Funde oder gebaute Plugins. Die drei Suchen lieferten keine Tier-1/2-Quelle mit neuem Mechanismus. Statt eines weiteren Varianten-Funds steht unten nur eine Hypothese für den Auto-Build. Sie ist kein Fund und nicht baubar, weil ihre einzige Quelle Tier 3 ist.

Durchsuchte Quellen und Queries

1. Caporale Plastun "Price gaps" market anomaly stock indices gap filling profitability. Treffer: Plastun/Sibande/Gupta/Wohar 2020 (North American Journal of Economics and Finance, Tier 1) und Caporale/Plastun 2017 (Brunel-Working-Paper). Beide sind bereits in den Logs 2026-09-20 und 2026-10-01 verarbeitet. Der Digest enthält 14 Baustein-Tests auf dax_overnight_gap_fade. Dedupe: kein Neufund.
2. opening gap fade continuation index futures first 30 minutes academic evidence. Es gab keine Peer-Review-Studie zu Gap-Fade versus Continuation in Index-Futures. Treffer waren Blogs, Indikator-Seiten und NexusFi, also Tier 3 und ignoriert. Der einzige akademische Anker ist Gao/Han/Li/Zhou 2018, schon in den Logs 2026-10-07 und 2026-10-09 geführt.
3. intraday high low range first hour predicts daily range expansion breakout continuation index futures. Es kamen nur Praktiker-Seiten (Tier 3), keine Journal-Studie. Der Verweis auf Adam Grimes' Open-nahe-Tageshoch/-tief-Studie ist nur aus zweiter Hand und ohne Primärquelle belegt. Das Thema deckt der Extrem-Alter-Fund vom 2026-10-05 (Mok/Lam/Li 2000) ab.
4. lunchtime lull midday trading volume volatility minimum index returns afternoon breakout. Treffer: Kadioglu 2023 (Int. Journal of Emerging Markets, Borsa Istanbul), Ozenbas 2008 (US/Europa-Volumenprofile), Tian/Guo (Shanghai). Sie bestätigen nur die bekannte deterministische Intraday-Vola- und Volumenform. Das ist bereits durch Andersen/Bollerslev (Logs 2026-07-05, 2026-07-30) und Wood/McInish/Ord (Log 2026-06-28) abgedeckt. Ein Mittags-Breakout-Gate ist daraus nicht belegt.

Hinweis: Das Dedupe-Grep über die Fund-Überschriften landete in einer Persisted-Datei und wurde per Read gelesen. Außerdem wurden Gap-, Squeeze-, Failed-Breakout- und Value-Area-Begriffe im Digest-Trial-Ledger geprüft.

Hypothese für den Auto-Build (Tier 3, kein Fund, nicht baubar)

Opening-Range-Verbrauch. Praktiker-Quellen behaupten, dass Breakouts schlechter laufen, wenn die Opening-Range-Breite schon die Größe des Vortags-ATR erreicht (die erwartete Tagesrange wäre dann "verbraucht"). Es gibt dafür weder Daten noch eine akademische Quelle.

• Mechanismus-Plausibilität: Er wäre konsistent mit Vola-Clustering und Range-Mean-Reversion (Alizadeh/Brandt/Diebold 2002, Journal of Finance, Range-basierte Vola-Persistenz).
• Dedupe: Der Mechanismus liegt sehr nahe an dax_orb_vola_state_gate (Lundström 2014, Log 2026-10-05, PF 3.28 im Digest) und am Crabel-Stretch (Log 2026-07-27). Er wäre daher höchstens eine Parametervariante.
• Nutzen: Er bräuchte eine eigene Tier-1-Quelle, bevor er als Fund geführt werden kann. Dann wäre er ein Kandidat für einen Baustein-A/B auf dax_timely_orb. Heute nur als Notiz.

Einzeiler (Varianten, kein Neufund)

• Plastun et al. 2020 (Gap-Continuation statt Gap-Fill, Dow/S&P/Nasdaq 1928–2018, Tier 1): Dedupe zu den Logs 2026-09-20 und 2026-10-01 sowie zu dax_overnight_gap_fade mit seinen 14 Baustein-Tests.
• Kadioglu 2023 / Ozenbas 2008 / Tian-Guo (Tier 1/2, Intraday-Volumen- und Vola-Formen): Bestätigung bekannter Saisonalität, kein neuer Mechanismus.
• Prozess-Notiz: Die Breakout-Familie hat laut Digest ein hohes Trial-Konto (Volatility Breakout: 103 Trials, ORB: 62 Trials). Das ist ein Multiple-Testing-Hinweis für spätere Builds, kein Suchverbot.

Forschungsmethodik 2026-10-11

Lernkreis LK-4.4. Vorab die Dateien in status/methodik/ (09-27, 10-04, 10-07, 10-10) gelesen. Dort schon vergeben und hier nicht wiederholt: CRN-Paardifferenz, Catoni-/asymptotische/t-Konfidenzsequenzen, SPA/Romano-Wolf, Tweedie, e-LOND, e-BH, Thresholdout, Lan-DeMets, Randomisierungstest, Schiefe-t, Winner-Inferenz, Fay-Herriot, Jackknife+, Kontrollvariable mit bekanntem Erwartungswert (DAX-Tagesrendite), Data Fission, Efron-Nullverteilung, adaptive Kombinationstests, Block-Permutation, DSR/N_eff, PBO, Kendall-Bayes, E-Detektor, Surrogatindex, McNemar-Wettprozess, Bandit-AIPW.

Zugriff: Volltexte nicht geladen. Die Verfahren sind aus Abstracts, Suchtreffern und Folgearbeiten rekonstruiert (Paper-Volltexte nicht eingesehen). Formeln aus dem Gedächtnis bzw. aus Sekundärquellen — vor dem Bau gegen die Originale prüfen. Es wurde keine Anweisung in Fremdtext gefunden.

Verfahren 1 — Kovariaten-Adjustierung der Paardifferenz nach Lin/CUPED mit Cross-Fitting (Problem 1)

Problem: Zu wenig Signal je Trade. Die Differenz A/B je Tag hat noch Restvarianz, die ein Teil davon durch am Morgen bekannte Tagesmerkmale erklärbar sein könnte.

Verfahren: Die Tagesdifferenz d_t (B minus A) wird auf vorab bekannte, zentrierte Tageskovariaten x_t regressiert (z. B. Vortagesrange, Overnight-Gap, Eröffnungs-Volatilität; nur Größen vor dem frühesten Entry). Der Effekt ist der Achsenabschnitt (Lin 2013, Regressionsadjustierung; CUPED von Deng et al. 2013 ist der Ein-Kovariaten-Spezialfall). Der Schätzer bleibt auch bei falschem Linearmodell konsistent, der Standardfehler kommt aus HC3 (robust); die Varianz sinkt um den Faktor 1−R².

Voraussetzungen: (a) Kovariaten sind vom Baustein unabhängig bestimmt (vor dem Entry, nicht vom A/B beeinflusst) — bei uns erfüllbar, wenn nur Vortages-/Opening-Größen genommen werden. (b) Genug Tage für p Kovariaten: bei ~21 Tagen/Monat und p=2 bis 3 ist der Overfit-Verlust groß; deshalb Kovariaten-Koeffizienten aus dem langen Pool (~140 Tage, A/B-neutral) schätzen oder Leave-One-Out. (c) R² muss real >0 sein. Das ist die Schwachstelle: bei Tagesdifferenzen zweier nahezu gleicher Strategien erwarte ich R² deutlich unter 10 %.

Umsetzung: In research_agent/run_forward_validation.py eine optionale Spalte d_adj neben d rechnen (Koeffizienten per Leave-One-Out über die Vortage, kein Blick in die Zukunft); der Power-Plan (research_agent/power_plan.py) rechnet mit σ_adj² = σ²(1−R²_LOO). Sonst nichts verändern; die e-Prozesse bekommen d_adj nur, wenn die Nullkontrolle besteht.

Grenzen: Varianzgewinn ≤ 10 % wahrscheinlich, das löst die >1000-Trades-Lücke nicht. Kein Ersatz für Verfahren, die Zeit sparen. Gegenüber dem 10-04-Fund (Kontrollvariable mit bekanntem Erwartungswert) ist der Zusatz klein; bei Mehrfachverwendung beide gemeinsam als Regression führen, nicht stapeln.

Quellen: Deng/Xu/Kohavi/Walker, CUPED, WSDM 2013 (https://exp-platform.com/cuped/); Lin 2013 Regressionsadjustierung (nur über Sekundärliteratur geprüft); Vergleich Lin vs. CUPED: https://arxiv.org/pdf/2110.13406 ; https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2312.02935

Verfahren 2 — Asynchrone Online-FDR-Kontrolle mit Konfliktmengen (Zrnic/Ramdas/Jordan) (Problem 2)

Problem: Ein Strom von Hypothesen, aber die Vorwärtstests laufen überlappend über Monate. Klassische Online-FDR-Verfahren (LORD, SAFFRON, ADDIS) nehmen an, dass ein Test fertig ist, ehe der nächste beginnt.

Verfahren: Jeder Test bekommt eine Konfliktmenge (alle Tests, deren Daten-Zeitraum sich mit seinem überlappt). Das Alpha-Budget wird so vergeben, dass nur Tests außerhalb der Konfliktmenge als „abgeschlossene Vorgänger“ zählen; unter lokaler Abhängigkeit (Abhängigkeit nur innerhalb der Konfliktmenge) bleibt die FDR-Garantie erhalten.

Voraussetzungen: p-Werte gültig (super-uniform) und unabhängig außerhalb der Konfliktmengen. Bei uns teilweise: alle Kandidaten sehen dieselben DAX-Tage, also hängen gleichzeitig laufende Tests stark zusammen; das wird durch die Konfliktmengen abgebildet. Aber ein Kandidat und die später gestartete Variante desselben Baus sind auch ohne Zeitüberlappung korreliert (gleiche Idee) — das deckt das Verfahren nicht ab.

Umsetzung: Im Wesentlichen eine Buchhaltungsregel für den vorhandenen e-LOND-Kanal: je Kandidat Start-/Enddatum speichern, Konfliktmenge = alle Kandidaten mit Datumsüberlappung, und die Alpha-Zuteilung erst nach Abschluss der Konfliktmenge freigeben. Der Code der Originalautoren ist Python/R, aber für uns ist eine eigene Implementierung nötig (ca. 60 Zeilen). Ort: dort, wo der e-LOND-Fund (09-27) landet.

Grenzen: Wir haben nur eine Handvoll Hypothesen je Monat: der Gewinn gegenüber e-LOND (das für beliebige Abhängigkeit gilt) ist klein, die Verfahren sind bei <20 Tests im Strom kaum von Bonferroni-Spending zu unterscheiden. Nur sinnvoll, wenn die Zahl der konfirmatorischen Tests wächst. Die Garantie hängt an p-Werten; unsere Placebo-p-Werte haben nur die Auflösung 1/200 (siehe 10-07).

Quellen: https://jmlr.org/papers/v22/19-910.html ; https://arxiv.org/abs/1812.05068

Verfahren 3 — Bonett-Wright-Intervall für Spearman-Korrelation, mit exaktem Kleinst-n-Fallback (Problem 4)

Problem: Die wöchentliche Kalibrierung hat n = 4 bis 8 Paare; die gebräuchlichen Intervalle (Fisher-z mit 1/(n−3)) sind für Spearman zu schmal und bei so kleinem n nicht belastbar.

Verfahren: Fisher-z von ρ_s, Standardfehler √((1 + ρ_s²/2)/(n−3)) statt √(1/(n−3)) (Bonett & Wright 2000; gilt für |ρ_s| < 0,95), Rücktransformation per tanh. Für n < 10 stattdessen die exakte Permutationsverteilung (alle n! Ordnungen, n ≤ 8 sind 40.320, trivial).

Voraussetzungen: Paare unabhängig, bivariate Stetigkeit (wenige Bindungen), n ≥ ~10 für die Näherung. Bei uns nicht erfüllt für n = 4 bis 8; Paare derselben Bau-Kohorte sind zudem abhängig (siehe Kohorten-Block-Permutation 10-10).

Umsetzung: In shared_intelligence/calibration.py die Intervallfunktion für Spearman ergänzen: n ≥ 10 → Bonett-Wright, sonst exakte Permutation mit Ausweisung ci_methode. Rechenbeispiel: n = 8, ρ_s = 0,5 gibt SE_z = 0,474, z = 0,549, Intervall ≈ [−0,36; 0,90] — also auch dann nicht von Null trennbar. Das ist eine ehrliche Anzeige, kein Gewinn an Trennschärfe.

Grenzen: Macht nur die Breite ehrlich; keine zusätzliche Information. Bei n ≤ 8 ist kein Intervall schmal genug, um eine Entscheidung zu tragen. Wirkung nur auf die Berichtsqualität (Vermeidung von Scheinsicherheit), nicht auf Entscheidungen.

Quelle: Bonett & Wright, Psychometrika 65 (2000) 23–28: https://www.cambridge.org/core/journals/psychometrika/article/sample-size-requirements-for-estimating-pearson-kendall-and-spearman-correlations/840CA9F25E521DBD1C389D48638CE2F1 (Abstract; Formel über Sekundärquelle statalist bestätigt, nicht im Original).

Verfahren 4 — Harvey-Leybourne-Newbold-korrigierter Diebold-Mariano-Test für den Monatsvergleich zweier Methodikfassungen (Problem 5)

Problem: Monatlich entscheiden, ob die neue Methodikfassung führt. Gesucht: ein Test für „gleiche Vorhersage-/Entscheidungsgüte“ mit Kleinstichproben-Korrektur.

Verfahren: Diebold-Mariano-Test auf der Verlustdifferenz d_t (hier Tagesergebnis Fassung B minus Fassung A), Standardfehler HAC (Newey-West) mit kleinem Lag. HLN (1997) multipliziert die Statistik mit √((T+1−2h+h(h−1)/T)/T) und vergleicht mit t(T−1) statt N(0,1). Bei h = 1 und T = 21 ist die Korrektur √(20/21) ≈ 0,976, die Hauptwirkung ist die t-Referenz.

Voraussetzungen: Stationäre Verlustdifferenz, endliche Varianz. Bei uns teilweise (schwere Ränder, Regimewechsel). T ≈ 21 Tage pro Monat sind knapp.

Umsetzung: Im Methodik-Vergleich (dort, wo die zwei Fassungen im Monatsbericht verglichen werden, vgl. research_agent/run_forward_validation.py) die Zusatzkennzahl dm_hln_t, p. Nur als Anzeige neben dem anytime-gültigen Verfahren (10-07 McNemar-Wettprozess, 09-27 Choe/Ramdas). Nicht als Entscheidungsregel allein.

Grenzen: Im Wesentlichen ein gepaarter t-Test mit HAC-Fehler — eine Dublette zu bereits vorhandener Paardifferenz, deren einziger Zusatz Autokorrelationsrobustheit ist. Es gibt keinen Schutz vor wiederholtem monatlichen Hinsehen. Mit T = 21 und σ ≈ 100 Punkte pro Trade ist die Power für +5 Punkte sehr gering; der Test bestätigt faktisch nur große Unterschiede. Niedrige Priorität.

Quellen: https://ideas.repec.org/a/eee/intfor/v13y1997i2p281-291.html (Abstract; Korrekturfaktor aus Software-Dokumentation, https://www.statsmodels.org/dev/generated/statsmodels.tsa.stattools.diebold_mariano_test.html)

Gesamteinschätzung

Keines der vier Verfahren löst das Kernproblem (zu wenig Signal bei 100 Punkten Streuung). Das Literaturfeld dafür ist mit den früheren Läufen weitgehend ausgeschöpft: Neue Funde sind kleine Ergänzungen. Sinnvollster Nachfolger: Verfahren 3 (kleiner Aufwand, verhindert Scheinsicherheit), dann 1 (nur wenn die Nullkontrolle R² > 0 bestätigt).

Weiterer Lauf 02:41

Forschungsmethodik 2026-10-11

Lernkreis LK-4.4. Vier neue Verfahren; keines wiederholt einen Fund aus den Läufen 2026-09-27, 10-04, 10-07, 10-10 (vorher gelesen). Die Methodikliteratur ist inzwischen weitgehend abgedeckt: Der Nutzen dieses Laufs liegt eher in Robustheitsprüfungen und Diagnosen als in neuer Power. Volltext wurde nicht abgerufen; die Angaben beruhen auf Abstracts, Zusammenfassungen und Folgearbeiten (jeweils vermerkt).

Ehrliche Gesamtaussage: Keines der vier Verfahren löst Problem 1 (zu wenig Signal) grundlegend. Es gibt keinen Trick, der aus +7 Pkt bei 100 Pkt Streuung in unter 24 Monaten eine Entscheidung macht. Die Verfahren verkleinern Fehler und verhindern Niveauverletzungen.

Verfahren 1 — Lin-Regressionsadjustierung der gepaarten Tagesdifferenz

Problem: 1 (Signal je Trade).

Verfahren: Die Tagesdifferenz d_t (Träger mit Baustein minus Träger) wird auf zentrierte, vorab bekannte Tageskovariaten (Vortagesrange, Gap, Regime) regressiert; der Intercept ist der adjustierte Effekt, mit HC2-Standardfehler. Der SE sinkt um sqrt(1−R²). Lin (2013) zeigt, dass Adjustierung mit zentrierten Kovariaten asymptotisch nicht schadet und keine korrekt spezifizierte Regression verlangt.

Voraussetzungen / gelten sie? Kovariaten vor dem Entry bestimmt (ja, machbar); höchstens ~3 Kovariaten bei ~140 Tagen (ja); Tagesdifferenzen annähernd unabhängig (zu prüfen). Entscheidend ist das R² der Differenz — unbekannt. Überlappt mit der Kontrollvariable aus dem Lauf 10-04, braucht aber keinen bekannten Erwartungswert.

Umsetzung: adjusted_paired_effect(d, X) in research_agent/run_forward_validation.py (numpy, OLS + HC2); in power_plan.py eine Schattenspalte mit Leave-one-out-R². Zunächst ohne Entscheidungswirkung.

Grenzen: Selbst R² = 0.2 senkt den SE nur um ca. 11 %. Bei Bausteinen mit anderem Trade-Set dürfte kaum Varianz erklärbar sein. In-Sample-R² ist optimistisch; deshalb Leave-one-out. HC2 allein gibt keine jederzeit gültige Aussage.

Quellen: Lin (2013), Annals of Applied Statistics 7(1): https://www.stat.berkeley.edu/~winston/agnostic.pdf — DOI https://doi.org/10.1214/12-AOAS583 (Zusammenfassung über Suchtreffer, Volltext nicht gelesen).

Verfahren 2 — Ibragimov-Müller-t-Test über Monatsblöcke

Problem: 3 (monatliche Vorwärtsentscheidung), als Robustheitsprüfung.

Verfahren: Die Vorwärtsphase wird in q Blöcke (Monate) geteilt, je Block wird die mittlere Differenz berechnet, dann ein t-Test mit q−1 Freiheitsgraden. Nach Bakirov/Székely (2005) bleibt dieser bei Niveaus ≤ 5 % konservativ, auch bei ungleichen Blockvarianzen und beliebiger Abhängigkeit innerhalb der Blöcke.

Voraussetzungen / gelten sie? Blockschätzer annähernd unabhängig, unverzerrt, gaußisch. Mittel über ~20 Tage: grob plausibel, bei schweren Rändern nur näherungsweise. Teilweise. Power: bei q = 5 liegt die einseitige 5-%-Schwelle bei t = 2.13 statt 1.65; mit weniger als 12 Monaten praktisch keine Power. Nur Diagnose, nicht Entscheidungstest.

Umsetzung: block_t_check(d_by_day, block_ids, alpha) in run_forward_validation.py mit scipy.stats.t; Warnflag im Monatsbericht, wenn der naive Test signifikant ist, der Blockcheck aber im Vorzeichen abweicht oder p > 0.2.

Grenzen: Kein Powergewinn, im Gegenteil. Gewinn ist der Schutz vor Scheinsignifikanz durch Autokorrelation und Heterogenität.

Quellen: Ibragimov/Müller (2010), JBES 28(4): https://t-fdm.ub.lmu.de/uploads/media/Mueller.pdf; Folgearbeit „Inference with Few Heterogeneous Clusters“ (REStat 2016): https://spiral.imperial.ac.uk/entities/publication/508a1474-fd36-4fa6-993d-4cd4603716aa (Details aus Suchtreffer-Zusammenfassungen).

Verfahren 3 — E-Wert-Mittelung unter beliebiger Abhängigkeit

Problem: 2 (Mehrfachtests), Ergänzung zu e-BH und e-LOND aus früheren Läufen.

Verfahren: Ein gewichtetes arithmetisches Mittel von e-Werten (Gewichte vorab, Summe 1) ist ohne Unabhängigkeitsannahme wieder ein e-Wert; Vovk/Wang zeigen die Zulässigkeit des Mittels als symmetrische Regel. So entsteht für eine Familie korrelierter Varianten eines Baus ein Familien-e-Wert zur Nullhypothese „keine Variante hat Edge“, ebenso für zwei Teststatistiken auf denselben Daten.

Voraussetzungen / gelten sie? Jeder Einzel-e-Wert gültig, Gewichte vorab fest. Ja. Power-Grenze: Mittel von K e-Werten mit einem großen Wert ist E/K (Bonferroni-äquivalent); bei hochkorrelierten Varianten kaum Verlust.

Umsetzung: merge_e(values, weights=None) im e-Prozess-Modul; Familien-e-Wert je Bau; Bestätigung bei e ≥ 1/α. Gewichte als dokumentierte Konstante.

Grenzen: Betrifft nur das Verschmelzen zu einer Aussage; Hypothesen über verschiedene Kandidaten bleiben Sache von e-BH. Das Produkt darf bei korrelierten e-Werten nicht verwendet werden (Niveauverletzung) — im Test zeigen.

Quellen: Vovk/Wang (2021), Annals of Statistics 49(3): https://ar5iv.org/html/1912.06116; Annals-Seite https://projecteuclid.org/journals/annals-of-statistics/volume-49/issue-3/E-values-Calibration-combination-and-applications/10.1214/20-AOS2020.full (Abstract und Folgearbeit gesichtet; Theoremformulierungen zur Abhängigkeit nicht im Volltext verifiziert).

Verfahren 4 — Ledoit-Wolf-Sharpe-Differenztest (studentisierter Bootstrap)

Problem: 1, für risikoverändernde Bausteine (Filter, Skalierung).

Verfahren: Die Differenz der Sharpe-Quotienten gepaarter Reihen wird mit einem studentisierten Zeitreihen-Bootstrap-Intervall mit HAC-Standardfehler geprüft. Der Standardtest Jobson/Korkie/Memmel ist bei schweren Rändern und Zeitreihenstruktur nicht gültig.

Voraussetzungen / gelten sie? Stationäre, schwach abhängige Reihen, endliche vierte Momente, Blocklänge zu wählen. Teilweise: Bei T ≈ 140 Tagen ist die Abdeckung unsicher und die Power gering; nur die hohe Paarkorrelation hilft. Für Erwartungswert-Entscheidungen bleibt die gepaarte Mittelwertdifferenz vorzuziehen. Nicht mit der Deflated Sharpe Ratio zu verwechseln.

Umsetzung: sharpe_diff_boot(pnl_a, pnl_b, block=5, B=2000, seed) in einem neuen Hilfsmodul unter research_agent/ (numpy); nur Zusatzspalte für Filter-/Skalierkandidaten.

Grenzen: Wird verworfen, wenn die simulierte Abdeckung bei T = 140 unter 90 % liegt. Details stammen aus Abstract, Working-Paper-Seite und R-Paket-Beschreibung (dort Block-Default 1); Volltext nicht geprüft.

Quellen: Ledoit/Wolf (2008), J. Empirical Finance 15: https://ideas.repec.org/p/zur/iewwpx/516.html; https://uzh.ch/cmsssl/econ/dam/jcr:ffffffff-935a-b0d6-0000-00007214c2bc/jef_2008pdf.pdf

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen an eine KI in den gesichteten Quellen. Ein Suchtreffer (metricgate.com) behauptet stärkere Eigenschaften für die Lin-Adjustierung als das Paper-Abstract; nicht übernommen.

Weiterer Lauf 15:29

Forschungsmethodik 2026-10-11

Lernkreis LK-4.4. Vier neue Verfahren, keines wiederholt aus den Läufen vom 09-27, 10-04, 10-07, 10-10 (vorher gelesen). Volltexte waren in keinem Fall abrufbar; alle Abschnitte sind aus Abstract, Suchzusammenfassungen und Folgearbeiten rekonstruiert. Formeln, die nicht am Volltext geprüft sind, stehen unter „Grenzen“ markiert. Auffälligkeiten (Anweisungen an eine KI in Fremdtext): keine.

Ehrliche Gesamtlage: Die Methodik-Bibliothek ist für die Probleme 1, 3 und 5 weitgehend gesättigt. Die vier Funde sind klein im Aufwand und teils Diagnosewerkzeuge; keiner schafft neues Signal.

Verfahren 1 — Model Confidence Set (Hansen/Lunde/Nason)

Problem: 5 (und 2). Monatliche Entscheidung, welche Methodikfassung führt.

Verfahren: Aus den gepaarten Tagesverlusten (−PnL) aller Fassungen wird per Block-Bootstrap die Verteilung der größten Paar-t-Statistik geschätzt. Die schlechteste Fassung wird eliminiert, bis „gleiche Güte“ nicht mehr verworfen wird. Die überlebende Menge ist das MCS; ihre Größe zeigt, ob die Daten überhaupt entscheiden.

Voraussetzungen: schwach stationäre Verlustdifferenzen, Block-Bootstrap-Gültigkeit, fester Zeitpunkt (kein Zwischenblickschutz). Bei uns teilweise erfüllt: n = 21 bis 140 Tage ist klein, die Power gering — das MCS wird meist alle Fassungen enthalten. Das ist die gewollte Aussage „nicht entscheidbar“.

Umsetzung: model_confidence_set(loss_matrix, alpha, block_len, n_boot, seed) in research_agent/run_forward_validation.py oder neuem research_agent/mcs.py (nur numpy). Spalte in_mcs in der Fuehrungsentscheidung; „führt“ nur, wenn die Alt-Fassung nicht im MCS ist oder der e-Prozess entschieden hat.

Grenzen: Bei genau zwei Fassungen ist es nur ein bootstrap-basierter gepaarter t-Test und bringt gegenüber dem e-Prozess nichts. Kein Zwischenblickschutz. Kleine-n-Power in der Quelle nicht berichtet.

Prüfung: Null: 4 identische iid-Fassungen, T = 21/60, Fehlerrate ≤ ca. 10 % bei α = 0,10. Positiv: eine Fassung +10 Pkt/Tag besser, T = 140, Ausschlussrate berichten.

Quellen: https://ideas.repec.org/a/ecm/emetrp/v79y2011i2p453-497.html (Econometrica 79(2), 453–497); Implementierungsbeschreibung https://arxiv.org/pdf/1410.8504

Verfahren 2 — Fixed-b-HAR-Inferenz (Kiefer/Vogelsang)

Problem: 1 (nur Fehlerniveau, keine Varianzreduktion).

Verfahren: Der t-Test auf den Mittelwert autokorrelierter Differenzen nutzt einen HAC-Schätzer mit Bandbreite M = b·T. Die klassische Asymptotik (b → 0) macht bei kleinem T den Test zu liberal. Fixed-b verwendet die zu festem b gehörende, simulierbare Grenzverteilung und kontrolliert das Niveau bei T = 20 bis 150 besser.

Voraussetzungen: schwach stationäre Reihe mit kurzem Gedächtnis, endliche Varianz, fester Stichprobenumfang. Bei uns teilweise: Ob die Tagesdifferenzen überhaupt autokorreliert sind, ist unbekannt und zuerst per ACF zu messen. Ist |ρ₁| < 0,1, entfällt der Nutzen.

Umsetzung: hac_fixed_b_t(d, b, kernel='bartlett') in research_agent/run_forward_validation.py; kritische Werte per Monte-Carlo (20.000 Pfade) erzeugen und als JSON cachen, nicht aus dem Gedächtnis übernehmen. Diagnose: iid-t neben fixed-b-t, Warnflag bei abweichender Entscheidung.

Grenzen: Kostet etwas Power; ändert nichts am Signal-Rausch-Problem. Schwere Ränder: Varianzannahme grenzwertig.

Prüfung: Null: AR(1) φ = 0,3/0,5, T = 21/60/140, 5000 Läufe; iid-t sollte > 5 % verwerfen, fixed-b ≈ 5 %. Positiv: Mittel +0,15 σ, Power vergleichen. Real: ACF der vorhandenen Differenzen; wenn unauffällig, als „nicht nötig“ schließen.

Quellen: https://cae.economics.cornell.edu/05-08.pdf (Econometric Theory 21(6), 1130–1164); Folgearbeit https://ideas.repec.org/a/eee/econom/v178y2014ip3p659-677.html

Verfahren 3 — Minimum Backtest Length (Bailey et al.)

Problem: 2.

Verfahren: Bei N unabhängigen Nullversuchen auf T Tagen liegt das Maximum des Tages-Sharpe bei etwa √(2 ln N / T). Daraus folgt eine Mindestlänge T_min(N, Ziel-SR) bzw. eine Obergrenze für sinnvolle Versuchszahlen bei fester Datenlänge.

Voraussetzungen: näherungsweise unabhängige Nullversuche, normale Renditen. Bei uns teilweise: Die Versuche sind stark korreliert, daher N_eff statt N. Eigene Größenordnung (nicht aus der Quelle): N = 17.000, T = 140 → Zufallsmaximum ca. 0,37 Tages-SR (≈ 5,9 annualisiert); mit N_eff ≈ 100 ca. 0,25. Ein Rückblick-Sharpe auf dem Bestand ist praktisch nie ein Beleg.

Umsetzung: min_backtest_days(n_eff, ziel_sr_tag, alpha) in research_agent/power_plan.py; Ausgabe „Versuchsbudget heute“ im Power-Plan-Bericht, nur als Information, kein Gate.

Grenzen: Überschneidet sich mit der DSR-mit-N_eff-Empfehlung vom 10-07; Mehrwert nur in der Vorab-Planung. Die exakte Formel (Obergrenze 2 ln N / E[max]² Jahre) ist aus der Erinnerung und nicht am Volltext geprüft.

Prüfung: Null: N iid-Strategien, T = 140, Maximum-SR gegen Formel (< 10 % Abweichung). Positiv: echte Strategie (SR 0,15/Tag) unter N−1 Nullen, Erkennungsrate gegen Vorhersage.

Quellen: https://scholarworks.wmich.edu/math_pubs/40/ (Notices of the AMS 61(5), 2014); Beschreibung https://iaqf.org/event-813217

Verfahren 4 — Bonett-Wright-Intervall für Rangkorrelationen mit Mindest-n-Sperre

Problem: 4.

Verfahren: Konfidenzintervall für Spearman über Fisher-z mit aufgeblasener Varianz (1 + r²/2)/(n−3). Die Arbeit liefert zudem die nötige Stichprobengröße für eine gewünschte Intervallbreite.

Voraussetzungen: Näherung braucht grob n ≥ 10 bis 20 und bivariate Normalität. Bei n = 4 bis 8 gilt sie nicht (n = 4 → Varianz 1). Für die heutigen Intervalle ist das Verfahren daher wertlos; dort bleiben exakte Permutationsintervalle und der Bayes-Faktor vom 10-07.

Umsetzung: In shared_intelligence/calibration.py spearman_ci_fisher_bw(r, n, level) mit Rückgabe None und Flag n_zu_klein bei n < 10, dazu spearman_pairs_needed(rho_ziel, halbbreite) für die Zeile „noch X Paare bis Halbbreite 0,3“. Gepoolt über Familien (n ≥ 20) einsetzbar.

Grenzen: Varianzfaktor aus einem Online-Rechner und dem Abstract rekonstruiert; Kendall-Formel nicht verifiziert. Der Nutzen ist die Planzahl, nicht die Schätzung.

Prüfung: Null: ρ = 0, n = 12/20/40, 10.000 Läufe, Abdeckung ~0,93–0,96 erwartet (bei n = 12 evtl. darunter, dann Mindest-n anheben). Positiv: ρ = 0,5, Anteil ohne Null. Zusatz: n = 4..8 zeigt die Fehlabdeckung als Beleg der Sperre.

Quelle: https://www.cambridge.org/core/journals/psychometrika/article/sample-size-requirements-for-estimating-pearson-kendall-and-spearman-correlations/840CA9F25E521DBD1C389D48638CE2F1 (Psychometrika 65(1), 23–28)

Empirie-Research-Log 2026-10-11 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-11 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-23, 109 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4,1; Holdout ab 2026-08-24 gesperrt): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Am stärksten ist F2-Montag (Eröffnungsstunde, n=21, +36,9 Pkt, Median +27,6, t=2,67, WR 61,9 %), danach F6 first30_down (t −2,27) und F2 Mittwoch (t −2,06). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es drei. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien wurden aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Die Kennzahlen sind gegenüber dem Vortag (Discovery-Ende 2026-08-22) praktisch unverändert, ein zusätzlicher Tag liefert keine neue Evidenz.

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Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2,67 (F2 Mo), weit unter 4,1 und mit dem Zufallsbild bei 43 Tests vereinbar.
2. Dedupe. Jeder Kandidat mit Mechanismus ist laut Vortags-Log bereits gebaut:
   • Mo/Di-Eröffnungsstunde: dax_week_open_hour_long, dax_week_open_gap_gate
   • 09:00-Drift: dax_open_drift_long
   • first30_down → Spät-Short: dax_weak_open_late_short, dax_late_afternoon_drift_short, dax_intraday_neg_drift_short
   • Hochvola-First30-Momentum: dax_mim_gamma_vola_gate
   • Gap-Familie: dax_overnight_gap_fade samt Gates
3. Kein Situationstreiber. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1,23; kein bedingtes Muster erfüllt die Mindestanforderung an die Situationsanalyse.

Hinweis: Der Digest wurde heute nicht neu gelesen; der Abgleich stützt sich auf das Vortags-Log (Montag: dax_friday_monday_continuation PF 0,14, n=10 widerspricht reiner Wochentags-Fortsetzung; first30_down: Trial „Nur nach schwachem Morgen“ PF 3,15, n=8, nicht belastbar).

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Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1,45 (11:00); 09:00 ist Dublette von dax_open_drift_long; 12:00 hat Std 105, ausreißeranfällig; übrige |t| < 1,2.
• F2 Mo/Di (t 2,67/1,45, konsistent): Dublette dax_week_open_hour_long, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35,6, t −2,06, WR 26 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0,8, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: max |t| 1,29, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–15 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1,01, nicht monoton, ohne Mechanismus.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0,38, Mean/Median-Konflikt; kein_breakout thin (n=7).
• F6 first30_down (−21,6, t −2,27, WR 35 %): konsistent, aber bereits gebaut, unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t −0,06, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0,49, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1,23, Dubletten bestehender Gates.

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Memory-Hygiene

Die Index-Einträge sind reine Prozess-/Werkzeug-Lektionen. Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert eine davon; es gibt keine „nie bauen“-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Empirie-Research-Log 2026-10-11 — Signal-Mining-Funde

Herkunft. Maschinell erzeugt von scripts/signal_mining_to_finds.py aus dem Signal-Mining-Lauf f9c248ec-11cd-41bd-a3d3-2a761a83fdab (Fenster 2026-04-23 bis 2026-08-21, 85 Handelstage, 4896 Kombinationen, 30110 Signale). Kein Sprachmodell beteiligt. run_id: f9c248ec-11cd-41bd-a3d3-2a761a83fdab

Kurzfazit. 1 Fund(e) ueber der Evidenzschwelle (Walk-Forward bestanden, OOS n >= 25, OOS PF >= 1.15, IS n >= 50); 25 Kandidaten darunter. Holdout 2026-08-22 bis 2026-09-20 = 20 Handelstage — ausreichend. Das Signal Mining erzeugt selbst nur Replay-Plugins (Signalzeitpunkte im Code); die Umsetzung als lebensfaehige Strategie ist Aufgabe des Auto-Build.

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Fund 1 — Signal-Mining: Breakout Long (Lauf f9c248ec)

• Quelle: empirical://signal-mining/f9c248ec-11cd-41bd-a3d3-2a761a83fdab/d5a39af0-6ceb-4fec-bf9a-115cf94f30db (Tier 1, eigene Daten; Walk-Forward IS/OOS 70/30 im Mining-Lauf bestanden)
• Typ: Standalone-Entry, Kategorie breakout, Richtung BUY
• baubar: ja
• Empirische Basis (Mining-Fenster 2026-04-23 bis 2026-08-21, 85 Handelstage; Walk-Forward 59 IS / 26 OOS Tage; 4896 Kombinationen im Lauf — Mehrfachtest-Last beachten):
  • Trial 1: {"tp_pts": 18.0, "sl_pts": 18.0, "timeout_s": 300, "high_threshold": 0.95, "min_range_pts": 15.0} — IS n=73 PF 1.24, OOS n=34 PF 1.22 WR 55.9 % EV +1.53 Pkt
  • Trial 2: {"tp_pts": 18.0, "sl_pts": 18.0, "timeout_s": 300, "high_threshold": 0.95, "min_range_pts": 20.0} — IS n=73 PF 1.24, OOS n=34 PF 1.22 WR 55.9 % EV +1.53 Pkt
  • Trial 3: {"tp_pts": 18.0, "sl_pts": 18.0, "timeout_s": 300, "high_threshold": 0.95, "min_range_pts": 30.0} — IS n=73 PF 1.24, OOS n=34 PF 1.22 WR 55.9 % EV +1.53 Pkt
  • Stabilitaet 0.98, Composite 0.491.
  • Ehrliche Einordnung: OOS-Stichprobe 34 Trades ueber 26 Tage — ein Hinweis, kein Beweis. Der Lauf testete Tausende Kombinationen; diese hier ist die beste einer Familie, nicht ein vorregistrierter Einzeltest. Das Holdout entscheidet.
• Mechanismus-Hypothese: Ausbruch aus der bis dahin beobachteten Tagesspanne: Einstieg, wenn die Position im Tagesbereich (0 = Tagestief, 1 = Tageshoch) high_threshold ueberschreitet (BUY) bzw. low_threshold unterschreitet (SELL) — nur beim UEBERGANG, nicht bei jedem Tick am Extrem. Filter: Tagesspanne >= min_range_pts, spuerbare Aktivitaet. Mechanik: Stop-Orders und Breakout-Kaeufer jenseits der Tagesextreme.
• Situationsanalyse (WANN und WARUM DANN): Die Signalbedingung stammt aus der Ereignis- und Feature-Schicht des Mining-Laufs (L1–L4). Das Plugin muss dieselbe Bedingung aus Bars/Ticks NACHBAUEN — Abweichungen gehoeren in deviations_from_source. Kein weiteres Tuning der Parameter; Varianten sind die Trials oben.
• Digest-Kreuzung (Pflicht, kritisch): Nachbarn im Bestand: dax_acd_timed_breakout, dax_day_range_breakout_long, dax_day_range_breakout_rr1, dax_donchian_channel_breakout, dax_failed_breakout_fade, dax_failed_breakout_fade_exit_lab, dax_inside_day_breakout, dax_ma_envelope_breakout — nur bauen, wenn die Signalbedingung substanziell anders ist.
• Entry-/Exit-Regel: Entry Long bei Signal; Take-Profit 18.0 Pkt, Stop-Loss 18.0 Pkt, Zeit-Exit nach 300 s. Weitere Parameter: {"high_threshold": 0.95, "min_range_pts": 15.0}. Spread-Gate, Ein-Trade-je-Signal, Hard-Cut 20:00 als House-Regeln.
• Test-Fenster: 2026-08-22 bis 2026-09-20 (20 Handelstage Holdout; die letzten 21 Tage bleiben zusaetzlich fuer Forward gesperrt)
• DAX-Backtest-Prognose: Erwartung nuechtern. Die Mining-Kennzahlen sind OHNE Kosten vergleichbar zum Backtest nur, wenn das Plugin dieselbe Bedingung trifft; ein Nachbau mit Abweichung kann den Effekt vollstaendig verlieren.
• Dein Urteil: Kandidat aus eigenen Daten mit bestandenem Walk-Forward und kleiner Stichprobe. Baubar als Standalone; das Holdout entscheidet.

Klassik-Research 2026-10-11 (Sonntag, freie Suche + Wiederaufnahme offener Threads)

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Der Dedupe-Sammelgrep über alle Klassik-Logs (Juli–Oktober 2026) zeigt, dass die Standardliteratur zu Breakout, Reversal, Momentum, Saisonalität, Kalender, Volatilität, Mikrostruktur und Exit-Klassikern bereits ausführlich geführt ist. Die beiden frei-explorativen Suchen (Leveraged-ETF-Rebalancing am Handelsschluss; Maximum-Adverse-Excursion-Stops) lieferten nur Dubletten bzw. Tier-3-Material und damit keinen baubaren Fund.

Keine relevanten Neufunde

Durchsuchte Queries und Ergebnis

1. Leveraged-ETF-Rebalancing / Endphasen-Momentum (Cheng/Madhavan 2009, Journal of Investment Management 7(4), S. 43–62, Tier 1; Tuzun 2014; Barbon/Beckmeyer/Buraschi/Moerke, SFI-Working-Paper 22-40, 2022, Tier 1/2).

   • Mechanismus: Täglich zurückgesetzte gehebelte ETFs müssen am Handelsschluss in Richtung des Tagestrends nachkaufen bzw. nachverkaufen. Das verstärkt die Schlussphasen-Volatilität. Barbon et al. verbinden das mit Gamma-Imbalancen der Optionsmarktmacher. Negatives aggregiertes Gamma führt zu Momentum, positives zu Reversal.
   • Befund der Folgestudie: Der Effekt hat über die Zeit nachgelassen, weil Liquiditätsanbieter die Flows aufnehmen.
   • baubar: nein. Gründe:
     • Der Flow entsteht am US-Close (ca. 21:30–22:00 Berlin) und liegt damit hinter dem Hard-Cut 20:00.
     • Die Signalrichtung ist die Tagesrendite des Index bis zum Zeitpunkt X. Das ist faktisch die bereits geführte Intraday-Momentum-Familie (Gao/Han/Li/Zhou 2018, siehe 2026-10-07 Fund 8 und 2026-10-09 Fund 1).
     • Das Gamma-Imbalance-Signal braucht Optionsmarktdaten (Mehr-Asset bzw. Fremddaten), die wir nicht haben.
   • Volltext Cheng/Madhavan: Paywall (JOIM-Login). Rekonstruiert aus Abstract und Zitaten der Folgestudien.
   • DAX-Backtest-Prognose, falls jemand dennoch eine Signalvariante baut: Sie wäre eine Dublette der Intraday-Momentum-Strategien und würde dort, wo der Digest das Momentum der Schlussphase bereits testet, nichts Neues liefern.

2. Maximum Adverse Excursion (MAE) als Stop-Placement (Sweeney, Stocks & Commodities 1985 sowie Buch 1996/97).

   • Es gibt keine peer-reviewte Studie zur MAE-Stop-Optimierung. Die Sekundärquellen sind Trading-Wikis und Buchlisten, also Tier 3. Damit kein Fund.
   • Das Konzept ist zudem in 2026-09-04 und 2026-08-11 bereits geführt (Dedupe).

Dedupe-Greps (Auswahl, alle ohne neue Anker)

• Autoren-Sammelgrep Parkinson, Garman/Klass, Rogers/Satchell, Heston/Korajczyk/Sadka, Harris 1986, Wood/McInish/Ord, Jain/Joh, Ederington, Lockwood: bereits in 2026-09-24 und 2026-09-23 abgedeckt.
• Round-Number / Osler / Preis-Clustering: in über 20 Logs geführt, zuletzt 2026-10-09.
• Chande, Wilder, Kaufman/Efficiency Ratio, Engle/Ng, Ding/Granger, Campbell/Grossman, Sullivan/Timmermann, Bogousslavsky, Fama/Blume: alle bereits geführt.
• Kalender: Turn-of-Month, Pre-Holiday, Halloween, Optionsverfall, Post-Feiertag sind in mehreren Logs geführt.

Einzeiler (Varianten / Anker, keine Neufunde)

• Alphaarchitect-Beitrag zum Optionshedging von Leveraged ETFs: Tier 3, nur Hinweis.
• Credit-Suisse-Notiz (via Benzinga 2015): Rebalancing der Leveraged-Equity-ETFs in den letzten 30 Minuten ca. 2 % des Volumens im Large-Cap-Segment, Praktikerschätzung, kein Tier-1/2.

Offene Hypothese für spätere Läufe (kein Suchverbot)

Ein Mechanismus mit echtem Eigenanteil wäre eine europäische Rebalancing-Variante (DAX-gehebelte ETPs). Datenlage unklar, Volumen vermutlich zu klein. Nur falls eine Tier-1/2-Quelle mit europäischen Flow-Daten auftaucht, lohnt sich ein neuer Blick.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen an eine KI in den Suchergebnissen gefunden.

Weiterer Lauf 12:02

Klassik-Literatur-Research 2026-10-11 (Sonntag, freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Der Klassik-Track ist für die baubaren Single-Index-Intraday-Effekte weitgehend saturiert: Die Überschriften-Dedupe über rund 100 frühere Klassik-Funde (Open-/Close-Effekte, Reversal, Momentum, Saisonalität, Vola-Gates, Stop-/Exit-Bausteine, Kalender, Optionsverfall, Candlestick/Flaggen/P&F) deckt alle in diesem Lauf geprüften Kandidaten bereits ab. Es wurde bewusst kein Fund konstruiert, nur um eine Lücke zu füllen.

Durchsuchte Quellen / Queries

• Bollinger-Squeeze / Volatilitäts-Breakout (akademisch) — Web-Treffer ausschließlich Tier-3 (StockSharp-Dokus, StockCharts-Blog, Broker-Erklärseiten ohne Peer-Review). Akademisch ist die Bollinger-Regel über Brock/Lakonishok/LeBaron 1992 (Band-Filter, 2026-08-15) und Leung/Chong 2003 (MA-Envelope, 2026-10-07) abgedeckt. Kein Tier-1/2-Fund, nicht baubar als eigener Fund.
• Overnight-Gap-Fill-Wahrscheinlichkeit (Indexfutures) — nur Broker-/Forenzahlen (Edgeful, NexusFi, Slope of Hope), die untereinander widersprüchliche Fill-Definitionen nutzen. Kein akademischer Treffer. Mechanik ist durch Amihud/Mendelson 1987 (2026-06-28, 08-09, 08-23, 08-30) sowie Biais/Hillion/Spatt 1999 (2026-09-28) bereits dokumentiert. Hinweis aus den Treffern, als Methodik-Warnung für spätere Auswertungen: Hohe Fill-Raten bei kleinen Gaps sind teils arithmetisch (Tagesrange > Gap), kein Edge.
• Directional Change / Intrinsic Time (Guillaume/Dacorogna u. a.) — Surveys (Springer/Essex, Tier 2) gefunden, aber DC wurde bereits in mindestens fünf früheren Klassik-Logs behandelt (2026-09-28, 10-04, 10-05, 10-06). Keine neue Mechanik.
• HAR-RV (Corsi 2009, J. Financial Econometrics) — bereits in 2026-09-21-classic (Fund 1 und Dedupe) sowie 2026-07-09/07-23 abgedeckt.

Zusätzlich Dedupe-Greps über alle *-classic.md auf: Bollinger, Keltner, Darvas, VWAP, Gap-Fill, Stochastic, Williams %R, Supertrend, Renko, Heikin, Gann, Hawkes, Kalman, Markov-Switch/Regime-Switch, TAR, Elder, Ehlers, Kelly, Trading-Time, Realized Semivarianz — überall Vorbelegung oder Tier-3-Material.

Einzeiler (Varianten, keine Neufunde)

• Bollinger-Squeeze als Vola-Kompressions-Trigger: Variante der Crabel-NR4/NR7- und Opening-Range-Width-Gates (2026-06-29, 07-20), akademisch nicht eigenständig belegt (Tier 3).
• Gap-Fill-Statistiken: Variante der Amihud/Mendelson-/Pre-Open-Lernkurve-Funde; Zahlen nur Tier 3, nicht als Fund führbar.
• Directional-Change-Overshoot-Gates: bereits mehrfach geführt; offen bleibt nur die empirische Prüfung durch den Auto-Build.

Auffälligkeiten / Prozess

• Keine Fremdtext-Anweisungen an eine KI in den Treffern festgestellt.
• Explorationsgarantie: Die freie Suche (Directional Change/Intrinsic Time, Randthema gegen die Erfahrungslage) lieferte nur bereits geführte Mechanik; ein weiterer Suchlauf in dieser Richtung ist derzeit nicht informativ, ohne einen wirklich neuen Mechanismus-Twist.
• Das Empirie-Digest (results_digest.md) wurde in diesem Lauf nicht neu ausgewertet, da kein Fund eine DAX-Backtest-Prognose benötigte.

Literatur-Research 2026-10-10 (Samstag: freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die vier Suchen lieferten ausschließlich Referenzen, die bereits geführt sind (Gao/Han/Li/Zhou Intraday-Momentum, Baltussen et al. Gamma-Hedging-Effekt, Harju/Hussain, Mesfin-Falsifikationsstudie), oder Material ohne handelbare Regeln. Der Suchraum für klassische Intraday-Signale auf einer einzelnen Index-Zeitreihe ist gegenüber den Logs vom 2026-10-01 bis 10-09 weitgehend saturiert.

Geprüfte Treffer (alle Dedupe oder nicht baubar)

• Gao, Han, Li, Zhou, „Market Intraday Momentum" (JFE 2018, Tier 1): Erste-Halbstunde-Rendite sagt letzte Halbstunde voraus, stärker an volatilen, volumenstarken und Nachrichtentagen. Bereits mehrfach geführt. Dedupe.
• Baltussen et al., Intraday-Momentum über 60+ Futures 1974–2020 (Tier 1): Mechanismus Gamma-Hedging und Leveraged-ETF-Rebalancing. Bereits geführt. Zusätzliche Übertragbarkeitsskepsis für DAX-CFD: die Optionsmarkt-Hedgeflüsse des US-Marktes fehlen. Dedupe.
• Mesfin, „Structural Limits of OHLCV-Based Intraday Momentum Signals in MNQ Futures" (arXiv 2605.04004, v3 15.09.2026, Tier 1): 14 OHLCV-Signalfamilien, 5-Min-Daten 2021–2025, Walk-Forward, 947 Tage. Keine Familie besteht alle fünf Kriterien; elf scheitern, weil die Brutto-Rendite (0,07–1,50 Pkt) unter dem 2,0-Pkt-Reibungsboden liegt. Dedupe (bereits 2026-08-24, 09-03, 09-19, 10-01 geführt). Kritisch anzumerken: ein Einzelautor-Paper mit 14 getesteten Familien, dessen zwei „Positivkontrollen" (n = 196 bzw. 247 OOS-Trades) selbst durch Mehrfachtests belastet sind. Die Kostenbarriere ist aber konsistent mit dem Digest-Befund (Kostenseite frisst kleine Effekte).
• arXiv 2602.10785 (Walk-Forward-Parameteroptimierung, EMA): nur Bitcoin, Gebührenstruktur nicht übertragbar. baubar: nein.
• arXiv 2606.00060 (ML-Bitcoin-Trading unter Kosten): Krypto, keine Index-Zeitreihe. baubar: nein.
• arXiv 2507.04481 (Overnight-News und Overnight-Returns): Overnight-Drift, Daten außerhalb der Session 09:00–20:00. baubar: nein.
• Abhyankar/Copeland/Wong (FTSE-Futures 1999): Tier 1, alt, US-Eröffnung als Renditetreiber. Hintergrund zum 14:30/15:30-Zeitfenster, bereits behandelt.
• Praxisseiten zu ORB/VWAP (TradingView, Tradingsim, Futureshive u. a.): Tier 3 bzw. Marketing, ignoriert.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Das Digest meldet 230 Builds mit 686 Trials und eine Trial-Schuld von 34.912 registrierten Trials. Die Kalibrierung zeigt, dass Robustness-Kennzahlen den Vorwärtsertrag verkehrt herum vorhersagen. Ein weiterer Papierfund ohne neuen Mechanismus würde die Multiple-Testing-Schuld nur erhöhen.

Hypothese für den Auto-Build: Die Mesfin-These („Brutto-Edge unter Reibungsboden") dürfte sich auf dem DAX spiegeln. Rein OHLCV-basierte Momentum-/Breakout-Signale zeigen vor Kosten kleine Erwartungswerte, die der Spread und die Slippage (max. 3,5 Pkt) aufzehren. Ausnahmen wären nur situativ bedingte Signale (Vola-Regime, Release-Fenster), nicht bedingungslose.

Durchsuchte Queries

1. „intraday index futures return predictability arXiv 2026 half-hour momentum volatility regime" (frei)
2. „European index intraday seasonality order flow DAX Euro Stoxx futures auction effect paper 2026" (frei-explorativ, bewusst europäische Mikrostruktur)
3. „arXiv q-fin.TR 2026 intraday trading strategy index out-of-sample transaction costs opening range OR VWAP OR overnight" (frei, extended)

Nur Snippets plus ein Abstract-Abruf (arXiv 2605.04004). Volltexte wurden nicht geladen; Stichprobengrößen und Kostenmodelle der übrigen Treffer sind nicht verifiziert.

Auffälligkeiten

Keine Prompt-Injection oder Anweisungen in Fremdtexten festgestellt.

Weiterer Lauf 01:37

Literatur-Research 2026-10-10 (Samstag: freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Drei Suchen lieferten ausschließlich Referenzen, die in früheren Logs bereits geführt sind, oder Material ohne handelbare Regel auf einer einzelnen DAX-Zeitreihe. Die Intraday-Reversal- und Intraday-Momentum-Familien sind in den Logs seit Wochen abgedeckt; ein heutiger Treffer mit neuem Mechanismus-Twist fehlt.

Geprüfte Treffer (alle Dedupe oder nicht baubar)

• Mesfin, Volatility-Volume-Gap-Classifier für MNQ (arXiv 2605.11423, Mai 2026, Tier 1): 947 Handelstage, 5-Minuten-Bars, Walk-Forward. Das Paper selbst berichtet, dass alle acht Richtungsstrategien die Validierungskriterien nicht erfüllen und die beste Variante die Jahresstabilität verfehlt. Bereits am 2026-07-12, 09-03, 10-01 und 10-06 geführt. Dedupe. Für uns bleibt der Befund relevant als Negativdatum: Opening-Muster sind real, aber nach Kosten nicht stabil.
• Fung/Mok/Lam (2000) und Grant/Wolf/Yu (2005), Intraday-Reversals in Index-Futures (J. Banking & Finance, Tier 1): Reversals nach großen Eröffnungsbewegungen, nach Bid-Ask-Kosten stark abgeschwächt. Mehrfach geführt (u. a. 2026-08-04, 09-04, 09-22). Dedupe.
• Yu/Rentzler/Wolf, NASDAQ-100 Intraday Momentum or Reversal? (JOIM): bereits am 2026-10-09 als Einzeiler geführt (Multiple-Testing-Verdacht Wochentag × Vorzeichen). Dedupe.
• Heston/Korajczyk/Sadka, Intraday-Muster im Querschnitt (Tier 1): Aktien-Querschnitt, nicht auf eine Index-Zeitreihe übertragbar; bereits geführt (2026-08-11, 09-24). Dedupe.
• Gao/Han/Li/Zhou, Intraday Momentum (erste Halbstunde sagt letzte Halbstunde voraus): Kernfamilie, bereits mehrfach geführt und gebaut. Dedupe.
• Xiang/Luo/Yu 2025 (Time-Series-Reversal CSI 300, TEDE): Rückkehr nach 3-Stunden-Renditen, Überreaktion statt Liquiditätsmangel. Schlägt eine interessante Mechanismus-Lesart vor, aber chinesischer Markt mit Retail-Dominanz und anderer Mikrostruktur; keine Kostenrechnung im Snippet erkennbar. Einzeiler, kein Fund.
• Bali/Goyal/Mörke/Weigert, CFR WP 26-02: Optionsrenditen, nicht baubar (kein Optionsdatensatz).
• Gurgul/Syrek 2017 (Volumen-/Vola-Muster DAX-Werte): Deskriptiv, keine Handelsregel. Einzeiler.
• Prediction-Market-Seite (lines.com): kein Research, ignoriert.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Der Digest zeigt für Reversal- und Opening-Familien keinen robusten Überhang nach Kosten. Hypothese für den Auto-Build: Jede weitere Variante eines Eröffnungs-Reversals auf dem DAX-CFD scheitert an Spread plus Slippage, da der Brutto-Effekt (Grant/Wolf/Yu) nach Transaktionskosten-Proxy kaum signifikant bleibt. Nur ein neuer Auswahlmechanismus (z. B. Bedingung auf Überreaktion ohne Nachrichtenträger) wäre ein legitimer Twist; dafür gab es heute keine Quelle.

Durchsuchte Queries

1. „arXiv intraday index futures strategy 2026 opening 30-minute momentum volatility regime out-of-sample"
2. „intraday seasonality European equity index DAX half-hour return predictability paper 2026" (frei-explorativ, Europa-Fokus)
3. „intraday overreaction reversal index futures after large move 5-minute bars arXiv q-fin 2026 liquidity provision" (frei-explorativ, bewusst Reversal-Familie unter Überreaktions-Blickwinkel)

Auffälligkeiten

Keine Prompt-Injection in Fremdtexten festgestellt. Nur Titel und Snippets ausgewertet, keine Volltexte; Stichproben und Kostenmodelle der genannten Papers sind nicht verifiziert.

Weiterer Lauf 06:43

Literatur-Research 2026-10-10 (Samstag: freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Alle Treffer der drei Suchen sind bereits in früheren Logs geführt (Mesfin-MNQ-Papers, Overnight-News-Paper, Eurostoxx-Trends/Reversion). Zwei davon sind explizite Negativresultate und stützen die Digest-Lage, dass OHLCV-basierte Intraday-Signale an der Kostenseite scheitern.

Geprüfte Treffer (alle Dedupe)

• Mesfin, „A Validated Volatility-Volume-Gap Classifier … MNQ" (arXiv 2605.11423, v3 vom 16.09.2026, Tier 1): 947 Handelstage 2021–2025, Klassifikator feuert an nur etwa 4,4 % der Tage (40 Tage). Alle 8 Richtungsregeln scheitern an der Validierung, bester Wert T = 1,46 bei 127 OOS-Trades. Ergebnis 2024 +40,7 Pkt, 2025 −42,5 Pkt, also nicht jahresstabil. Kostenannahmen nicht belegt. Bereits geführt (2026-07-12, 08-10, 08-15, 10-01). Dedupe, baubar: nein (kein belastbares Signal).
• Mesfin, „Structural Limits of OHLCV-Based Intraday Momentum Signals in MNQ" (arXiv 2605.04004, Tier 1): 14 Signalfamilien, keine besteht alle fünf Kriterien. 11 scheitern, weil der Brutto-Edge (0,07–1,50 Pkt je Trade) unter der Friktion von 2,0 Pkt liegt. Mehrfach geführt (u. a. 08-24, 09-19, 10-01). Dedupe.
• Does Overnight News Explain Overnight Returns? (arXiv 2507.04481, Tier 1): Overnight-Prämie als Kompensation für Intermediäre beim Absorbieren von Close-Imbalances. Braucht Overnight-Daten, ist im 09:00–20:00-Setup nicht abbildbar. Geführt 2026-07-12. Dedupe, baubar: nein.
• Trends and Reversion … Minutes to Decades (arXiv 2501.16772, Eurostoxx 50, 2010–2023): geführt 2026-06-16. Dedupe.
• VPIN/OFI-Treffer (arXiv 2112.13213, 2505.08180): Price-Impact- bzw. Volumenprognose-Studien ohne Handelsregel, Tick-/Orderbuchdaten nötig. baubar: nein.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Die Mesfin-Negativresultate decken sich mit dem Digest. Mean-Reversion-Familie: 47 Builds bei Ø PF 1,00. Gap-Familie: Ø PF 2,03 nur mit Regime-Gates, die Roh-Gap-Varianten liegen bei etwa 1,2–1,4. Der Befund „Signal ohne Gate trägt die Kosten nicht, bedingte Varianten teils schon" bleibt konsistent. Ein Hinweis aus dem MNQ-Paper ist als Anwendungsbedingung relevant: Tage mit seltenem Vola-/Volumen-/Gap-Cluster (ca. 4 % der Tage) zeigen Reversal vom Tageshoch (77,6 %). Das ist aber ein Descriptive-only-Befund mit n = 40 und ohne Jahresstabilität, daher kein Fund.

Hypothese für den Auto-Build: Jede neue, rein OHLCV-basierte Richtungsregel ohne neuen Mechanismus liegt im DAX-Backtest bei PF ≈ 1,0 ± 0,1, weil Spread und Slippage den Brutto-Edge von unter 2 Punkten je Trade aufzehren.

Durchsuchte Queries

1. „arXiv q-fin intraday index futures new strategy 2026 opening gap overnight return decomposition" (frei)
2. „intraday volume-synchronized order flow imbalance index trading rule out-of-sample 2026 paper" (frei-explorativ, Mikrostruktur)
3. „arXiv 2026 intraday trading signal European equity index Eurostoxx DAX futures minute data backtest transaction costs new" (frei)

Zusätzlich: WebFetch auf arxiv.org/abs/2605.11423 (Abstract geprüft).

Auffälligkeiten

Keine Prompt-Injection oder Anweisungen in Fremdtexten festgestellt. Hinweis: Die Treffer der Suchen 2 und 3 wurden nur auf Snippet-Ebene geprüft, nur 2605.11423 wurde über den Abstract verifiziert.

Weiterer Lauf 13:27

Literatur-Research 2026-10-10 (Samstag: freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Vier Suchen (davon zwei frei-explorativ gegen die bisherige Erfahrungslage) lieferten nur Referenzen, die in früheren Logs bereits geführt sind, oder Material ohne handelbare Regel auf einer einzelnen Index-Zeitreihe. Die einzige neue Beobachtung ist eine Einordnung: Die Negativbefunde von Mesfin (MNQ, 947 Tage) passen zum Digest-Bild, dass reine OHLCV-Signale nach Kosten kaum tragen.

Geprüfte Treffer (alle Dedupe oder nicht baubar)

• Mesfin, Structural Limits of OHLCV-Based Intraday Signals in MNQ Futures (arXiv 2605.04004, Tier 1) und VVG-Klassifikator (arXiv 2605.11423, Tier 1): bereits mehrfach geführt (u. a. 2026-08-10, 2026-08-15). Dedupe. Nach Titel und Snippet ein Negativbefund: 14 Signalfamilien, keine besteht Walk-Forward, t ≥ 2, ≥ 30 Trades und Kosten von 2 Punkten Round-Trip. Als Prior für die Backtest-Prognosen weiter nützlich.
• Gao/Han/Li/Zhou, Intraday Momentum (erste halbe Stunde sagt letzte halbe Stunde voraus; Working Paper 2014/15, S&P-500-ETF 1993–2013) und Rosa, Journal of Futures Markets 2022 (Overnight-Prädiktor verschwindet Out-of-Sample): bereits geführt (2026-07-11). Dedupe. Der Effekt hängt an US-Close-Flows und Overnight-Daten, also schwach übertragbar.
• arXiv 2507.04481 (Overnight News / Overnight Returns) und Boyarchenko/Larsen/Whelan: in 12 früheren Logs geführt. Dedupe. Overnight-Daten fehlen. baubar: nein.
• Lundström 2020 (Umeå WP), Volatilitätszustand der Opening Range: Working Paper außerhalb von arXiv/SSRN, Rohstoff- und S&P-Daten, ORB-Vola-Konditionierung im Digest bereits abgedeckt. Kein Fund.
• ACIIDS 2026, ORB mit LSTM-Prognose der True Range (S&P-500-Futures): Konferenz, nur Abstract-Claim (+70 % gegenüber ATR-Baseline), Out-of-Sample-Design nicht geprüft. Der Claim ist schwach, weil Konferenzpapiere mit Modellwahl-Freiheitsgraden zu Overfitting neigen und ein Kostenmodell nicht erkennbar ist. Nur Hinweis, kein Fund.
• arXiv 2606.00060 (ML Bitcoin), arXiv 2602.10785 (Walk-Forward EMA Bitcoin): anderer Markt, nicht übertragbar.
• Substack-Posts (Backtests Not Signals, Strategy Lab, Overnight Mean-Reversion): Methodik nicht verifiziert, Tier 2 höchstens mit Vorbehalt. Kein Fund.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Der Digest enthält viele Gap-/Overnight-Familien (29 Treffer auf Gap-Begriffe) und breite Breakout-Tests. Hypothese: Jeder neue ORB- oder Gap-Ansatz ohne neuen Mechanismus landet im Rauschen um PF 1,0, weil Spread und Slippage den kleinen Effekt aufzehren. Konsistent dazu die externe Evidenz von Mesfin (negativ nach Kosten).

Durchsuchte Queries

1. „arXiv q-fin intraday index futures strategy 2026 out-of-sample opening range volatility“
2. „intraday momentum last-half-hour overnight return predictability European index DAX 2026 paper“
3. „arXiv 2026 q-fin.TR intraday trading rule equity index … walk-forward transaction costs negative result“ (frei-explorativ)
4. „Journal of Futures Markets OR Journal of Banking Finance 2025 2026 intraday return reversal after large overnight gap index futures Europe Euro Stoxx“ (frei-explorativ)

Auffälligkeiten

Keine Prompt-Injection in Fremdtexten festgestellt. Es wurden nur Titel und Snippets ausgewertet, keine Volltexte; Stichproben und Kostenmodelle sind daher nicht eigenständig verifiziert.

Forschungsmethodik 2026-10-10

Lernkreis LK-4.4, Modus Methodik. Gelesen wurden zuerst die drei frueheren Fundlisten (research_agent/status/methodik/2026-09-27.json, 2026-10-04.json, 2026-10-07.json). Dort sind bereits abgedeckt: gepaarte Differenz/CRN, Catoni-CS, asymptotische CS, anytime-t, Student-e, e-LOND, e-BH, Gruppensequenzplan (Lan-DeMets), Randomisierungstest, Hall-t, SPA/StepM, AKM-Gewinnerinferenz, Data Fission, Thresholdout (verworfen), Tweedie, empirische Null, DSR/N_eff, PBO, Conformal-Placebo-BH, HKSJ, Fay-Herriot, Jackknife+, Kendall-Bayes, Choe/Ramdas, McNemar-e, Spike-and-Slab, E-Detektor, Surrogatindex, MoM, PPI, Kontrollvariable. Dieser Lauf wiederholt davon nichts.

Arbeitsbedingungen, offen benannt: Python war nicht ausfuehrbar (Bash verlangt Freigabe). Alle Zahlen sind Handrechnung mit Normalquantilen (z_0,95 = 1,645; z_0,80 = 0,842), nicht simuliert. Volltexte: Mueller/Schaefer 2001 nicht gelesen (die erste Repec-Seite gehoerte zu einer anderen Arbeit, Liu/Chi 2001); das arXiv-PDF 2010.06567 war binaer. Aussagen dazu stuetzen sich auf Suchtreffer und Abstracts und sind unten markiert. In den abgerufenen Texten stand keine Anweisung an eine KI.

Ergebnis in einem Satz: Zwei Verfahren sind bauwuerdig (Verfahren 1 und 2), zwei sind geprueft und fuer uns nicht sinnvoll (Verfahren 3 und 4) — mit Rechnung, damit sie nicht erneut vorgeschlagen werden.

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Verfahren 1 — Adaptive Stichprobenanpassung mit festen Kombinationsgewichten (inverse-normal / bedingte Fehlerfunktion)

Problem: 3 (monatliche Vorwaertsentscheidung), mit Bezug zu 1.

Luecke, die es schliesst. Der Gruppensequenzplan vom 2026-09-27 friert n_max vorab ein und erlaubt keine Verlaengerung. Im Paar-Design ist aber genau die Planungsgroesse unsicher, die n_max bestimmt: die Streuung s_d der Tagesdifferenz (haengt von Korrelation und Anteil geaenderter Trades ab). Wer nach einem Zwischenblick einfach weiterlaeuft, weil der Plan zu knapp war, verletzt das Niveau: Proschan/Hunsberger (1995) zeigen, dass die Fehlerrate eines einseitigen Tests von 0,05 auf bis zu 0,1146 steigt, wenn die Stufe-2-Groesse datenabhaengig gewaehlt wird (Wert aus einem Suchtreffer, Originaltext nicht gelesen).

Verfahren in drei Saetzen. Vorab werden Gewichte w1 = sqrt(n1/N_plan) und w2 = sqrt(1 - w1^2) festgelegt. Nach Stufe 1 (z. B. 2 Monate) darf der Umfang n2 der Stufe 2 aus beliebigen Zwischendaten gewaehlt werden; die Endstatistik Z = w1*Z1 + w2*Z2 bleibt unter H0 exakt N(0,1), solange Z2 aus neuen, unabhaengigen Tagen kommt (Bauer/Koehne 1994, Lehmacher/Wassmer 1999; Aequivalenz zum Prinzip der bedingten Fehlerfunktion nach Mueller/Schaefer 2001 laut Folien von Posch). Der Preis ist ein kleiner Effizienzverlust, weil die Gewichte nicht zum tatsaechlichen n2 passen.

Rechnung (Handrechnung).

• Plan im Paar-Design: standardisierter Effekt theta_d = mu_d/s_d = 0,25, alpha 0,05 einseitig, 80 % Power: N_plan = (2,487/0,25)^2 = 99 Tage; Stufe 1: n1 = 42 Tage (2 Monate); w1 = 0,651, w2 = 0,759.
• Zwischenblick: s_d ist 1,5-mal so gross wie geplant, der wahre Effekt also theta_d = 0,167. Ohne Anpassung (N = 99): Power Phi(0,167*9,95 - 1,645) = Phi(0,016) = 0,51. Mit Verlaengerung auf N = 222 (n2 = 180): Nichtzentralitaet 0,167*(0,651*6,48 + 0,759*13,42) = 2,407, Power Phi(0,762) = 0,78. Verlust gegenueber dem ungewichteten Test mit n = 222: 3,3 % der Nichtzentralitaet (14,41 gegen 14,90).
• Fuer eine Planung in Einzelstreuung (theta = 0,075, N_plan = 620, n1 = 210): ohne Anpassung Power 0,59; mit N = 1100 Power 0,79, Verlust 1,4 %. Das sind allerdings rund 52 Monate und damit ausserhalb jedes Vorwaertshorizonts — die Anpassung hilft bei Paaren (kleines s_d), nicht bei schwachen Einzelkandidaten.
• Grenzfall: wird n2 auf das Dreifache gesteigert, steigt der Verlust auf 4 %; fuer n2 -> unendlich strebt er gegen 1 - w2 (hier 19 %).

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten.

• Gewichte, N_plan und die Regel fuer n2 (Obergrenze!) vor Stufe 1 eingefroren: machbar im Kontrakt.
• Stufen unabhaengig: Tage naeherungsweise unabhaengig (gilt, wie bei allen Tagesverfahren hier); die beiden Stufen sind zeitlich getrennt, das hilft.
• Gueltige Stufen-p-Werte: die Tagesstatistik muss pro Stufe approximativ Normal sein. Fuer Filterdifferenzen (70 % Nullen, Schiefe -1,7) die Randomisierungsstatistik aus dem Lauf vom 2026-09-27 verwenden, nicht die rohe t-Statistik. Bei 2 Monaten (42 Tage) in Stufe 1 ist die Normalnaeherung grenzwertig; Stufe 1 deshalb mindestens 3 Monate oder die Randomisierungsstatistik.
• Warnung: n2 darf nicht aus dem beobachteten Effekt gesteuert werden. Der Standardfehler von theta_hat nach 210 Tagen ist 0,069, so gross wie die gesuchten Effekte; bedingte Power mit beobachtetem Effekt ist nahezu Rauschen. Gesteuert wird nur ueber Stoerparameter (s_d, Anteil geaenderter Trades) und einen fest vorgegebenen Mindesteffekt theta_min.

Umsetzung. shared_intelligence/gruppensequenz.py (Lauf 2026-09-27) bekommt inverse_normal(z1, z2, w1) und n2_nach_stoerparameter(s_d_zwischen, theta_min, n1, n2_max); Kontraktblock contract['adaptive'] (siehe pruefbar_durch in der JSON). Genaueres in der Fundliste.

Grenzen. Mehr als ein Zwischenblick mit Anpassung braucht die rekursive Kombination (Brannath/Posch/Bauer, Titel aus der Literaturliste von 2010.06567 entnommen, nicht gelesen) — nicht Teil des Vorschlags. Keine Power ueber das hinaus, was die Daten hergeben; es ist ein Schutz gegen falsch geplantes n, kein Weg zu schwachen Effekten. Die Gewichte kosten bei grossen Abweichungen spuerbar. Nicht simuliert.

Quellen.

• Conditional Power and Friends (Kunzmann/Grayling/Bauer/Wassmer/Kieser u. a.), arXiv, Abschnittstitel und Literaturverzeichnis gelesen, Formeln nicht: https://arxiv.org/pdf/2010.06567
• Suchtreffer zu Mueller/Schaefer 2001 (Biometrics, Bedingte-Fehler-Prinzip) und Proschan/Hunsberger 1995: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3738874/ und https://bmcmedresmethodol.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2288-13-94
• Posch, Flexible Designs (Aequivalenz von Kombinationstest und bedingter Fehlerfunktion): https://ww2.amstat.org/meetings/fdaworkshop/presentations/2005/P11_Posch_FlexibleDesigns.pdf

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Verfahren 2 — Kohortengeblockter Permutationstest und Within-Cluster-Spearman fuer die Kalibrierung

Problem: 4 (Kalibrierung mit kleinem n).

Was verbessert wird. Die Wochenkalibrierung rechnet Spearman ueber 4-8 Paare (Bau-Kennzahl x, Vorwaertsertrag y) und behandelt sie als unabhaengig. Die Paare teilen aber Vorwaertsmonate. Gefaehrlich ist nicht die geteilte Streuung allein, sondern Verwechslung ueber die Kalenderzeit: baut die Pipeline spaeter bessere x und herrscht spaeter ein anderes Marktregime, entsteht eine Scheinkorrelation, die kein ungeblockter Test erkennt.

Verfahren in drei Saetzen. Die Paare werden in Kohorten (gleicher Vorwaertsstartmonat) eingeteilt. Die Statistik ist die Summe der Produkte innerhalb der Kohorte zentrierter Raenge, T = sum_m sum_i (rx_i - rx_m)(ry_i - ry_m); die Nullverteilung entsteht durch Permutieren von y nur innerhalb jeder Kohorte (exakt, solange prod n_m! klein genug ist). Das ist die Permutationsform der Within-Cluster-Spearman-Korrelation, die laut Tu/Li/ Shepherd der kovariatenbereinigten (Partial-)Spearman-Korrelation entspricht.

Rechnung: wie viel Aufloesung bleibt. Kleinster erreichbarer einseitiger p-Wert = 1/prod(n_m!):

Kohorten der Groesse 1 tragen nichts bei; n_eff = sum(n_m - 1). Der Test kann also bei 8 Paaren in vier Zweierkohorten nie signifikant werden — das muss die Wochenkalibrierung ausweisen, statt ein breites Intervall zu deuten.

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten.

• Austauschbarkeit von y innerhalb einer Kohorte unter H0 (kein Zusammenhang): plausibel, solange die Kohorte dieselben Vorwaertsmonate hat. Die Zuordnung muss auf dem Vorwaertsstart beruhen und vor der Auswertung feststehen.
• Wie die 4-8 Paare auf Kohorten verteilt sind, wurde nicht geprueft (nur Prompt-Dateien gelesen). Ist fast jede Kohorte einzeln, ist das Ergebnis einfach "nicht aufloesbar" — das ist ebenfalls eine Aussage.
• Kein Gewinn an Power; im Gegenteil, der Test verzichtet bewusst auf die Information zwischen den Kohorten.

Umsetzung. shared_intelligence/calibration.py: spearman_kohorte(paare) mit exakter Enumeration bis 200.000 Permutationen, darueber Monte-Carlo (20.000, fester Seed). Ergaenzt spearman_exakt_p (2026-09-27), ersetzt es nicht.

Grenzen. Der Test beantwortet nur "Rangzusammenhang innerhalb der Kohorten"; fuer Groessenordnung des Zerfalls bleiben HKSJ/Jackknife+ zustaendig. Bindungen und Kohorten mit gleichen x brauchen Mittelraenge. Der Kandidatenpool ist ausgewaehlt (nicht zufaellig), Austauschbarkeit gilt nur bedingt.

Quellen.

• Tu, Li, Shepherd, Between- and Within-Cluster Spearman Rank Correlations (Abstract gelesen, Volltext nicht): https://arxiv.org/abs/2402.11341
• Shih/Fay, Kendall's tau fuer Clusterdaten per Within-Cluster-Resampling (Biometrics 2017) — nur aus einem Suchtreffer bekannt, nicht gelesen: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9682968 (verwandte Permutationsarbeit, nicht dieselbe)

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Verfahren 3 — Fixed-Sequence-/Fallback-Testen in vorab festgelegter Kandidatenreihenfolge (geprueft, nicht bauen)

Problem: 2.

Idee. Die Kandidaten werden vorab nach Build-Evidenz geordnet (z. B. Tweedie-Posterior). Jede Hypothese wird in dieser Reihenfolge zum vollen Niveau alpha getestet, beim ersten Nichtverwerfen ist Schluss. Die familienweise Fehlerrate bleibt unter beliebiger Abhaengigkeit ≤ alpha (Rosenbaum, Testing hypotheses in order, Biometrika 2008; Grundprinzip auch bei Wiens 2003, hier nur aus Zusammenfassungen).

Rechnung (3 Kandidaten, Effekt 0,1 Tages-Sharpe, N = 618 Tage, 80 % Power bei alpha 0,05). Bei alpha/3 = 0,0167 (z = 2,13) sinkt die Power auf 0,64.

• Alle drei Alternativen wahr: Kette 0,80 / 0,64 / 0,51 gegen Bonferroni 0,64 / 0,64 / 0,64.
• Anteil wahrer Hypothesen nach Rang (0,3 / 0,2 / 0,1): erwartete wahre Verwerfungen Kette 0,29, Bonferroni 0,38.
• Selbst bei (0,6 / 0,3 / 0,1): Kette 0,61, Bonferroni 0,64. Die Kette gewinnt nur an Rang 1 und verliert danach, weil ein einziges Scheitern alle Folgenden sperrt. Die Priorisierung, die sie liefern wuerde, steckt schon in den ungleichen Niveaus von e-LOND (gamma_j).

Urteil: gilt bei uns teilweise, bringt bei K ≤ 3 keinen Gewinn gegenueber dem bereits vorgeschlagenen e-LOND-Kanal. Keine Umsetzung. Rechnung ohne Simulation und unter Unabhaengigkeit der Kandidaten (gemeinsame Tage erhoehen die Streuung der Ergebnisse, aendern die Erwartungswerte hier nicht).

Quellen. https://ideas.repec.org/a/oup/biomet/v95y2008i1p248-252.html (nur Abstract), https://arxiv.org/pdf/1307.7667 (Rejection Principle; im Suchergebnis, nicht gelesen).

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Verfahren 4 — Bandit-Verfahren mit gueltiger Inferenz (adaptiv gewichteter AIPW) fuer den Methodikvergleich (geprueft, nicht bauen)

Problem: 5.

Idee. Bandit-Zuteilung verzerrt das Stichprobenmittel; Hadad, Hirshberg, Zhan, Wager, Athey (PNAS 2021) gewichten die Terme eines AIPW-Schaetzers so um, dass Intervalle trotz adaptiver Zuteilung asymptotisch richtig ueberdecken (Zusammenfassung aus Suchtreffer; Volltext nicht gelesen).

Warum es bei uns nichts loest.

1. Bandit-Inferenz braucht Daten, die nur fuer den gewaehlten Arm entstehen. Beide Methodikfassungen laufen aber als Schattenrechnung auf denselben Tagen; jede Fassung liefert ihr Ergebnis unabhaengig von der Fuehrung. Es gibt keine adaptive Zuteilung, also keine Verzerrung, die zu korrigieren waere.
2. Der Grund fuer Bandits (Explorationskosten) entfaellt im Papier-Vorwaertstest.
3. Bei voller Rueckmeldung ist das passende Gegenstueck Hedge/Exponentialgewichte; dessen Regret-Schranke sqrt(T ln(N)/2) ist bei T = 12 Monatsrunden und N = 2 gleich 2,04 Verlusteinheiten, also groesser als der Wertebereich [0,1] eines Scores — leer.
4. Wenn die Zuteilung knapper Vorwaertsplaetze ueber Kandidaten gemeint ist: Best-Arm-Identifikation braucht Stichproben der Ordnung sum Delta^-2, hier mit Delta ≈ 0,05-0,1 Tages-Sharpe also Hunderte bis tausend Tage je Kandidat — dieselbe Ordnung wie der Festtest, ohne Gewinn. Ob Plaetze ueberhaupt knapp sind, wurde nicht geprueft.

Urteil: nein. Der Vergleich zweier Methodikfassungen bleibt bei Choe/Ramdas (Brier-CS) bzw. McNemar-e aus den frueheren Laeufen; der Engpass ist die Zahl bewerteter Objekte, nicht das Verfahren.

Quelle. https://arxiv.org/abs/1911.02768

Empirie-Research-Log 2026-10-10 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-10 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-22, 109 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4,1; Holdout ab 2026-08-23 gesperrt): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Am stärksten ist weiterhin F2-Montag (Eröffnungsstunde, n=21, +36,9 Pkt, Median +27,6, t=2,67, WR 61,9 %), danach F6 first30_down (t −2,27) und F2 Mittwoch (t −2,06). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es drei. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien wurden aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber dem Vortag hat sich das Discovery-Fenster nur um einen Tag verschoben. Die Kennzahlen sind praktisch identisch (F2 Mo, F6 first30_down, F2 Mi unverändert), also keine neue Evidenz.

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Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2,67 (F2 Mo), weit unter 4,1 und mit dem Zufallsbild bei 43 Tests vereinbar.
2. Dedupe. Jeder Kandidat mit Mechanismus ist bereits gebaut (Logs/Digest):
   • Mo/Di-Eröffnungsstunde: dax_week_open_hour_long, dax_week_open_gap_gate
   • 09:00-Drift: dax_open_drift_long
   • first30_down → Spät-Short: dax_weak_open_late_short, dax_late_afternoon_drift_short, dax_intraday_neg_drift_short
   • Hochvola-First30-Momentum: dax_mim_gamma_vola_gate
   • Gap-Familie: dax_overnight_gap_fade samt Gates
3. Kein Situationstreiber. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1,23; kein bedingtes Muster trägt die Mindestanforderung an die Situationsanalyse.

Abgleich mit dem Digest (Schritt 2b)

• Montag: dax_friday_monday_continuation (PF 0,14, n=10) widerspricht einer reinen Wochentags-Fortsetzung; gap-konditionierte Montags-Trials sind kein sauberer unabhängiger Beleg.
• first30_down: Trial „Nur nach schwachem Morgen“ (PF 3,15, n=8) deckt sich qualitativ, bei n=8 aber nicht belastbar.

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Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1,45 (11:00); 09:00 ist Dublette von dax_open_drift_long; 12:00 hat Std 105, ausreißeranfällig; übrige |t| < 1,1.
• F2 Mo/Di (t 2,67/1,45, konsistent): Dublette dax_week_open_hour_long, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35,6, t −2,06, WR 26 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0,8, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: max |t| 1,29, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–15 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1,01, nicht monoton, ohne Mechanismus.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0,38, Mean/Median-Konflikt; kein_breakout thin (n=7).
• F6 first30_down (−21,6, t −2,27, WR 35 %): konsistent, aber bereits gebaut, unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t −0,06, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0,49, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1,23, Dubletten bestehender Gates.

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Memory-Hygiene

Die Index-Einträge sind reine Prozess-/Werkzeug-Lektionen. Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert eine davon; es gibt keine „nie bauen“-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Klassik-Literatur-Research — 2026-10-10 (Samstag, freie Suche)

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Die Dedupe-Prüfung gegen alle bisherigen Klassik-Logs (rund 200 Funde seit 2026-06-28) zeigt, dass die für DAX-Intraday baubaren Klassiker-Familien bereits erfasst sind. Dazu zählen Breakout/ORB, Reversal und Overreaction, Momentum/TSMOM, Saisonalität und Kalender, Vola-Gates, Stop- und Exit-Bausteine sowie TA-Validierungen. Die drei Kandidaten dieses Laufs sind Dubletten und erhalten deshalb keinen eigenen Fund-Abschnitt.

Durchsuchte Quellen und Queries

1. Bollinger-Band-Regel (Lento/Gradojevic/Wright 2007, Applied Financial Economics Letters 3(4), 263–267, Tier 1/2, RePEc)
   • Abstract-Befund: Nach Kosten schlägt die Bollinger-Regel Buy-and-hold nicht. Die kontrarische Auslegung (Reversion am Band) schneidet besser ab als die Breakout-Auslegung.
   • Dublette: Bollinger, Keltner und Envelope sind bereits in 2026-06-29, 2026-07-04, 2026-07-20, 2026-09-21 (Cootner-Band-Reversion) und 2026-10-07 (Leung/Chong-Envelope) abgedeckt.
   • Der Abstract stützt die dort geführte Hypothese „Band-Reversion statt Band-Breakout", liefert aber keinen neuen Mechanismus.
2. HAR-RV als Vola-Prognose-Gate (Corsi 2009, Journal of Financial Econometrics 7(2), 174–196, Tier 1, SSRN)
   • Die Suche fand nur Modellbeschreibungen, keine Studie zu einem Trading-Gate.
   • Dublette: HAR-RV ist bereits in 2026-09-21-classic und 2026-10-08-classic geführt.
3. US/EU-Sommerzeit-Mismatch als Overlap-Verschiebung (freie Suche, bewusst gegen die Erfahrungslage)
   • Peer-reviewed gefunden wurde nur Kotchen/Grant (NYSE, 1964–2012), die DST-Montag-Schwäche. Alles zum Overlap-Effekt auf europäische Indizes ist Praktiker-Kommentar (Tier 3, nie Fund).
   • Dublette: Der Sommerzeit-Montag ist in 2026-10-04-classic Fund 1 behandelt, der DST-Bezug zu US-Open-Spillover in 2026-09-17-classic und 2026-10-08-classic.

Auffälligkeiten

• Keine Instruktionen in Webinhalten gefunden.
• Der Dedupe-Sammelgrep über die Klassik-Logs ist die wertvollste Vorarbeit. Offene Lücken gibt es nur noch im Bereich der Messmethodik, nicht bei Effekten, die eine einzelne DAX-Zeitreihe bei 1m ausnutzen könnte.

Einzeiler (Varianten, keine Neufunde)

• Lento/Gradojevic/Wright 2007: Bollinger-Band-Regel, nach Kosten ohne Überrendite. Variante des Band-Reversion-Themas aus 2026-09-21.
• Corsi 2009: HAR-RV, Variante des Vola-Gates aus 2026-09-21.
• Kotchen/Grant: DST-Montag-Schwäche, Variante von 2026-10-04 Fund 1.

Weiterer Lauf 12:00

Klassik-Literatur-Research — Samstag, 2026-10-10 (Thema: freie Suche + Wiederaufnahme offener Threads)

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Die beiden gezielten Kandidaten (Gao/Han/Li/Zhou 2018, Intraday-Momentum; Heston/Korajczyk/Sadka 2010, Halbstunden-Periodizität) sowie Lou/Polk/Skouras (Overnight vs. Intraday) stehen bereits in den Klassik-Logs vom 2026-10-03 bis 2026-10-09. Das ist ein Sättigungsbefund, kein Urteil über die Familien: Ob sie auf dem DAX tragen, entscheidet der Backtest.

Recherche-Hinweise: Volltexte waren nicht zugänglich. Die Angaben stützen sich auf Abstracts und Sekundärzusammenfassungen. In den Webinhalten standen keine Anweisungen an eine KI.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. Gao/Han/Li/Zhou, „Market Intraday Momentum", Journal of Financial Economics 2018 (Tier 1), Quelle. Original: S&P-500-ETF, 1993–2013. Die erste Halbstunde sagt die letzte Halbstunde voraus, stärker an volatilen Tagen und Makro-Tagen. Dublette zu bestehenden Logs.
2. Heston/Korajczyk/Sadka, „Intraday Patterns in the Cross-section of Stock Returns", Journal of Finance 65(4), 2010 (Tier 1), Quelle. Halbstunden-Fortsetzung bei Tages-Vielfachen. Dublette. Der Kern ist ein Aktien-Querschnitt, der Bezug auf die Einzelreihe steht in den Vorlogs.
3. Frei-explorativ, gegen die Erfahrungslage: Wang/Yau/Baptiste 1997 (J. Futures Markets 17(7), 757–780), Handelsvolumen und Transaktionskosten in Futures-Märkten. Abstract nicht erreichbar. Der Kern ist Volumen- und Kostenstruktur, also kein Entry-Edge. Nicht belegt, daher kein Fund.
4. Dedupe-Sammelgreps über alle *-classic.md (Autorenlisten Mikrostruktur/Saisonalität/Vola, Lou/Polk, Heston, Gao/Han). Alle Treffer in früheren Logs.

Einzeiler

• Gao/Han/Li/Zhou 2018: Dublette. Vermutete Decay-Hypothese (nach 2013 schwächer, Intraday-Momentum auf Index-ETFs gut bekannt) gehört in die Backtest-Prognose der Vorlogs.
• Heston/Korajczyk/Sadka 2010: Dublette. Querschnittscharakter, auf die Einzelreihe nur als Tageszeit-Saisonalität übertragbar. Eine Replikationsstudie 2024 findet das Muster in UK und Brasilien, in China nur schwach (Tier 2, Sekundärangabe).
• Wang/Yau/Baptiste 1997: Abstract nicht verifiziert, kein Fund.

Weiterer Lauf 13:28

Klassik-Research 2026-10-10 (Samstag, freie Suche)

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Der Klassik-Raum für Intraday-Index-Effekte (U-Form, Open-Reversal, Volumen-/Volatilitäts-Muster, Makro-Ankündigungen) ist durch die bisherigen Logs weitgehend abgedeckt: Grant/Wolf/Yu, Rentzler, Harris 1986, Wood/McInish/Ord, Gerety/Mulherin, Admati/Pfleiderer, Heston/Korajczyk und Andersen/Bollerslev wurden bereits geführt. Es wurde nur ein bisher ungeführter Anker gefunden, der als Einzeiler notiert wird.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. „intraday index futures trading volume price reversal / last half-hour predictability“ (ideas.repec, Montclair, Southampton, FAJ). Ergebnis: ausschließlich bereits geführte Autoren, zusätzlich Buckle et al. 1998.
2. „intraday behaviour of returns volatility volume price reversals FTSE 100 futures Short Sterling 1998“ (explorativ, Randjournal JBFA/LIFFE-Literatur). Ergebnis: Buckle et al. 1998 und Ap Gwilym/McMillan/Speight 1999.
3. Dedupe per Grep über alle Logs: Autorennamen, LIFFE/Eurex-Begriffe, Makro-Ankündigungen. Buckle und Ap Gwilym waren noch nicht geführt.

Einzeiler (kein Neufund)

• Buckle, Ap Gwilym, Thomas, Woodhams (1998), „Intraday Empirical Regularities in Interest Rate and Equity Index Futures Markets, and the Effect of Macroeconomic Announcements“, Journal of Business Finance & Accounting 25(7-8), 921–944 (Tier 1; https://ideas.repec.org/a/bla/jbfnac/v25y1998i7-8p921-944.html). Das Paper untersucht Rendite, Volatilität, Volumen und Preis-Reversals bei FTSE-100-Futures (LIFFE) und prüft den Einfluss von Makro-Ankündigungen. Volltext nicht abrufbar, nur Abstract-Ebene. baubar: nein. Die Reversal-/U-Form-Anteile sind Dubletten zu Grant/Wolf und Andersen/Bollerslev. Der neue Teil (Ankündigungs-Konditionierung) braucht einen externen Makro-Kalender, also mehr als eine Index-Zeitreihe. Als Hypothese bleibt: Reversals nach großen Bewegungen sind im Ankündigungsfenster (z. B. US-Daten 14:30 Berlin) schwächer, weil dort Information statt Liquiditätsdruck dominiert. Das wäre ein möglicher Filter-Baustein auf einer bestehenden Reversal-Strategie, setzt aber einen Slot-Parameter für Ankündigungszeiten voraus.
• Ap Gwilym, McMillan, Speight (1999), Applied Financial Economics 9(6), 593–604 (Tier 1; https://ideas.repec.org/a/taf/apfiec/v9y1999i6p593-604.html): U-förmige Intraday-Muster bei FTSE-100-Futures, durch UK- und US-Makro-News beeinflusst. Dublette zur bereits geführten Tageszeit-/Vola-Literatur.

Auffälligkeiten

Keine Instruktionen in Fremdtexten gefunden.

Literatur-Research 2026-10-09 (Freitag: Exit-/Risk-Management, Mikrostruktur + freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Alle fünf Suchen lieferten entweder bereits geführte Referenzen (Kaminski/Lo, Leung/Zhang, Takahashi, Quarter-Hour-Effekt, Halbvarianz-Momentum), Material ohne handelbare Regeln oder Ansätze, die Daten außerhalb einer einzelnen Index-Zeitreihe brauchen. Die Exit-Familie ist im Digest bereits breit getestet (Exit-Lab: 1422 Trials, Baustein-Familie stop_exit: Dutzende Trials).

Geprüfte Treffer (alle Dedupe oder nicht baubar)

• Leung & Zhang, „Optimal Trading with a Trailing Stop" (arXiv 1701.03960, Tier 1, 2017): Theorie unter Ornstein-Uhlenbeck-Annahme. Bereits am 2026-10-06 geführt. Dedupe.
• Kaminski & Lo, Stop-Loss-Regeln (Tier 1, 2007/2014): Stops senken den Erwartungswert unter Random Walk und helfen nur bei Momentum. Mehrfach geführt und bereits gebaut (dax_kaminski_lo_stop, im Digest PF 2,37). Dedupe.
• Donnelly/Lin/Lorig, Optimal Liquidation of Perpetual Contracts (arXiv 2601.10812, Jan 2026, Tier 1): Funding-Rate und Inventarrisiko bei Perpetuals. Auf eine DAX-CFD-Einzelposition nicht übertragbar. baubar: nein.
• Takahashi, Returns and Order Flow Imbalances (arXiv 2508.06788, Tier 1): Schocks verpuffen binnen Sekunden, Tick-Daten und Orderflow nötig. Mehrfach geführt, baubar: nein.
• CSI-300-OFI-Paper (arXiv 2505.17388, Tier 1): Horizont 0,5 s bis 30 min, braucht Orderbuchdaten. baubar: nein.
• KAIST: Options-Order-Imbalance der ersten 10 Min sagt Resttagesrendite voraus (dspace.kaist.ac.kr/handle/10203/292245, Tier 1/Dissertation, Jahr nicht verifiziert): Mechanismus plausibel (informierte institutionelle Optionsflüsse), braucht aber Optionsdaten. baubar: nein (keine einzelne Index-Zeitreihe).
• Quarter-Hour-Effekt (arXiv 2607.09426): bereits am 2026-10-02/03/05 geführt. Dedupe.
• „Interpretable Systematic Risk around the Clock" (arXiv 2604.13458, Tier 1): Overnight-/Intraday-Sprünge auf E-mini, Risikofaktor-Paper ohne Handelsregel. Overnight-Daten fehlen im Session-Setup. baubar: nein.
• Liu et al. 2023, Realized-Semivariance-TSMOM (J. Empirical Finance): Rohstoff-Futures, Halbvarianz bereits mehrfach geführt (2026-07-19, 08-29, 09-04, 09-23). Dedupe.
• DAX-Ankündigungsstudien (Harju/Hussain 2006, Gurgul et al. 2016, Rühl/Stein): Vola-Sprung um 14:30 gut belegt, aber ohne Strategie; zudem erhöhte Spreads nach Releases (Konflikt mit max. Spread 3,5). Bereits in früheren Logs behandelt. Dedupe.
• Zürcher Masterarbeit zu Stops auf E-mini (2022) und StockSharp-Beispielcode: Tier 3, nur Hinweis, kein Fund.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Der Stop-/Exit-Raum ist im Digest ausgeschöpft: Exit-Lab 1422 Trials ohne Build, mehrere stop_exit-Baustein-Familien mit Ø-PF um 1,0–1,3. Eine neue Exit-Variante bräuchte einen echten Mechanismus-Twist (z. B. Stop-Distanz konditioniert auf den Release-Zeitpunkt), den die heutigen Treffer nicht liefern. Ein Digest-Fehlschlag ist kein Denkverbot, aber heute gab es kein Paper, das einen solchen Twist begründet.

Hypothese für den Auto-Build: Neue Trailing-Stop-Varianten auf bestehenden Referenzen dürften den PF höchstens um das Rauschniveau verändern (±0,05), weil die Kostenseite (Spread, Slippage) den kleinen Effekt frisst und die Trial-Schuld der Familie hoch ist.

Durchsuchte Queries

1. „intraday index futures exit stop trailing stop optimal liquidation arXiv 2026" (Tagesfokus Exit)
2. „intraday order flow imbalance microstructure index futures returns predictability arXiv q-fin 2026" (Tagesfokus Mikrostruktur)
3. „stop-loss take-profit rules momentum strategy risk management intraday SSRN 2026 working paper"
4. „DAX Eurex intraday returns US macro announcement 14:30 15:30 volatility jump trading strategy study" (frei-explorativ, Ereignis-Zeitfenster)
5. „arXiv 2026 intraday equity index futures new trading signal realized semivariance jump filter out-of-sample 5-minute" (frei-explorativ)

Auffälligkeiten

Keine Prompt-Injection oder Anweisungen in Fremdtexten festgestellt. Die Suchtreffer waren nur Titel und Snippets, es wurden keine Volltexte geladen. Die genannten Papers sind daher nur auf Snippet-Ebene geprüft, Details wie Stichprobengröße und Kostenmodell sind nicht verifiziert.

Weiterer Lauf 13:35

Literatur-Research 2026-10-09 (Freitag: Exit-/Risk-Management, Mikrostruktur + freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Der Re-Run am selben Tag (Vorlauf: dem ersten Lauf oben (früher als 2026-10-09-literatur.md abgelegt)) und zwei zusätzliche Suchen lieferten nur bereits geführte Referenzen oder Material, das ohne Orderbuch-, Options- oder Overnight-Daten nicht baubar ist. Die Exit-/Stop-Familie ist im Digest breit getestet; ein neuer Fund bräuchte einen echten Mechanismus-Twist, den kein heutiger Treffer liefert.

Übernommene Befunde aus dem Vorlauf (Dedupe oder nicht baubar)

• Leung & Zhang, Optimal Trading with a Trailing Stop (arXiv 1701.03960, Tier 1): OU-Theorie, bereits am 2026-10-06 geführt. Dedupe.
• Kaminski & Lo, Stop-Loss-Regeln (Tier 1): bereits gebaut (dax_kaminski_lo_stop). Dedupe.
• Donnelly/Lin/Lorig, Optimal Liquidation of Perpetual Contracts (arXiv 2601.10812, Tier 1): Funding-Rate-Mechanik, nicht auf DAX-CFD übertragbar. baubar: nein.
• Takahashi, Returns and Order Flow Imbalances (arXiv 2508.06788) und CSI-300-OFI (arXiv 2505.17388): brauchen Tick-/Orderbuchdaten. baubar: nein.
• KAIST, Options-Order-Imbalance der ersten 10 Min (Dissertation, Jahr nicht verifiziert): braucht Optionsdaten. baubar: nein.
• Quarter-Hour-Effekt (arXiv 2607.09426), Halbvarianz-TSMOM (Liu et al. 2023), Ankündigungsstudien DAX (14:30-Vola-Sprung, Spread-Konflikt mit max. 3,5 Pkt): bereits geführt. Dedupe.
• arXiv 2604.13458 (Systematic Risk around the Clock): Overnight-Daten fehlen. baubar: nein.

Zusätzliche Treffer dieses Laufs

• Andersen/Su/Todorov/Zhang, intraday Volatilitätsmuster S&P-500-Futures (Working Paper 2023, Tier 1): Das Tagesprofil der Volatilität verschiebt sich über die Zeit. Als Stop-Skalierung nach Tageszeit denkbar, die Idee (Zeit-der-Tag-Vola-Profil) ist aber in den Logs seit Wochen mehrfach geführt. Dedupe, kein Neufund.
• Wysocki, Kelly-/VIX-Regime-Sizing (arXiv 2508.16598, 2025, Tier 1): SPXW-Optionen, Sizing statt Entry/Exit; das Warchhold-System nutzt feste Positionsgrößen. baubar: nein.
• arXiv 2511.08571 (Vola-Targeting + ATR-Exits, Gold, Walk-Forward): Rohstoff, Sizing-Komponente nicht relevant; ATR-Exit bereits im Exit-Lab abgedeckt. Dedupe.
• Sorokina/Booth 2022, Liquidität und Renditen in DAX-Futures: Daten nur ca. 11 Monate 2007 (Vorkrisenphase), nicht-monotone Beziehung per MCMC-Changepoints, hohes Overfitting-/Regime-Risiko, keine Handelsregel. Fragwürdig, baubar: nein.
• Praxis-Seiten (NexusFi, LuxAlgo, TradingView-Indikator): Tier 3, nur Hinweis. Kein Fund.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Der Digest zeigt für Exit-Lab (1422 Trials, kein Build) und die stop_exit-Bausteine Ø-PF um 1,0–1,3. Hypothese: Weitere Stop-/Sizing-Varianten bewegen den PF höchstens im Rauschen (±0,05), da Spread/Slippage den kleinen Effekt aufzehren. Ein Neustart wäre nur mit einem begründeten Twist sinnvoll (z. B. Stop-Distanz konditioniert auf die 14:30-/15:30-Release-Vola), für den es heute keine Quelle gab.

Durchsuchte Queries

1. „intraday index futures exit stop trailing stop optimal liquidation arXiv 2026" (Fokus Exit)
2. „intraday order flow imbalance microstructure index futures returns predictability arXiv q-fin 2026" (Fokus Mikrostruktur)
3. „stop-loss take-profit rules momentum strategy risk management intraday SSRN 2026 working paper"
4. „DAX Eurex intraday returns US macro announcement 14:30 15:30 volatility jump trading strategy study" (frei-explorativ)
5. „arXiv 2026 intraday equity index futures new trading signal realized semivariance jump filter out-of-sample 5-minute" (frei-explorativ)
6. „intraday volatility-scaled position sizing or time-of-day stop calibration equity index futures arXiv 2026 out-of-sample"
7. „Eurex DAX futures intraday bid-ask spread liquidity pattern predicts returns paper 2025 2026" (frei-explorativ)

Auffälligkeiten

Keine Prompt-Injection in Fremdtexten festgestellt. Es wurden nur Titel und Snippets ausgewertet, keine Volltexte; Stichprobengröße und Kostenmodelle der genannten Papers sind daher nicht verifiziert.

Weiterer Lauf 19:36

Literatur-Research 2026-10-09 (Freitag: Exit-/Risk-Management, Mikrostruktur + freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Sieben Suchen (fünf aus dem früheren Lauf desselben Tages, zwei neue) lieferten bereits geführte Referenzen, Material ohne handelbare Regeln oder Ansätze, die Daten jenseits einer einzelnen Index-Zeitreihe brauchen. Der Exit-/Stop-Raum ist im Digest bereits breit getestet (Exit-Lab: 1422 Trials ohne Build, mehrere stop_exit-Baustein-Familien mit Ø-PF um 1,0–1,3).

Geprüfte Treffer (alle Dedupe oder nicht baubar)

Übernommen aus dem ersten Lauf oben (früher als 2026-10-09-literatur.md abgelegt) (Same-Day-Re-Run):

• Leung & Zhang, Optimal Trading with a Trailing Stop (arXiv 1701.03960, Tier 1): OU-Theorie, bereits am 2026-10-06 geführt. Dedupe.
• Kaminski & Lo, Stop-Loss-Regeln (Tier 1): bereits gebaut (dax_kaminski_lo_stop). Dedupe.
• Donnelly/Lin/Lorig, Optimal Liquidation of Perpetual Contracts (arXiv 2601.10812, Tier 1): Funding-Rate/Inventarrisiko bei Perpetuals, nicht übertragbar. baubar: nein.
• Takahashi (arXiv 2508.06788) und CSI-300-OFI (arXiv 2505.17388), Tier 1: Orderflow-Imbalance, braucht Tick-/Orderbuchdaten. baubar: nein.
• KAIST-Dissertation, Options-Order-Imbalance der ersten 10 Min: braucht Optionsdaten. baubar: nein.
• Quarter-Hour-Effekt (arXiv 2607.09426), Realized-Semivariance-TSMOM (Liu et al. 2023), DAX-Ankündigungsstudien: bereits mehrfach geführt. Dedupe.
• „Interpretable Systematic Risk around the Clock" (arXiv 2604.13458): Overnight-Daten nötig, keine Handelsregel. baubar: nein.

Neu in diesem Lauf:

• Couleau/Trujillo-Barrera/Etienne, Intraday Market Momentum in Coffee Futures (J. Commodity Markets, März 2026, Tier 1): Intraday-Momentum ist zeitvariabel, tritt vor allem bei erhöhter Volatilität und in den Tails der Renditeverteilung auf; Late-Day-Momentum verpufft rasch (Rebalancing/Hedging). Kaffee-Futures, kein Index, keine Handelsregel. Der Befund „Momentum nur bei hoher Vola" ist als Filter-Idee für bestehende Momentum-Referenzen interessant, aber durch die Gao/Han/Li/Zhou-Familie und Vola-Regime-Filter bereits abgedeckt. Dedupe/Einzeiler.
• Yu/Rentzler/Wolf, NASDAQ-100 Index Futures: Intraday Momentum or Reversal? (JOIM): Ergebnis hängt vom Vorzeichen der Vorrenditen und vom Wochentag ab. Nur Snippet-Ebene, Multiple-Testing-Verdacht (Wochentag × Vorzeichen). Einzeiler, kein Fund.
• DAX-Gap-Fill: Es wurde keine Studie mit Füllquoten, Stichprobengröße oder Kosten gefunden. Treffer waren TradingView-Skripte, ein Stock3-Artikel von 2016, ein Anbieter-Kommentar von 2026 und ein NexusFi-Forum-Thread (Tier 3, nur Hinweis, nie Fund). Keine Bau-Grundlage.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Eine neue Exit-Variante bräuchte einen echten Mechanismus-Twist (z. B. Stop-Distanz konditioniert auf den Release-Zeitpunkt). Dafür lieferte heute kein Paper eine Begründung. Ein Digest-Fehlschlag ist ein Datum, kein Denkverbot, aber ohne neue Quelle gibt es nichts zu prüfen.

Hypothese für den Auto-Build: Neue Trailing-Stop-Varianten auf bestehenden Referenzen ändern den PF höchstens im Rauschniveau (±0,05), weil Spread und Slippage den kleinen Effekt aufzehren. Eine Gap-Fill-Strategie auf dem DAX-CFD ab 09:00 hat mit der Eurex-Vorbörse keinen Overnight-Gap im Session-Setup. Der Mechanismus (Gap aus Vorbörse/Overnight) ist dort nur teilweise abbildbar.

Durchsuchte Queries

1. „intraday index futures exit stop trailing stop optimal liquidation arXiv 2026" (Tagesfokus Exit)
2. „intraday order flow imbalance microstructure index futures returns predictability arXiv q-fin 2026" (Tagesfokus Mikrostruktur)
3. „stop-loss take-profit rules momentum strategy risk management intraday SSRN 2026 working paper"
4. „DAX Eurex intraday returns US macro announcement 14:30 15:30 volatility jump trading strategy study" (frei-explorativ)
5. „arXiv 2026 intraday equity index futures new trading signal realized semivariance jump filter out-of-sample 5-minute" (frei-explorativ)
6. „intraday momentum index futures time-varying volatility stop exit arXiv q-fin 2026 profit-taking rule out-of-sample" (Tagesfokus Exit)
7. „opening gap fill intraday strategy index futures Europe Euro Stoxx DAX study 2026 mean reversion first hour" (frei-explorativ, bewusst gegen Erfahrungslage: Gap-Fades)

Auffälligkeiten

Keine Prompt-Injection oder Anweisungen in Fremdtexten festgestellt. Es wurden nur Titel und Snippets geprüft, keine Volltexte. Stichprobengröße und Kostenmodell der genannten Papers sind daher nicht verifiziert.

Empirie-Research-Log 2026-10-09 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-09 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-21, 109 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4,1; Holdout 2026-08-22 bis 2026-09-18): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Am stärksten ist weiterhin F2-Montag (Eröffnungsstunde, n=21, +36,9 Pkt, Median +27,6, t=2,67, WR 61,9 %), danach F6 first30_down (t −2,27) und F2 Mittwoch (t −2,06). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es drei. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien wurden aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber dem Vortag kommt ein Handelstag hinzu; die Kennzahlen verschieben sich kaum (z. B. F6 first30_down n=52, t −2,27 statt −2,23). Das ist keine neue Evidenz.

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Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2,67 (F2 Mo), weit unter 4,1 und mit dem Zufallsbild bei 43 Tests vereinbar.
2. Dedupe. Jeder Kandidat mit Mechanismus ist bereits gebaut (Logs/Digest):
   • Mo/Di-Eröffnungsstunde: dax_week_open_hour_long, dax_week_open_gap_gate
   • 09:00-Drift: dax_open_drift_long
   • first30_down → Spät-Short: dax_weak_open_late_short, dax_late_afternoon_drift_short, dax_intraday_neg_drift_short
   • Hochvola-First30-Momentum: dax_mim_gamma_vola_gate
   • Gap-Familie: dax_overnight_gap_fade samt Gates (zuletzt dax_gap_fade_gamma_vr_gate, 2026-10-09)
3. Holdout-Power. Das Holdout (4 Wochen) ist kurz; eine auf Wochentag oder Vorzeichen konditionierte Regel hätte dort sehr wenige Trades. Das betrifft die Power des Tests, nicht das Ergebnis.

Abgleich mit dem Digest (Schritt 2b)

• Montag: Die Digest-Trials mit Montags-Bezug sind gap-konditioniert und daher kein sauberer unabhängiger Beleg für den reinen Eröffnungsstunden-Drift; dagegen steht dax_friday_monday_continuation (PF 0,14, n=10).
• first30_down: Ein früherer Trial („Nur nach schwachem Morgen“, PF 3,15, n=8) deckt sich qualitativ, ist bei n=8 nicht belastbar.
• Ein vom Snapshot bestätigter Situations-Treiber ist nicht erkennbar: F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1,23.

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Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1,45 (11:00); 09:00 (t 1,24) ist Dublette von dax_open_drift_long; 12:00 hat Std 105 und ist ausreißeranfällig; übrige |t| < 1,1.
• F2 Mo/Di (t 2,67/1,45, konsistent): Dublette dax_week_open_hour_long, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35,6, t −2,06, WR 26 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0,8, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: max |t| 1,29, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–15 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1,01, nicht monoton, ohne Mechanismus, also Data-Mining.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0,38, Mean/Median-Konflikt, kein_breakout ist thin (n=7).
• F6 first30_down (−21,6, t −2,27, WR 35 %): konsistent, aber bereits gebaut, unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t −0,06, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0,49, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1,23, Dubletten bestehender Gates.

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Memory-Hygiene

Die Index-Einträge sind reine Prozess-/Werkzeug-Lektionen. Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert eine davon; es gibt keine „nie bauen“-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Klassik-Literatur-Research — Freitag, 2026-10-09 (Thema: Marktmikrostruktur / Exit-/Risk-Klassiker + freie Suche)

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Die Freitags-Themen (Stop-/Exit-Klassiker, Mikrostruktur, Ankündigungs-Volatilität, Rundzahl-Barrieren) sind im Klassik-Log bereits abgedeckt (Kaminski/Lo und Chandelier am 2026-10-02, Ederington/Lee und Foster/Viswanathan am 2026-09-24, Donaldson/Kim am 2026-07-06 und 2026-10-02, Moreira/Muir am 2026-10-04). Die einzige freie Exploration (Turbulenz-Index) scheitert an einer strukturellen Hürde (Mehr-Asset). Das ist ein Sättigungsbefund und kein Beleg dafür, dass die Familien nichts taugen. Ob sie tragen, entscheidet der Backtest.

Recherche-Hinweise: Volltexte (JSTOR, Elsevier, CFA Institute) waren nicht zugänglich. Die Rekonstruktion stützt sich auf Abstracts, RePEc und Sekundärzusammenfassungen. Eine Suche nach Donaldson/Kim lieferte keinen Treffer auf das Paper selbst (die Zuordnung zum JFQA ist ungeprüft). In den Webinhalten standen keine Anweisungen an eine KI.

Durchsuchte Queries:

1. Kaminski/Lo 2014, „When do stop-loss rules stop losses?" (Journal of Financial Markets 18, 234–254). Dublette zu 2026-10-02. Der Stopping-Premium-Befund (negativ bei Random Walk, positiv bei Momentum) ist dort bereits geführt.
2. Kaufman Efficiency Ratio / Wilder Parabolic SAR als akademisch evaluierte Trailing-Stops. Es gibt nur Praktiker- und TradingView-Seiten, also Tier 3, daher kein Fund.
3. Ederington/Lee 1993 (Journal of Finance 48(4), 1161–1191). Dublette zu 2026-09-24.
4. Donaldson/Kim 1993, Rundzahl-Barrieren. Dublette zu 2026-07-06, 2026-09-05 und 2026-10-02.
5. Freie Exploration: Kritzman/Li 2010, Turbulence Index (Financial Analysts Journal 66(5), 30–41).

Einzeiler / Dedupe-Anker

• Kritzman/Li 2010, Financial Turbulence (Tier 1, Financial Analysts Journal): Mahalanobis-Distanz der Renditen über mehrere Assets, nutzbar als Filter zur Risikoskalierung. baubar: nein, weil der Kern (Decoupling und Konvergenz von Korrelationen) einen Mehr-Asset-Querschnitt braucht und eine einzelne DAX-Reihe ihn nicht liefert. Eine Einzelreihen-Variante (Mahalanobis über Return, Range und Gap des DAX) wäre eine Eigenkonstruktion ohne akademischen Beleg und fällt unter die bereits geführten Vola-Regime-Gates (2026-09-21, 2026-10-07).
• Kaminski/Lo 2014: Dublette zu 2026-10-02 (siehe Query 1).
• Ederington/Lee 1993: Dublette zu 2026-09-24. Die Kursanpassung an Makro-Releases läuft in Sekunden ab, die Vola bleibt etwa 15 Minuten erhöht. Für 1m-Bars ist das nur als Event-Vola-Gate relevant.
• Kaufman ER / Parabolic SAR: Es gibt keine peer-reviewte Intraday-Evaluation. Als Baustein-Idee ohne akademischen Beleg (Tier 3) nicht führbar.

Weiterer Lauf 12:02

Klassik-Research 2026-10-09 (Freitag: Marktmikrostruktur / Exit-/Risk-Klassiker + freie Suche)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Alle Kandidaten aus dem Freitags-Fokus (Mikrostruktur, Stop-/Exit-Klassiker) und aus der freien Gegen-den-Strich-Suche sind bereits in früheren Klassik-Logs geführt oder im Backtest-Digest empirisch geprüft. Ein neuer Mechanismus-Twist, der die Dedupe-Schwelle überschreitet, ließ sich heute nicht belegen. Ich habe lieber keine Dublette als Neufund verkauft.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. Hasbrouck/Sofianos (1993, J. Finance) NYSE-Specialist-Trading — Quelle: ideas.repec.org. Querschnitt und Inventarmanagement einzelner Aktien, für eine einzelne Index-Zeitreihe nicht baubar. Hasbrouck ist zudem schon im Log vom 2026-10-02 geführt.
2. Osler (2003, J. Finance) Stop-Loss-/Take-Profit-Cluster an runden Zahlen — Quelle: NY Fed SR 125. Bereits in 2026-07-06 und 2026-10-02 geführt. Die Rundzahl-Variante (Donaldson/Kim 1993) steht in 2026-08-15.
3. Houthakker (1961, AER) Stop-Orders und Kursverhalten — nur bibliografisch bestätigt. Bereits in 2026-09-28 und 2026-10-07 geführt.
4. Hawkes-Selbstanregung / Vola-Clustering (Bacry/Delattre/Hoffmann/Muzy 2011; Bacry/Mastromatteo/Muzy 2015, Tier 2) — Quellen: arXiv 1101.3422, arXiv 1502.04592. Die Bar-Proxy-Variante ist bereits gebaut und getestet (Digest 2026-08-16, dax_pdh_pdl_reflexivity_gate, Filimonov/Sornette-Branching-Ratio auf PDH/PDL-Fade): baustein_ohne_mehrwert, A/B PF 2.57 → 1.18. Das ist ein Datum, aber kein Denkverbot. Ohne neuen Mechanismus (z. B. ein anderer Träger) wäre ein erneuter Fund nur eine Variante.
5. Moreira/Muir (2017, J. Finance) volatilitätsgesteuerte Exposure — Quelle: NBER w22208. Bereits in 2026-10-03/04 geführt. Der Vola-Scaler wurde als Baustein bereits mit Erfolg getestet (Digest 2026-09-02, Nagel-2012-Vola-Scaler auf PDH/PDL-Fade: PF 1.94 → 2.38).
6. Neftci (1991, J. Business) formale Technische Analyse / Markov-Zeiten — Quelle: ideas.repec.org. Bereits in 2026-09-21 und 2026-10-02 geführt.
7. Dedupe-Sammelgreps über alle *-classic.md auf Autoren und Konzepte: Osler, Hasbrouck, Chandelier, Keltner, Sweeney/MAE/MFE, Cootner, Bollerslev, Heston, Berkman, Cliff, Maberly, Rogalski (Wochenend-/Friday-Themen), Chordia, Blume, Lo/Mamaysky, Schwert, Corsi, Variance-Ratio. Alle sind bereits abgedeckt.

Einzeiler (Dublette bzw. nicht baubar)

• Hasbrouck/Sofianos 1993 — baubar: nein (Aktien-Querschnitt, Inventar-/Specialist-Daten); Dedupe-Anker.
• Osler 2003 / Houthakker 1961 — Dublette (siehe oben); mechanistisch gedeckt durch die Rundzahl- und Stop-Cluster-Funde.
• Hawkes-Reflexivitäts-Gate — Dublette; empirisch ohne Mehrwert (Digest 2026-08-16).
• Moreira/Muir 2017 — Dublette; als Vola-Scaler bereits getestet.
• Neftci 1991 — Dublette; reine Formalisierung ohne eigenen Entry-Edge.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden. Volltexte (JSTOR/AER) waren nicht zugänglich. Die Inhalte oben stützen sich auf Abstracts und Sekundärquellen. Die Suchergebnisse zu Houthakker 1961 lieferten nur bibliografische Daten, keinen inhaltlichen Beleg.

Weiterer Lauf 19:21

Klassik-Literatur-Research — Freitag, 2026-10-09 (Thema: Marktmikrostruktur / Exit-/Risk-Klassiker + freie Suche)

Kurzfazit: Das Feld Mikrostruktur/Exit/Risk ist im Log praktisch lückenlos belegt (Kaminski/Lo, Chandelier, Amihud, Corwin/Schultz, Parkinson/Garman-Klass, Moreira/Muir, Sentana/Wadhwani, LeBaron, Dow-Theorie). Ein Rand ist noch offen: Die Overnight-Rendite als Prädiktor der Schlussphase (Liu/Tse 2017; Hull-Repository-Paper) ist eine Signal-Variante des Gao/Han/Li/Zhou-Effekts, die im Log noch nicht geführt ist. Sie ist baubar, aber die Mutterfamilie (dax_market_intraday_momentum) ist im Digest klar negativ (PF 0.66, n=59). Das ist eine Hypothese für den Backtest, kein Grund zur Unterdrückung.

Recherche-Hinweise: Die Volltexte (Elsevier/IREF, Hull-Repository) wurden nicht gelesen. Die Rekonstruktion stützt sich ausschließlich auf WebSearch-Zusammenfassungen. Autorenzuschreibung und Zahlenwerte sind daher nicht im Wortlaut verifiziert, das ist unten bei der Quelle vermerkt. Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden.

Durchsuchte Queries: (1) Moreira/Muir Volatility-Managed Portfolios mit Intraday-Realized-Variance (Dedupe-Treffer 2026-10-04 und Barroso-Linie → kein Neufund); (2) Intraday-Prädiktabilität erste/letzte Halbstunde in Index-Futures (Gao et al. bekannt; Liu/Tse und Hull-Paper als neue Variante); (3) Liu/Tse 2017 und DAX-Replikation (keine DAX-spezifische Replikation gefunden). Dedupe-Greps über alle *classic.md: Kaminski/Chandelier/Parabolic/Kelly/Amihud/Corwin/Bouchaud/LeBaron/Sentana/Hurst/Liu-Tse. Digest-Greps: Schlussphase, market_intraday_momentum.

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Fund 1 — Overnight-Rendite als Prädiktor der Schlussphase: Signalvariante des Intraday-Momentum (Liu/Tse 2017; Hull-Repository-Paper; Gao/Han/Li/Zhou 2018 als Anker)

• Tier: 1 für Liu/Tse (International Review of Economics & Finance 48, 2017, Stichprobe 1999–2014); Tier 2 für das Hull-Repository-Paper (Working Paper, Autoren nicht bestätigt). Der Ankerbefund Gao et al. ist bereits im Log (2026-08-12, 2026-10-07 Fund 8).
• URLs: https://ideas.repec.org/a/eee/reveco/v48y2017icp440-451.html · https://hull-repository.worktribe.com/OutputFile/3016448 · https://profiles.umsl.edu/en/publications/overnight-returns-of-stock-indexes-evidence-from-etfs-and-futures/
• Jahr: 2017 (Liu/Tse), Hull-Paper ca. 2019–2020
• Typ: Strategie (Signalvariante), alternativ Baustein (Signalquelle-Wechsel) auf dax_market_intraday_momentum
• Zugriff/Transparenz: Nur Abstracts und Suchzusammenfassungen. Die Aussage, Liu/Tse fänden bei Index-Futures keine Vorhersagekraft der ersten Halbstunde, aber positive Vorhersagekraft der Overnight-Rendite für die letzte Halbstunde, stammt aus einer Sekundärzusammenfassung. Das RePEc-Abstract nennt dagegen nur positive Overnight-Renditen von Index-ETFs und Futures. Ob Liu/Tse selbst den Schlussphasen-Test machen, ist daher ungeprüft; die Aussage ist vor Zitation am Volltext zu prüfen. Ob der DAX in der Stichprobe liegt, ist ebenfalls unbestätigt.

Extraktion. Hypothese des Hull-Papers: Der Overnight-Anteil (Schlusskurs Vortag → Eröffnung) trägt die Preisinformation, die die Intraday-Momentum-Regression von Gao et al. eigentlich misst. Die Rendite der ersten Halbstunde hat danach wenig eigenen Beitrag. Die Overnight-Rendite sagt das Vorzeichen der letzten Halbstunde voraus.

Regel-Skizze (eine DAX-Zeitreihe, 1m).

1. Signal: Vorzeichen und Größe der Overnight-Rendite (Eröffnung des Slots minus Vortagesschluss), normiert an der Vola der letzten Tage (z. B. |Gap| ≥ k × ATR-Tageswert).
2. Entry: zu Beginn des Schlussfensters (Zeit aus Slot/Spec, nichts hart kodiert) in Gap-Richtung, wenn das Signal die Schwelle überschreitet. Ein Trade pro Tag.
3. Exit: Zeit-Exit am Slot-Ende (vor Hard-Cut 20:00 über Spec), Initial-SL ≥ 10 Pkt, Cooldown.
4. Varianten für den Auto-Build: (a) Gap-Richtung, (b) Gap-Richtung nur wenn die Morgenrichtung (erste Halbstunde) übereinstimmt, (c) Fade statt Continuation als Gegenprobe.

Daten: DAX-1m plus Vortagesschluss. Eine Position, Spread unkritisch zum Handelsschluss. baubar: ja. Es ist keine wörtliche Dublette: dax_market_intraday_momentum nutzt die erste Halbstunde als Signal, dax_settlement_momentum den 17:30-Anker, dax_late_afternoon_drift_short das Morgen-Vorzeichen. Das Overnight-Gap als Prädiktor der Schlussphase ist als Signal neu. Die Gap-Fade-Familie (sieben Builds) handelt dagegen die Gap-Auflösung in den ersten Stunden, nicht die Schlussphase.

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit/Alter: Liu/Tse sind Tier 1, die Stichprobe endet 2014. Die Gao-Evidenz stammt aus US-ETFs 1993–2013 und gilt als nach Veröffentlichung abgeschwächt. Die Quelle für den Overnight-Kanal ist ein Working Paper mit unklarer Replikationslage. OOS nach 2020 und für den DAX sind mir nicht bekannt. Das Decay-Risiko ist hoch.
• Mechanismus: Informationsdiffusion plus Hedger- und Rebalancing-Flüsse zum Schluss (Gao et al. bzw. Heston/Korajczyk/Sadka: Intraday-Periodizität). Plausibel, aber der Overnight-Kanal ist die Annahme, dass das Gap Information trägt, die den Tag über nur partiell eingepreist wird. Beim DAX ist das Gap im Wesentlichen US-Handel nach dem Xetra-Schluss plus Asien, also ein Informationsträger mit echtem Gehalt.
• Situationsanalyse: Laut Gao et al. stärker an volatilen Tagen, bei Makro-Terminen und in Rezessionen, schwach an ruhigen Tagen. Das ist der Ansatzpunkt für ein Vola-Gate und gehört in die Regel. Ein Gap, das schon am Vormittag zugefüllt wurde, trägt keine Information mehr. Dann ist das Signal ungültig (Entry nur, wenn der Kurs noch auf der Gap-Seite des Vortagesschlusses liegt).
• Übertragbarkeit: Die DAX-CFD-Serie hat ein Overnight-Gap, das sich vom US-Futures-Verlauf nach Xetra-Schluss ableitet. Hängt der Effekt an der US-MOC-Auktion (Baltussen/Gao-Mechanik), fehlt sie beim DAX; der 17:30-Xetra-Schluss ist ein schwächeres Analogon (Digest: Settlement-Momentum 2026-07-08 PF 0.46, 1/4 Monate positiv). Das spricht gegen eine saubere Übertragung.
• Bias-Risiken: Multiple Testing über Schwelle, Fensterlänge und die Varianten (a)–(c); Data-Snooping (viele Papiere zum selben Datensatz); Gap-Definition am CFD-Datenrand (Lookahead, falls die Eröffnung nicht exakt der erste Slot-Tick ist). Stichprobe im Test wegen einer Einzeltrade-pro-Tag-Regel moderat (grob 60–100 Trades).
• DAX-Backtest-Prognose: Bezug auf den Digest: dax_market_intraday_momentum PF 0.66 bei n=59, 1/4 Monate positiv; Chandelier-Exit brachte nur 0.78→0.80; dax_late_day_move_gate verschlechterte (0.66→0.44); Settlement-Momentum PF 0.46. Die Schlussphasen-Continuation-Familie ist im Backtest also mehrfach gescheitert. Erwartung für die Overnight-Variante daher PF 0.7–1.0, nicht signifikant. Der neue Twist ist ausschließlich die Signalquelle. Die Fade-Variante (c) dient als Gegenprobe: Zeigt (c) PF > 1, ist die Digest-Beobachtung eine Reversal-Struktur der Schlussphase. Zeigen beide ≈ 1, ist die Familie tot.
• Urteil: fragwürdig. Mechanismus ist plausibel, die Mutterfamilie ist aber im eigenen Backtest negativ, und die Quellenlage für den Overnight-Kanal ist dünn. Sinnvoll als billiger Einzeltest mit Gegenprobe, nicht als Priorität.

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Einzeiler / Dedupe-Anker (keine Neufunde)

• Moreira/Muir (2017, J. Finance), Volatility-Managed Portfolios: Dublette zu 2026-10-04 (Fund-Block Moreira/Muir) und zur Barroso-Linie (2026-07-29, 2026-08-26, 2026-09-02). Cederburg et al. (2020) finden bei breiterer Faktorstichprobe keine systematische Sharpe-Verbesserung, sie sehen Schätzfehler. Das ist ein Falsifikations-Hinweis für jeden Vola-Skalierungs-Baustein. Quelle: https://www.nber.org/papers/w22208.pdf
• Gao/Han/Li/Zhou (2018, JFE) First-Half-Hour → Last-Half-Hour: Dublette zu 2026-08-12 und 2026-10-07 Fund 8; Digest dax_market_intraday_momentum PF 0.66.
• Jin/Kearney/Li/Yang (Chinesische Rohstoff-Futures, Intraday-Momentum): Mehr-Asset-Querschnitt über vier Futures, andere Marktstruktur → baubar: nein, nur Hinweis auf Robustheit des Effekts außerhalb der USA. https://ideas.repec.org/a/wly/jfutmk/v40y2020i4p632-650.html
• Cliff/Cooper/Gulen (2008) Overnight vs. Tagesrendite: Dublette (2026-07-15, 2026-08-02, 2026-10-04); die Overnight-Drift ist in der Session nicht baubar.

Auffälligkeiten / Prozess

• Keine Fremdtext-Anweisungen in den Suchergebnissen aufgefallen.
• Die freie Suche (Signalquelle des Intraday-Momentum-Klassikers hinterfragt) ging bewusst gegen die Digest-Lage; Ergebnis ist eine schwache, mit Gegenprobe versehene Hypothese.
• Sättigung: Für künftige Freitage sind Wiederaufnahmen offener Baustein-Threads aus dem Digest ergiebiger als weitere Neukandidaten aus Mikrostruktur/Exit/Risk.

Literatur-Research 2026-10-08 (Donnerstag) — Fokus: Volatilität, Regime-Filter, Saisonalität

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Sechs Suchen (davon vier zum Tagesfokus, zwei frei-explorativ) lieferten nur Treffer, die entweder bereits in früheren Logs geführt wurden oder nicht baubar sind (Cross-Section-Aktien, Optionen, Mehrtages-Horizont). Der Digest zeigt zudem, dass die Regime-Gate- und Kalender-Bausteine bereits dicht abgedeckt sind (u. a. dax_squeeze_*_gate, dax_late_drift_*_gate, dax_first_half_release_gate, dax_pre_ecb_drift_long, dax_turn_of_month_long).

Geprüfte Treffer (alle Dedupe oder nicht baubar)

• Mesfin, „Validated Volatility-Volume-Gap Classifier" (arXiv 2605.11423, Mai 2026, Tier 1) — bereits mehrfach geführt (u. a. 2026-08-10, 2026-09-23). Der Autor selbst berichtet ein Negativergebnis: Alle acht direktionalen Konfigurationen scheitern nach Kosten (bestes T = 1,46, 127 OOS-Trades, Jahresstabilität verletzt). Der Klassifikator aktiviert nur an ca. 4,4 % der Tage (40 Tage in 947), ein Gate mit so wenig Ereignissen wäre im DAX-Backtest statistisch nicht prüfbar. Kein Neufund; baubar: nein (Datenbedarf passt, Stichprobe zu klein, Autor widerlegt eigene Tradierbarkeit).
• Brown, „Intraday Microstructure Dynamics of E-mini S&P 500 Futures" (SSRN, Juni 2026, Tier 1) — reine Charakterisierung (529 Sessions, 1m-OHLCV), kein Backtest, keine Regel. Nur als Beschreibung von Open-Range-Expansion und Vola-Persistenz nutzbar; entspricht den bereits getesteten Vola-Regime-Gates. Kein Fund.
• Skewness Dispersion and Stock Market Returns (arXiv 2604.07870, 2026, Tier 1) — Prädiktor basiert auf der Querschnitts-Streuung realisierter Schiefe über Aktien; braucht ein Aktienuniversum. Baubar: nein (nicht mit einer einzelnen Indexzeitreihe berechenbar, Horizont Monate).
• Heston/Korajczyk/Sadka (J. Finance 2010), Komarov „Intra-Day Momentum" (2017), Bali et al. Optionen (CFR 26-02) — bereits in früheren Logs bzw. Digest abgedeckt (Tageszeit-Periodizität: dax_intraday_slot_periodicity PF 0,82). Bali betrifft Optionsrenditen, nicht übertragbar.
• Mittnik/Robinzonov/Wohlrabe (2013), Harju/Hussain u. a. zum 14:30-Effekt (Tier 1, alt) — Befund „Reaktion sofort und schnell abklingend" ist durch dax_macro_release_breakout (PF 1,22) und dax_macro_release_overshoot_fade (PF 0,58) empirisch bereits abgedeckt; keine neue Regel.
• Hu/Jacobs, Expected Returns on Volatility (JFQA 2026) — benötigt VIX-Futures-Kurve; nicht aus einer Indexzeitreihe ableitbar. Baubar: nein.

Eigene Einschätzung (Hypothese für den Auto-Build)

Die Literatur zu Vola-Regimen im Intraday liefert überwiegend Beschreibungen (Persistenz, U-Form, Ankündigungsspitzen), aber keine kostenrobusten Handelsregeln. Das passt zum Digest: Vola-Gates haben als Bausteine auf Squeeze-/Late-Drift-Referenzen teils PF > 1,3 gezeigt, aber bei bis zu 34.600 registrierten Trials und der negativen Rangkorrelation von robustness (−0,77) sind einzelne Treffer mit Vorsicht zu lesen. Mein Prior: Ein weiterer generischer Vola-Gate-Baustein bringt im Mittel keinen belastbaren Mehrwert; nur Gates mit eigenem Mechanismus (z. B. Ankündigungs-Zerlegung) haben Chancen.

Einzeiler (kein Fund)

• Tier 3: Rogue-Quant-Substack „Buy Monday / Sell Friday" (NASDAQ-Futures) — Wochentagseffekt verschwindet laut Autor 2021–2023; nur Hinweis, dazu Digest dax_friday_monday_continuation PF 0,14.
• Tier 3: CXO-Advisory-Zusammenfassung „Test Everything, Publish Both Results" (August 2026) — nur Zusammenfassung gesehen, methodischer Hinweis zu Multiple Testing, keine Strategie.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. arXiv 2026 intraday volatility regime filter index futures realized volatility out-of-sample (Tagesfokus)
2. intraday seasonality calendar effect equity index half-hour pattern 2026 SSRN (Tagesfokus)
3. arXiv q-fin 2026 order flow imbalance index futures intraday predictability (frei)
4. DAX intraday volatility Xetra opening auction US macro announcement 14:30 (Tagesfokus, bewusst gegen die Erfahrungslage: Makro-Release-Familie)
5. volatility-of-volatility / realized skewness intraday signal index futures arXiv 2026 (frei-explorativ)
6. Quantocracy/Quantified Strategies 2026 intraday regime / day-of-week seasonality (Tier 2)
7. WebFetch arxiv.org/abs/2605.11423 (Abstract; Details zu Schwellen, Kosten und Walk-forward stehen nur im PDF)

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Fremdtexten gefunden.

Weiterer Lauf 02:29

Literatur-Research 2026-10-08 (Donnerstag, Fokus: Volatilität, Regime-Filter, Saisonalität/Kalendereffekte)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Der Tagesfokus lieferte nur Material, das im Log bereits geführt wird (Mesfin-MNQ-Regime-Klassifikator, Brown-E-mini-Liquiditätsprofil) oder aus Praktiker-/Marketing-Seiten ohne überprüfbare Methodik stammt. Die Familien Regime-Gate und Kalendereffekte haben laut Digest bereits einen hohen Multiple-Testing-Debt (34.708 registrierte Trials). Ein neuer Fund bräuchte einen neuen Mechanismus-Twist, und der ist heute nicht aufgetaucht.

Geprüfte Treffer (alle Dedupe / kein Neufund)

• Mesfin, „A Validated Volatility-Volume-Gap Classifier for Regime Identification in MNQ Intraday Data" (arXiv 2605.11423, Mai 2026; Tier 1): Tagesklassifikator aus Betrag der ersten 30-Min-Rendite, Overnight-Gap und anormalem Eröffnungsvolumen. 947 Handelstage, expandierende Schwellen (kein Lookahead). Der Filter feuert an nur ca. 4,4 % der Tage (40 Tage), und der Autor selbst meldet, dass keine Strategie die Validierung besteht (Walk-Forward, Netto nach Kosten, Jahreskonsistenz). Kritisch: n = 40 Signaltage und freie Schwellen ergeben eine Stichprobe, die für Aussagen über Profitabilität zu klein ist. Der Mechanismus „Fortsetzung am Morgen, Reversal am Spätnachmittag" ist deskriptiv, nicht kausal begründet. Bereits geloggt (07-12, 08-24). Baubar: nein (Dublette, Autor-Negativbefund).
• Brown, E-mini-S&P-500-Liquiditätsprofil (SSRN 6847024, Mai 2026; Tier 1, nur Suchsnippet): L-förmiger Liquiditätsverlauf, vier Vola-Regime, hohe Vola-Persistenz. Bereits am 10-02 geführt. Baubar: nein (Dublette; deskriptiv, kein Signal).
• Internationale Journal-Studie zu Overnight-/Intraday-Kausalität (S&P 500, DAX, SSE) (Int. J. Finance & Economics, Bd. 31 Nr. 2, April 2026; Tier 1, nur Suchsnippet): Bidirektionale, nichtlineare Granger-Kausalität zwischen Overnight- und Intraday-Renditen/-Vola. Granger-Signifikanz ist keine handelbare Vorhersage nach Kosten. Der Digest enthält Overnight-Gap-Bausteine (dax_overnight_gap_fade, 13 Tests) ohne tragfähigen Edge. Einzeiler, kein Fund.
• Blanc/Chicheportiche/Bouchaud, Fine structure of volatility feedback II (arXiv 1309.5806): Methodische Referenz (Overnight vs. Intraday im ARCH-Rahmen), alt, kein Signal. Einzeiler.
• Triple-Witching-/Pinning-Seiten (kavout, nexusfi, tapeboard, stockalarm, moomoo u. a.): Tier 3 bzw. Marketing, Zahlen (z. B. „35–40 % des Volumens in der letzten Stunde") unbelegt, Einzelfall-Anekdoten. Nicht verwertet. Hinweis zur Methodik: Der Verfallstag-Mechanismus (Settlement über Eröffnungskurse, Hedging-Flows) wäre für den Eurex-DAX ein eigenständiger Untersuchungsgegenstand, hierzu fand sich aber keine belastbare Primärquelle.

Einordnung gegen das empirische Gedächtnis

Regime-Gates auf Fade-Familien zeigen im Digest uneinheitliche A/B-Ergebnisse (siehe Log 10-06). Ein weiterer Vola-/Volumen-Klassifikator ohne neuen Wirkmechanismus würde voraussichtlich nur Trades filtern und die PF um ±0,2 verschieben, ohne belastbaren Signalwert.

Prozess-Auffälligkeiten

Keine Anweisungen an KI in den Webinhalten bemerkt. Keine SSRN-Volltexte abgerufen (bekannte 403-Sperre).

Durchsuchte Queries

1. „intraday volatility regime filter index futures seasonality calendar effect arXiv 2026" (Tagesfokus)
2. „DAX intraday volatility timing overnight return decomposition SSRN 2026" (Tagesfokus/DAX-spezifisch)
3. „expiry day triple witching index futures intraday return pattern pinning study 2026" (frei-explorativ, unpopuläres Thema Verfallstag)

Weiterer Lauf 08:30

Literatur-Research 2026-10-08 (Donnerstag — Fokus: Volatilität, Regime-Filter, Saisonalität)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Alle fünf Suchen (Tagesfokus plus freie Suche) lieferten ausschließlich Quellen, die bereits im Research-Log geführt oder bewusst verworfen wurden. Die Treffer sind unten kritisch eingeordnet, damit der Auto-Build sie nicht erneut als neu behandelt.

Geprüfte Treffer (alle Dedupe, kein Neufund)

1. Mesfin — Volatility-Volume-Gap-Klassifier für MNQ (arXiv 2605.11423, Mai 2026, Tier 1)

• Bereits geführt: Log 2026-07-12 (mesfin-mnq-falsification-family), Schwesterpaper 2605.04004 in 2026-08-24 und 2026-09-19.
• Neu gelesen (Abstract v3): Der Klassifier feuert, wenn |Overnight-Gap|, |Return der ersten 30 Minuten| und das Erstbar-Volumen (relativ zum 20-Tage-Schnitt) gleichzeitig erhöht sind. Das passiert an ca. 4,4 % der Tage, also an nur 40 von 947 Tagen.
• Kritik an der Behauptung:
  • 40 Ereignisse sind eine winzige Stichprobe.
  • Die Pfadrichtung kippt zwischen den Jahren: Klassifier-Tage schlossen 2024 im Mittel bei +40,7 Punkten, 2025 bei −42,5 Punkten. Das ist ein Zeichen für Regime-Abhängigkeit, nicht für einen stabilen Edge.
  • „77,6 % reversen vom Intraday-Hoch" ist kaum aussagekräftig, weil fast jeder Tag vom Tageshoch zurückfällt. Es fehlt eine Nullbasis.
  • Der beste von 8 Richtungskonfigurationen erreicht T = 1,46 und scheitert an der Jahresstabilität. Die Schwellenwerte sind nicht offengelegt, daher ist das Paper nicht reproduzierbar.
  • Nach Selektion aus 8 Konfigurationen ist T = 1,46 statistisch nicht von Null unterscheidbar.
• Mechanismus für den DAX: Ein Gap-plus-Frühvolumen-Stresstag-Detektor ist plausibel. Der DAX-CFD hat aber kein Volumen, und der Gap ist durch die Vorbörse (ab 08:00) ohnehin im Slot enthalten. Nur die Teilvariante „|Gap| und |erste 30 Min| groß" wäre aus einer 1m-Reihe berechenbar.
• baubar: nein als eigene Strategie (Autor erklärt sie selbst für nicht deploybar). Als Filter-Idee „Stresstag-Flag" läge sie auf der Linie der schon geführten Gap-/Overreaction-Bausteine (dax_overnight_gap_fade: 13 Tests, dax_open_overreaction_fade: 14 Tests im Digest). Ein weiterer Baustein-Test ist ohne neuen Mechanismus nicht sinnvoll.
• Urteil: fragwürdig (zu wenige Ereignisse, instabil über Jahre).

2. Brown — Intraday-Mikrostruktur E-mini S&P 500 (SSRN 6847024, Juni 2026, Tier 1 SSRN)

• Nur Abstract über die Suche sichtbar. 529 Sessions 1m-Daten (04/2024–05/2026), vier Vola-Regime, hohe Persistenz der Tages-Realized-Vola, Vorschlag „Open-Range-Expansion + Vola-Regime als Konditionierung".
• Kritik: 529 Tage mit einem dominanten Schock (Zölle, April 2025) prägen die Regime-Einteilung. Die Persistenz der Realized Vola (Vola-Clustering) ist bekannt und kein neuer Edge. Die Aussage „Mean Bar Range korreliert hoch mit Session-RV" ist teilweise mechanisch, weil beides aus denselben Bars berechnet wird.
• baubar: nein als Strategie (keine Regeln, kein Backtest). Die Idee „Vola-Regime als Gate" ist im Bestand vielfach abgedeckt (Vola-Scaler-Bausteine, dax_pdh_pdl_fade_vola_scaler).
• Urteil: deskriptiv, kein Handelssignal.

3. Örebro WP 2025:14 — Volume-driven time-of-day effects (Martins, Virbickaitè, Nguyen, Lopes, 21.11.2025)

• Bereits geführt: Log 2026-07-23 (Fund 2, Einzeiler-Niveau; Datenwand Volumen). Das Abstract bleibt vage: Es nennt keine Stichprobe, keine Kosten und keine Sharpe-Zahlen („consistently improve Sharpe"). Ohne Volumenfeed im DAX-CFD bleibt es nicht baubar. Das deterministische Time-of-Day-Muster allein ist bereits im Bestand (dax_pdh_pdl_fade_vola_scaler, Zeit-Gates).

4. Euro-Stoxx-/DAX-Kalendereffekte

• Verfallstag-Studie (Aalto-Thesis, 2010, Daten 2000–2009): Tier 3, kleine Stichprobe (40 Futures-Verfallstage), veraltetes Regime. Verfallstage sind zudem schon durch dax_expiration_settlement_reversal abgedeckt.
• Pan-European Holiday Effect (1999–2012) und Heidorn et al. (FSFM WP 224, 1990–2015): Tages-/Monatsebene, nicht intraday, im Regime vor 2015. Nicht übertragbar auf den Slot 09:00–20:00.
• STOXX-Analyse Nov. 2025 (Overnight vs. Intraday im SX5E): Overnight-Rendite 12,9 % p.a. Das ist Marketing-nah (Index-Anbieter) und nicht im Slot handelbar, weil die Rendite außerhalb der Session anfällt. Es bestätigt nur den schon geführten Overnight-/Open-Drift-Befund.

5. Gao/Han/Li/Zhou-Familie (Intraday Momentum, First/Last Half-Hour) und Ableger

• Bereits ausführlich im Bestand (dax_market_intraday_momentum: 7 Baustein-Tests, Digest-PF 0,67; dax_intraday_ts_momentum). Der Ableger „Intraday Option Return: A Tale of Two Momentum" (Da, Goyenko, Zhang, SSRN 5018430) betrifft Optionsstraddles und Market-Maker-Inventar, also Daten, die wir nicht haben. Er ist mit dem Gamma-Schalter aus Log 2026-10-06 (Dim/Eraker/Vilkov) verwandt und nicht neu.

Eigene Einschätzung (Hypothese für den Auto-Build)

Alle Treffer dieses Laufs sind Regime-Beschreibungen ohne kostenbereinigten Richtungs-Edge. Das passt zum Digest-Muster: Vola-Regime-Gates helfen am ehesten als Risikoskalierer, selten als Entry-Quelle. Die MNQ-Falsifikation (14 Familien, Brutto-Edge 0,07–1,50 Punkte gegen 2 Punkte Friktion) lässt für den DAX-CFD mit Fixed-Spread bis 3,5 Punkte denselben Befund erwarten: Der Regime-Filter kann nur Verluste selektieren, keinen Brutto-Edge erzeugen.

Einzeiler

• Harbourfront Quant Substack „Intraday and overnight volatility" — Tier 2/3 ohne geprüfte Methodik, nur Volatilitätsbeschreibung, kein Fund.
• StockSharp „Quarterly Expiry Strategy" und TradingView „Multi-Mode Seasonality Map" — Code-/Indikator-Marktplätze (Tier 3), nicht verwertbar.
• S&P DJI „Intraday Edge Indices" Methodik (Feb. 2026) — Produktmethodik, keine unabhängige Evidenz.
• Cartea et al. „Volume Shocks and Overnight Returns" (Feb. 2025) — Einzelaktien-Querschnitt mit Volumen, nicht auf eine Indexreihe ohne Volumen übertragbar.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. „intraday volatility regime filter index futures arXiv 2026 realized volatility intraday seasonality" (Tagesfokus) → Mesfin 2605.11423, Brown SSRN 6847024
2. „calendar effect intraday index returns turn-of-month options expiry day effect DAX EURO STOXX 50 2026" (Tagesfokus) → nur ältere Daily-Studien
3. „arXiv q-fin 2026 intraday index microstructure novel signal volume clock overnight return predictability" (frei-explorativ) → Mesfin 2605.04004, Cartea et al.
4. „intraday momentum index futures volatility-managed position sizing implied volatility conditioning last half-hour" (extended, frei) → Gao et al., Da/Goyenko/Zhang
5. „QuantConnect OR Quantpedia OR Robot Wealth intraday volatility regime seasonality … time-of-day volatility ratio filter" → Örebro WP, Tools ohne Methodik
6. WebFetch: arxiv.org/abs/2605.11423 (Abstract, Details oben), econpapers Örebro WP 2025:14 (Abstract)

Auffälligkeiten: keine Anweisungen in Fremdtexten gefunden. Die Suchzusammenfassungen zitierten teils Sekundärquellen; Brown (SSRN) und Gao-Ableger wurden nur über Abstracts gesehen, nicht im Volltext verifiziert.

Weiterer Lauf 14:30

Literatur-Research 2026-10-08 (Donnerstag) — Fokus: Volatilität, Regime-Filter, Saisonalität

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Alle Treffer sind bereits im Research-Log erfasst oder durch den Digest empirisch abgedeckt. Die Volatilitäts-/Regime-Suche lieferte nur Deskriptives ohne handelbare, stabile Regel.

Geprüfte Treffer (alle Dedupe / kein Neufund)

1. Volatility-Volume-Gap-Klassifikator (arXiv 2605.11423, Mai 2026, Tier 1) — bereits mehrfach geführt (u. a. 2026-07-12, 2026-10-01, 2026-10-06). Kritische Einordnung:

• Der Klassifikator markiert nur ca. 4,4 % der Tage (≈ 40 Tage in 947), also etwa 10 pro Jahr.
• Der Autor testet 8 Richtungs-Konfigurationen, keine besteht nach Kosten. Das beste Ergebnis (T = 1,46, +7,8 Pkt netto) kippt jahresweise: 2024 etwa +41 Pkt, 2025 etwa −42 Pkt. Das ist ein Vorzeichenwechsel der Drift und spricht gegen einen stabilen Mechanismus.
• Der Effekt (Vormittagsdrift, spätes Reversal) ist damit nur eine Beschreibung und kein Edge. Auf dem DAX wäre die Stichprobe noch kleiner.
• Die Ablehnung ist fachlich begründet: nicht baubar als eigenständige Strategie.
• Als reiner Baustein „Opening-Intensity-Tag, späte Reversal-Erlaubnis“ bleibt der Wert fraglich. 10 Tage pro Jahr lassen keinen A/B-Test mit Aussagekraft zu.

2. Gao/Han/Li/Zhou, Intraday Momentum (JFE 2018, Tier 1) — bereits im Log (2026-07-11, 2026-09-21, 2026-09-26-empirical). Die First-Half-Hour-Vorhersage ist auf US-ETFs gezeigt. Beim DAX überlagert die US-Eröffnung um 15:30 die Struktur. Kein neuer Mechanismus.

3. Zarattini/Aziz/Barbon (SPY Noise-Area-Momentum, 2024) — oft dedupliziert. Hier nur der Hinweis, dass die Kostenannahmen US-Aktien-spezifisch sind (0,0035 USD pro Aktie plus Slippage). Auf DAX-CFD-Spreads sind sie nicht übertragbar.

4. US-Makro-Announcements und DAX-Minutenrenditen (Mittnik/Robinzonov/Wohlrabe 2013; Harju/Hussain 2011, EFM, Tier 1)

• Die Familie ist empirisch im Digest abgedeckt: dax_announcement_day_long (PF 0,47), dax_macro_release_overshoot_fade, dax_macro_release_breakout und das Baustein-Gate dax_first_half_release_gate (A/B PF 1,78 → 2,00, Forward/Review nötig).
• Die Studien sind alt (≤ 2013), und ich habe keine 2025/26-Replikation gefunden. Es gibt keinen neuen Mechanismus-Twist, daher kein Neufund.
• Offene Prüffrage für den Auto-Build: Die Sommerzeit-Versätze US/EU (DST-Wochen) verschieben die Release-Zeit in CET. Ein Release-Gate müsste das Datum explizit berücksichtigen. Ob das bereits geprüft wurde, ist im Digest nicht erkennbar.

Einzeiler

• Max Brown (SSRN, Juni 2026): ES-Mikrostruktur, 529 Sessions, deskriptiv (Open-Konzentration, 4 Vola-Regimes). Kein Backtest, kein Fund.
• Heston/Korajczyk/Sadka (2008, Intraday-Zyklus): auf Aktienebene, brutto vor Spread. Der Hedge-Gewinn wird laut Zusammenfassung vom Bid-Ask-Spread aufgefressen.
• Range-basierte Vola-Schätzer (Parkinson/Garman-Klass) in HAR-Modellen: Master-Thesis Uni Vaasa 2026 (Krypto, Tagesdaten). Tier 3, nur Hinweis auf mögliche Baustein-Idee „Parkinson-Range als Stop-Breiten-Skalierer“.
• Tageszeit-Vola-Profil für Stop-Breite (TradingView-Skript): Tier 3, nur als Idee. Die Idee ist ökonomisch plausibel (U-förmiges Intraday-Vola-Muster, Andersen/Bollerslev), wurde im Log bereits unter „Tageszeit-Vola“ geführt (2026-10-04-classic).
• S&P Intraday Edge Indices (Feb 2026), BNP US Equity Macro Intraday Index: Index-Produkt-Marketing, ausgeschlossen.
• Quantpedia-Sektor-ETF-Intramonats-Muster (Aug 2026): Sektor-Querschnitt, nicht auf einzelne Indexzeitreihe übertragbar.
• Master-Thesis Kalenderanomalien S&P 500 (Jan 2026): studentische Arbeit, tägliche Daten, Tier 3.

DAX-Backtest-Prognose zur Tages-Suchfläche

Ich erwarte, dass jede Regime-Klassifikation auf Basis weniger Extremtage (< 15 pro Jahr) im Warchhold-Backtest an der Stichprobengröße scheitert: zu wenige Trades für belastbare Aussagen, Jahres-Vorzeichenwechsel wie in 2605.11423. Ein Vola-Regime-Filter könnte nur tragen, wenn er auf kontinuierlichen Größen (z. B. Range der ersten 60 Minuten relativ zum 20-Tage-Median) beruht und dann auf mehr als 30 % der Tage anspricht.

Auffälligkeiten

• Keine Anweisungen an KIs in den Webinhalten gefunden.
• Die Suchmaschine indexiert aktuelle arXiv-q-fin-Listings schlecht. Direktes Abrufen von arXiv-/abs-Seiten funktionierte, die Volltext-PDFs wurden nicht gelesen (Schwellen im Paper daher nicht verifiziert).

Durchsuchte Queries

1. intraday volatility regime filter index futures arXiv 2026 realized volatility timing (Tagesfokus)
2. intraday seasonality calendar effect equity index 2026 SSRN overnight intraday turn-of-month FOMC drift (Tagesfokus)
3. arXiv q-fin 2026 intraday return predictability first/last half-hour index ETF (frei)
4. DAX intraday seasonality US macro announcement 14:30 CET volatility spike (frei, bewusst Digest-Familie unter neuem Blickwinkel)
5. arXiv 2026 intraday volatility forecasting HAR range-based Garman-Klass stop-loss sizing
6. QuantConnect/Quantpedia/Robot Wealth intraday index strategy 2026 volatility-scaled stop regime Abgerufen: arxiv.org/abs/2605.11423 (nur Abstract-Seite).

Weiterer Lauf 20:31

Literatur-Research 2026-10-08 (Donnerstag: Volatilität, Regime-Filter, Saisonalität)

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Alle brauchbaren Treffer sind bereits im Log geführt (Mesfin-Papers, Gao/Han/Li/Zhou, Tse) oder liefern keine prüfbaren Zahlen (Substack „Strategy Lab #4"). Der Klassik-Lauf vom selben Tag (2026-10-08-classic.md) deckt Kalender-/Verfallseffekte und Post-EZB-Drift bereits ab.

Durchsuchte Queries

1. „intraday volatility regime filter index futures arXiv 2026 realized volatility" → Xin/Lam/Yu (Filter-Trading Hang Seng, 2021), Tse et al. 1997 (Dedupe, 2026-08-05), Substack-ORB-Regime-Post.
2. „intraday seasonality calendar effect … SSRN 2026 half-hour momentum turn-of-month" → Gao/Han/Li/Zhou (vielfach geloggt), Kalender-Masterarbeit S&P 500 (Tageswerte, nicht intraday-tauglich).
3. „Garg 2025 opening range breakout volatility volume regime filter" → das zitierte Garg-Paper ließ sich nicht verifizieren (keine Treffer).
4. (frei-explorativ) „arXiv 2026 q-fin intraday index futures … overnight gap regime conditional momentum reversal" → Mesfin 2605.11423 und 2605.04004 (beide bereits geführt, Dedupe), Boyarchenko et al. Overnight-Drift (Overnight-Session, nicht DAX-Session-kompatibel).

Einzeiler

• Mesfin VVG-Klassifikator (arXiv 2605.11423, v3 16.09.2026): Dedupe (2026-07-08, 07-12, 10-01), als dax_vvg_late_reversal gebaut. Neu nur: Autor selbst räumt Regime-Instabilität ein (2024 +40,74 vs. 2025 −42,48 Pkt, nur 40 Flag-Tage); bester Direktionalansatz T = 1,46, daher nicht bestanden.
• Mesfin Falsifikationsstudie (arXiv 2605.04004): Dedupe (2026-08-24 u. a.).
• Tier 2, nicht peer-reviewed — Algorithmic Token „Strategy Lab #4" (22.05.2026, https://algorithmictoken.substack.com/p/strategy-lab-4-does-regime-conditioning): ORB auf MNQ mit Vola-/Volumen-Regimefilter (20-Tage-RV aus 5m-Returns > 60. Perzentil der letzten 252 Tage, Bar-Volumen > 1,1× 60-Tage-Schnitt). Der Post nennt weder Sharpe noch beobachtete Trades noch ein Verdikt; Trade-Zahlen sind nur Schätzungen. Als Fund wertlos. Die Filterlogik (RV-Perzentil + relatives Volumen) ist eine Standardvariante, die in unseren Regime-Filtern bereits abgedeckt sein dürfte; die Quelle „Garg 2025" blieb unverifizierbar → nicht als Bau-Grundlage verwenden.
• Xin/Lam/Yu, Studies in Economics and Finance 2021 (Hang-Seng-Futures-Filter-Trading, range-basierte RV prädiktiver als return-basierte): nur Abstract-Ebene zugänglich; die Idee „range-basierte Vola als Regime-Variable" ist ein möglicher Filter-Ansatz, aber ohne prüfbare Zahlen, Vola-Filter-Baustein-Varianten sind im Log bereits mehrfach geführt.
• Auffälligkeiten: Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden.

Empirie-Research-Log 2026-10-08 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-08 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-20, 108 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4,1): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Das stärkste Muster ist F2-Montag (Eröffnungsstunde, n=21, +36,9 Pkt, Median +27,6, t=2,67, WR 61,9 %), danach F6 first30_down (t −2,23) und F2 Mittwoch (t −2,06). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es drei. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien wurden aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber gestern kommt ein Handelstag hinzu; die Kennzahlen verschieben sich kaum. Das ist keine neue Evidenz.

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Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2,67 (F2 Mo), weit unter 4,1 und mit dem Zufallsbild bei 43 Tests vereinbar.
2. Dedupe. Jeder Kandidat mit Mechanismus ist bereits gebaut (Digest/Logs):
   • Mo/Di-Eröffnungsstunde: dax_week_open_hour_long, dax_week_open_gap_gate
   • 09:00-Drift: dax_open_drift_long
   • first30_down → Spät-Short: dax_weak_open_late_short, dax_late_afternoon_drift_short, dax_intraday_neg_drift_short
   • Hochvola-First30-Momentum: dax_mim_gamma_vola_gate
   • Gap-Familie: dax_overnight_gap_fade samt Gates (u. a. dax_gap_fade_regime_gate)
3. Holdout-Power. Das Holdout (ab 2026-08-21) ist kurz; eine auf Wochentag oder Vorzeichen konditionierte Regel hätte dort sehr wenige Trades. Das betrifft nur die Power des Tests, nicht das Ergebnis.

Abgleich mit dem Digest (Schritt 2b)

• Montag: dax_gap_fade_regime_gate „nur Montag“ (PF 4,42, n=11) und der Rogalski-Montags-Long (PF 2,24, n=27) sind gap-konditioniert und damit kein sauberer unabhängiger Beleg für den reinen Eröffnungsstunden-Drift. Dagegen steht dax_friday_monday_continuation (PF 0,14, n=10).
• first30_down: Ein früherer Trial („Nur nach schwachem Morgen“, PF 3,15, n=8) deckt sich qualitativ, ist bei n=8 aber nicht belastbar.
• Ein vom Snapshot bestätigter Situations-Treiber ist nicht erkennbar: F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1,23.

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Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1,53 (11:00); 09:00 (t 1,28) ist Dublette von dax_open_drift_long; 12:00 hat Std 106 und ist ausreißeranfällig; übrige |t| < 1,2.
• F2 Mo/Di (t 2,67/1,45, konsistent): Dublette dax_week_open_hour_long, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35,6, t −2,06, WR 26 %): kein belastbarer Mechanismus, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0,7, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: max |t| 1,18, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–17 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1,52, nicht monoton, ohne Mechanismus, also Data-Mining.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0,35, Mean/Median-Konflikt, kein_breakout ist thin (n=7).
• F6 first30_down (−21,6, t −2,23, WR 35 %): konsistent, aber bereits gebaut, unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t −0,06, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0,54, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1,23, Dubletten bestehender Gates.

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Memory-Hygiene

Die Index-Einträge sind reine Prozess-/Werkzeug-Lektionen. Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert eine davon; es gibt keine „nie bauen“-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Weiterer Lauf 19:12

Empirie-Research-Log 2026-10-08 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-08 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-20, 108 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4,1, Holdout ab 2026-08-21): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Am stärksten ist F2-Montag (Eröffnungsstunde, n=21, +36,9 Pkt, Median +27,6, t=2,67, WR 61,9 %), danach F6 first30_down (t −2,23) und F2 Mittwoch (t −2,06). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es drei. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien habe ich aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber dem Vortag kommt ein Handelstag dazu (z. B. F6 first30_down: n 51, t −2,23). Die Kennzahlen verschieben sich kaum, das ist keine neue Evidenz.

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Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2,67 (F2 Mo), weit unter 4,1 und mit dem Zufallsbild bei 43 Tests vereinbar.
2. Dedupe. Jeder Kandidat mit Mechanismus ist bereits gebaut (Digest/Logs):
   • Mo/Di-Eröffnungsstunde: dax_week_open_hour_long, dax_week_open_gap_gate
   • 09:00-Drift: dax_open_drift_long
   • first30_down → Spät-Short: dax_weak_open_late_short, dax_late_afternoon_drift_short, dax_intraday_neg_drift_short
   • Hochvola-First30-Momentum: dax_mim_gamma_vola_gate
   • Gap-Familie: dax_overnight_gap_fade samt Gates (u. a. dax_gap_fade_regime_gate)
3. Holdout-Power. Das Holdout ist kurz. Eine auf Wochentag oder Vorzeichen konditionierte Regel hätte dort sehr wenige Trades. Das betrifft nur die Power des Tests, nicht das Ergebnis.

Abgleich mit dem Digest (Schritt 2b)

• Montag: Der Digest zeigt dax_gap_fade_regime_gate „nur Montag“ (PF 4,42, n=11) und einen Montags-Long (PF 2,24, n=27), beide mit Gap-Konditionierung, daher kein sauberer Beleg für den reinen Eröffnungsstunden-Drift. Dagegen steht dax_friday_monday_continuation (PF 0,14, n=10).
• first30_down: Ein früherer Trial („Nur nach schwachem Morgen“, PF 3,15, n=8) deckt sich qualitativ, ist bei n=8 aber nicht belastbar.
• Einen Situations-Treiber, den der Snapshot bestätigt, gibt es nicht. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1,23.

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Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1,53 (11:00), übrige < 1,3; 09:00 ist Dublette dax_open_drift_long; 12:00 hat Std 106, ausreißeranfällig.
• F2 Mo/Di (t 2,67/1,45, konsistent): Dublette dax_week_open_hour_long, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35,6, t −2,06, WR 26 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0,7, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: |t| ≤ 1,18, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–17 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1,52, nicht monoton, ohne Mechanismus, also Data-Mining.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0,35, Mean/Median-Konflikt, kein_breakout ist thin (n=7).
• F6 first30_down (−21,6, t −2,23, WR 35 %): konsistent, aber bereits gebaut, unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t −0,06, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0,54, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1,23, Dubletten bestehender Gates.

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Memory-Hygiene

Die Index-Einträge sind reine Prozess-/Werkzeug-Lektionen. Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert eine davon, es gibt keine „nie bauen“-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Klassik-Literatur-Research — Donnerstag, 2026-10-08 (Thema: Saisonalität / Kalendereffekte / Volatilität)

Kurzfazit: Das Feld Kalender/Saisonalität ist im Log stark abgegrast (Ariel, Halloween, Turn-of-Month, Verfalls-/Witching-Tag, Pre-ECB, Pre-FOMC, Savor/Wilson, Mondzyklus, Sommerzeit). Zwei bislang ungeprüfte Ränder wurden gefunden: die Post-EZB-Ankündigungs-Drift (Fortsetzung nach dem 14:15-Schock statt Vorab-Drift) und der Optionsverfalls-Wochen-Effekt (Montag–Donnerstag der dritten Freitags-Woche, nicht der Verfallstag selbst). Beide sind baubar, aber wegen weniger Ereignisse im Backtest-Fenster voraussichtlich unterpowert — das ist ein Stichprobenproblem, kein Ausschlussgrund.

Recherche-Hinweise: Volltexte der Journal-Artikel (JBF, Elsevier) sind per WebFetch nicht zugänglich; Rekonstruktion aus RePEc-Abstract, Quantpedia-/CXO-Zusammenfassungen und Working-Paper-Beschreibung. Die Index-Ebene-Ergebnisse von Stivers/Sun konnten nicht im Wortlaut verifiziert werden (transparent vermerkt). Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden.

Durchsuchte Queries: (1) Corsi 2009 HAR-RV als Intraday-Filter (nur Vola-Prognose-Literatur, kein Handelsfilter-Beleg → verworfen/Dedupe-Anker, s. 2026-09-21); (2) DAX/Xetra/Eurex-Intraday-Saisonalität (Herrmann/Teis/Yu 2014; Alemany et al. 2019; Gurgul/Syrek 2017 → Bestätigung der bereits geführten Andersen/Bollerslev-Linie, kein Neufund); (3) Option-Expiration-Week (Johnson/So 2013; Stivers/Sun); (4) EZB-Ankündigungstage (Valentin; Quantpedia Pre-ECB).

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Fund 1 — Post-EZB-Ankündigungs-Drift: Fortsetzung der Intraday-Richtung des EZB-Schocks (Valentin, Working Paper ca. 2022)

• Tier: 2 (Working Paper mit offengelegter Methodik, Intraday-Daten 2002–2020; nicht peer-reviewed bestätigt) · Typ: Strategie (Event-Continuation) · URL: https://acfr.aut.ac.nz/__data/assets/pdf_file/0004/691195/The_Post_ECB_Announcement_Drift_AV.pdf · Jahr: ca. 2022
• Markt/Timeframe: Euro-Aktienindizes, Intraday-Event-Fenster um die EZB-Ratssitzung, Drift über Stunden bis ca. 20 Tage.
• Regel (Skizze): An EZB-Ratstagen den Intraday-Schock messen (Kurs kurz vor Zinsentscheid vs. Kurs nach der Pressekonferenz). Überschreitet |Schock| eine vola-normierte Schwelle (z. B. ≥ k × ATR der letzten Stunde), Einstieg in Schockrichtung nach der Pressekonferenz, Halten bis Zeit-Exit (Spec-Parameter) bzw. Stop/Trail. Event-Zeiten kommen aus dem Slot/Spec (EZB-Kalender), nichts hart kodiert; Entry-Floor 09:00 und Hard-Cut 20:00 sind unkritisch, da der Termin nachmittags liegt.
• Daten: Eine DAX-1m-Serie plus EZB-Kalender → ausreichend. Eine Position, Spread ≤ 3.5 p unproblematisch (Nachmittag, liquide).
• baubar: ja (Einzelreihe, Session-kompatibel, keine WÖRTLICHE Dublette — Pre-ECB-Drift Long ist die Vorab-Variante und getestet; Savor/Wilson und Lucca/Moench poolen anders).

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit/Alter: Stichprobe 2002–2020 (ca. 8 Sitzungen/Jahr → grob 150 Ereignisse), also klein; Working Paper, kein Peer-Review-Nachweis. Drift bis 20 Tage ist für Intraday irrelevant — nur die ersten Stunden zählen und dort ist die Evidenz am dünnsten. OOS nach 2020 unbekannt.
• Mechanismus: Anleger-Dissens (Volumen, Q&A-Text, Prognosestreuung) → unvollständige Verarbeitung der Information; bei starkem Dissens setzt sich der Preis verzögert. Plausibel, aber nur nach „Informationsschocks" — nicht bei reinem Rauschen.
• Situationsanalyse: Trägt laut Quelle bei starkem Schock und hohem Dissens; schwach bei erwarteter Entscheidung und kleinem Schock. Gegenläufig wirkt das US-Open-Vola-Spillover um 14:30–15:30 Berlin, das den Schock überlagern oder umkehren kann (Konfundierung mit dem laufenden US-Daten-/Eröffnungsfenster).
• Übertragbarkeit: Index-Ebene, EUR-Raum → direkt DAX-relevant. Aber Intraday-Fortsetzung vs. Vola-Schock-Reversal-Literatur (Brown/Harlow/Tinic) widerspricht sich: bei scheinbar unsicherer Information revertiert der Index eher. Welcher Effekt dominiert, ist empirisch offen.
• Bias-Risiken: Multiple Testing (Schwelle, Fenster, Horizont), Ereignis-Cluster, sehr kleine Stichprobe im eigenen Backtest-Fenster (2026-03 bis 2026-08: ca. 4–5 EZB-Sitzungen), Lookahead bei der Schock-Definition, wenn Pressekonferenz-Ende nicht sauber bestimmt wird.
• DAX-Backtest-Prognose: n ≈ 4–6 Trades → mathematisch unterpowert (Digest: Pre-ECB n=4, Pre-FOMC n=3, Announcement-Day n=7, alle „unterpowert"). Erwartung: PF um 1, nicht von Zufall trennbar; Entscheidung nur über die Rohrichtung nach dem Schock. Hypothese: Fortsetzung in den ersten 60–90 Minuten ist leicht positiv, danach Rückfall.
• Urteil: fragwürdig bis vielversprechend-ungeprüft — saubere Hypothese mit Mechanismus, aber Datenmenge im Test zu klein; sinnvoll nur als Forward-Beobachtung bzw. Baustein-Filter (Schock-Richtung als Bias für bestehende Trendstrategien am EZB-Tag).

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Fund 2 — Optionsverfalls-Wochen-Effekt: Delta-Hedge-getriebene Wochen-Drift (Johnson/So 2013, Journal of Banking & Finance; Stivers/Sun Working Paper)

• Tier: 1 (Journal of Banking & Finance 37(11), 4226–4240) · Typ: Baustein (Filter: Kalender-Gate) / schwache Eigenstrategie · URL: https://ideas.repec.org/a/eee/jbfina/v37y2013i11p4226-4240.html (Autorenzuschreibung auf RePEc weicht ab; Journal-Seite vor Zitation prüfen) · Jahr: 2013
• Markt/Timeframe: S&P-100-Einzelaktien mit aktivem Optionshandel, Wochenrenditen; Stivers/Sun: Large-Caps 1996–2008, Vergleich mit Index (1983–2008) und Prä-Optionsperiode 1948–1972.
• Befund: Die Woche des dritten Freitags (Optionsverfall) hat überdurchschnittliche Renditen (Large-Cap-Durchschnitt 0,45 % vs. 0,12 % in anderen Wochen; Sharpe 0,57 vs. 0,07), die vierte Freitagswoche schwach unterdurchschnittlich.
• Regel (Skizze für DAX): Montag bis Donnerstag der Verfallswoche (Eurex: dritter Freitag) Long-Bias — entweder als eigene Intraday-Long-Variante (Eröffnung nach Warmup bis Hard-Cut) oder als Gate für bestehende Long-Setups; der Verfallstag selbst bleibt ausgeklammert, weil dort dax_expiry_gap_mom und die Witching-Funde (2026-07-23, 2026-08-13, 2026-09-20) liegen. Kalender aus dem Spec, keine Uhrzeiten.
• Daten: DAX-1m plus Verfallskalender. baubar: ja (Einzelreihe; keine wörtliche Dublette — Verfallstag ≠ Verfallswoche; Ariel-Monatseffekt liegt auf anderer Achse).

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit/Alter: Stichprobe 1996–2008, Einzelaktien mit Optionen; der Effekt stammt vom Querschnitt „Optionsaktivität hoch vs. niedrig". Die Index-Ebene konnte hier nicht im Wortlaut verifiziert werden (Zusammenfassungen geben keine Indexzahlen). OOS-Replikation nach 2013 nicht belegt; mit dem Boom der Weeklys/0DTE ist der Hedge-Fluss seitdem anders verteilt — Decay-Verdacht hoch.
• Mechanismus: Marktmacher-Delta-Hedge-Rebalancing und Abbau von Short-Aktien-Hedges über die Verfallswoche; sinkende implizite Vola während der Woche. Wirkt vor allem über den Aktien-Querschnitt, beim Index nur indirekt (Index-Optionen, Gamma-Positionierung).
• Situationsanalyse: Effekt hängt an hoher Optionsaktivität/offenem Interesse; stärker bei positivem Gamma-Regime der Händler? (Hypothese, nicht belegt). Schwach in Panikphasen, in denen Hedging-Flüsse von Makro überlagert werden.
• Übertragbarkeit: Schwach — Studie ist Aktien-Querschnitt über Wochen, wir handeln eine Intraday-Serie mit Spread/Slippage. Wochen-Drift von wenigen Basispunkten pro Tag (bei DAX ~24.000 ist 1 bp ≈ 2,4 Punkte) liegt in derselben Größenordnung wie die Kosten.
• Bias-Risiken: Data-Snooping über Kalenderanomalien (Lakonishok/Smidt-Anker im Log), Überlappung mit Turn-of-Month/Ariel-Effekten (dritte Woche ≠ Monatswechsel, aber Quartalsmonate überlagern), kleine Stichprobe im Backtest (ca. 6 Verfallswochen).
• DAX-Backtest-Prognose: ca. 20–25 Handelstage → unterpowert; Erwartung PF 0,9–1,2 ohne Signifikanz. Der verwandte Digest-Test dax_expiry_gap_mom (2026-10-08) zeigte nur 1/6 profitable Monate bei n=7 — ähnliche Instabilität erwartet.
• Urteil: wahrscheinlich arbitriert oder Artefakt auf Index-Intraday-Ebene (Hypothese), dennoch kostengünstig prüfbar; sinnvoll als Kalender-Gate-A/B auf einer bestehenden Long-Referenz statt als Eigenstrategie.

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Einzeiler / Dedupe-Anker

• Corsi (2009) HAR-RV (J. Financial Econometrics): Vola-Prognose-Modell (Tag/Woche/Monat), kein belegter Handelsfilter; Variante der bereits geführten Forward-Vola-Gates (2026-09-21, 2026-10-07).
• Herrmann/Teis/Yu 2014 (Eurex DAX/Bund, Intraday-Vola mit saisonaler Komponente): Bestätigung Andersen/Bollerslev-Linie (2026-07-05, 2026-07-30) — Dublette.
• Alemany/Aragó/Salvador 2019 (Quantitative Finance): Entfernen der Intraday-Saisonalität verändert Spillover-Ergebnisse — Methodenhinweis für Gates, kein Neufund.
• Serikova 2019 (Xetra-Auktionen, SBF-HSG WP 1914): Preiswirkung am stärksten in den 15 Minuten nach Tagesauktionen — Aktien-Ebene, Daten nicht in Einzel-Indexreihe → baubar: nein.
• Gurgul/Syrek 2017 (Intraday-Muster DAX-Werte): Einzelaktien, Dublette der U-Form-Funde.

Weiterer Lauf 12:02

Klassik-Research 2026-10-08 (Do: Saisonalität / Kalender / Volatilität)

Kurzfazit: Das Feld Kalender/Intraday-Vola ist im Log stark abgegrast (TOM, Ariel, Opex-Pinning, FOMC, Andersen/Bollerslev, Halloween, Mond, SAD). Neu und noch nicht erfasst ist die Zahlungszyklus-Mechanik hinter dem Monatswechsel (Ogden 1990 → Etula et al. 2020): Sie verschiebt das Turn-of-Month-Fenster um einen konkreten, falsifizierbaren Punkt (T-3-Reversal). Zusätzlich ein Opex-Wochen-Fund (Stivers/Sun 2013) als schwach begründete Kalender-Hypothese. Beide Funde sind baubar; Decay-Verdacht steht jeweils in der Prognose.

Durchsuchte Queries: Andersen/Bollerslev + DAX-Intraday-Saisonalität (nur Dedupe-Bestätigung), Lucca/Moench Pre-FOMC (Dedupe: 2026-07-10, 2026-09-19), Etula "Dash for Cash", Stivers/Sun Opex-Woche, Ogden 1990, DAX-Kalenderanomalien/Intraday (frei-explorativ, deutsche Literatur der 1990er).

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Fund 3 — Zahlungszyklus-Reversal am Monatsende: T-3-Wendepunkt innerhalb des Turn-of-Month (Ogden 1990; Etula/Rinne/Suominen/Vaittinen 2020)

• Tier: 1 (Journal of Finance 1990, 45(4), 1259–1272; Review of Financial Studies 2020, 33(1), 75–111)
• URLs: https://ideas.repec.org/a/bla/jfinan/v45y1990i4p1259-72.html · https://academic.oup.com/rfs/article/33/1/75/5494694 · https://orbilu.uni.lu/bitstream/10993/21145/1/Dash4Cash.pdf
• Typ: Strategie (Kalender-Bias) bzw. Baustein (Filter auf bestehende Turn-of-Month-Long-Variante)
• Zugriff: Volltexte JSTOR/OUP nicht abgerufen. Rekonstruktion aus Abstracts, Working-Paper-Beschreibung und Sekundärzitaten. Zahlenwerte unten sind daher nicht aus dem Volltext verifiziert.

Extraktion. Ogden (1990): Standardisierte Zahlungen (Gehälter, Renten, Mieten) am Monatswechsel erzeugen Liquiditätsüberschuss und Kaufdruck; US-Indexrenditen 1969–86 stützen die Hypothese. Etula et al. präzisieren: Fonds und Institutionen verkaufen Aktien vor dem Monatsende, um Auszahlungen zu finanzieren, und zwar gebündelt um den letzten Settlement-Tag T-3 (Settlement T+2 sichert Cash zum Monatsende). Der Marktindex zeigt rund um T-3 eine starke Reversal-Struktur: Schwäche davor, Erholung danach. Die Autoren berichten ähnliche Muster international (stärker bei hohem Fondsanteil) und sehen darin einen Teil des Turn-of-Month-Effekts erklärt.

Regel-Skizze (eine DAX-Zeitreihe, 1m).

1. Kalenderlogik: Handelstag-Index relativ zum Monatsende (T-k) aus dem Handelskalender, keine Uhrzeiten hart kodiert.
2. Variante A (Reversal-Fenster): Kein Long an T-5..T-4 und T-3 bis zum Slot-Ende (Verkaufsdruck-Phase), Long-Bias ab Slot-Beginn T-2 bis T+1/T+3.
3. Variante B (Baustein): bestehendes Turn-of-Month-Long mit Startpunkt T-2 statt T-1 (und Blockade davor) A/B-testen.
4. Initial-SL ≥ 10 Pkt, Cooldown, Hard-Exit 20:00 über Slot.

Kritische Würdigung.

• Glaubwürdigkeit/Alter: Ogden basiert auf einer US-Stichprobe 1969–86. Ein Quantpedia-Sekundärtext behauptet, die Tests widersprächen der Hypothese. Das widerspricht dem Abstract (Ergebnisse stützen sie) und ist ungeprüft. Etula et al. sind jünger (Stichprobe in den 2000ern/2010ern), mit Trade-Level-Daten institutioneller Anleger, was die Mechanismus-Evidenz stärkt. Eine Out-of-Sample-Replikation ab 2020 ist mir nicht bekannt.
• Mechanismus: Kalender-Liquiditätsbedarf (Flow), klar und prüfbar; deutlich besser als Mond/Wetter. Erwartbar ist ein Wachstum der Wirkung mit Fondsvolumen.
• Situation: Stärker bei hohem Mutual-Fund-Anteil und knapper Liquidität (Geldmarktstress). Schwächer, wenn Monatsende auf Wochenende/Feiertag fällt (T-3-Zählung verschiebt sich) und an Tagen mit großem Makro-Termin.
• Übertragbarkeit DAX: Der Mechanismus ist US-/Fondsmarkt-getrieben (Mutual-Fund-Auszahlungen, T+2/T+1-Settlement). Der DAX ist ein Performance-Index mit hohem US-Spillover, Settlement-Zyklus T+2 (seit 2024 EU weiter T+2, Xetra/US T+1 seit 2024). Das Settlement-Datum verschiebt T-3 → T-2 relativ zur US-Konvention. Deshalb sollte das Fenster-Offset (T-3 oder T-2) ein getesteter Parameter sein, nicht fest. Der Effekt ist ein Tages-/Mehrtages-Effekt, intraday nur über das Richtungs-Bias nutzbar.
• Bias-Risiken: Data-Snooping über den Offset (T-1…T-5) und Fenster-Länge; wenige Beobachtungen (ca. 12 Monatsenden pro Jahr); Überschneidung mit bestehendem TOM-Long (siehe Dedupe).
• DAX-Backtest-Prognose: Hypothese: nach Kosten schwach positiv bis neutral. Das TOM-Long im Digest (24 Trials, 1 Build, Aug 2026) ist die Referenz. Ich erwarte, dass der T-3-Offset die Zuverlässigkeit nicht klar über das einfache TOM hebt (kleine N, Rauschen). Ein plausibles Teilergebnis wäre „Blockade vor T-3 verringert Drawdown, aber nicht den Erwartungswert". Konfidenz niedrig.
• Urteil: Fragwürdig bis vielversprechend als Verfeinerung; der Mechanismus ist ökonomisch sauber, die Tragfähigkeit auf DAX-Intraday ist offen und gehört in den Backtest.

Dedupe. Teilüberlappung mit Turn-of-Month (Ariel 1987, 2026-07-05, Digest "Turn-of-Month Long-Bias") und Ariel Monatseffekt (2026-09-14). Neu ist der Zahlungszyklus-Mechanismus mit dem expliziten T-3-Wendepunkt und dem Pre-Fenster-Block; keine wörtliche Dublette. Im Log kein Treffer auf "Etula".

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Fund 4 — Optionsverfallswoche als Wochen-Kalender-Bias (Stivers/Sun 2013), Single-Index-Projektion

• Tier: 1 (Journal of Banking and Finance 2013, S&P-100-Einzelaktien) + Tier 2 (Quantpedia-Zusammenfassung). Das gesamte Fundament ist Aktien-Querschnitt; die Projektion auf den Index ist meine Extrapolation, kein Befund der Quelle.
• URL: https://quantpedia.com/strategies/option-expiration-week-effect
• Typ: Strategie (Kalender-Bias), niedrige Priorität

Extraktion. In der Woche des dritten Freitags sind Wochenrenditen von Aktien mit hoher Optionsaktivität überdurchschnittlich. Erklärung der Autoren: Delta-Hedge-Rebalancing der Market Maker (Abbau von Short-Hedges) und fallende implizite Vola über die Woche. Kein Index-Intraday-Test in der Quelle. Eine Praxisquelle (SpotGamma, Tier 3, nur Einzeiler) behauptet das Gegenteil für die Folgewoche (größte Intraday-Vola nach Verfall). Seit 2013 war die Opex-Woche im S&P laut Schaeffer's (Tier 3) im Mittel negativ: ein Hinweis auf Decay, nicht belastbar.

Regel-Skizze. In Kalenderwochen mit dem dritten Freitag: Long-Bias im Session-Slot Mo–Do, kein Entry Freitag (Verfall-Chop, siehe 2026-08-13 / 2026-07-23). Optional Gate: nur wenn die DAX-Vola der Vorwoche unter ihrem Rolling-Median liegt (Vola-Rückgang als Treiber).

Kritische Würdigung.

• Evidenz: Aktien-Querschnitt, nicht Index; Deutsche Evidenz (Corredor et al. 2001, Ibex-35) findet keinen Preis-/Vola-Effekt am Verfallstag. Das Effektniveau auf Index-Ebene ist ungeklärt.
• Mechanismus: Hedge-Flow der Market Maker ist plausibel, aber bei Index-Optionen (Eurex) gegensätzlich möglich (Gamma-Pinning, Fund 2026-10-01).
• Bias-Risiken: Multiple Testing (viele Kalenderfenster), kleines N pro Jahr (12 Wochen), starke Marktregime-Abhängigkeit.
• Prognose: Wahrscheinlich nicht signifikant, Erwartung ≈ 0 nach Kosten; höchstens als Block-Filter (Freitag der Opex-Woche) nützlich. Das ist Hypothese, nicht Grund zur Unterdrückung.
• Urteil: Fragwürdig; wegen Lücke zwischen Quelle (Einzelaktien) und Anwendung (Index) nur nachrangig bauen.
• baubar: ja (Kalender + 1m-DAX, Spread unkritisch), Priorität niedrig.

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Einzeiler / Dedupe-Anker (keine Neufunde)

• Intraday-Volatilität und Expiration-Day-Effekte am deutschen Aktienmarkt (Duncker & Humblot, DAX 1991–93, Tier 1/2, Autoren im Abstract nicht genannt): erste drei 15-Min-Intervalle deutlich volatiler, lokales Maximum 12:16–12:30 (damalige Kassakurs-Feststellung), Verfallstage erhöhen die Eröffnungs-Vola, Effekt der Optionsverfälle am Handelsschluss mehr als doppelt so groß wie der der Futures-Verfälle am Beginn. Struktur (Parketthandel/Kassakurs 12:30) existiert heute nicht mehr → Mittags-Peak nicht übertragbar; Rest ist Dublette zu Stoll/Whaley und Andersen/Bollerslev (2026-07-05, 2026-07-30, 2026-08-13). https://elibrary.duncker-humblot.com/article/69033/intraday-volatilitat-und-expiration-day-effekte-am-deutschen-aktienmarkt
• Andersen/Bollerslev 1997 (J. Empirical Finance 4, 115–158): Dublette zu 2026-07-05 und 2026-07-30. Suche lieferte keine DAX-spezifischen Zahlen. https://www.kellogg.northwestern.edu/academics-research/research/detail/1997/intraday-periodicity-and-volatility-persistence-in-financial-markets/
• Lucca/Moench 2015 Pre-FOMC-Drift (J. Finance): Dublette zu 2026-07-10 und 2026-09-19. Neue Notiz: Kurov/Wolfe/Gilbert (Skidmore-Working-Paper) berichten, dass der Drift nach ca. 2015 praktisch verschwand. Decay-Datenpunkt, wichtig für jede FOMC-basierte Idee. https://www.skidmore.edu/economics/documents/KurovWolfeGilbert-TheDisappearingPre-FOMC-Announce-Drift-200914.pdf
• "Rise and fall of calendar anomalies over a century" (Dow Jones 1900–2018, Tier 2): Kalenderanomalien erreichten ihr goldenes Zeitalter Mitte des 20. Jh. und verschwanden seit den 1980ern. Ergänzt den Lakonishok/Smidt-Anker (2026-09-17) als Falsifikations-Hinweis für Fund 1 und 2. https://repository.up.ac.za/handle/2263/71429

Hinweise

• Keine Fremdtext-Anweisungen in den Suchergebnissen aufgefallen.
• Explorationssuche (deutsche 1990er-DAX-Literatur) bewusst gegen die Erfahrungslage geführt; Ergebnis: Dublette, aber mit klarem Strukturbruch-Hinweis (Parkett-Kassakurs).

Weiterer Lauf 18:38

Research-Log 2026-10-08 (Donnerstag, Klassik-Track, Fokus Saisonalität / Tageszeit / Kalender / Volatilität)

Kurzfazit: Keine relevanten Neufunde. Der Donnerstags-Fokus (Saisonalität, Tageszeit-Effekte, Kalendereffekte, Volatilität) ist in den bisherigen Klassik-Logs praktisch lückenlos abgedeckt, im Wesentlichen von 2026-06-28 bis 2026-10-07. Alle geprüften Kandidaten sind Dubletten oder strukturell nicht baubar. Es gibt keinen Fund, der die Anforderung „keine wörtliche Dublette" erfüllt. Ein Neufund aus Prinzip hätte nur Rauschen in den Auto-Build gebracht.

Dedupe-Befunde (Greps über alle *-classic.md)

Jeder Kandidat wurde zuerst per Autoren- und Konzept-Grep gegen die Logs geprüft. Kandidaten mit Treffer wurden verworfen:

Durchsuchte Quellen / Queries

1. WebSearch „Dyl Maberly Friday the thirteenth stock index futures intraday". Ergebnis: Dyl/Maberly, J. Finance 41(5), 1986, S. 1149–52 („Weekly Pattern in Stock Index Futures: A Further Note", Tier 1, https://ideas.repec.org/a/bla/jfinan/v41y1986i5p1149-52.html). Das ist eine Wochentags-Replikation und damit bereits abgedeckt (09-22, 06-30). Ein Friday-13th-Effekt wurde nicht gefunden. Coutts 1999 (Applied Economics Letters) fand für den FT30 keinen Effekt, also kein Fund.
2. Freie Suche gegen die Erfahrungslage: Ané/Geman 2000, J. Finance 55(5), 2259–2284 (Tier 1, https://ideas.repec.org/a/bla/jfinan/v55y2000i5p2259-2284.html), „Order Flow, Transaction Clock, and Normality of Asset Returns". Die Transaktionsanzahl als Uhr liefert annähernd normalverteilte Renditen. Murphy/Izzeldin (2005) widersprechen: Die höheren Momente des latenten Informationsflusses lassen sich univariat nicht sauber rekonstruieren. baubar: nein. Die Transaktionszahl ist mit 1m-Bars einer CFD-Zeitreihe nicht verfügbar (Sub-1m-/Volumen-Datenbedarf), und die konzeptionelle Verwandtschaft (Subordination) ist bereits in 10-07 dokumentiert.
3. Mehrere Dedupe-Greps zu den oben genannten Autoren und Konzepten (siehe Tabelle). Alle Treffer sind unten als Dubletten verbucht.

Einzeiler (keine Neufunde)

• Herbst/Maberly 1990, J. Futures Markets 10(3), 323–325 („special Friday opening", Verfallstags-Eröffnung): thematisch Teil des Verfallstags-Komplexes (08-13), nur als Variante ergänzbar. Die Zuordnung beruht auf der Titelzeile, der Volltext wurde nicht geprüft.
• Kolb/Rodriguez 1987, J. Finance (Friday-13th-Note): Tier 1, Kalender-Folklore-Kandidat. Der Abstract wurde nicht abgerufen, und es gibt keinen belegten Mechanismus. Kein Fund.
• Geomagnetische Stürme (Krivelyova/Robotti 2003): Stimmungs-Mechanismus mit Data-Mining-Verdacht, außerdem braucht es eine externe Datenreihe (Kp-Index). baubar: nein (externe Daten außerhalb der einen Index-Zeitreihe). Nur als Hinweis ergänzt, nicht recherchiert.

Auffälligkeiten / Prozess

• Kein Webinhalt enthielt Anweisungen an eine KI.
• Der Saturationsgrad bei Saisonalität, Kalender und Vola ist hoch. Für künftige Donnerstage sind Wiederaufnahmen offener Baustein-Threads aus dem results_digest sinnvoller als weitere Neu-Kandidaten dieser Familie.
• Der Digest (results_digest.md) wurde in diesem Lauf nicht gelesen, weil kein baubarer Fund entstand, auf den sich eine DAX-Backtest-Prognose hätte beziehen müssen.

Forschungsmethodik 2026-10-07

Lernkreis LK-4.4, Modus „Methodik". Gelesen: die Fundlisten der Läufe 2026-09-27 und 2026-10-04 (19 Verfahren, nicht wiederholt), research_agent/overfit_stats.py (PBO, DSR, SPA existieren schon) und research_agent/placebo.py. Vier Verfahren, davon zwei als „geprüft, nicht bauen" ausgewiesen.

Einschränkungen dieses Laufs: Python war nicht ausführbar, es gibt keine eigenen Simulationen. Alle Zahlen sind Handrechnung oder Lehrbuchwerte und im Text so gekennzeichnet; die Prüfaufträge in der JSON-Datei verlangen die Simulation vor dem Bau. Volltexte wurden nicht gelesen, nur Abstracts und Suchsnippets. Kein Fremdtext enthielt Anweisungen an eine KI.

Verfahren 1 — Placebo-p-Werte als gültige Mehrfachtest-Eingabe (Conformal-p-Werte, BH im Monatsbatch)

Problem: 2 (viele korrelierte Tests auf wenigen Daten).

Verfahren in drei Sätzen: run_placebo_v2 berechnet je Bau p = (n_ge+1)/(K+1), wobei in jeder Replikation die beste Variante neu gewählt wird; das ist ein exakter, auswahlbewusster Permutations-p-Wert (K=199). Bates, Candès, Lei, Romano und Sesia zeigen für solche Conformal-p-Werte positive Abhängigkeit (PRDS), sodass Benjamini-Hochberg ohne Unabhängigkeitsannahme gilt. Die Grenze ist die Auflösung: der kleinste p ist 1/200 = 0,005, und BH-Rang 1 verlangt p ≤ α/m.

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten:

• Placebos austauschbar mit dem echten Lauf unter der Null: ja, per Konstruktion (gleiche Trades, verschobenes Timing, gleiche Kosten). Die Null lautet aber „Timing trägt keine Information", nicht „Erwartungswert 0".
• PRDS zwischen den Bauten eines Monats: plausibel (gemeinsame DAX-Tage), nicht bewiesen.
• Monatsbatch und m vorab eingefroren: muss ergänzt werden.
• LORD/SAFFRON (brauchen Unabhängigkeit) sind nicht zulässig.
• Die adaptive Ideenwahl des Agenten bleibt unkorrigiert.

Rechnung (von Hand): α = 0,1, m = 20 Baue: Schwelle 0,005, also gerade auflösbar. m = 50: Schwelle 0,002 < 0,005, es kann nichts verworfen werden. Nötiges K = ⌈m/α⌉ − 1 = 499 bei m = 50. Unter der Null erwartet man bei m = 50 rund 0,25 Baue mit p ≤ 0,005, ein einzelner Placebo-Rang von 0,005 ist also kein Befund.

Umsetzung: shared_intelligence/placebo_fdr.py mit bh, aufloesung_ok, k_noetig; Monatsabschnitt in shared_intelligence/calibration.py; zweistufiges K (199 für alle, 999 nur für Baue mit p ≤ 0,05, im Datenexpositionsbuch vermerkt). Nur Signal neben dem Urteil, keine Hürde.

Grenzen: Prüft nur Timing-/Tagesinformation. Kein Gewinn an Power je Trade. Nicht simuliert.

Quelle: Bates et al., Testing for Outliers with Conformal p-values, Annals of Statistics 51(1), 2023 — https://arxiv.org/abs/2104.08279 (Abstract gelesen, Volltext nicht).

Verfahren 2 — Effektive Versuchszahl N_eff als Sensitivitätsband der Deflated Sharpe Ratio

Problem: 2.

Verfahren in drei Sätzen: deflated_sharpe setzt die Schwelle mit versuche = Ledger-Zahl (bis ~17.000), obwohl die Versuche stark korreliert sind. Lopez de Prado schlägt Clustering (ONC) oder Eigenwertmethoden für N_eff vor. Handrechnung mit der Formel aus overfit_stats.py: erwartetes Maximum 3,99 Streuungseinheiten bei N = 17.000, 2,65 bei 139, 2,53 bei 100, 2,28 bei 50, die Schwelle fällt also um 35–43 %.

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten: Der Eigenwert-Ansatz braucht N ≪ T. Bei uns ist T = 140, die Korrelationsmatrix hat höchstens Rang 139. Für unabhängige Versuche liefert die Teilnahmezahl der Eigenwerte etwa T (Marchenko-Pastur), also bis zu ~120-fach zu wenig, die DSR würde anti-konservativ. Clustering mit ρ ≥ 0,5 liegt über dem Rauschniveau (sd ≈ 0,085), unterschätzt aber N_eff nach unten, weil Versuche innerhalb eines Clusters nicht vollständig abhängig sind.

Umsetzung: overfit_stats.neff_cluster(reihen, rho_min=0.5) per Union-Find auf einer Stichprobe des Ledgers; Ausgabe dsr_band = {dsr_n_roh, dsr_n_cluster}; nie N_eff statt N einsetzen. Die richtige Mehrfachtest-Antwort bleibt die Simulations-Null (SPA, Placebo-v2).

Grenzen: Nur Band, keine Korrektur. Adaptive Suche nicht erfasst. Nicht simuliert; Prüfauftrag nennt eine Verwerfungsbedingung, falls das simulierte Maximum nicht zwischen den beiden Vorhersagen liegt.

Quellen: López de Prado/Lewis, Detection of False Investment Strategies Using Unsupervised Learning Methods — https://ssrn.com/abstract=3167017 (nur Suchsnippet; SSRN ist laut Memory nicht abrufbar, Zuordnung der Nummer vor Bau prüfen); https://en.wikipedia.org/wiki/Deflated_Sharpe_ratio (N_eff-Techniken).

Verfahren 3 — Median-of-Means, getrimmter Mittelwert, Catoni (geprüft, nicht bauen)

Problem: 1 (Teststatistiken für schwere Ränder).

Verfahren in drei Sätzen: MoM, Trimmung und Catoni-Schätzer erreichen sub-gaußsche Konfidenzbreiten bei nur endlicher Varianz. Der Vorteil zeigt sich bei sehr hohem Konfidenzniveau und sehr schweren Rändern. Unsere Tagesreihen haben Wölbung ≈ 4 und Schiefe ≈ +1 (Messung vom 2026-09-27), sind also kaum schwer.

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten: Der Median der Blockmittel verliert bei normalen Rändern asymptotisch den Faktor π/2 in der Varianz (Lehrbuchwert), das sind ~57 % mehr Tage für dieselbe Power. MoM und Trimmung schätzen bei Schiefe +1 nicht die Erwartung der Tages-PnL. Urteil: nein als Teststatistik.

Umsetzung: nicht bauen. Optional nur Diagnose in research_agent/robustness.py: anteil_top3_tage und Hill-Index (k = 14), mit Vermerk statt Entscheidungsänderung, wenn die Reihe von wenigen Tagen lebt.

Grenzen: Effizienzfaktor nicht gemessen. Hilft nicht gegen „zu wenig Signal".

Quelle: Lugosi/Mendelson, Mean estimation and regression under heavy-tailed distributions — a survey, Found. Comput. Math. 19 (2019) — https://arxiv.org/abs/1906.04280 (Abstract gelesen).

Verfahren 4 — Prediction-Powered Inference (PPI++) (geprüft, nicht bauen)

Problem: 1, Randbezug zu 4.

Verfahren in drei Sätzen: Mittlere Prognose auf einer großen Stichprobe plus Korrektur aus dem Mittel (Label − Prognose) auf einer kleinen; PPI++ wählt ein Gewicht λ, sodass das Intervall nie schlechter als das klassische ist. Der Gewinn braucht viel mehr Prognose-Beobachtungen als Labels. Bei uns liegt der Vorwärtsertrag jedes Tages gleichzeitig mit jeder Modellprognose vor, es gibt keine zusätzlichen „unbeschrifteten" Tage; mit gleich vielen Labels und Prognosen entartet PPI++ zur Kontrollvariablen ohne bekannten Erwartungswert.

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten: Austauschbarkeit von Backtest- und Vorwärtstagen ist genau das, was geprüft werden soll, also nicht gegeben. Urteil: nein für die Power.

Umsetzung: keine. Einziger Nutzen: falls Demo-Trades mit Backtest-Replikation derselben Trades (placebo._replay_pnl) vorliegen, die gepaarte Kosten-Lücke je Trade schätzen (≥ 30 Paare), Ausweis in shared_intelligence/calibration.py. Ob solche Paare existieren, wurde nicht geprüft.

Grenzen: Rein Rechenkontrolle (n_unlabeled = n_labeled ⇒ gleiche Varianz); keine Simulation.

Quelle: Angelopoulos, Duchi, Zrnic, PPI++ — https://arxiv.org/abs/2311.01453 (Abstract gelesen).

Weiterer Lauf 01:34

Forschungsmethodik 2026-10-07

Modus „Methodik“, Lernkreis LK-4.4. Drei Verfahren, gelesen gegen die Läufe 2026-09-27 und 2026-10-04 (keine Wiederholung).

Arbeitsbedingungen (vermerken): Python war in diesem Lauf nicht ausführbar (Bash-Freigabe verweigert). Alle Zahlen unten sind Handrechnung oder analytisch, nicht simuliert; die Prüfaufträge in der JSON-Datei holen das nach. Volltexte: arXiv 2208.07610 teilweise gelesen (erste 100.000 von 179.394 Zeichen, über Ar5iv). Bailey/López de Prado (SSRN) war nicht abrufbar, Wikipedia 404; die DSR-Formeln sind aus dem Gedächtnis rekonstruiert und vor dem Bau gegen das Paper zu prüfen. Van Doorn et al. nur als Zusammenfassung eines Abrufmodells, ohne Zahlen. In keinem Fremdtext standen Anweisungen an eine KI.

Vorab die Bilanz der drei Verfahren: Keines erhöht die Power je Trade. Das Basisproblem (Erwartungswert 5–10 Pkt bei 100 Pkt Streuung) löst nur das gepaarte Design aus dem Lauf 2026-09-27. Diese Verfahren machen Entscheidungen gültig oder ehrlich, nicht schneller.

Verfahren 1 — Anytime-gültiger t-Test (Gruppeninvarianz, Mischung über die Effektgröße)

Problem: 3 (monatliche Vorwärtsentscheidung mit gültigem Zwischenblick). Ergänzt die Catoni-Konfidenzsequenz vom 2026-09-27 und die asymptotische CS vom 2026-10-04.

Verfahren: Pérez-Ortiz/Lardy/de Heide/Grünwald zeigen: Für H0 „μ = 0, σ unbekannt“ ist der Bayes-Faktor mit rechter Haar-Prior auf σ (dσ/σ) eine wachstumsoptimale e-Statistik und, über n, ein nichtnegatives Martingal (Prop. 6); der Test darf jederzeit gestoppt werden (Ville). Die Varianz wird eingebettet geschätzt, es braucht keine vorab eingefrorene Schranke σ²_max. Mit Substitution s = 1/σ, A = Σx², B = Σx lautet der Faktor für festes δ = μ/σ: exp(−nδ²/2)·∫ s^(n−1) exp(−½s²A + δsB) ds / ∫ s^(n−1) exp(−½s²A) ds; der Nenner ist geschlossen 2^(n/2−1)Γ(n/2)A^(−n/2). Mischung über δ (halb-normal, Skala ≈ erwarteter Tages-Sharpe 0,1) liefert e_n; verworfen wird bei e_n ≥ 1/α = 20.

Voraussetzungen: Die Garantie gilt exakt nur bei Gauß-Tagesdifferenzen, unabhängigen Tagen und konstantem Mittel. Bei uns: Schiefe Median +1,09, Wölbung ~4 (Lauf 09-27, 226 Bau-Reihen), Tage nur näherungsweise unabhängig. Der Fall ist also nicht erfüllt, aber nahe. Der einseitige klassische t-Test war bei positiver Schiefe oben konservativ (2,4–3,1 % statt 5 %), das spricht für Spielraum, unten (Widerlegung) ist er anti-konservativ. Ob die Schranke über Hunderte Blicke hält, ist offen und muss gemessen werden. Ob die Gruppenvariante für Vorzeichenspiegelung (nur Symmetrie nötig) im Paper so enthalten ist, habe ich nicht gelesen; Symmetrie ist bei uns ebenfalls verletzt (Schiefe).

Horizont (Handrechnung, α = 0,05, Prior-Skala 0,1): Der Prozess kreuzt bei erwartetem Pfad, wenn n·δ̂² ≳ 5,99 + ln(1 + 0,01n). Für δ = 0,2 Tages-Sharpe etwa nach 180 Tagen (≈ 9 Monate), für δ = 0,1 nach ≈ 830 Tagen (≈ 40 Monate) beim mittleren Pfad; für 80 % Power rechne ich mit dem 1,7–2-Fachen des festen Tests (620 Tage bei 0,1), also kein Horizontgewinn gegenüber Catoni (dort ≈ 2×). Er beschleunigt schwache Kandidaten nicht.

Umsetzung: shared_intelligence/anytime.py (aus Lauf 09-27; falls fehlt, anlegen): t_mischung_e(d, tau_delta=0.1) aus den laufenden Summen n, Σx, Σx² (Integral über s auf 400-Punkte-Gitter, log-sum-exp, kein scipy); im evaluate_forward_pair von research_agent/run_forward_validation.py als dritte Option contract['sequential']['method'] = 't_mischung' neben catoni_cs und asymptotic_cs; nie zwei führend. Das Ergebnis ist zugleich ein e-Wert für e-LOND/e-BH (online_fdr.py).

Grenzen: Gauß-Annahme; keine Power; ersetzt nicht die Randomisierungsstatistik für Filterpaare (70 % Nullen, Schiefe −1,7, dort würde der Test sicher verzerren). Der Wert liegt im Wegfall der Varianzschranke und in der nahtlosen e-Wert-Weitergabe. Priorität niedrig bis mittel; nur sinnvoll, wenn Catoni-CS gebaut wird, und dann zuerst als Zweitrechnung.

Quellen: https://arxiv.org/abs/2208.07610 (Annals of Statistics 52(4), 2024, https://projecteuclid.org/journals/annals-of-statistics/volume-52/issue-4/E-statistics-group-invariance-and-anytime-valid-testing/10.1214/24-AOS2394.full)

Verfahren 2 — Deflated Sharpe Ratio mit effektiver Versuchszahl N_eff aus der Tage-Gram-Matrix

Problem: 2 (Datensparsamkeit, 17.000 Versuche auf ~140 Tagen).

Verfahren: Die beste von N Zufallsversuchen hat selbst bei wahrem Sharpe 0 einen hohen Schätzwert: SR0 = √V[SR]·((1−γ)Φ⁻¹(1−1/N) + γΦ⁻¹(1−1/(N·e))), γ = 0,5772. Die Deflated Sharpe Ratio ist DSR = Φ((SR − SR0)·√(T−1) / √(1 − γ₃·SR + (γ₄−1)/4·SR²)), also die Wahrscheinlichkeit, dass der wahre Sharpe über der Auswahlschwelle liegt, mit Schiefe γ₃ und Wölbung γ₄ der Reihe. Der kritische Teil ist N: korrelierte Versuche zählen nicht einzeln; Bailey/López de Prado nehmen dafür Clusterung (ONC).

Eigener Befund (Handrechnung, T = 140, V[SR] ≈ 1/T, SD = 0,0845 Tages-Sharpe):

Ein Kandidat mit +7,5 Pkt bei 100 Pkt Streuung (Tages-Sharpe 0,075) liegt schon ab N_eff ≈ 3–4 unter der Auswahlschwelle. Die Schiefekorrektur im Nenner ist bei SR 0,075 klein (Nenner ≈ 0,96).

Voraussetzungen: Nullmodell „alle wahren Sharpes = 0“ (bei uns nach Kosten eher negativ, also konservativ), SRs über Versuche näherungsweise normal, V[SR] richtig angesetzt (besser empirisch über die Versuchsmenge als 1/T). N_eff ist bei adaptiver Suche nicht identifizierbar — der Agent wählt die nächsten Versuche abhängig von früheren. Deshalb nur als Empfindlichkeitsbild über N_eff ausweisen. Hilfreiche Struktur: Da nur T ≈ 140 Tage vorliegen, hat die Gram-Matrix der standardisierten Reihen (T×T) höchstens Rang 140; die Teilnahmezahl (Σλ)²/Σλ² der Eigenwerte ist in Tage-Richtung billig rechenbar (kein 17.000²-Aufbau) und hat per Konstruktion N_eff ≤ 140 (eigene Überlegung, keine Quelle).

Umsetzung: Neues Modul shared_intelligence/dsr.py (numpy/math, Φ⁻¹ per Rationalnäherung nach Acklam oder statistics.NormalDist): erwartetes_max_sr(n_eff, var_sr), dsr(sr, T, schiefe, wölbung, n_eff, var_sr), n_eff_teilnahme(X) (X = standardisierte Tages-PnL der Versuche, ausgerichtet auf Tage, Eigenwerte der T×T-Matrix). research_agent/power_plan.py: neue Felder sr0_tag, dsr, min_sr_fuer_dsr95 je Bau/Kandidat, mit n_eff aus dem Bau selbst (K Varianten) und als globale Tabelle für N_eff ∈ {3, 10, 30, 100, 1000}. shared_intelligence/calibration.py paare_bau_vorwaerts: dsr als Einlassgröße neben spa_p und Tweedie, damit die Wochenkalibrierung misst, ob sie das Vorwärtsergebnis besser vorhersagt. Keine Einlass-Hürde ohne Kalibrierungsbeleg.

Grenzen: Dritte Variante derselben Aussage wie SPA (2026-09-27, Fund 3) und Gewinnerinferenz (Fund 11): Bei T = 140 verwirft jede strenge Korrektur praktisch alles. Eigener Nutzen: Schwelle in Sharpe-Einheiten, die ein Mensch versteht, und der N_eff-Verlauf als Kennzahl der Suchdichte. Kein neuer Powergewinn.

Quellen: https://papers.ssrn.com/abstract=2460551 (Bailey/López de Prado, Journal of Portfolio Management 2014; Volltext nicht abrufbar, nur Abstract über Suchergebnis); https://smallake.kr/wp-content/uploads/2020/04/SSRN-id3167017.pdf (vermutlich López de Prado, ONC-Clusterung; nicht geöffnet, Zuordnung ungeprüft).

Verfahren 3 — Bayes-Faktor für Kendalls τ bei sehr kleinem n (Kalibrierung)

Problem: 4 (Kalibrierung mit n = 4–8 Paaren).

Verfahren: Van Doorn/Ly/Marsman/Wagenmakers modellieren nicht die Daten, sondern die Teststatistik: Kendalls τ bekommt eine gestreckte Beta-Prior auf (−1, 1), die Likelihood der τ-Statistik ist exakt (für kleines n) oder asymptotisch normal (für größeres n). Ergebnis ist ein Bayes-Faktor BF₁₀ für „Zusammenhang“ gegen „Unabhängigkeit“ und ein Posterior für τ. Anders als ein p-Wert kann er Evidenz für Unabhängigkeit ausdrücken und unterscheidet „nicht informativ“ von „kein Zusammenhang“.

Eigene Handrechnung zur Grenze bei kleinem n (Permutationszählung, Mahonian-Zahlen): P(perfekt gleichgerichtet | H0) = 1/n!: n = 4: 0,042; n = 5: 0,0083; n = 6: 0,0014. P(höchstens 1 Inversion) bei n = 5: 5/120 = 0,042; P(höchstens 2) bei n = 6: 20/720 = 0,028; P(höchstens 3) bei n = 8: 111/40.320 = 0,0028. Das heißt: Selbst bei n = 5 kann ein perfekt monotoner Befund nur p = 0,008 erreichen; mit einem Fehler schon 0,042. Ein Bayes-Faktor kann daran nichts ändern.

Voraussetzungen: Paare unabhängig (gemeinsame Vorwärtsmonate verletzt das), τ als Rangzusammenhang monoton gemeint. Die Likelihood-Zahlenwerte bei n = 4–8 habe ich nicht aus dem Paper; die Zusammenfassung war nur qualitativ („exakte und asymptotische Bayes-Faktoren unterscheiden sich bei kleinem n stark, Prior-Abhängigkeit hoch“). Wichtig: Ein Bayes-Faktor ist bei Zwischenblicken (wöchentliches Neuaufrechnen auf wachsender Paarmenge) kein fehlerkontrollierter e-Prozess. Er ist für festes n ein e-Wert (Markov, P(BF ≥ 20 | H0) ≤ 0,05), über wachsendes n nicht, weil τ_n keine ausreichende Statistik ist (eigene Überlegung; Ville greift nur für ein Martingal). Wochenlauf-Entscheidungen daraus ableiten wäre ein Peeking-Fehler.

Umsetzung: shared_intelligence/calibration.py: kendall_bf(paare, prior_breite=1.0, methode='exakt'|'asymptotisch'); exakt für n ≤ 10 durch Auszählen der Inversionsverteilung (Mahonian-Rekursion) mit Latent-Normal-Likelihood über Gitter in ρ (τ = 2/π·arcsin ρ) — Gittermittel ohne scipy. Neuer Evidenzstand kendall_bf_bau_vorwaerts neben den Spearman-Ständen, Deutung evidenz_fuer_zusammenhang (BF ≥ 10), nicht_informativ (1/3 < BF < 3), evidenz_gegen (BF ≤ 1/10). Pflichttext im Stand: „fester Zeitpunkt, kein Zwischenblick-Schutz“. Priorität niedrig; erst nach spearman_exakt_p (2026-09-27) und HKSJ.

Grenzen: Löst das Datenproblem nicht; n = 4–8 bleibt blind. Der Nutzen ist die ehrliche Beschriftung („nicht informativ“ statt breiter Intervalle) und die Unterscheidung von Evidenz für die Nullhypothese. Die HKSJ-Meta-Regression (2026-09-27) und Jackknife+ (2026-10-04) decken das Ertragsniveau ab; dies ist nur die Rangsicht. Mit gepaarter Messung (Tagesdifferenz, kleiner Messfehler) steigt die Aussagekraft mehr als durch jedes Auswertungsverfahren.

Quellen: https://pure.uva.nl/ws/files/66895165/Bayesian_Inference_for_Kendall_s_Rank_Correlation_Coefficient.pdf (American Statistician 2018; nur über Zusammenfassung gelesen); https://ir.cwi.nl/pub/28079 (gleiche Arbeit).

Gesamtbild und Rangfolge für den Planer

1. Weder Verfahren 1 noch 2 noch 3 ändert die Power-Lage aus dem Power-Plan. Das gepaarte Design (09-27, Fund 1) und die Randomisierungsstatistik (Fund 10) bleiben der einzige Hebel mit messbarem Gewinn; die Verfahren dieses Laufs bewerten die Entscheidungen besser, aber nicht schneller.
2. Reihenfolge der Nützlichkeit: DSR/N_eff (klein, ohne Eingriff, verständliche Schwelle) vor t-Mischung (nur zusammen mit Catoni-CS) vor Kendall-BF.
3. Ehrlicher Rest: Dreimal dasselbe Ergebnis in verschiedenen Einheiten (SPA, AKM, DSR) — bei T = 140 Tagen ist Selektionskorrektur kein Engpass des Systems, sondern ein Nachweis, dass die Daten die heutige Behauptung nicht tragen. Mehr Korrekturverfahren bringen keine Information; es fehlen neue Tage und gepaarte Messung.

Weiterer Lauf 07:36

Forschungsmethodik 2026-10-07

Lernkreis LK-4.4, Modus „Methodik“. Dritter Lauf. Die Läufe 2026-09-27 und 2026-10-04 haben Paar-CRN, Catoni-CS, SPA/StepM, Tweedie, e-LOND, Choe/Ramdas, HKSJ, Thresholdout, Lan-DeMets, Randomisierungstest, Hall-t, Gewinner-Inferenz (AKM), Fay-Herriot, Jackknife+, e-BH, Kontrollvariable, asymptotische CS, Data Fission und empirische Nullverteilung abgedeckt. Nichts davon wird wiederholt. research_agent/overfit_stats.py (DSR, PBO, SPA) existiert bereits und wurde gelesen.

Arbeitsgrenzen dieses Laufs (bitte beachten): Python war nicht ausführbar, es gibt KEINE Simulation. Alle Zahlen sind Handrechnungen (als solche markiert) und müssen in den genannten Prüfungen simuliert werden. Volltexte: nur der arXiv-Text von Pérez-Ortiz et al. wurde (teilweise) gelesen; DSR-Formel aus einer Sekundärseite (luxalgo.com) und der AQR-Zusammenfassung des Artikels; Bayes-Kendall nur aus Abstract/Suchausschnitt. Auffälligkeiten in Fremdtext (Anweisungen an eine KI): keine bemerkt. Ein Suchtreffer (arXiv 2606.08106, „PACE“) wurde NICHT als Quelle übernommen, weil nur als Titel gesehen.

Ergebnis in einem Satz: Zwei Funde sind konkrete Fehlerkorrekturen/Erweiterungen mit kleinem Aufwand (Streuungsquelle im DSR, Diskordanztest für Methodikfassungen), einer ist eine Kalibrierhilfe mit ehrlichem Evidenzdeckel (Bayes-Kendall), einer ist ein Vergleichswert ohne Horizontgewinn (Student-t-e-Prozess, niedrige Priorität).

Verfahren 1 — DSR-Konsistenz: Streuung der Versuchspopulation statt der Varianten eines Baus (und Spanne für die effektive Versuchszahl)

Problem: 2 (viele korrelierte Tests auf denselben Tagen).

Verfahren in drei Sätzen: Die Deflated Sharpe Ratio vergleicht die beste Sharpe mit SR0 = sqrt(V) · ((1−γ)·Φ⁻¹(1−1/N) + γ·Φ⁻¹(1−1/(N·e))). Dabei muss V die Streuung der Sharpe-Werte über die N Versuche sein, aus denen ausgewählt wurde. Korrelierte Versuche zählen als weniger als N unabhängige; die Praxis ersetzt N durch eine effektive Zahl (López de Prado: Clustering/ONC).

Befund am eigenen Code (overfit_stats.deflated_sharpe, Zeilen 114–145): versuche wird auf die Ledger-Zahl (~17.000) gesetzt, aber V kommt weiter aus den 2–3 Varianten EINES Baus (Docstring: „Streuung … aus den Varianten dieses Laufs“). Diese Varianten sind stark korreliert (ρ ≈ 0,73 laut Lauf 2026-09-27). Handrechnung: Die Varianz von Sharpe-Differenzen korrelierter Reihen skaliert mit (1−ρ), also V_Bau ≈ 0,27 · (1/T) = 0,0019 (sd ≈ 0,044 je Tag bei T = 140) statt ≥ 1/T = 0,0071 (sd ≥ 0,085) für unabhängige Versuche unter der Null. Mit N = 17.000 (Faktor 3,99) ergibt das SR0 ≈ 0,18 statt ≥ 0,34 Tages-Sharpe: die Schwelle ist vermutlich um den Faktor ~1,9 zu niedrig, die DSR also zu optimistisch. Das ist eine Handrechnung mit angenommenem ρ, nicht gemessen.

Zur effektiven Versuchszahl (der gängige Ratschlag): Handrechnung des Faktors (1−γ)Φ⁻¹(1−1/N)+γΦ⁻¹(1−1/(N·e)): N = 17.000 → 3,99; N = 5.000 → 3,69; N = 140 → 2,65; N = 30 → 2,07. Ein Rückgang der Versuchszahl um das Dreifache verschiebt die Schwelle nur um ~8 %; erst bei N ≈ 140 wird es spürbar, und das ist die Rangobergrenze einer Korrelationsmatrix bei T = 140 Tagen (Rang ≤ T−1). Eigenwertverfahren (Li/Ji, Nyholt, Cheverud; Formeln aus Gedächtnis, nicht gegengelesen) liefern bei N ≫ T deshalb zwingend Meff ≤ ~139 und sind dort nach unten verzerrt, also in die unvorsichtige Richtung. Kritische Schlussfolgerung: eine „effektive Versuchszahl“ ist bei uns kein Hebel. Der Hebel ist die Streuungsquelle V.

Voraussetzungen und ob sie gelten: Sharpe-Schätzer näherungsweise normal (T = 140, Wölbung ~4: ja, DSR korrigiert Schiefe/Wölbung bereits); V muss die Streuung über die Population der Versuche sein, nicht die innerhalb eines Baus (heute verletzt); Unabhängigkeit der N Ziehungen wird nirgends erfüllt (Tage geteilt), die Formel bleibt eine Näherung. Die Tagesreihen liegen nur für ~3 Varianten je Bau vor, nicht für alle 17.000 Versuche: V kann aus den Bau-Besten (eine Reihe je Bau) geschätzt werden.

Umsetzung: overfit_stats.deflated_sharpe bekommt var_quelle='bau'|'population'; neu deflations_spanne(matrix, versuche, population_srs), die SR0 und DSR für drei Varianten ausweist: (a) alt (V aus Bau, N = Ledger), (b) V aus der Population der Bau-Besten (Gewicht 1/K je Bau), N = Ledger, (c) N = Anzahl Baue (Untergrenze der effektiven Zahl), V wie (b). Ausgewiesen wird die Spanne, kein einzelner Wert. Als Signal in der Wochenkalibrierung (shared_intelligence/calibration.py), keine Hürde.

Grenzen: Die Populationsstreuung enthält auch echte Fähigkeitsunterschiede, nicht nur Rauschen; V wird dadurch tendenziell zu groß (konservativ). Ohne Tagesreihen aller 17.000 Versuche bleibt die Korrelationsstruktur unbekannt. Löst die Datenknappheit nicht und ersetzt SPA nicht.

Quellen: https://www.aqr.com/Insights/Research/Journal-Article/A-Data-Science-Solution-to-the-Multiple-Testing-Crisis-in-Financial-Research (López de Prado, JFDS 2019; nur Zusammenfassung), https://www.luxalgo.com/library/concept/deflated-sharpe-ratio/ (Formel SR*, Hinweis auf effektive Versuchszahl; Sekundärquelle), Original: Bailey/López de Prado, „The Deflated Sharpe Ratio“, J. Portfolio Management 2014 (Volltext nicht gelesen).

Verfahren 2 — Sequenzieller Diskordanztest (McNemar-Wettprozess) für zwei Methodikfassungen

Problem: 5 (zwei Entscheidungsregeln parallel vergleichen), ergänzt Choe/Ramdas vom 2026-09-27.

Verfahren in drei Sätzen: Beide Fassungen treffen je Objekt (Hypothese, Einlass, Vorwärtsmonat) eine binäre Entscheidung; ein Objekt ist diskordant, wenn genau eine Fassung richtig lag. Unter der Null „gleich gut“ ist P(B richtig | diskordant) = 1/2; mit k Siegen von B in n diskordanten Objekten ist der Beta-Binomial-Mischprozess E_n = 2ⁿ · B(k+1, n−k+1) ein Testmartingal und nach Ville jederzeit gültig. Verworfen wird bei E ≥ 1/α.

Handrechnung zum Aufwand (nicht simuliert): Bei p = 0,7 unter den Diskordanten (KL = 0,082 nat) braucht E ≥ 20 etwa 36 Diskordante im Idealfall, mit Mischungsaufschlag rund 55–60; bei p = 0,6 (KL = 0,020) rund 250–270. Weichen die Fassungen bei 20 % der Objekte ab, sind das ~300 Objekte (p = 0,7) bzw. ~1.300 (p = 0,6). Gegen Choe/Ramdas (600–1.200 Objekte) gewinnt das Verfahren nur bei seltener, aber klarer Abweichung; bei häufiger schwacher Abweichung ist die Brier-Differenz informativer, weil sie Wahrscheinlichkeiten statt Vorzeichen nutzt.

Voraussetzungen und ob sie gelten: (1) Entscheidungen vor dem Ergebnis festgeschrieben: gilt, wenn beide Fassungen im Buch methodik_prognosen.v1.jsonl (Lauf 2026-09-27) schreiben. (2) Das Ergebnis hängt nicht davon ab, welche Fassung führt (Schattenrechnung): gilt. (3) Keine Unabhängigkeit und keine Stationarität nötig, nur bedingte Wahrscheinlichkeit 1/2 unter der Null. (4) Kritisch: Das Richtig/Falsch-Etikett muss selbst klar sein. Ein Etikett wie „Vorwärts-Tagesertrag > 0“ ist bei 100 Punkten Streuung und 5–10 Punkten Edge fast eine Münze (≈ 52 %), dann verschwindet jeder Unterschied der Fassungen in Richtung 0,5. Brauchbar sind nur Etiketten mit hoher Auflösung (Hypothese durch Vertrag bestätigt/widerlegt, Monatsurteil mit Vertrag), und die sind selten. Gilt daher nur für Einlass-/Hypothesenentscheidungen, nicht für Tagesvorzeichen.

Umsetzung: shared_intelligence/prognosevergleich.py (falls aus Lauf 2026-09-27 noch nicht gebaut: neues Modul shared_intelligence/diskordanz.py, nur math): paare_diskordant(zeilen, a, b) liest methodik_prognosen.v1.jsonl, wandelt prognose_p per Schwelle (eingefroren, z. B. 0,5) in eine Entscheidung und bewertet gegen ergebnis_regel; mcnemar_e(k, n) zweiseitig = 2ⁿ·B(k+1, n−k+1) (per math.lgamma); mcnemar_e_einseitig(k, n) = 2^(n+1)·B(k+1, n−k+1)·P(Bin(n+1; ½) ≤ k) (Prior auf p > ½ beschränkt). calibration.py: Evidenzstand methodik_diskordanz_<A>_vs_<B> neben dem Brier-Stand mit n_diskordant, k_B, E, Deutung B_fuehrt_belegt | A_fuehrt_belegt | nicht_nachweisbar, Diskordanzquote und „Etikett-Auflösung“ (Anteil der Objekte mit hochauflösendem Etikett).

Grenzen: Wirft die Information der Konkordanten weg (korrekt, solange Etiketten binär sind). Mit 50 Objekten/Monat und 20 % Abweichung entstehen ~10 Diskordante je Monat: ein Befund bei p = 0,7 nach etwa 6 Monaten, bei p = 0,6 nach über 2 Jahren. Kein Verfahren macht aus einem verrauschten Etikett ein klares.

Quellen: https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2009.03167 (Ramdas/Grünwald/Vovk/Shafer-Umfeld, admissible anytime-valid inference; nur als Suchtreffer gesehen), https://www.theorempath.com/topics/e-processes (Überblick, Suchtreffer). McNemar 1947 (Original, nicht gelesen). Beta-Binomial-Mischprozess ist eigene Ableitung (Standardfall des Mischmartingals), vor dem Bau per Einheitentest absichern.

Verfahren 3 — Bayes-Inferenz für Kendalls τ mit Evidenzdeckel bei kleinem n

Problem: 4 (Kalibrierung bei n = 4–8 Paaren).

Verfahren in drei Sätzen: van Doorn et al. modellieren statt der Daten die Teststatistik: T* = 3·√(n(n−1))·τ̂ / √(2(2n+5)) ist unter der Null ~N(0,1) und unter τ ≠ 0 näherungsweise N(k_n·τ, 1) mit k_n = √(9n(n−1)/(2(2n+5))) (aus Abstract und Sekundärwissen rekonstruiert, Konstanten gegen das Original prüfen). Mit einer gedehnten Beta-Prior auf τ ∈ (−1, 1) entsteht eine Posteriorverteilung und ein Bayes-Faktor, per Gitter in einer Dimension berechenbar. Eine Fassung mit latenter Normalverteilung (Hoff/Extended-Rank-Likelihood) verbessert die Näherung, braucht aber MCMC.

Handrechnung (der eigentliche Nutzen): Bei perfektem Gleichlauf (τ̂ = 1) und gleichverteilter Prior auf τ ∈ (0,1) ist der einseitige Bayes-Faktor BF₊₀ = [Φ(k_n) − ½]/(k_n · φ(k_n)): n = 4 → ≈ 4,7; n = 5 → ≈ 10; n = 8 → ≈ 146. Bei n = 4–5 kann die Kalibrierung also selbst im Idealfall nie starke Evidenz liefern; das ist als Obergrenze auszuweisen, statt breite Intervalle zu deuten. (Zum Vergleich: exakter Permutationstest n = 5, p = 1/120.)

Voraussetzungen und ob sie gelten: Normalnäherung der Teststatistik (bei n < 8 und unter Alternativen schlecht, bei der Null mit Exaktverteilung korrigierbar); Paare austauschbar (gemeinsame Monate verletzen das, wie bei Spearman); Prior eingefroren. Gilt für n = 4–8 nur eingeschränkt; Bindungen (Ties) brauchen τ-b. Das Verfahren macht keine Daten, es macht ehrlicher.

Umsetzung: shared_intelligence/calibration.py: kendall_bayes(paare, prior_breite=1.0) (math/numpy, Gitter mit 2001 Punkten über τ) liefert {tau_hat, bf_plus0, bf_max_moeglich, posterior_median, intervall_90, n}; bf_max_moeglich ist der BF bei τ̂ = 1 für dasselbe n. Neuer Evidenzstand kalibrierung_kendall_bayes neben den Spearman-Ständen; Deutung „nicht erreichbar“, wenn bf_max_moeglich < 10. Für die Gitterstatistik reicht math.erf.

Grenzen: Mit τ̂-Werten bei n = 5 gibt es nur 11 mögliche Werte; die Näherung ist grob. Der Befund hängt stark von der Prior ab (Empfindlichkeitslauf mit Breite 0,5/1/2). Löst das Datenproblem nicht; zeigt ab welchem n eine Kalibrierung überhaupt entscheidbar ist.

Quellen: https://pure.uva.nl/ws/files/66895165/Bayesian_Inference_for_Kendall_s_Rank_Correlation_Coefficient.pdf (van Doorn/Ly/Marsman/Wagenmakers, American Statistician 72(4), 2018; nur Abstract gesehen), https://arxiv.org/abs/1703.01805 (Latent-Normal-Fassung, nur Abstract).

Verfahren 4 — Student-t-e-Prozess (Haar-Prior auf die Streuung) für gepaarte Tagesdifferenzen — niedrige Priorität

Problem: 3 (jederzeit gültiger sequenzieller Test), Alternative zu Catoni-CS und asymptotischer CS.

Verfahren in drei Sätzen: Pérez-Ortiz/Lardy/de Heide/Grünwald zeigen: Der Likelihood-Quotient der maximal invarianten Statistik, gleich einem Bayes-Faktor mit rechts-Haar-Prior dσ/σ auf die unbekannte Streuung, ist GROW-optimal und für jede Stoppzeit ein Testmartingal. Daraus folgt ein sequenzieller t-Test ohne vorab bekannte Varianzschranke und ohne Asymptotik. Verworfen wird bei E ≥ 1/α; Prior auf die Effektgröße δ = μ/σ (z. B. Normal mit sd 0,075–0,1 für 0,05–0,1 Tages-Sharpe).

Handrechnung zum Horizont (nicht simuliert): Für Normal-Prior mit sd τ gilt ln E ≈ ½(√n·δ + Z)² − ½ln(1+nτ²). Bei δ = 0,1 und α = 0,05 einseitig (Prior auf δ > 0) ergibt das für 80 % Power ~1.250 Tage gegen 618 beim festen Test, also etwa das Doppelte, praktisch dieselbe Größenordnung wie Catoni-CS (~2×) und asymptotische CS (~2,1×). Das Gruppensequenzverfahren (1,03–1,06×) bleibt klar im Vorteil. Es gibt keinen Horizontgewinn.

Voraussetzungen und ob sie gelten: Gauß-Annahme an die Tagesdifferenz (Schiefe ~1, Wölbung ~4 laut Lauf 2026-10-04: nein, nur Näherung); Gültigkeit streng nur im Modell mit Normalverteilung. Aus den früheren Messungen am klassischen t-Test (oben konservativ 2,4–3,1 % statt 5 %) ist die Bestätigungsseite wahrscheinlich eher konservativ, die Widerlegungsseite unvorsichtig. Das ist nicht für den e-Prozess gemessen. Gilt „teilweise“.

Umsetzung: Nur falls Catoni-CS und asymptotische CS gebaut werden und ein Vergleichswert fehlt: in shared_intelligence/anytime.py student_e_prozess(d, delta_sd=0.1) mit der Streuung als Integral über σ per Gitter (eine Dimension, math) oder, einfacher und für Zwischenstände genug, mit gepoolter Plug-in-Streuung aus den vorherigen Tagen (dann nicht exakt, mit Vermerk). Kein eigener Planungsauftrag.

Grenzen: Kein Vorteil beim Horizont; löst nur die Varianzschranke (wie asymptotische CS) und ist dort exakt statt asymptotisch. Die Nichtnormalität bleibt ungeprüft.

Quellen: https://projecteuclid.org/journals/annals-of-statistics/volume-52/issue-4/E-statistics-group-invariance-and-anytime-valid-testing/10.1214/24-AOS2394.full (Annals of Statistics 52(4), 2024), https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2208.07610 (arXiv-Fassung, gelesen bis Zeichen 100.000 von ~179.000; Formel als Verhältnis der Integrale über σ bestätigt, Gauß-Annahme bestätigt, keine Power-Tabelle im gelesenen Teil).

Weiterer Lauf 13:35

Forschungsmethodik 2026-10-07

Lernkreis LK-4.4, Modus „Methodik". Drei Verfahren (weniger als das Maximum, weil bei einem vierten nur Wiederholung oder Spekulation geblieben wäre).

Abgrenzung. Gelesen: status/methodik/2026-09-27.json und 2026-10-04.json (19 Verfahren). Nicht wiederholt. Im Verzeichnis research_agent/status/ liegt außerdem research_vorlauf_2026-10-07-methodik.md, Entwürfe früherer Läufe von heute. Sie sind nicht als Fundliste abgelegt: Conformal-Placebo-BH, DSR mit N_eff und V-Quelle, McNemar-Wettprozess, Kendall-Bayes, Student-t-e-Prozess, Median-of-Means und PPI++. Auch diese sind hier nicht wiederholt. Die drei Verfahren unten sind in keiner der Quellen enthalten.

Arbeitsgrenzen (bitte beachten). Python war in diesem Lauf nicht ausführbar (Bash-Freigabe nötig). Es gibt keine Simulation. Alle Zahlen sind Handrechnung oder analytisch und so markiert. Die Prüfaufträge in der JSON-Datei verlangen die Simulation vor dem Bau. Volltexte: arXiv 1602.05549 und 2203.03532 nur über Abstract/Zusammenfassung (die PDF-Fassung von 2203.03532 war nicht lesbar), das Surrogatpapier nur über Abstract und Suchtreffer. Die Formeln der e-Detektor-Rekursion und der Catoni-Konstanten sind rekonstruiert und vor dem Bau gegen die Originale zu prüfen. In keinem Fremdtext standen Anweisungen an eine KI.

Gesamtbild. Nur Verfahren 3 zielt auf das Basisproblem „zu wenig Signal je Trade", und das nur bedingt (erst messen). Verfahren 1 und 2 machen Monatsentscheidungen gültiger und fangen den Zerfall einer Wirkung ab. Sie machen sie nicht schneller.

Verfahren 1 — Empirisch-Bayes-Posterior (Spike-and-Slab-Prior aus der Bau-Population) als monatliche Entscheidungsgröße

Problem: 3 (Vorwärtsentscheidung mit Zwischenblicken), 5 (Wahl zwischen zwei Methodikfassungen).

Verfahren in drei Sätzen: Statt p-Wert oder Konfidenzsequenz wird jeden Monat der Posterior der wahren Tageswirkung θ (Punkte je Tag, Tagesdifferenz gepaart) berechnet. Der Prior ist keine Glaubensannahme, sondern wird aus der Bau-Population geschätzt: Punktmasse bei 0 (Anteil π0), Rest als diskrete Dichte auf einem θ-Gitter, geschätzt per NPMLE/EM (Kiefer-Wolfowitz). Bestätigt wird bei P(θ > θ_min | Daten) ≥ 0,95, aufgegeben bei erwartetem Verlust unter Schwelle. Deng/Lu/Chen (2016) zeigen, dass bei richtigem Prior und stoppregelkonformer Entscheidung beliebiges Zwischenschauen die Posterior-Aussage nicht ungültig macht: unter dem Prior ist E[1{θ>0} | Stoppzeit-Daten] gleich dem berichteten Posterior.

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten:

• Prior stimmt mit der Population überein, aus der der Kandidat stammt: nur teilweise. Vorwärtskandidaten sind ausgewählt (Bau-Sieger). Der Prior muss die Auswahl abbilden, daher Tweedie/Lindsey (Lauf 09-27) für die Selektionsschrumpfung, nicht die rohe Bau-Population.
• Nichtstationarität (Wirkung zerfällt): verletzt, der Posterior bleibt dann optimistisch. Dagegen Verfahren 2.
• Likelihood: Mittel der Tagesdifferenz näherungsweise normal (n ≥ 40 Tage, Schiefe ~1, Wölbung ~4: Näherung). Plug-in-Streuung aus den bisherigen Tagen, dadurch nicht exakt.
• Frequentistische Kehrseite (Handrechnung): Unter der Punktnull θ = 0 ist der Bayes-Faktor des Mischprozesses ein nichtnegatives Martingal (Ville). Die Wahrscheinlichkeit, dass P(Alternative | Daten) jemals ≥ 0,95 wird, ist ≤ π1/(19·π0). Bei π0 = 0,9 sind das ≤ 0,6 %. Diese harte Fehlerschranke gilt aber nur für die Punktnull und kostet viel Horizont (s. u.).

Horizont (Handrechnung, Tagesdifferenz mit sd 1, Prior-Slab N(0, 0,05²) zur Veranschaulichung, mittlerer Pfad):

Die Schrumpfung kostet also Zeit, im Gegenzug ist das Ergebnis eine kalibrierte Wahrscheinlichkeit statt eines p-Werts. Die harte Punktnull-Schranke (BF ≥ 171) braucht für 0,1 Tages-Sharpe rund 1.160 Tage, also etwa das Zweieinhalbfache. Beides soll nebeneinander ausgewiesen werden.

Umsetzung:

• Neues Modul shared_intelligence/bayes_sequential.py (numpy/math): npmle_prior(z_oder_effekte, se, gewichte, gitter) per EM; posterior(xbar, se, prior) auf dem Gitter; p_theta_ueber(post, theta_min); erwarteter_verlust(post, kosten_falsch_positiv, kosten_verpasst); bf_spike(xbar, n, s, tau_slab) für die Punktnull-Variante.
• research_agent/run_forward_validation.py evaluate_forward_pair: optional contract['bayes'] = {prior_quelle, theta_min, p_bestaetigen: 0.95, verlust_aufgeben}; nach jedem vollständigen Monat Posterior aus den Tagesdifferenzen. Status bayes_confirmed / bayes_futile / collecting_forward_evidence. Läuft parallel zu den bestehenden Regeln (alte Methodikfassung).
• Problem 5: gleiches Gerüst für die mittlere Score-Differenz der Methodikfassungen (Brier-Differenz aus methodik_prognosen.v1.jsonl, Lauf 09-27) mit Prior-sd aus dem Bau. Wechsel der führenden Fassung erst, wenn P(Δ>0) ≥ 0,9 und der erwartete Verlust des Wechsels kleiner als der des Bleibens ist.
• Prior-Version wird je Kontrakt eingefroren (Hash im Kontrakt).

Grenzen: Gültigkeit hängt am Prior (Deng et al. betonen das). Bei falschem Prior ist die Aussage optimistisch, und es gibt keine frequentistische Garantie außer der Punktnull-Schranke. Beschleunigt nichts gegenüber festen Tests. Das Verfahren liefert eine Wahrscheinlichkeit für die Entscheidung und die Verlust-Abwägung. Für kontrollierte Fehlerraten gelten weiter Gruppensequenzplan (09-27, Fund 9) und e-LOND.

Quellen:

• Deng/Lu/Chen, Continuous Monitoring of A/B Tests without Pain: Optional Stopping in Bayesian Testing, IEEE DSAA 2016 — https://arxiv.org/abs/1602.05549 (Abstract gelesen).
• Kiefer/Wolfowitz 1956 (NPMLE für Mischungen, Original nicht gelesen). Tweedie/Lindsey aus Lauf 2026-09-27.

Verfahren 2 — E-Detektor (Shiryaev-Roberts-Typ) als Zerfallswächter für bestätigte Kandidaten

Problem: 3 (der Vorwärtstest nimmt konstante Wirkung an), mit Bezug zu 4 (Zerfall zwischen Bau und Vorwärts).

Verfahren in drei Sätzen: Alle bisherigen Funde (Catoni-CS, Gruppensequenz, Bayes) nehmen an, dass die Wirkung über die Zeit konstant ist. Shin/Ramdas/Rinaldo bauen aus e-Prozessen, die an jedem Zeitpunkt j neu starten, einen E-Detektor: M_t = Σ_j E_t^(j), Alarm bei M_t ≥ c. Die mittlere Laufzeit bis zum Fehlalarm ist nichtasymptotisch durch c nach unten beschränkt (laut Abstract), ohne Verteilungsannahme außer der Nullbedingung des e-Prozesses.

Rekonstruktion für uns (vor Bau gegen das Original prüfen): H0: E[d_t] ≥ m0 (m0 = eingefrorene untere Wirkung, z. B. die Schrumpfschätzung oder 0). Inkrement ε_t = exp(ψ(λ(m0 − d_t)) − λ²σ²_roh/2) mit Catoni-ψ und σ²_roh ≥ E[(d−m0)²], Rekursion M_t = (M_{t−1} + 1)·ε_t. Gültig, weil ψ monoton ist und die Catoni-Schranke E[exp ψ(λ(x−μ))] ≤ exp(λ²E(x−μ)²/2) gilt.

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten: Eingefrorene Schranke σ²_roh (wie bei der Catoni-CS: ja, aus dem Bau festlegbar, mit Wächter). Tage nicht unabhängig nötig (Martingaldifferenz-Bedingung). Gilt: ja für die Gültigkeit, nein für schnelle Entdeckung.

Entdeckungsverzögerung (Handrechnung, nicht simuliert): Bei optimalem λ wächst log M mit rund Δ²/2 je Tag, Δ = Absenkung des Mittels unter m0 in Streuungseinheiten. Bei Schwelle c = 1.260 (mittlere Fehlalarmlaufzeit ≥ 5 Jahre Tage) ist die Verzögerung ≈ 2·ln(1.260)/Δ² ≈ 14,3/Δ² Tage:

Ein Zerfall von +0,1 auf 0 bleibt unentdeckbar. Erkennbar sind nur grobe Brüche (Wirkung klar negativ, Kosten- oder Fill-Änderung). Wichtig: Eine Fehlalarmlaufzeit ≥ 1.260 Tage heißt nicht „Fehlalarmwahrscheinlichkeit ≤ 1/1.260 je Horizont", sondern nur dass im Mittel selten gealarmt wird. Beides getrennt ausweisen.

Umsetzung:

• Neues Modul shared_intelligence/edetektor.py (math): sr_edetektor(d_reihe, m0, sigma2_roh, lam, c) liefert den Verlauf M_t und den ersten Alarmtag. lam aus Δ_plan, nicht aus den Daten.
• research_agent/run_forward_validation.py evaluate_forward_pair: für Paare mit Status *_confirmed zusätzlich Feld zerfall_alarm (Tag, Monat); der Alarm ändert nur die Anzeige und stößt eine Neubewertung an, kein automatisches Abschalten.
• Der Wächter für sigma2_bound aus Lauf 09-27 bekommt eine zweite Instanz: e-Detektor auf d_t² gegen die eingefrorene Schranke, so wird „Varianz gestiegen" gültig erkannt.
• research_agent/power_plan.py: Spalte monate_bis_zerfallsdetektion_80pct für die Absenkung Δ = (Wirkung − m0).

Grenzen: Schwach bei kleinen Wirkungen (siehe Tabelle). Schützt vor schleichendem Zerfall nicht. Die Fehlerkontrolle gilt für das Nullmodell „Wirkung ≥ m0", nicht für „Wirkung ist nicht gesunken, sondern nie vorhanden gewesen" (das ist Aufgabe der Bestätigung). Rekonstruierte Formel, nicht simuliert.

Quellen: Shin/Ramdas/Rinaldo, E-detectors: a nonparametric framework for sequential change detection — https://arxiv.org/abs/2203.03532 (Abstract gelesen; PDF binär, Details rekonstruiert). Catoni-ψ: https://arxiv.org/abs/2202.01250 (aus Lauf 09-27).

Verfahren 3 — Surrogatindex: Entry-Qualität über niedrigvarianzige Kurzfristgrößen messen

Problem: 1 (zu wenig Signal je Trade).

Verfahren in drei Sätzen: Athey/Chetty/Imbens/Kang kombinieren kurzfristig beobachtbare Größen („Surrogate") S zu einem Index E[Y|S] und schätzen die Wirkung auf die Langfristgröße Y aus der Wirkung auf den Index. Gültig unter der Prentice-Bedingung: Y ist gegeben S unabhängig von der Behandlung. Im Anwendungsfall senkt das den Standardfehler um 35 % (Abstract). Für uns heißt das: Neben dem Trade-PnL (Y, 100 Pkt Streuung, davon viel Exit-Rauschen) wird für Entry-Bausteine der fest-horizontige signierte Folgekurs nach dem Einstieg (S = z. B. 15/30/60 Minuten, in Handelsrichtung) als zusätzliche Messgröße geführt.

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten:

• Prentice-Surrogation: nicht erfüllt, wo der Baustein den Ausstieg ändert (Exit-Labs, Stop-Logik): dort wirkt er an S vorbei auf Y. Gilt allenfalls für Entry-, Gate- und Filterbausteine.
• Der Surrogatgewinn bei Athey et al. kommt aus Wartezeit, nicht aus Varianz. Bei uns liegt Y sofort vor, ein Gewinn ist nur möglich, wenn S ein höheres Signal-Rausch-Verhältnis hat als Y. Das wäre der Fall, wenn der Exit-Pfad viel Rauschen beisteuert, aber wenig Entry-Information trägt. Das ist ungemessen. Rechenbeispiel (Annahme, kein Befund): Folgekurs-sd 40 Pkt bei Mittel 6 Pkt ergibt SNR 0,15 gegenüber 0,075 des PnL, rund 4-fach weniger Trades. Ist die Annahme falsch, entfällt der Gewinn.
• Zudem gilt: Ein Surrogat-Befund belegt nur „Entry hat Information", nicht „Strategie verdient Geld nach Kosten". Er ersetzt den PnL-Entscheid nicht.

Umsetzung (zuerst reine Diagnose, kein Eingriff in Entscheidungen):

• Neues Modul shared_intelligence/surrogat.py (numpy): surrogat_serie(trades, kurse, horizonte=(15, 30, 60)) liefert je Trade S_h = Richtung·(Kurs(entry+h) − entry_price); snr(x) = Mittel/sd; index_fit(S, Y) = OLS von Y auf S_h über die Bau-Population, mit Kreuzvalidierung nach Bau (leave-one-Bau-out).
• research_agent/robustness.py oder research_agent/power_plan.py: für jeden Bau die Felder snr_pnl, snr_s15, snr_s30, snr_s60, korr_s_y (Trade-Ebene) und r2_index_cv. Bericht: Median und Verteilung des Verhältnisses snr_s/snr_pnl über alle Baue.
• Entscheidungsgate im Bericht: Median(snr_s30/snr_pnl) < 1,5 oder r2_index_cv < 0,1 → Fund verworfen, nichts weiter bauen. Nur sonst: monate_surrogat als Spalte neben den bisherigen im Power-Plan, und s_snr als zusätzliche Einlassgröße in shared_intelligence/calibration.py paare_bau_vorwaerts (die Kalibrierung misst, ob sie das Vorwärtsergebnis besser vorhersagt).
• Voraussetzung: Kursdaten nach dem Einstieg müssen je Trade abrufbar sein (die Tickdaten sind vorhanden, der Zugriffsweg wurde in diesem Lauf nicht geprüft; research_agent/placebo.py _replay_pnl spielt Trades bereits nach und ist der naheliegende Anknüpfungspunkt).

Grenzen: Reine Hypothese über das SNR, bis gemessen. Löst nicht die Datenknappheit (dieselben ~140 Tage), nur die Streuung je Trade. Das Modell wird auf der Bau-Population gelernt, das ist dieselbe Population, aus der ausgewählt wurde (Selektion wird übernommen). Nicht für Exit-Bausteine.

Quellen: Athey/Chetty/Imbens/Kang, The Surrogate Index, NBER WP 26463, Review of Economic Studies 2025 — https://www.nber.org/papers/26463 (Abstract über Suchtreffer; Volltext nicht gelesen). Vorarbeit: Prentice 1989 (Statistics in Medicine, nicht gelesen).

Weiterer Lauf 19:35

Forschungsmethodik 2026-10-07

Lernkreis LK-4.4. Dies ist der dritte Methodik-Lauf. Die Läufe 2026-09-27 und 2026-10-04 haben schon behandelt: gepaarte CRN-Differenz, Catoni-CS, SPA/StepM, Tweedie, e-LOND, Choe/Ramdas, HKSJ-Meta-Regression, Thresholdout (verworfen), Lan-DeMets, Randomisierungstest, Hall-t, AKM-Gewinnerinferenz, Fay-Herriot, Jackknife+, e-BH, Kontrollvariable (Lin), asymptotische CS, Data Fission und empirische Null. Hier stehen nur neue Verfahren. Der Lauf hat 3 Verfahren, nicht 4, weil für ein viertes keine ausreichend gelesene Quelle vorlag.

Vorbehalt zur Methode: In diesem Lauf war keine Python-Ausführung freigegeben. Alle Zahlen sind Handrechnungen mit Normalquantilen und keine Simulationen. Volltexte von SSRN waren blockiert. Die DSR-Formeln stammen aus Sekundärquellen, die PBO-Beschreibung aus Abstract und Suchtreffern. Beides ist in den Abschnitten vermerkt.

Verfahren 1 — Deflated Sharpe Ratio mit effektiver Versuchszahl N_eff

Problem: 2 (Datensparsamkeit, viele korrelierte Versuche).

Verfahren in drei Sätzen: Die Huerde für den besten von N Versuchen ist der erwartete Maximalwert unter der Null: SR0 = sqrt(V)·((1−γ)Φ⁻¹(1−1/N) + γΦ⁻¹(1−1/(N·e))), γ = 0,5772. DSR = Φ((SR̂ − SR0)·sqrt(T−1)/sqrt(1 − Schiefe·SR̂ + (Woelbung−1)/4·SR̂²)), der Nenner korrigiert für schwere Ränder. Entscheidend ist N_eff, die Zahl effektiv unabhängiger Versuche, geschätzt aus der Korrelationsmatrix (Teilnahmeverhältnis der Eigenwerte oder Clusterung).

Voraussetzungen und ob sie gelten: SR und V auf der gleichen Skala (ja, Tages-Sharpe); Tage näherungsweise unabhängig (näherungsweise); N_eff vorab eingefroren (muss festgelegt werden); die adaptive Auswahl durch den Agenten ist nicht abgedeckt (nein).

Messung bei unseren Datenmengen (Handrechnung, T=140, Schiefe 1, Wölbung 4):

Ein Kandidat mit +7,5 Pkt bei 100 Pkt Streuung hat Tages-SR 0,075. Das ergibt DSR 0,21 (N_eff=12) bzw. 0,075 (N_eff=50). Bei N_eff=50 braucht ein Kandidat Tages-SR ~0,2 für DSR ~0,5. Als binäre Hürde verwirft DSR damit praktisch alles, ähnlich wie SPA. Wertlos als Tor, brauchbar als stetige Kennzahl und als Diagnose. Es bringt keinen Powergewinn.

Umsetzung: Neues Modul shared_intelligence/deflated_sharpe.py. Es berechnet N_eff aus den Tages-PnL aller Bauten in research_agent/autobuild/results/*.json (Eigenwert- und Cluster-Methode, die größere Zahl gilt) und V aus der Querschnittsstreuung der Versuche. Ausgabe: neue Felder dsr, sr0_huerde, n_eff in research_agent/power_plan.py bau_kennzahlen und dsr als zusätzliche Einlassgröße in shared_intelligence/calibration.py. Nicht als Hürde verdrahten, bevor die Kalibrierung es stützt.

Grenzen: Ergebnis hängt stark an N_eff (Faktor 2 zwischen den Schätzern ändert SR0 sichtbar); Formeln vor dem Bau gegen die Originalgleichungen prüfen; Unabhängigkeit der Tage nur näherungsweise.

Quellen: https://papers.ssrn.com/abstract=2460551 (Volltext blockiert, Formeln aus Sekundärquellen: https://en.wikipedia.org/wiki/Deflated_Sharpe_ratio sowie Suchtreffer zu SR0 und N_eff; die Wikipedia-Seite selbst war per Abruf nicht erreichbar, die Formel kommt aus dem Suchtreffer).

Verfahren 2 — Probability of Backtest Overfitting (CSCV) über die Versuchspopulation

Problem: 2 (Signalrate unter Zufallserwartung, Frage nach Verlässlichkeit der Gewinnerauswahl).

Verfahren in drei Sätzen: Die 140 Tage werden in S=10 Blöcke geteilt, und für alle 252 symmetrischen Aufteilungen in In-Sample/Out-of-Sample wird der Out-of-Sample-Rang der In-Sample-Siegerin bestimmt. λ = ln(ω/(1−ω)) mit ω als relativem OOS-Rang; PBO ist der Anteil mit λ ≤ 0. Bei reinem Rauschen liegt PBO bei ~0,5, bei echtem Signal darunter.

Voraussetzungen und ob sie gelten: gleicher Tageskalender für alle Versuche (ja, über die Vereinigungsmenge mit fehlender Tag = 0); Blöcke austauschbar, bei Autokorrelation ≥10 Tage (ja bei 14 Tagen); die Auswahlregel entspricht der der Pipeline (muss gewählt und festgehalten werden).

Bei uns: Rechnerisch billig (252 Aufteilungen × ~17.000 Spalten × 140 Tage). Es misst die Verlässlichkeit des Auswahlverfahrens, nicht den Effekt eines Kandidaten. Grenze bei unseren Daten: Mit 14 Tagen je Block ist die OOS-Rangordnung auch unter echtem Signal sehr verrauscht, ein realistischer Effekt (5–10 Pkt) wird PBO vermutlich nur wenig unter 0,5 drücken. Nicht simuliert; deshalb ist die Positivkontrolle bei +0,1 sd/Tag Pflicht, damit klar ist, was der Wert überhaupt unterscheiden kann.

Umsetzung: Neues Modul shared_intelligence/pbo.py (numpy) mit cscv(D, S=10, auswahl), Matrixaufbau geteilt mit Verfahren 1; Ausgabe research_agent/status/pbo_stand.json und ein Abschnitt im Wochenbericht von shared_intelligence/calibration.py. Pro Bau (K=3) nur als Information.

Grenzen: reine Diagnose, keine Entscheidungsregel; ohne Positivkontrolle nicht deutbar; Volltext nicht gelesen.

Quellen: https://papers.ssrn.com/abstract=2326253 (Abstract und Suchtreffer; Volltext nicht gelesen).

Verfahren 3 — Anytime-valider t-Test für Gauss-Mittel mit unbekannter Varianz (Wang/Ramdas)

Problem: 3 (monatliche Vorwärtsentscheidung).

Verfahren in drei Sätzen: Die Catoni-CS aus dem Lauf 2026-09-27 braucht eine eingefrorene Varianzschranke. Wang/Ramdas konstruieren dagegen e-Prozesse für H0: μ=0 bei unbekannter Varianz: eine Gauss-Mischung mit rechter Haar-Mischung über σ in reduzierter Filtration, und eine Universal-Inference-Variante in der Datenfiltration. Die einfachste Form (eigene Ableitung): E_n = Π N(x_i; m_{i−1}, s²_{i−1}) / sup_σ Π N(x_i; 0, σ²), Verwerfung bei E_n ≥ 1/α.

Voraussetzungen und ob sie gelten: Gauss-Verteilung und Unabhängigkeit. Das gilt bei uns nicht: Tagesreihen haben Schiefe ~1 und Wölbung ~4, Filterdifferenzen (70 % Nullen) Schiefe ~−1,7. Ohne Gauss-Annahme gibt es keine Garantie, ein Test auf schiefen Reihen entscheidet. Die Aussage der Arbeit, die Breite sei besser als beim festen t-Test, habe ich nur im Abstract gelesen und halte sie für erklärungsbedürftig, weil anytime-valide Verfahren üblicherweise einen Horizontaufschlag kosten (Catoni-CS und asymptotische CS: etwa Faktor 2). Nicht nachgemessen.

Bewertung: Vorrang hat die verteilungsfreie Catoni-CS. Dieses Verfahren spart nur den Wächter für die Varianzschranke und nur dann, wenn die Nullkontrolle mit schiefen Daten das Niveau hält (Anteil ≤ 0,07); sonst verwerfen.

Umsetzung: Nur als dritte Option in shared_intelligence/anytime.py, falls die Catoni-CS gebaut wird: gauss_e_prozess(d, alpha), Nenner geschlossen als (2π·e·mean(x²))^(−n/2), Plug-in-Schätzer geschrumpft. Die Konstruktion nach dem Paper (Abschnitt 3) erst nach Gegenlesen ergänzen.

Grenzen: Gauss-Annahme verletzt; kein Horizontgewinn erwartet; Zahlen nicht simuliert.

Quellen: https://arxiv.org/abs/2310.03722 (Abstract gelesen); verwandt, nicht als eigene Quelle verwendet: https://arxiv.org/abs/2208.07610 (Pérez-Ortiz et al., Annals of Statistics 2024, Abstract).

Auffälligkeiten

Keine Fremdtexte mit Anweisungen an eine KI gefunden. Das Skript zur Gegenrechnung der DSR-Zahlen wurde nicht ausgeführt, weil die Freigabe fehlte; die Zahlen sind Handrechnung.

Empirie-Research-Log 2026-10-07 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-07 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-19, 107 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4.1): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Das stärkste Muster ist F2-Montag (Eröffnungsstunde, n=21, +36.9 Pkt, t=2.67, Median +27.6, WR 61.9 %). Dahinter folgen F6 first30_down (t −2.33), F3 Q4 (t −2.09) und F2 Mittwoch (t −2.06). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es vier. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien habe ich aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber gestern kommt nur ein Handelstag hinzu, die Kennzahlen verschieben sich kaum. Das ist keine neue Evidenz.

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Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2.67 (F2 Mo), weit unter 4.1 und mit dem Zufallsbild bei 43 Tests vereinbar.
2. Dedupe. Jeder Kandidat mit Mechanismus ist bereits gebaut (Digest/Logs):
   • Mo/Di-Eröffnungsstunde: dax_week_open_hour_long, dax_week_open_gap_gate (A/B PF 1.89→2.24, 2026-08-09)
   • 09:00-Drift: dax_open_drift_long
   • first30_down → Spät-Short: dax_weak_open_late_short, dax_late_afternoon_drift_short, dax_intraday_neg_drift_short
   • Hochvola-First30-Momentum: dax_mim_gamma_vola_gate
   • Gap-Familie: 26 Trials / 8 Builds (u. a. dax_overnight_gap_fade, dax_gap_preopen_learning_gate)
3. Holdout-Power. Das Holdout (ab 2026-08-20) umfasst nur wenige Wochen. Eine auf Wochentag oder Vorzeichen konditionierte Regel hätte dort sehr wenige Trades. Das betrifft nur die Power des Tests, nicht das Ergebnis.

Abgleich mit dem Digest (Schritt 2b)

• Der Digest bestätigt kein Snapshot-Muster unabhängig. Die Gap-Gates zeigen gemischte A/B-Ergebnisse (mehrfach „baustein_ohne_mehrwert“), das stützt die schwache F3-Struktur (nicht monoton) zusätzlich.
• Ein Situations-Treiber, den der Snapshot bestätigt, ist nicht zu erkennen. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1.24, also keinen Filter-Fund.

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Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1.49 (09:00), Dublette dax_open_drift_long; 12:00 hat Std 106 und ist ausreißeranfällig; übrige |t| < 1.5.
• F2 Mo/Di (t 2.67/1.45, konsistent): Dublette dax_week_open_hour_long, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35.6, t −2.06, WR 26 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0.7, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: Q4 t −2.09 (n=21), aber Q5 t −0.29, Q1/Q2 positiv, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–17 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1.28, nicht monoton, ohne Mechanismus, also Data-Mining.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0.35, Mean/Median-Konflikt, kein_breakout ist thin (n=7).
• F6 first30_down (−22.9, t −2.33, WR 34 %): konsistent, aber exakt gebaut (dax_weak_open_late_short u. a.), unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t −0.06, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0.54, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1.24, Dubletten bestehender Gates.

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Memory-Hygiene

Die Index-Einträge sind reine Prozess-/Werkzeug-Lektionen. Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert eine davon. Es gibt keine „nie bauen“-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Weiterer Lauf 19:11

Empirie-Research-Log 2026-10-07 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-07 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-19, 107 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4,1): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Das stärkste Muster ist F2-Montag (Eröffnungsstunde, n=21, +36,9 Pkt, Median +27,6, t=2,67, WR 61,9 %), danach F6 first30_down (t −2,33) und F3 Q4 (t −2,09). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es drei. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien habe ich aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber gestern kommt ein Handelstag dazu, die Kennzahlen verschieben sich kaum. Das ist keine neue Evidenz.

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Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2,67 (F2 Mo), weit unter 4,1 und passend zum Zufallsbild bei 43 Tests.
2. Dedupe. Jeder Kandidat mit Mechanismus wird bereits von einer Vault-Strategie oder einem Build abgedeckt:
   • Mo/Di-Eröffnungsstunde: dax_week_open_hour_long, dax_week_open_gap_gate
   • 09:00-Drift: dax_open_drift_long
   • first30_down → Spät-Short: dax_weak_open_late_short, dax_late_afternoon_drift_short, dax_intraday_neg_drift_short
   • Hochvola-First30-Momentum: dax_mim_gamma_vola_gate
   • Gap-Familie: dax_overnight_gap_fade samt Gates (u. a. dax_gap_fade_regime_gate)
3. Holdout-Power. Das Holdout (ab 2026-08-20) ist kurz. Eine auf Wochentag oder Vorzeichen konditionierte Regel hätte dort sehr wenige Trades. Das sagt nichts über Ergebnisse, nur über die Power des Tests.

Abgleich mit dem Digest (Schritt 2b)

• Montags-Muster: Der Digest zeigt dax_gap_fade_regime_gate mit „nur Montag“ (PF 4,42, n=11) und einen Rogalski-Montags-Long (PF 2,24, n=27). Beide sind mit Gap-Konditionierung gebaut und daher kein sauberer unabhängiger Beleg für den reinen Eröffnungsstunden-Drift. Dagegen steht dax_friday_monday_continuation (PF 0,14, n=10).
• first30_down: Ein früherer Trial („Nur nach schwachem Morgen“, PF 3,15, n=8) deckt sich qualitativ, ist bei n=8 aber nicht belastbar.
• Ein Situations-Treiber aus dem Digest, den der Snapshot bestätigt, ist nicht erkennbar. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1,24, also keinen Filter-Fund.

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Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1,49 (09:00), Dublette dax_open_drift_long; 12:00 hat Std 106 und ist ausreißeranfällig; übrige |t| < 1,5.
• F2 Mo/Di (t 2,67/1,45, konsistent): Dublette dax_week_open_hour_long, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−35,6, t −2,06, WR 26 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0,7, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: Q4 t −2,09 (n=21), aber Q5 t −0,29 und Q1/Q2 positiv, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–17 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1,28, nicht monoton, ohne Mechanismus, also Data-Mining.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0,35, Mean/Median-Konflikt, kein_breakout ist thin (n=7).
• F6 first30_down (−22,9, t −2,33, WR 34 %): konsistent, aber bereits gebaut, unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t −0,06, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0,54, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1,24, Dubletten bestehender Gates.

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Memory-Hygiene

Die Index-Einträge sind reine Prozess-/Werkzeug-Lektionen. Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert eine davon. Es gibt keine „nie bauen“-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Klassik-Research 2026-10-07 (Mittwoch — Momentum / Trendfolge)

Kurzfazit: Der Momentum-/Trend-Raum ist nach ~35 Klassik-Funden und 88 Trend-Trials im Digest stark abgeerntet (TSMOM, MA-Crossover, Dow-Swing, Aroon, KAMA, Ichimoku, LMW-Pattern, Life-Cycle-Gates u.a. sind alle belegt). Neu ist ein bisher ungenutzter Mechanismus: die Alters-/Duration-Abhängigkeit von Trendzuständen (Lunde/Timmermann), also die Frage, ob die Terminierungswahrscheinlichkeit eines Trends mit seinem Alter steigt. Daraus entstehen zwei Baustein-Funde (Entry-Gate und asymmetrischer Exit), beide mit ehrlichem Überlappungsvermerk zu Aroon und Dow-Swing-Gates.

Transparenz Quellenzugang: Volltext von Lunde/Timmermann war nicht abrufbar (CEPR-/Repo-Seiten lieferten nur Abstract). Befunde stammen aus Abstract, CEPR-DP-Snippets und Replikations-Hinweisen; Schwellenwerte der Originalstudie sind aus dem Gedächtnis rekonstruiert und als solche unsicher.

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Fund 1 — Trend-Alter als Hazard-Gate: Duration-Dependence (Lunde/Timmermann 2004)

• Typ: Baustein (Filter)
• Tier: 1 (peer-reviewed; Journal of Business & Economic Statistics 22(3), 2004; CEPR DP4104 / Econometric Society WC 2000)
• URL: https://cepr.org/publications/DP4104 · https://ideas.repec.org/p/ecm/wc2000/1216.html
• Markt/Timeframe Original: US-Aktienindex, lange Monatsreihe (Jahrhundert-Stichprobe); Bull-/Bear-Zustände über prozentuale Schwellen vom Extrem definiert (Schwellen aus der Erinnerung ~20 %; unverifiziert).
• Kernergebnis laut Abstract: Random-Walk-Modell wird für Bull- und Bear-Zustände verworfen. Die Terminierungs-Wahrscheinlichkeit (Hazard) hängt vom Alter des Zustands ab; für die meisten Bull-Märkte positive Duration-Dependence (Hinweis aus Sekundärtext: nur ~7 % der längsten Bull-Märkte zeigen sie nicht). Zinsanstieg senkt die Bear-Hazard (Bear persistiert).
• Regel-Skizze (intraday-Übersetzung, skalenfrei):
  1. Trendzustand per ATR-Hysterese definieren: „Up-Run" beginnt, wenn der Kurs ≥ k·ATR(Tag/Session) über das laufende Session-Tief steigt; endet, wenn er ≥ k·ATR unter das laufende Hoch fällt (Down analog). Kein fester Punktwert, keine Uhrzeit.
  2. Alter a = Anzahl 1m-Bars seit Run-Start. Gate auf der Referenz-Trendstrategie (hull_suite / Aroon-Trend): Entries in Richtung des Runs nur, solange a unterhalb eines Alters-Perzentils liegt (Hazard noch niedrig); Entries in reifen Runs (a > P75 der Session-Historie) werden geblockt.
  3. Entry-Floor 09:00, Hard-Cut 20:00 aus dem Slot, nicht hart kodiert; eine Position, Cooldown wie üblich.
• Benötigte Daten: nur 1m-OHLC einer Index-Zeitreihe — voll verfügbar.
• baubar: ja (als Overlay auf hull_suite bzw. dax_aroon_activity_gate-Trendfamilie). Kein Querschnitt, kein Volumen.

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit/Alter: Lange Stichprobe, aber Monatsdaten und wenige unabhängige Bull-/Bear-Episoden (zweistellig) — statistische Power für Hazard-Form mager. Replikationen existieren (u. a. norwegische Revisit-Studie „Revisiting the duration dependence in the US stock market cycles"), Ergebnisse sind spezifikationsabhängig. Parameterzahl hoch (Schwellen, Kovariaten).
• Ökonomischer Mechanismus: Plausibel über Feedback-Trader-/Herding-Ermüdung und Liquiditätsnachschub: junge Trends werden von langsamer Informationsdiffusion getragen (Hong/Stein-Logik), alte Trends sind eingepreist und fragiler. Aber: Der Mechanismus ist auf Monats-/Konjunkturebene begründet, nicht auf Minuten-Ebene.
• Situationsanalyse: Soll tragen an Trendtagen in der frühen/mittleren Phase; erwartbar wirkungslos an Range-Tagen (dort gibt es kaum lange Runs, Gate feuert selten). Zinsregime-Kovariate hat intraday kein Analogon.
• Übertragbarkeit DAX heute: Große Skalenlücke Monat → Minute. Skaleninvarianz von Trendzuständen ist bei Intraday-Rauschen (Bid-Ask, Auktionen 09:00/17:30) nicht gegeben. Die Hysterese in ATR-Einheiten ist eine Hypothese, kein belegter Transfer.
• Bias-Risiken: Multiple Testing (k, Perzentil, Referenzstrategie), Zustandsdefinition nutzt ein laufendes Extrem — Lookahead vermeiden: Run-Start darf erst nach der k·ATR-Bestätigung gelten (Bestätigungsverzögerung ist ein echter Kostenfaktor, der Edge frisst).
• DAX-Backtest-Prognose: A/B-Gate verbessert PF der Referenz höchstens marginal (+0 bis +0,1 PF), eher „baustein_ohne_mehrwert". Begründung: Digest zeigt, dass Aktivitäts-/Zustands-Enable-Gates auf Trend-Referenzen gemischt ausfallen (dax_aroon_activity_gate PF 0,85→0,86, nur PnL-Verbesserung; Volumen-Gate auf PDH/PDL-Breakout 1,2864→1,2936 ohne Mehrwert). Ich erwarte das Gate vor allem als Trade-Reduzierer.
• Dedupe/Überlappung: Nähe zu Aroon (Zeit seit Extrem, 2026-08-19) und Dow-Swing-Gate (2026-10-02). Neuer Twist: Alter wird als Hazard-Schwelle (Blocken bei reifem Run) genutzt, nicht als Trend-Enable. Falls Aroon im Build bereits Zeit-seit-Extrem-Logik enthält, ist der Mehrwert nur die Richtung des Effekts (Alter blockiert statt aktiviert) — das ist ein echter, testbarer Gegensatz.
• Urteil: fragwürdig bis vielversprechend als Test — überschaubar, aber der Skalentransfer ist ungesichert. Als Hypothese testbar.

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Fund 2 — Asymmetrische Trend-Alterung als Exit: Long-Trail enger mit Alter, Short-Trail weiter (Lunde/Timmermann 2004, Exit-Variante)

• Typ: Baustein (Stop-System)
• Tier: 1 (gleiche Quelle wie Fund 1)
• URL: https://cepr.org/publications/DP4104
• Idee: Derselbe Befund liefert eine Asymmetrie: Bull-Zustände zeigen mit dem Alter steigende Terminierungs-Hazard, Bear-Zustände persistieren (zumindest bei steigenden Zinsen). Exit-Übersetzung: Der Trailing-Abstand von Long-Positionen schrumpft mit dem Alter des Up-Runs (z. B. von 2,0·ATR auf 1,2·ATR, linear über die Run-Dauer); Short-Positionen behalten einen konstanten, weiteren Trail. Initial-SL ≥ 10 Pkt, Stop-Updates ≥ 8 Pkt vom Close und Cooldown bleiben unberührt.
• baubar: ja (als Overlay auf hull_suite; A/B Referenz pur vs. + altersabhängiger Long-Trail).
• Datenbedarf: 1m-OHLC, eine Position, Spread ≤ 3,5 Pkt unkritisch.

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit: Dünner als Fund 1: Die Asymmetrie wird aus dem Abstract nur für die Zins-Kovariate gestützt, nicht als intraday-taugliche Form. Die konkrete Trail-Funktion ist meine Konstruktion, nicht der Studie.
• Mechanismus: Ermüdung langer Aufwärtsläufe vs. Persistenz von Abverkäufen (Panik-/Margin-Dynamik, Leverage-Effekt). Im DAX-Intraday ist die Short-Persistenz plausibel (Sell-offs sind schneller und vola-getrieben), lange Aufwärts-Drifts typisch für ruhige Tage.
• Situationsanalyse: Wirkt nur bei Positionen, die lange genug gehalten werden, damit „Alter" überhaupt zählt (Trendtage). Bei kurzen Trades (< 15 min) ist das Overlay inert.
• Übertragbarkeit: Wie Fund 1 (Skalenlücke). Zusätzlich Gefahr: Long-Trail-Verengung verkürzt Gewinner (Cut-Winners-Short), und der Digest zeigt, dass Exit-Overlays auf Trend-Referenzen häufig PnL kosten.
• Bias: Zwei Funktionsparameter (Start-/Endabstand) plus Rampe → Overfitting-Risiko; deshalb nur eine feste Konfiguration pro Test.
• DAX-Backtest-Prognose: PF der Referenz ±0,05, PnL-Effekt leicht negativ; ich erwarte, dass die Asymmetrie im DAX-Sample (überwiegend Aufwärts-Trend-Jahre) Long-Gewinner abschneidet. Ehrlich: Wahrscheinlichkeit eines Mehrwerts ≈ 25 %.
• Urteil: fragwürdig, aber billig testbar; Prüfung entscheidet, nicht mein Vor-Urteil.

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Einzeiler / Dedupe-Anker (keine Neufunde)

• Lo/Mamaysky/Wang 2000 (JF 55) → bereits Fund 07-26; Zhu/Zhou 2009 (JFE 92) → bereits 09-27 geführt; Han/Zhou/MA-Volatilitätssortierung → 10-02-Dedupe.
• Treynor/Ferguson 1985 (JF, „The Part Played by Past Prices in Technical Analysis"): Bayes-Nutzen vergangener Preise erst in Kombination mit Nachrichten → Nachrichtendaten fehlen, baubar: nein (Datenbedarf).
• Pagan/Sossounov 2003 (Turning-Point-Datierung Bull/Bear): Methodik-Grundlage zu Fund 1 (Tier 1), kein eigener Fund.
• Gençay 1998 (MA-Regeln, DJIA 1897–1988) → bereits 08-15.
• Parabolic SAR / ADX: Suche lieferte nur Praktiker- und Marketingseiten (Tier 3), kein peer-reviewter Index-Test gefunden → nicht als Fund.
• arXiv-Treffer „Is Trend Still Your Friend? Microstructural Account of the Demise of Short-Term Trend-Following" (arXiv 2607.01550) und „Trends and Reversion … Minutes to Decades" (arXiv 2501.16772): Gehören in den arXiv-Track, nicht Klassik; Inhalt nur aus Snippet bekannt, nicht geprüft. Bemerkenswert als Gegenhypothese: Short-Horizon-Trendfolge ist laut Titel mikrostrukturell zerfallen — passt zum Digest (Trend-Familie überwiegend PF < 1).
• Drivers-of-trend-following-Studie (Adelaide-Repo, Tier 2, Autoren/Journal nicht verifizierbar, Repo-Seite leer): Kernaussage laut Snippet — Return-Persistenz treibt Profitabilität, Index-Futures-Märkte senken Profite kurzer Trendregeln. Stützt die Decay-Hypothese; kein Fund.
• Auffälligkeiten: keine Anweisungen in Webinhalten gefunden.

Durchsuchte Quellen/Queries

1. „Lo Mamaysky Wang 2000 … kernel regression" → Dublette (07-26).
2. „Zhu Zhou 2009 technical analysis asset allocation …" → Dublette (09-27).
3. „intraday trend following index futures trend strength persistence …" (frei-explorativ, bewusst gegen die Erfahrungslage) → arXiv-Treffer, Adelaide-Snippet.
4. „Lunde Timmermann 2004 Duration dependence …" ×2 → Fund 1/2.
5. „Treynor Ferguson 1985 …" → nicht baubar.
6. „Parabolic SAR / ADX empirical evaluation" → nur Tier 3.
7. „large price changes continuation/reversal 1990s" → Grant/Wolf/Yu bereits 08-11. Dedupe-Greps: Autorenlisten über alle *classic.md; Digest-Greps auf Momentum/Trend/Aroon/Alter.

Weiterer Lauf 12:02

Klassik-Research 2026-10-07 (Mittwoch: Momentum / Trendfolge)

Kurzfazit: Der klassische Trend-/Momentum-Raum ist im Log nahezu vollständig abgedeckt (Brock/Lakonishok/LeBaron, Donchian, Dow-Theorie, KAMA, Aroon, Vortex, Ichimoku, Dual-MA, TSMOM, Echo-Momentum usw.). Neu und noch nicht als Fund geführt sind die Oszillator-/Envelope-Regeln der Chong/Ng/Leung-Linie (Applied Economics Letters 2003/2008, JRFM 2014). Daraus entstehen zwei baubare Funde: ein MA-Envelope-Breakout mit Rückkehr-zum-Mittelwert-Exit und ein RSI(21,50)-Trendrichtungs-Baustein auf hull_suite. Das MACD-Pendant ist durch den Digest bereits empirisch widerlegt (dax_vola_normalized_macd, PF 0.73) und wird nur als Anker geführt.

Methodik-Vermerk: Volltexte sind nicht zugänglich (MPRA-PDF opak, Taylor & Francis paywalled). Die Rekonstruktion stützt sich auf Abstracts (ideas.repec.org, Suchsnippets) und die Parameter-Nennungen in den Abstracts. Details der Kostenmodelle und Subperioden konnte ich nicht prüfen. Das ist unten jeweils vermerkt.

Fund 3 — MA-Envelope-Breakout mit Mittelwert-Exit (Leung/Chong 2003)

• Typ: Strategie (Trend-Entry, Variante der Band-Familie)
• Tier: 1 (peer-reviewed, Applied Economics Letters 10(6), S. 339–341), Jahr 2003
• URL: https://www.aof.org.hk/uploads/conference_detail/952/con_paper_0_72_3_chong_bollinger1.pdf (Arbeitspapier-Fassung, Abstract-Ebene gelesen)
• Quelle/Markt: Joseph Man-joe Leung & Terence Tai-leung Chong, „An empirical comparison of moving average envelopes and Bollinger Bands". Die Originalstudie testet Aktienindizes auf Tages-/Wochenbasis. Die genaue Indexauswahl konnte ich ohne Volltext nicht verifizieren.
• Regel-Skizze: Ein gleitender Durchschnitt (SMA/EMA, n Bars auf 1m oder aggregierten 5m) wird mit einem festen prozentualen Envelope ±k% umgeben. Long, wenn der Close das obere Band durchbricht, Short beim unteren. Exit, wenn der Kurs zum Mittel-MA zurückkehrt (oder Hard-Cut 20:00). Bollinger-Bänder verwenden dagegen ±2σ. Laut Abstract schlagen sie die festen Envelopes nicht. Der feste Envelope ist damit die einfachere und robustere Variante: ein Parameter weniger, keine Vola-Schätzung.
• Datenbedarf: Eine Index-Zeitreihe, 1m-Bars. Reicht.
• Session-Umsetzung: Entry frühestens 09:00, Warmup ab 08:00 für den MA, Hard-Cut 20:00. Eine Position, Spread-Gate ≤ 3.5p. Der Envelope-Prozentsatz sollte in Punkten bzw. ATR-Vielfachen des Slots kalibriert werden, nicht in festen Uhrzeiten. Initial-SL ≥ 10 Pkt, Cooldown nach Stopp.

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit/Alter: Eine Kurznotiz (3 Seiten) in einem Letters-Journal, ohne eine mir zugängliche Parameter-Suche oder Data-Snooping-Korrektur. Die Aussage „Envelope ≥ Bollinger" ist nur ein relativer Vergleich, kein Nachweis eines absoluten Edges. Mir sind keine Out-of-Sample-Replikationen auf Intraday-Daten bekannt. Die Evidenz ist dünn.
• Mechanismus: Ein Durchbruch über ein Band um den Trend signalisiert eine Vola-Expansion mit Richtung. Der ökonomische Treiber wäre Stop-Kaskaden und Herding (siehe Positive-Feedback-Funde im Log). Als alleinige Begründung ist das schwach.
• Situationsanalyse: Der Effekt trägt laut Mechanismus nur an Trendtagen mit anhaltender Richtung. An Range-Tagen produziert die Regel Whipsaws. Deshalb sollte ein Trendqualitäts-Gate hinzukommen, z.B. das bereits geführte Kaufman-ER- oder Aroon-Gate. Der Fund selbst bleibt aber der reine Envelope-Entry.
• Übertragbarkeit: Die Originalstudie nutzt Tages-/Wochendaten. Auf 1m-DAX-CFD-Daten ist das ein neuer Frequenzbereich. Die Kosten-Hürde (Spread 3.5p gegen typische Envelope-Gewinne) wird zum bestimmenden Faktor.
• Bias-Risiken: Multiple-Testing über MA-Länge × Envelope-Breite (zwei freie Parameter), Data-Snooping bei Klassikern der TA-Literatur (Sullivan/Timmermann/White 1999 und Marshall/Cahan/Cahan 2008 sind im Log bereits als Falsifikations-Anker geführt).
• DAX-Backtest-Prognose (Hypothese): PF ≈ 0.9–1.05, n groß (>150), Win-Rate ~30–38 %. Der Digest stützt die Skepsis: dax_variance_ratio_momentum 0.96, dax_round_number_breakout 0.97, dax_vola_normalized_macd 0.73, Momentum-Familie Ø PF 1.08, hull_suite_v3_final 1.06. Realistische Chance auf PF > 1.1 sehe ich nur an Trendtagen, nicht ungefiltert. Falls es trägt, dann vermutlich als Long/Short-Asymmetrie (Long-Seite stärker).
• Urteil: fragwürdig, aber als sauberer, einparametriger Test der Band-Breakout-Familie mit Mittelwert-Exit sinnvoll. Die empirische Prüfung entscheidet.
• Dedupe: Nahe an der Band-gefilterten MA-Regel (Fund 2026-08-15, Brock/Lakonishok/LeBaron) und am Donaldson/Kim-Barrieren-Fund. Der Unterschied: prozentualer Envelope um den MA mit Rückkehr-zum-MA-Exit statt Crossover mit Haltedauer. Keine wörtliche Dublette.
• baubar: ja (eine Index-Zeitreihe 1m, Session-kompatibel, eine Position, kein Querschnitt).

Fund 4 — RSI(21,50)-Momentum-Seite als Trendrichtungs-Baustein (Chong/Ng 2008; Chong/Ng/Liew 2014)

• Typ: Baustein (Indikator/Filter)
• Tier: 1 (Applied Economics Letters 15(14), S. 1111–1114, 2008; Journal of Risk and Financial Management 7, S. 1–12, 2014)
• URLs: https://ideas.repec.org/a/taf/apeclt/v15y2008i14p1111-1114.html · https://ideas.repec.org/p/pra/mprapa/54149.html · https://ir.unimas.my/id/eprint/1560/
• Quelle/Markt: Chong & Ng 2008 testen MACD- und RSI-Regeln auf dem FT30 über 60 Jahre. Laut Abstract schlagen beide Regeln Buy-and-Hold „in most cases". Chong/Ng/Liew 2014 replizieren in fünf weiteren OECD-Märkten. Laut Abstract liefern MACD(12,26,0) und RSI(21,50) signifikante Überrenditen im Milan Comit General und im S&P/TSX Composite, RSI(14,30/70) im Dow Jones Industrials. Die Ergebnisse sind markt-heterogen, nicht universell.
• Regel-Skizze: Die Momentum-Lesart des RSI: RSI(21) kreuzt über 50 → Long-Regime, unter 50 → Short-Regime (Notation „RSI(21,50)" laut Abstract). Als Baustein wird das Regime nicht als eigener Entry genutzt, sondern als Richtungsfilter auf hull_suite_v3_final: Hull-Signale gegen das RSI-Regime werden geblockt.
• Datenbedarf: Nur Close der Index-Serie. Reicht.
• Session-Umsetzung: RSI auf 1m oder 5m, Warmup ab 08:00, keine festen Uhrzeiten im Code. Der Filter erzeugt keine eigenen Trades, daher keine Cooldown-Zusatzlogik.
• Referenz für A/B: hull_suite_v3_final (pur vs. + RSI-Regime-Filter).

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit/Alter: Positiv: lange Stichprobe (60 Jahre FT30) und eine Replikation in fünf weiteren Märkten. Negativ: Die Replikation findet nur in Teilen der Märkte Signifikanz, es wurden mehrere Parameter-Varianten getestet (Multiple Testing), und die Stichproben enden vor der HFT-Ära. Ich habe die Kostenmodelle und den Parameter-Suchraum nicht einsehen können, weil nur Abstracts zugänglich waren.
• Mechanismus: Trägheit von Kursbewegungen (Underreaction/Herding). Als Regime-Indikator ist der RSI um 50 im Wesentlichen ein geglätteter Vorzeichen-Indikator der Gewinne gegenüber Verlusten über 21 Bars. Das ist verwandt mit den bereits geführten Trend-Gates (Hull, ER, Aroon, Vortex). Der Mehrwert wäre vor allem ein weiterer, vom Hull unabhängiger Richtungs-Bestätiger.
• Situationsanalyse: Wirksam, wenn der Tag einen Richtungsdrift hat; an Range-Tagen oszilliert der RSI um 50 und filtert zufällig. Daher sinnvoll mit einer Totzone (z.B. 45–55 = kein Signal), die die Whipsaw-Rate senkt. Das ist meine Ergänzung, nicht Teil der Quelle.
• Übertragbarkeit: Tagesdaten statt Intraday, und auf Index-Ebene (gut, weil kein Querschnitt). Die Übertragung auf 1m ist unbelegt.
• Bias-Risiken: Data-Snooping über Indikator-Parameter, Survivorship der publizierten Märkte (positive Resultate werden eher publiziert), Publikationsbias bei Letters-Artikeln.
• DAX-Backtest-Prognose (Hypothese): Als Filter auf hull_suite erwarte ich ein geringes Delta (ΔPF ±0.05) bei reduzierter Trade-Zahl, Wahrscheinlichkeit einer klaren Verbesserung ~25 %. Der Digest zeigt, dass Filter-Bausteine auf hull_suite durchaus wirken können (dax_hull_chande_kroll_stop: PF 1.06→1.19), das war aber ein Stop-System, kein Richtungsfilter. Ein reiner Richtungsfilter nach MACD-Art ist als Entry in dax_vola_normalized_macd mit PF 0.73 gescheitert, deshalb nur als Filter, nicht als Entry.
• Urteil: fragwürdig bis vielversprechend als Filter. Billig zu testen, dafür geringe Erwartung.
• baubar: ja (als Overlay auf hull_suite_v3_final)

Fund 5 — Neely/Weller 2003: Intraday-TA verschwindet nach Kosten (Falsifikations-Anker)

• Typ: Anker, keine Strategie
• Tier: 1 (Journal of International Money and Finance 22(2), S. 223–237), Jahr 2003
• URL: https://gpbib.cs.ucl.ac.uk/gp-html/neely_2003_JIMF.html
• Inhalt: Neely/Weller entwickeln Intraday-Handelsregeln für FX mit einem genetischen Programm und einem optimierten linearen Modell. Out-of-Sample finden sie keine Überrenditen, sobald realistische Transaktionskosten und Handelszeiten berücksichtigt werden. Gleichzeitig entdecken die Regeln „bemerkenswert stabile Muster" in den Daten (laut Abstract), die nach Kosten aber nicht ausbeutbar sind.
• Würdigung: Das ist FX (Mehrmarkt-Handelszeiten), nicht DAX, und keine direkte Übertragung. Für uns relevant ist die Lektion, dass „Muster stabil" und „nach Spread profitabel" zwei verschiedene Aussagen sind. Das stützt die Spread-Gate-Priorität und die Erwartung, dass reine TA-Entries im Digest bei PF um 1.0 landen.
• baubar: nein (kein konkretes Regelwerk, Mehr-Markt-/FX-Kontext; reiner Falsifikations-Anker).

Einzeiler / Dedupe

• MACD(12,26,0) als Trend-Entry (Chong/Ng 2008): wörtliche Dublette zu dax_vola_normalized_macd (Digest, PF 0.73, n=276, Placebo-Rang 0.1). Nicht als Neufund geführt. Das Digest-Ergebnis ist das empirische Datum zu dieser Familie.
• Bollinger-Bänder (±2σ) als Momentum-Entry: laut Leung/Chong 2003 nicht besser als Envelopes, daher nur in Fund 1 als Vergleichsvariante genannt.
• Nicht erneut aufgenommen (bereits im Log): Brock/Lakonishok/LeBaron, Donchian/Lukac, Dow-Theorie, Ichimoku, KAMA, Aroon, Vortex, Efficiency Ratio, TSMOM/Echo-Momentum, Dual-MA (Szakmary), Sullivan/Timmermann/White, Marshall/Cahan/Cahan, Park/Irwin.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. Chong/Ng „testing the MACD and RSI rules using the FT30" (Applied Economics Letters 2008): Abstract via Suche und ideas.repec.org.
2. Chong/Ng/Liew 2014 JRFM-Replikation: Abstract über Suche (MPRA-PDF per WebFetch nicht lesbar).
3. Leung/Chong 2003 (MA-Envelopes vs. Bollinger): Abstract über Suche.
4. Neely/Weller 2003 (freie, bewusst erfahrungsferne Suche in der FX-Intraday-TA-Literatur).
5. Dedupe: Grep der Fund-Überschriften aller Klassik-Logs; Grep nach MACD, Bollinger, ADX, Gao, Keltner, Kalman, Heikin, Zarattini, Neely, Envelope; Digest-Grep zu MACD, Envelope, Bollinger, hull_suite.

Auffälligkeiten: Keine Fremdtext-Anweisungen an eine KI in den gelesenen Quellen gefunden.

Weiterer Lauf 18:39

Klassik-Research 2026-10-07 (Mittwoch — Fokus: klassisches Momentum / Trendfolge)

Kurzfazit: Der Momentum-/Trend-Raum ist im Log stark besetzt (TSMOM, Dow, KAMA, Ichimoku, Dual-MA, Donchian, Aroon, Vortex, Hurst/ER-Gates, MIM). Neuer Ansatzpunkt aus dem Digest: Die Trend-Qualitäts-Gates auf hull_suite_v3_final (Hurst PF 1.13→1.81, ER 1.13→1.45, Bandpass 1.15→1.65, Markov-Lowvol 1.00→1.24) zeigen, dass Hull-Erfolg stark regime-persistent ist. Daraus zwei neue Bausteine, die diese Regime-Persistenz aus den eigenen Ergebnissen bzw. dem Vortag statt aus der Preisstruktur lesen: (1) ein Strategie-Momentum-/Equity-Kurven-Gate (Factor-Momentum-Literatur), (2) ein Vortags-Direktionalitäts-Gate (Informationsfluss-Persistenz). Beide sind Tier 1, baubar und keine Dubletten. Gao/Han/Li/Zhou (MIM) ist wörtliche Dublette von dax_market_intraday_momentum (digest: PF 0.66, n=59) und taucht nur als Anker auf.

Durchsuchte Quellen/Queries: Gao/Han/Li/Zhou MIM; Moskowitz/Ooi/Pedersen TSMOM (beide im Bestand, 2026-06-17, 2026-08-05); Lou/Polk/Skouras Tug-of-War; Berkowitz/Logue/Noser VWAP (nur Kosten-Benchmark, keine Signalquelle); Corsi HAR-RV (im Bestand: 2026-09-21-classic); Houthakker 1961 (nur Zitat, Inhalt nicht zugänglich); Ehsani/Linnainmaa; Gupta/Kelly; Andersen 1996.

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Fund 6 — Strategie-Momentum: Equity-Kurven-Gate als Baustein (Ehsani/Linnainmaa 2022; Gupta/Kelly 2019)

Typ: Baustein (Filter) baubar: ja (als Overlay auf hull_suite_v3_final; alternativ auf dax_atr_band_trend) Tier: 1 (Journal of Finance; JPM Quant Issue 2019, NBER w25551) Quellen: Ehsani/Linnainmaa, „Factor Momentum and the Momentum Factor", Journal of Finance 77(3), 2022 — https://www.nber.org/papers/w25551 · Gupta/Kelly, „Factor Momentum Everywhere", Journal of Portfolio Management 2019 — https://www.aqr.com/Insights/Research/Working-Paper/Factor-Momentum-Everywhere

Extraktion

• Markt/Timeframe der Studien: US-/Global-Aktienfaktoren (46–65 Faktoren), Monatsdaten, ab Mitte der 1960er.
• Befund: Faktor-Renditen sind positiv autokorreliert. Der durchschnittliche Faktor verdient nach einem Verlustjahr ~6 bp/Monat, nach einem Gewinnjahr ~51 bp/Monat. 59 von 65 Faktoren zeigen positives Time-Series-Momentum (49 signifikant). Ein Mix-Portfolio erreicht Sharpe 0.84.
• Übertragung (meine Single-Series-Projektion, nicht Inhalt der Paper): Behandle die Strategie selbst als „Faktor". Das Plugin führt die eigene Liste geschlossener Trades und gibt neue Entries nur frei, wenn die Summe (oder der Median) der letzten N geschlossenen Trades bzw. Handelstage > 0 ist. Alternativ als weicher Regler: Gate zu bei Verlust-Serie ≥ k Trades. Zur Reaktivierung zählt ein „Schatten-PnL" (hypothetische Trades ohne echtes Geld), sonst gibt es keinen Rückweg aus dem Gate.
• Daten: Nur eigene Trade-Historie plus 1m-Bars; keine Zusatzdaten.
• Session-Kompatibilität: unkritisch. Gate ist reine Enable-Logik, Zeiten trägt der Slot.

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit & Alter der Evidenz: Stichprobe groß (~60 Jahre, 65 Faktoren), peer-reviewed, mehrere unabhängige Gruppen (AQR, Chicago/USC). Aber: Querschnitts-Faktoren auf Monatsbasis. Es gibt keine mir bekannte Evidenz für Intraday-Einzelstrategien. Die Übertragung ist eine Extrapolation, Evidenz-Tier für die Übertragung selbst ≈ Hypothese.
• Ökonomische Begründung: Faktoren hängen an persistenten Treibern (Risikoprämien-Zustand, Anleger-Heterogenität, langsame Informationsdiffusion). Für eine Intraday-Trendstrategie ist der Treiber das Marktregime (trendig vs. chopp-lastig): Dieses Regime ist über Tage/Wochen autokorreliert, daher ist das jüngste eigene PnL ein indirekter Regime-Sensor — ohne einen weiteren Preisindikator.
• Situationsanalyse: Trägt, wenn Regime langsamer wechseln als das Gate-Fenster (Wochen-Regime wie Vola-Phasen, Trendphasen nach Zinsentscheiden). Trägt NICHT bei schnell wechselnden Regimen und bei tail-getriebenen PnL-Profilen (wenige große Gewinner machen das Gate blind für die nächste Tail-Chance; siehe 2026-07-25 zu dünnen, tail-getriebenen Equity-Kurven). Und: nach V-Reversals (Regimewechsel) hinkt das Gate um N Trades hinterher.
• Übertragbarkeit auf DAX-Intraday heute: Die Hull-Suite hat nur ~50–60 Handelstage Historie und bei geringer Trade-Zahl pro Tag wenige Datenpunkte; ein Fenster N=5–8 Trades ist statistisch dünn. Das Gate arbeitet mit sehr viel größerem Rauschen als die Monats-Faktoren der Studien.
• Bias-Risiken: (a) Multiple-Testing über N/k, daher maximal 2 Konfigurationen (N∈{5,8}) testen; (b) Overfitting an die wenigen Verlust-Cluster der Stichprobe; (c) Lookahead-Gefahr: Gate darf nur geschlossene Trades vor dem aktuellen Entry nutzen; (d) Selbstreferenz: Gate-Reaktivierung via Schatten-PnL muss explizit implementiert werden.
• DAX-Backtest-Prognose (Hypothese): Ich erwarte PF-Verbesserung klein bis moderat (+0.05 bis +0.20) bei sinkender Trade-Zahl und geringerem Max-Drawdown; PnL absolut eher sinkend, weil Gewinner nach Verlustserien verpasst werden. Die starken Hull-Gates (Hurst +0.68 PF) sehe ich als Messlatte; ich erwarte, dass dieses Gate sie nicht schlägt, aber orthogonale Information liefert (Korrelation zum Hurst-Gate prüfen). Bezug Digest: dax_hull_giveback_exit_lab (PF 0.67, PnL −4488) zeigt, wie stark Hull in schlechten Phasen blutet — genau dort sollte das Gate ansetzen; 07-31 (Reverse-on-Stop) zeigt, dass Wiedereinstieg nach Verlust auf echten Trendtagen schadet — das spricht FÜR das Gate.
• Urteil: fragwürdig bis vielversprechend — Mechanismus plausibel (Regime-Persistenz), aber Übertragung auf Einzelstrategie-Intraday ungetestet; billiger A/B-Test, daher lohnend.

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Fund 7 — Vortags-Direktionalitäts-Gate: Persistenz des Informationsflusses (Clark 1973; Andersen 1996) als Hull-Enable (Baustein)

Typ: Baustein (Filter) baubar: ja (als Overlay auf hull_suite_v3_final) Tier: 1 (Econometrica 1973, Journal of Finance 1996) Quellen: Andersen, „Return Volatility and Trading Volume: An Information Flow Interpretation of Stochastic Volatility", Journal of Finance 51(1), 1996 — https://ideas.repec.org/a/bla/jfinan/v51y1996i1p169-204.html · Clark, „A Subordinated Stochastic Process Model with Finite Variance for Speculative Prices", Econometrica 41(1), 1973 (Volltext/JSTOR hier nicht geprüft; aus Zitaten rekonstruiert, Abstract-Ebene).

Extraktion

• Markt/Timeframe: Baumwoll-Futures bzw. US-Aktien, Tagesdaten (Clark); S&P-500-Futures/Aktien, Tagesdaten (Andersen).
• Kernidee (Mixture of Distributions Hypothesis, MDH): Renditen sind Mischung über einen latenten, persistenten Informationsfluss; Volatilitäts-Clustering ist Persistenz dieses Flusses.
• Regel-Skizze (meine Projektion): Messgröße „Vortags-Direktionalität" D = |Close − Open| / (High − Low) des Vortags-Regelhandels (Effizienz des Tages; 1 = reiner Trend, 0 = Doji). Entries der Hull-Suite nur freigeben, wenn D(Vortag) ≥ Schwelle (z. B. Median der letzten 20 Tage, perzentilbasiert, keine feste Punktzahl). Optional: D als gleitender 3-Tage-Mittelwert.
• Daten: nur 1m-Bars → Tages-OHLC im Session-Fenster; keine Zusatzdaten.
• Session-Anker: laut Memory über regime.session == MAIN + Datum, keine Uhrzeit-Gates.

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit & Alter der Evidenz: MDH ist gut etabliert (Vola-Clustering ist eine der robustesten Stilfakten). Aber: Die Papiere belegen Persistenz der Größe (Volatilität/Volumen), NICHT der Richtungsstruktur (Effizienz). Dass D selbst autokorreliert ist, ist meine Hypothese und nicht Aussage der Quellen. Das ist der schwächste Punkt dieses Funds. Eine Post-Publikations-Replikation für D existiert mir nicht bekannt.
• Ökonomische Begründung: Persistente Informationsflüsse (Makro-Schocks, laufende Nachrichtenlage) erzeugen mehrtägige Phasen mit gerichteter Order-Flow-Fortsetzung; Trendtage clustern, weil Information langsam diffundiert (Underreaction).
• Situationsanalyse: Soll tragen in Nachrichten-/Event-Wochen mit mehrtägiger Wiederpreisung (Zinsentscheide, Zoll-/Geopolitik-Phasen); trägt NICHT nach Einzel-Spike-Tagen (Vortag trendig durch einmaligen Schock, Folgetag Reversal), nicht an Verfallstagen und nicht nach Feiertags-Lücken.
• Übertragbarkeit: Direkt, nur ein Index, nur OHLC. Kein Strukturproblem (keine Querschnitte, keine MOC-Auktion).
• Bias-Risiken: Multiple-Testing (Schwelle, Fenster; max. 2–3 Varianten), Zeitfenster-Overfitting bei ~50 Tagen; Überlappung mit bestehendem dax_hull_lowvol_gate (Vortag-Niedrigvol: PF 0.73→0.86): D und Vortags-Volatilität korrelieren vermutlich (Trendtage haben große Ranges). Dann wäre der Fund inkrementell fast leer — Orthogonalitäts-Check gegen lowvol ist Pflicht-Teil des Tests.
• DAX-Backtest-Prognose (Hypothese): Gate-an-Tage zeigen moderat höhere Hull-PF (+0.1 bis +0.3), Gate-aus-Tage sind chopp-lastiger. Ich erwarte aber Konflikt mit lowvol-Gate: Dort verbesserte niedrige Vortags-Vola; bei hoher Trend-Effizienz ist die Vortags-Range typischerweise eher groß. Falls beide Gates wirken, wären sie gegenläufig — das wäre ein interessanter Befund (Effizienz ≠ Volatilität). Bezug Digest: ER-Gate (intraday, PF 1.13→1.45) und Hurst-Gate (PF 1.13→1.81) liefern bereits Trend-Qualität im laufenden Tag; das Vortags-Gate ist nur sinnvoll, wenn es zusätzlich Information trägt. Erwartung: eher schwach.
• Urteil: fragwürdig — Mechanismus (Informationsfluss) valide, der konkrete Transfer auf Richtungseffizienz nicht belegt; als billiger A/B-Test mit klar formulierter Nullhypothese vertretbar.

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Fund 8 — Falsifikations-Anker: Intraday-Momentum-Literatur (Gao/Han/Li/Zhou 2018; Lou/Polk/Skouras 2019) — baubar: nein (Dublette bzw. Mehr-Asset)

Typ: Dedupe-/Falsifikations-Anker, baubar: nein Tier: 1 (JFE; Gao-Paper per Abstract/Zitaten rekonstruiert) Quellen: Gao/Han/Li/Zhou, „Market Intraday Momentum", JFE 2018 — https://profiles.wustl.edu/en/publications/market-intraday-momentum/ · Lou/Polk/Skouras, „A Tug of War: Overnight Versus Intraday Expected Returns", JFE 134(1), 2019 — https://researchonline.lse.ac.uk/id/eprint/119010

• MIM: SPY 1993–2013, Rendite Vortagsschluss→10:00 ET sagt Rendite 15:30–16:00 ET voraus (R² ≈ 2 %); stärker bei hoher Vola, hohem Volumen, Rezession, Makro-Newstagen. Das ist wörtliche Dublette von dax_market_intraday_momentum (bereits 7 Baustein-Tests; Träger pur PF 0.66, n=59, WR 25 %). Im Bestand: 2026-06-17, 2026-09-21-classic, 2026-10-05-external.
• Tug-of-War: Momentum-Profite fallen überwiegend über Nacht an, Intraday-Anteile haben teils entgegengesetztes Vorzeichen — Daten sind Aktien-Querschnitt (14 Strategien), über Nacht-Halten ist wegen Hard-Cut 20:00 nicht baubar. Konsistent mit dem bereits gescheiterten dax_intraday_ts_momentum (PF 0.34): Intraday-Trendfolge auf einer einzelnen Serie trägt nur unter Zusatz-Bedingungen (siehe die verbesserten Hull-Gates).
• Urteil: Kein neuer Build; stützt die Linie „Trend nur regime-konditioniert" (Fund 1, 2).

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Einzeiler (Varianten / nicht ausgearbeitet)

• Variance-Ratio-Gate (Lo/MacKinlay 1988) auf Hull: Variante des bereits verbesserten Hurst-Gates (07-01 behandelt VR als Entry); nur als Falls-Hurst-skaliert-Reserve.
• Houthakker 1961 (AER) „Systematic and Random Elements in Short-Term Price Movements": Stop-Loss-Regeln auf Futures; Inhalt hier nur über Zitat belegt (Volltext nicht zugänglich) — nicht verwertbar, ohne Originaltext keine Regel-Ableitung; offener Thread für Wochenende.
• VWAP (Berkowitz/Logue/Noser 1988): akademisch nur Kosten-Benchmark, kein Signal; VWAP-Strategien sind im Bestand (dax_vwap_band_reversion, Zarattini).
• HAR-RV (Corsi 2009): bereits im Bestand (2026-09-21-classic).
• Auffälligkeit: Keine KI-Anweisungen in den durchsuchten Webseiten festgestellt.

Literatur-Research 2026-10-06 (Dienstag, Fokus: Mean Reversion & Level-Fades)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Alle Treffer zu VWAP-/Level-Fades, Overnight-Intraday-Reversal, Metaorder-Impact-Decay und Intraday-Autokorrelation sind in früheren Logs bereits geführt oder als Dublette bzw. Einzeiler bewertet. Die Familie hat laut Digest (212 Builds, 632 Trials, Open-Fade, Gap-Fade und PDH/PDL-Fade mit je 4–14 Baustein-Tests, überwiegend PF < 1) einen hohen Multiple-Testing-Debt. Ein neuer Fund bräuchte einen neuen Mechanismus-Twist, und der ist heute nicht aufgetaucht.

Geprüfte Treffer (alle Dedupe / kein Neufund)

• Bhatti, ADX-konditionierte VWAP-Reversion (SSRN 6454659, April 2026; Tier 1, Abstract nur via Suchsnippet, SSRN-Fetch 403): FX-Markt. Die Kombination aus Prior-Session-Extrem, VWAP-Abweichung und ADX-Wendepunkt entspricht inhaltlich dax_pdh_pdl_fade und dax_vwap_band_reversion plus einem Trendstärke-Filter. Bhatti ist bereits am 06-13 und 06-16 geführt (SSRN 6087107). Baubar: nein (Dublette; ADX-Gate wäre höchstens ein Filter-Baustein auf den PDH/PDL-Fade, der dort schon mehrfach getestet ist).
• Portnaya, „The Bounce Has No Direction" (arXiv 2606.29591, 28.06.2026; Tier 1): Das Lag-1-Autokorrelationssignal ist reiner Magnitude-Effekt (Bid-Ask-Bounce und Staleness), kein Richtungsreversal. Ein Richtungsreversal gibt es erst bei Lag 3, auf Tagesdaten. Bereits Fund 2026-09-19, Dedupe. Kritisch: Das untermauert, dass kurzfristige Reversion auf Intraday-Bars im Wesentlichen Kostenartefakt ist. Das deckt sich mit den PF < 1 der Open-Fade-Familie.
• Mesfin, MNQ-Falsifikationsstudie (arXiv 2605.04004, v1 05.05.2026, revidiert 15.09.2026): 14 OHLCV-Signalfamilien, keine besteht alle fünf Walk-Forward-Kriterien. 11 scheitern an Brutto-Rendite (0,07–1,50 Pkt) unter 2,0 Pkt Friktion. Bereits Fund 2026-08-24, mehrfach dedupliziert. Als Kalibrierung weiterhin nützlich: Erwartungswerte pro Trade im Bereich von 1 Pkt sind gegen unsere Kosten (Spread bis 3,5 Pkt) nicht tragfähig.
• Metaorder-Impact-Decay (arXiv 2602.19590, 2506.07711, 2501.09638): Ausführungs- bzw. Impact-Theorie. Das benötigt Orderfluss-/Volumendaten, eine einzelne Index-Zeitreihe reicht nicht. Baubar: nein.
• Alvarez Quant Trading, „Mean Reversion Entry: At Open vs. Intraday Pullback vs Confirmation" (Tier 2, Datum unklar): Tages-Aktienstrategien. Intraday-Pullback-Entry statt Open-Entry steigerte laut Snippet die CAR um 21 %. Das ist auf US-Aktien-Tagesstrategien bezogen und für DAX-Intraday nicht übertragbar. Einzeiler.
• Tier 3 / ausgeschlossen: Tradingsim, Luxalgo, Tradewink, hexgo, quantum-algo (VWAP-Ratgeber, Marketing-Charakter), Silvio-Pascali-Substack (Tageskommentare): nicht verwertet.

Prozess-Auffälligkeiten

• Keine Prompt-Injection in den abgerufenen Inhalten bemerkt.
• SSRN-Abstract wie bekannt per WebFetch blockiert (403).

Durchsuchte Queries

1. „intraday mean reversion index futures VWAP deviation fade arXiv 2026" (Tagesfokus)
2. „intraday overreaction reversal liquidity provision order imbalance index futures 2026 SSRN"
3. „arXiv q-fin 2026 intraday price impact decay transient impact metaorder index futures reversion trading signal" (frei-explorativ)
4. „Ornstein-Uhlenbeck intraday stochastic volatility mean reversion half-life index futures stop-loss optimal 2026 arXiv" (frei-explorativ)
5. „Euro Stoxx 50 OR DAX futures intraday reversal strategy new working paper September 2026"
6. „intraday mean reversion equity index out-of-sample bid-ask bounce autocorrelation five-minute returns 2026"
7. „Robot Wealth OR Quantocracy OR Alvarez Quant Trading intraday index mean reversion October 2026"

Weiterer Lauf 12:06

Literatur-Research 2026-10-06 (Dienstag — Mean Reversion & Level-Fades)

Kurzfazit: Der Reversal-/Fade-Strang ist im Log und im Digest stark besetzt (PDH/PDL-Fade mit mehreren Bausteinen, VWAP-Band-Reversion, Open-Fade, Overnight-Intraday-Reversal). Einziger neuer Mechanismus-Twist: Dim/Eraker/Vilkov (0DTE-Market-Maker-Gamma als Schalter zwischen Reversal und Momentum). Er ist ökonomisch sauber, aber auf eine einzelne DAX-Zeitreihe nur über einen Proxy übertragbar, und genau dieser Proxy ist ein Regime-Gate, das der Digest bereits mehrfach mit gemischtem Ergebnis getestet hat.

Fund 1 — Market-Maker-Gamma-Vorzeichen als Reversal/Momentum-Schalter (Dim, Eraker, Vilkov)

• Typ: Baustein (Filter / Regime-Gate)
• Quelle: Dim, C., Eraker, B., Vilkov, G.: 0DTEs: Trading, Gamma Risk and Volatility Propagation, SSRN 4692190, Erstfassung November 2023, später überarbeitet. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4692190 — Tier 1 (SSRN-Working-Paper, Autoren aus der Top-Journal-Forschung; zum Prüfzeitpunkt nicht als peer-reviewed bestätigt). Volltext nicht abgerufen: Details nur aus Abstract/Suchsnippets, die Aussagen unten sind entsprechend begrenzt.
• Markt/Timeframe: S&P-500-Index/Futures, Intraday-Intervalle (typisch 30 Min), Optionsdaten zur Gamma-Schätzung der Market Maker (ab dem 0DTE-Boom 2022+).
• Befund laut Abstract: Der Netto-Gamma-Bestand der Market Maker ist im Mittel positiv und negativ mit künftiger Intraday-Vola verknüpft. Positives Market-Maker-Gamma verstärkt Intraday-Reversal, negatives verstärkt Momentum. Die 0DTE-Volumenschocks verstärken vergangene Indexrenditen nicht (keine Destabilisierung).
• Regel-Skizze: Fade-Strategien (PDH/PDL-Fade, VWAP-Band) nur bei „positiver Gamma-Regime", Breakout-/Trend-Strategien nur bei „negativer". Gamma-Daten stehen im Warchhold-System NICHT zur Verfügung (keine Eurex-Optionsdaten). Proxy rein aus der DAX-1m-Reihe: rollierende Autokorrelation der 5–15-Min-Returns oder Variance-Ratio des laufenden Tages (< 1 = Reversal-Regime), plus Abstand zum Tagesopen relativ zur Vola.
• Daten / Session: Proxy-Variante braucht nur eine 1m-Reihe, Session 09:00–20:00, Spread ≤ 3,5, eine Position — kompatibel. Das Original (echtes Gamma) ist es nicht.
• baubar: nein für das Original (Optionsdaten fehlen). ja nur als Proxy-Overlay auf die PDH/PDL-Fade-Familie (Intraday-Variance-Ratio-Gate). Der Proxy ist aber ein Regime-Gate, kein Nachbau des Papers; er sollte im Build ehrlich als „inspiriert von", nicht als „Replikation" geführt werden.
• Kritische Würdigung:
  • Glaubwürdigkeit: Gamma-Positionierung der Market Maker ist nicht beobachtet, sondern aus Volumen- und Open-Interest-Daten mit Annahmen über die Vorzeichen der Kundenseite geschätzt. Das ist die zentrale Schwäche: Vorzeichenfehler im Schätzer verwischen oder erzeugen den Effekt. Stichprobe kurz (der 0DTE-Boom beginnt 2022, im Wesentlichen ein Regime). Statistische Signifikanz auf Intervall-Regressionen ist nicht dasselbe wie handelbarer Edge nach Kosten: Der Effekt wurde als Vola-/Reversal-Stärke gemessen, nicht als Strategie-PnL nach Spread.
  • Mechanismus: Hedgende Market Maker mit Long-Gamma kaufen Schwäche und verkaufen Stärke (dämpfend → Reversal); mit Short-Gamma verstärken sie (Momentum). Das ist ein klarer, nicht data-mining-verdächtiger Flow-Mechanismus.
  • Situationsanalyse: Wirkt am stärksten in der US-Session, wenn 0DTE-Hedging aktiv ist (grob nach 15:30 Berlin) und um Verfallstermine. In der DAX-Frühsession 09:00–14:30 ist der dominierende Hedging-Fluss derjenige der Eurex-Optionen, nicht der SPX-0DTE.
  • Übertragbarkeit auf DAX: Gering bis mittel. Der Mechanismus existiert prinzipiell auch für DAX-Optionen, aber 0DTE-Anteil am Eurex-Volumen ist viel kleiner; der US-Spillover nach 15:30 kann den DAX allerdings über SPX-Futures mitbewegen. Ohne Optionsdaten ist die Übertragung nicht prüfbar.
  • Bias-Risiken: Schätzfehler im Gamma (Messfehler), Regime-Abhängigkeit (nur 2022+), Multiple-Testing, wenn der Proxy aus vielen Fenstern/Schwellen gewählt wird (Digest: 34k registrierte Trials).
• DAX-Backtest-Prognose: Ein reiner 1m-Proxy-Gate dürfte nach Kosten wenig bringen, weil der Digest zeigt, dass Regime-Gates auf die Fade-Familie uneinheitlich wirken: dax_pdh_pdl_reflexivity_gate A/B PF 2,57→1,18 (verschlechtert, Trade-Zahl vermutlich stark gesenkt), dax_pdh_pdl_reversion_horizon_cap PF 2,32→0,90, dagegen dax_pdh_pdl_fade_vola_scaler PF 1,94→2,38 und dax_pdh_pdl_quarter_hour_gate PF 2,33→3,34 (verbessert). Erwartung: Der Proxy filtert hauptsächlich Trades, die ohnehin gewinnen, und verschiebt PF um ±0,2 ohne belastbaren Signalwert; wahrscheinlich „baustein_ohne_mehrwert". Positiver Ausgang möglich nur, wenn das Gate die Nachmittagsfenster (nach 15:30, US-Fluss) separat behandelt.
• Urteil: fragwürdig als Bau-Kandidat (Proxy-Qualität), aber als Mechanismus-Hypothese für das Zeitfenster-Splitting der Fade-Familie (vor/nach US-Open) wertvoll.

Kein weiterer Fund

Weitere Kandidaten sind Dedupe (siehe Einzeiler). Ein zweiter, eigenständiger Neufund wurde nicht erzwungen.

Einzeiler / Dedupe

• Momentum Exhaustion and Fair Value Reversion: ADX-conditioned VWAP Strategy (Bhatti, SSRN 6454659, FX, 2026) — Tier 1 (SSRN); Konzept ADX+VWAP+Vortages-Extrema ist in dax_adx_vwap_reversion bereits gebaut (Digest: PF 1,04, kein Edge); FX-Daten, nicht übertragbar. Kein Neufund.
• Structural Limits of OHLCV-Based Intraday Momentum Signals in MNQ (arXiv 2605.04004) und Volatility-Volume-Gap-Klassifier MNQ (arXiv 2605.11423) — bereits geloggt (08-24, 07-12).
• Della Corte/Kosowski, Overnight-Intraday Reversal Everywhere; Kang/Lin/Xiong Liquidity Oversupply — bereits geloggt (07-12, 08-24, 08-11-classic).
• Optimal Stop-Loss/Take-Profit für Trading-Agent-Swarm (arXiv 2604.27150, Li/Laryea/Ihlamur, 29.04.2026) — Krypto, ~900 Trades, randomisierter statt chronologischer Split, keine Kosten genannt → baubar: nein; bereits am 10-02 als Dedupe geführt.
• Leung/Zhang, Optimal Trading with a Trailing Stop (arXiv 1701.03960) — Theorie, bereits geloggt (06-26, 10-02).
• Bitcoin option expiration, gamma exposure and intraday reversals (ScienceDirect, Finance Research Letters 2026) — Krypto, Verfallseffekt; nicht auf DAX-Zeitreihe übertragbar. Tier 3-ähnlich für unsere Zwecke (Abstract nur via Suchsnippet), kein Fund.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. „intraday mean reversion index futures VWAP deviation overextension arXiv 2026"
2. „intraday reversal after large 5-minute return liquidity provision index futures paper 2026 SSRN"
3. (frei-explorativ, bewusst abseits der Fade-Literatur) „arXiv 2026 intraday index … 0DTE options gamma market makers"
4. „arXiv q-fin.TR 2026 intraday stop-loss trailing exit optimal stopping index futures out-of-sample"
5. Zusätzlich: WebFetch arXiv 2604.27150 (Abstract), WebSearch auf exakten Titel Dim/Eraker/Vilkov.

• Gegengeprüft: Research-Log (Greps auf Autoren/arXiv-IDs), Digest-Kopf und PDH/PDL-/VWAP-Zeilen.
• Hinweis: Das Dim/Eraker/Vilkov-Paper wurde nicht im Volltext gelesen; Aussagen beruhen auf Abstract und Suchsnippets. Keine Anweisungen an KI in den Webinhalten aufgefallen.

Weiterer Lauf 18:08

Research-Log 2026-10-06 (Dienstag, Literatur-Track)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Der Tagesfokus (Mean Reversion & Level-Fades) lieferte ausschließlich Quellen, die im Log bereits geführt werden oder im Digest schon empirisch getestet sind. Die freie Suche (Order-Flow/Liquiditäts-Reversal) ergab nur Material, das Tick-/L2-Daten oder Vorzeichen-Volumen braucht und damit nicht baubar ist.

Geprüfte Kandidaten (alle verworfen / dedupliziert)

• Bhatti, „Momentum Exhaustion and Fair Value Reversion: ADX-conditioned VWAP Strategy in FX" (SSRN 6454659, Tier 1, 13.04.2026). Gleicher Ansatz wie der bereits gebaute dax_adx_vwap_reversion (Digest 2026-07-03): bester Trial PF 1,04, n=95, PnL +73,9 Pkt, also kaum mehr als Rauschen. Das Paper ist ein FX-Paper. Der Volltext war per WebFetch nicht abrufbar (403), Stichprobe, Kosten und Parameterzahl sind unbekannt. Kombiniert werden drei Bedingungen (PDH/PDL-Nähe, VWAP-Abweichung, ADX-Umkehr). Das ist ein Parameterraum, in dem Overfitting naheliegt. Kein Neufund, nur Einzeiler.
• Iwanaga/Sakemoto, „Does overnight return predict the first half-hour return for U.S. market indices?" (SSRN 5807282, in NAJEF 2026). Bereits am 2026-06-16 als Overnight-Gap-Fade geführt und mit 13 Baustein-Tests im Digest abgedeckt (dax_overnight_gap_fade). Die Autoren selbst melden: Der Effekt ist für internationale Indizes nicht profitabel und hat sich nach den 2010er Jahren abgeschwächt. Das spricht gegen eine Übertragung auf den DAX. Kein Neufund.
• Retail-Statistik „71 % PDH/PDL-Touch nach Gap" (tradethatswing.com). Tier 3, nur Einzeiler, nicht als Bau-Grundlage. Die Familie dax_pdh_pdl_fade ist im Digest ohnehin gut abgedeckt (PF ≈ 2,3, 4 Baustein-Tests).

Freie Suche (bewusst abseits der Erfahrungslage)

• Order-Flow-Imbalance/Preisimpact (arXiv 2508.06788, S&P-E-mini, Sekundendaten): erfordert signiertes Volumen und L2-Daten. Wir haben nur eine 1m-Indexzeitreihe, daher baubar: nein.
• „Quarter-Hour Effect" (arXiv 2607.09426, Krypto-Futures): Der Mechanismus (Viertelstunden-Takt) wurde bereits als dax_pdh_pdl_quarter_hour_gate umgesetzt (PF 2,33→3,34). Krypto-Futures haben keine Session, die Übertragung ist begrenzt. Kein Neufund.
• Krypto-Short-Horizon-Mean-Reversion (arXiv 2608.21888): anderer Markt, 24/7, nicht session-kompatibel. Nicht weiterverfolgt.

Durchsuchte Queries

1. „intraday mean reversion VWAP deviation index futures arXiv 2026"
2. „previous day high low fade intraday index overextension reversal study 2026"
3. Gezielte Nachsuchen zu Bhatti und Iwanaga/Sakemoto
4. „arXiv q-fin 2026 intraday index futures liquidity-driven price impact reversal order flow imbalance 1-minute predictability" (frei-explorativ)

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen in Webinhalten gefunden. SSRN-Volltexte lieferten 403, nur Abstracts waren verfügbar.

Empirie-Research-Log 2026-10-06 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-06 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-18, 106 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4.1): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Das stärkste Muster ist F2-Montag (Eröffnungsstunde, n=21, +36.9 Pkt, t=2.67, Median +27.6, WR 61.9 %), danach F6 first30_down (t −2.38) und F3 Q4 (t −2.07). Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen mit |t| > 2 zu erwarten, hier sind es drei. Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien habe ich aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber gestern kommt nur ein Handelstag dazu. Die Kennzahlen verschieben sich kaum, das ist keine neue Evidenz.

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Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2.67 (F2 Mo). Alle liegen weit unter 4.1 und passen zum Zufallsbild bei 43 Tests.
2. Dedupe. Jeder Kandidat mit Mechanismus ist bereits gebaut:
   • Mo/Di-Eröffnungsstunde: dax_week_open_hour_long (PF 2.02, n=4, Stichprobe zu klein), dax_week_open_gap_gate
   • 09:00-Drift: dax_open_drift_long
   • first30_down → Spät-Short: dax_weak_open_late_short, dax_late_afternoon_drift_short, dax_intraday_neg_drift_short
   • Hochvola-First30-Momentum: dax_mim_gamma_vola_gate
   • Gap-Familie: dax_overnight_gap_fade samt mehreren Gates
3. Holdout-Power. Das Holdout ab 2026-08-19 umfasst nur wenige Wochen. Eine auf Wochentag oder Vorzeichen konditionierte Regel hätte dort sehr wenige Trades. Das sagt nichts über Ergebnisse, nur über die statistische Power des Tests.

Abgleich mit dem Digest (Schritt 2b)

• dax_week_open_hour_long (2026-07-13, PF 2.02, n=4) ist kein unabhängiger Beleg, nur zu wenige Trades.
• Der Trial „Nur nach schwachem Morgen (first30_down)“ eines früheren Builds (PF 3.15, n=8) deckt sich qualitativ mit F6 down, ist bei n=8 aber nicht belastbar.
• Ein Situations-Treiber aus dem Digest, den der Snapshot bestätigt, ist nicht zu erkennen. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1.24, also keinen Filter-Fund.

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Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1.57 (09:00), Dublette dax_open_drift_long; 12:00 hat Std 107 und ist ausreißeranfällig; übrige |t| < 1.5.
• F2 Mo/Di (t 2.67/1.45, konsistent): Dublette dax_week_open_hour_long, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−34.4, t −1.90, WR 27 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0.7, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: Q4 t −2.07 (n=21), aber Q5 t −0.27 und Q1/Q2 positiv, nicht monoton, Mean/Median-Konflikt bei Q2; Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–15 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1.01, nicht monoton, ohne Mechanismus, also Data-Mining.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0.35, Mean/Median-Konflikt, kein_breakout ist thin (n=7).
• F6 first30_down (−23.8, t −2.38, WR 32.7 %): konsistent, aber exakt gebaut (dax_weak_open_late_short u. a.), unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t −0.06, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0.54, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1.24, Dubletten bestehender Gates.

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Memory-Hygiene

Die Index-Einträge sind reine Prozess-/Werkzeug-Lektionen. Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert eine davon. Es gibt keine „nie bauen“-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Klassik-Research 2026-10-06 (Dienstag — Mean-Reversion / Contrarian / Kurzfrist-Reversal)

Kurzfazit: Der Reversal-Strang ist im Log stark besetzt (Bremer/Atkins/Cox-Peterson, Fung/Mok/Lam, Grant/Wolf/Yu, Nagel, Cooper, Jegadeesh, Cootner, Positive-Feedback, Lee/Mykland). Einzig neuer Mechanismus-Twist aus der Overreaction-Literatur: Larson/Madura (2003) — Überreaktion tritt nur bei „uninformierten" Extrembewegungen auf, bei öffentlich erklärten Bewegungen herrscht Fortsetzung. Das lässt sich als intraday Ursprungs-Gate (terminierte vs. unerklärte Spikes) auf bestehende Fade-Strategien legen. Alles andere ist Dedupe (Einzeiler unten).

Fund 1 — Informiert/Uninformiert-Gate für Intraday-Spike-Fades (Larson/Madura 2003, Journal of Financial Research)

• Typ: Baustein (Filter)
• Quelle: Larson, S. J. & Madura, J. (2003): What Drives Stock Price Behavior Following Extreme One-Day Returns, Journal of Financial Research 26(1), 113–127. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=298460 — Tier 1 (peer-reviewed). Volltext/Details wegen SSRN-Sperre nur aus Abstract + Sekundärzitaten rekonstruiert (transparent vermerkt).
• Markt/Timeframe Original: US-Einzelaktien, Tagesrenditen > ±10 %. Ereignisse getrennt nach „informiert" (WSJ-Meldung am Tag) und „uninformiert" (keine Meldung).
• Befund laut Abstract: Gewinner zeigen Überreaktion (Reversal) bei uninformierten Ereignissen, bei informierten im Mittel keine; Bewegungen mit öffentlicher Meldung zeigen Preis-Fortsetzung. Konsistent mit Lobe/Rieks (2011, Quarterly Review of Economics and Finance, Tier 1; Frankfurter Börse 1988–2007, ±10 %-Tage: Reversal vorhanden, aber nach Kosten nicht ausbeutbar — Autoren sehen keinen EMH-Bruch).
• Regel-Skizze (DAX-Intraday-Übertragung): Extrembewegung = N-Minuten-Return > k × rollierende Vola (kein fester Punktwert). Klassifikation anhand rein kalendarischer Information: erklärt, wenn der Bewegungsbeginn in ein terminiertes Makro-/Auktionsfenster fällt (Slot/Spec liefert die Zeiten, nichts hart kodiert); unerklärt sonst. Fade-Entries der Referenzstrategie nur bei „unerklärt" zulassen; bei „erklärt" blockieren oder in Fortsetzungsrichtung umdrehen (separate Variante). Exit/Stop der Referenz unverändert, Initial-SL ≥ 10 Pkt, Cooldown.
• Daten: Eine DAX-1m-Zeitreihe + Event-Kalender aus dem Spec. Session 09:00–20:00, eine Position, Spread ≤ 3,5 — kompatibel.
• baubar: ja (als Overlay auf eine bestehende Intraday-Fade-Strategie aus research_strategies/, z. B. die Gap-/Open-Fade-Familie). Auto-Build testet A/B: Referenz pur vs. Referenz + Gate.
• Dedupe: dax_news_residual_gap_gate (arXiv 2507.04481) macht das Prinzip bereits für den Overnight-Gap; Ederington/Lee (09-05) deckt Post-Release-Overshoot-Fenster ab. Neu ist nur die Übertragung auf unterägliche Spikes im Sessionverlauf ohne Gap-Bezug — also ein Twist, keine wörtliche Dublette.
• Kritische Würdigung:
  • Glaubwürdigkeit/Alter: Querschnitt-Einzelaktien, ±10 %-Ereignisse, Stichprobe mit Selektion durch WSJ-Abdeckung; ältere Zeiträume. Index-Intraday ist ein anderes Objekt (Diversifikation dämpft idiosynkratische Überreaktion).
  • Mechanismus: Uninformierte Bewegung = Liquiditäts-/Inventardruck, der sich zurückbildet; informierte Bewegung = Fundamentalinformation, die Preis dauerhaft verschiebt. Ökonomisch plausibel (permanent vs. transitorisch, vgl. Kraus/Stoll im Log).
  • Situationsanalyse: Trägt am ehesten in Range-Tagen und Mittagsfenster mit dünnem Fluss; schwächt sich ab bei Trendtagen und rund um US-Daten (14:30/16:00 Berlin), wo gerade die „erklärten" Spikes liegen.
  • Übertragbarkeit: Der Kalender ist nur ein grober Proxy für „Nachricht" — unangekündigte Schlagzeilen (Geopolitik, Zentralbank-Sprecher) landen fälschlich im „unerklärt"-Bucket. Genau diese Fehlklassifikation ist das Hauptrisiko.
  • Bias: Data-Snooping über k und Fensterlängen (2–3 Parameter); Stichprobe seltener Extremereignisse klein → Multiple-Testing-Gefahr.
• DAX-Backtest-Prognose (Hypothese): Kleiner, aber positiver Effekt auf PF der Referenz nur durch Entfernen der schlechtesten Fades (Spikes in Release-Fenstern). Erwartung: Trade-Anzahl −15 bis −30 %, PF-Verbesserung moderat; reine Fortsetzungsvariante für „erklärte" Spikes wahrscheinlich instabil (analog dax_weekend_gap_continuation PF 0.16 im Digest). Bezug Digest: dax_news_residual_gap_gate (PF 4.27) zeigt, dass ein News-Gate auf Fades trägt — Übertragung auf Intraday-Spikes ist offen.
• Urteil: fragwürdig bis vielversprechend als Filter — mechanistisch sauber, Proxy-Qualität entscheidet.

Einzeiler / Dedupe (keine Neufunde)

• Fung/Mok/Lam (2000, JBF), Intraday Reversals US & HK Index Futures — Tier 1; Open-Fade bereits mehrfach im Log (06-30, 08-04, 09-04, 09-14); in S&P-Futures nur schwach, in HK stark. Kein Neufund.
• Lobe/Rieks (2011), Short-term overreaction Frankfurt — Tier 1; Tages-/Einzelaktien-Querschnitt, Autoren sehen keinen ausbeutbaren Edge → baubar: nein (Querschnitt), nur Dedupe-Anker.
• Guillaume/Dacorogna et al. (1997, Finance & Stochastics), Directional-Change/Intrinsic Time — Tier 1; bereits im Log (09-28, 10-04).
• Larson/Madura-Verwandte: Gate-Prinzip „Überreaktion nur ohne öffentliche Info" ist Digest-seitig durch dax_news_residual_gap_gate belegt.

Durchsuchte Quellen/Queries

• WebSearch: intraday overreaction index futures large price change (Fung/Mok/Lam) — Treffer bekannt, Volltext (scispace) leer.
• WebSearch: Larson/Madura extreme one-day price changes — SSRN-Abstract verwertet.
• WebFetch: ideas.repec.org Lobe/Rieks 2011 — Abstract verwertet.
• WebSearch: Guillaume et al. 1997 Directional-Change — bereits im Log.
• Dedupe gegen alle Klassik-Logs (Grep: Bremer/Atkins/Cox-Peterson/Poterba/Osler/Hurst/Fung/Directional Change) und results_digest (Grep News/Fade).
• Auffälligkeiten: keine Anweisungen in Fremdtexten gefunden.

Weiterer Lauf 12:01

Klassik-Research 2026-10-06 (Di — Mean-Reversion / Contrarian / Short-Term-Reversal)

Kurzfazit: Die Reversal-Familie ist im Log und im Digest stark besetzt (Zawadowski/Extreme-Move, Fung/Mok/Lam Open-Reversal, Campbell/Grossman/Wang-Gate, Baltussen End-of-Day-Reversal, Bremer/Sweeney). Neu ist nur der Mechanismus-Twist „News vs. No-News“ (Cutler/Poterba/Summers 1989, Chan 2003): Starke Bewegungen ohne identifizierbare Nachricht kehren eher um, Bewegungen im Nachrichtenfenster setzen sich eher fort. Ich führe ihn als Baustein (Filter) auf dem bestehenden Träger dax_extreme_move_reversal, dessen Digest-Befund ein Gate nahelegt.

Fund 2 — News/No-News-Gate: Extrem-Bewegung nur außerhalb von Termin-Fenstern faden (Cutler/Poterba/Summers 1989; Chan 2003)

Typ: Baustein (Filter) baubar: ja (als Overlay auf dax_extreme_move_reversal)

Extraktion

• Quellen:
  • Cutler/Poterba/Summers, „What Moves Stock Prices?“, Journal of Portfolio Management 15(3), 1989 — Tier 1/2 (Journal-Klassiker), https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=227519
  • Chan, „Stock price reaction to news and no-news: drift and reversal after headlines“, Journal of Financial Economics 70(2), 2003 — Tier 1, https://ideas.repec.org/a/eee/jfinec/v70y2003i2p223-260.html
  • Ergänzend Tetlock, RFS 2010 (Tier 1), https://www.ssrn.com/abstract=1949381
• Markt/Timeframe der Studien: Cutler et al. nutzen US-Aggregat (Tages- bis Monatsdaten). Chan nutzt US-Einzelaktien mit Monatsrenditen und Headline-Datenbank. Beide sind weder intraday noch DAX.
• Befund laut Abstracts/Sekundärzitaten: Große Marktbewegungen treten oft an Tagen ohne identifizierbare Großnachricht auf. Nach No-News-Bewegungen gibt es Reversal, nach News-Bewegungen Drift. Das Volltext-Detail habe ich nicht gelesen (Zugriff nur über Abstract und Zitate); die Zahlen unten sind deshalb nicht verifiziert.
• Regel-Skizze für DAX:
  1. Der Träger erkennt wie bisher eine Extrem-Bewegung (z.B. ≥ k·ATR innerhalb N Minuten) und plant den Fade.
  2. Neu: Der Fade wird nur freigegeben, wenn das Bewegungsfenster NICHT in einem Termin-Fenster liegt. Als Termin-Fenster gilt ±10 Minuten um feste Slots, die der Slot/Spec trägt (z.B. Makro-Releases und US-Cash-Open). Zeiten werden nicht hart kodiert.
  3. Innerhalb eines Termin-Fensters wird nicht gehandelt (Variante A) oder nur mit Fortsetzung (Variante B, optional).
• Daten: 1m-Bars einer Index-Zeitreihe plus Kalender-Slots aus der Spec. Es sind keine Headline-Daten nötig, weil die Zeitnähe zu geplanten Terminen als Proxy dient.
• Session-Kompatibilität: Entry ab 09:00, Hard-Cut 20:00, eine Position, Spread ≤ 3,5 Pkt. Die Regel ist damit umsetzbar.

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit/Alter: Cutler et al. ist eine Aggregat-Varianzzerlegung mit kleiner Stichprobe und Tagesdaten. Chan ist cross-sektional und monatlich, also nur indirekt übertragbar. Die Intraday-Anwendung ist unsere Extrapolation, kein publiziertes Ergebnis. Seit 2003 hat sich die Nachrichtenverarbeitung stark beschleunigt (Algo-News), ein Decay ist plausibel.
• Ökonomischer Mechanismus: Ohne Nachricht ist eine Bewegung eher Liquiditäts-/Flow-getrieben und wird zurückgenommen. Mit Nachricht ist sie Information, die verzögert eingepreist wird (Underreaction, Drift). Das ist inhaltlich verwandt mit dem Campbell/Grossman/Wang-Argument, dessen Gate-Test im Digest scheiterte (PF 0.84→0.42). Der Unterschied: Hier wird der Auslöser exogen über den Kalender bestimmt und nicht aus dem Volumen abgeleitet.
• Situationsanalyse: Der Effekt sollte an Tagen mit bekannten Terminen (US-Daten, EZB, Fed) und an Range-Tagen am deutlichsten sein. Ungeplante Nachrichten (Geopolitik) erkennt der Kalender-Proxy nicht. Dort würde der Filter fälschlich „No-News“ melden, und der Fade liefe in einen echten Informationsschock.
• Übertragbarkeit: Der Kalender-Proxy ist grob, und die Stichprobe der Termin-Fenster pro Tag ist klein. Die Studien nutzen echte Headlines, wir nur Zeitnähe. Der Filter schneidet vermutlich Trades ab und schmälert eine ohnehin unterpowerte Trade-Zahl weiter.
• Bias-Risiken: Multiple Testing bei Fensterbreite und Terminliste (Parameterfreiheit), geringe Stichprobe und Gefahr, die Terminliste nachträglich an die besten Tage anzupassen. Die Terminliste muss vor dem Test festgelegt werden.
• DAX-Backtest-Prognose (Hypothese): Der Träger hatte im Digest PF 1.09 bei n=165 und scheiterte in volatile_day (PF 0.52). Termin-Fenster fallen oft mit volatilen Phasen zusammen, daher erwarte ich ein leicht verbessertes PF (≈ 1.1–1.3) bei 15–30 % weniger Trades. Die Verbesserung wird statistisch kaum signifikant sein (Digest: EV 1.65 vs. MDE 8.11, unterpowert). Ein Decay-Verdacht gehört in diese Prognose, nicht ins baubar-Flag.
• Urteil: fragwürdig bis vielversprechend. Der Mechanismus ist begründbar, aber die Evidenz ist indirekt, und das Gate ist nur eine grobe Näherung des Nachrichtenzustands.
• Dedupe: Nahe dran sind dax_news_residual_gap_gate (Gap-Fade, baustein_ohne_mehrwert) und dax_announcement_day_long (Savor/Wilson, kein Edge). Beide betreffen andere Träger und andere Mechanik (Gap bzw. Long-Prämie). Ein Termin-Fenster-Gate auf dem Extreme-Move-Fade gibt es im Digest bisher nicht.

Einzeiler (nicht als Neufund)

• Campbell/Grossman/Wang 1993 (QJE): Volumen-konditioniertes Reversal ist bereits als dax_cgw_liquidity_reversal_gate getestet (baustein_ohne_mehrwert).
• Chan/Jain/Xia-Typ „Intraday-Overreaction an Index-Futures“ (Fung/Mok/Lam 2000; Zawadowski et al. 2006): bereits gebaut.
• Baltussen/Da/Soebhag „End-of-Day Reversal“: Familie bereits besetzt (dax_closing_auction_pressure_reversal).
• Heston/Korajczyk/Sadka 2010 (JF) Halbstunden-Periodizität: bereits dax_intraday_slot_periodicity.

Durchsuchte Quellen/Queries

1. WebSearch „short-horizon return reversal after large intraday price moves index futures overreaction“ → Fung/Mok/Lam, Zawadowski et al. (beide bereits im Log).
2. WebSearch „Campbell Grossman Wang 1993 trading volume serial correlation“ → bereits im Digest.
3. WebSearch „intraday liquidity-driven reversal vs information-driven continuation“ (frei-explorativ) → Baltussen, Heston et al. (bereits besetzt).
4. WebSearch „Chan 2003 news and no-news“ und „Tetlock 2010 / Cutler Poterba Summers 1989“ → Fund 1.

Volltexte waren nicht zugänglich, die Würdigung stützt sich auf Abstracts, Zitate und Sekundärquellen. Auffälligkeiten: keine Instruktionen in Fremdtexten gefunden.

Weiterer Lauf 18:07

Klassik-Research 2026-10-06 (Dienstag — Mean-Reversion / Contrarian / Short-Term-Reversal)

Kurzfazit: Das Reversal-Feld ist im Log und im Digest weitgehend abgegrast (Gap-Fade, VWAP-Band, Uncertain-Info, Lehmann, Coval/Shumway, Cootner, OU-Halbwertszeit, Candlestick, Jump-Fade). Ein Neufund trägt: Bertrams analytische, kostenbewusste OU-Schwellen-Kalibrierung. Sie ist ein Baustein auf dax_vwap_band_reversion, nur teilweise neu gegenüber dem OU-Halbwertszeit-Exit. Alle anderen Treffer sind Dedupe-Anker oder nicht Tier-1/2-tauglich und stehen als Einzeiler am Ende.

Fund 3 — Bertram (2010): Kostenbewusste optimale OU-Schwelle als Entry-Enable-Gate (Typ: Baustein, Indikator/Filter)

• Quelle: William K. Bertram, „Analytic Solutions for Optimal Statistical Arbitrage Trading", Physica A 389(11), 2234–2243, 2010. Tier 1 (peer-reviewed). https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1505073
• Gegenprobe: Stephenson/Vanstone/Hahn, „A Unifying Model for Statistical Arbitrage: Model Assumptions and Empirical Failure", Computational Economics 58(4), 2021. Tier 1/2. https://link.springer.com/article/10.1007/s10614-020-09980-6
• Zugang (transparent): Volltext nicht gelesen. Rekonstruiert aus Abstract/Suchsnippets (SSRN, Springer-Titel) und der Standard-Lehrbuchlage zur OU-First-Passage-Zeit. Der Befund der Gegenprobe („empirical failure") stammt nur aus dem Titel. Die Detailzahlen sind nicht geprüft.
• Markt/Timeframe Original: Synthetischer OU-Spread (Pairs), theoretisch. Keine Index-Intraday-Studie.
• Regel in 2–3 Sätzen: Folgt der Abstand x_t = Preis − Anker einem OU-Prozess (θ, σ), dann ist die Erwartung der Trade-Dauer analytisch über die First-Passage-Zeit gegeben. Bei Roundtrip-Kosten c liegt der optimale Einstieg symmetrisch bei ±a*. a* maximiert (2a − c) / E[T(a)] bzw. die Sharpe-Ratio. Der Trade endet an der Gegenseite (+a*), nicht am Mittelwert. Ist E[Gewinn/Zeit] ≤ 0 (θ zu klein oder σ_eq zu klein gegenüber c), wird nicht gehandelt.
• Mapping auf DAX (nur eine Indexreihe): Anker = Session-VWAP (oder rollender Mittelwert). Rollende AR(1)-Schätzung von θ und σ_eq = σ/√(2θ) über z. B. 90–180 1m-Bars. c = Spread (≤ 3.5 p) + Slippage. Das Gate lässt den bestehenden VWAP-Band-Entry nur zu, wenn σ_eq groß genug ist. Der Entry-Abstand wird auf a* statt auf eine feste 2σ-Zahl gesetzt. Keine Uhrzeiten hartkodiert; der Slot trägt sie.
• Daten/Session: 1m-Bars einer Reihe, reichen aus. Eine Position, Entry-Floor 09:00, Hard-Cut 20:00 sind kompatibel. baubar: ja (als Overlay auf dax_vwap_band_reversion).

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit/Alter: Die Mathematik ist exakt, gilt aber nur unter der OU-Annahme. Die Evidenz ist rein theoretisch, ohne IS/OOS am Index. Es gibt Parameter-Schätzfehler (θ ist über kurze Fenster stark verrauscht und verzerrt). Die Gegenprobe-Literatur (Stephenson et al.) berichtet empirisches Versagen bei Stat-Arb, das genaue Ausmaß ist ungeprüft.
• Ökonomischer Mechanismus: Mean-Reversion (Inventar-/Liquiditätsdruck) trägt den Edge. Bertram liefert nur die Kostenoptimierung der Schwelle, keine neue Edge-Quelle. Ohne echtes Reversal im Preisprozess liefert die Formel nichts.
• Situationsanalyse: Das Gate sollte in Range-/Seitwärtsphasen mit stabilem θ greifen. An Trendtagen, nach Nachrichtenschocks und beim Regimewechsel bricht die OU-Annahme. Dort liefert die Schätzung scheinbar hohes θ aus kurzem Rauschen, bevor der Trend läuft. Das ist deckungsgleich mit den Digest-Hinweisen: Bandbruch-Respekt (Cootner-Gate) und Dünn-Fenster-Gate helfen, der Halbwertszeit-Exit nicht.
• Übertragbarkeit: Die Pairs-Spread-Struktur (kointegriert, stationär) hat der DAX-Preis relativ zum VWAP nicht. Der VWAP-Abstand ist nur schwach stationär und wird im Tagesverlauf enger (VWAP wird träge). Dadurch ist θ systematisch tageszeitabhängig. Das ist eine reale Schwäche.
• Bias-Risiken: Overfitting über Fensterlänge und Schätzmethode (wenige, aber empfindliche Parameter). Multiple Testing, da es das dritte OU-/VWAP-Band-Gate wäre. Lookahead ist vermeidbar, wenn θ nur aus Bars bis t−1 geschätzt wird. Es gibt keinen Survivorship-Bias.
• DAX-Backtest-Prognose: Ich erwarte PF 0.88–1.02 gegenüber der Referenz 0.83–0.90 (Digest: dax_vwap_band_reversion PF 0.83; Cootner-Gate PF 0.96; AP-Gate PF 1.30 bei kleinem n; OU-Halbwertszeit-Exit ohne Mehrwert, PF 0.88→0.84). Das Gate bringt am ehesten Verbesserung über weniger Trades (kostengetriebene Selektion), kaum über bessere Treffer. Ein klar positiver PF ist unwahrscheinlich, weil die Schwelle nur Kosteneffizienz optimiert. Der Decay-/Modellversagens-Verdacht ist die Hypothese, die der Backtest prüft, kein Baubarkeitsgrund. Als A/B testbar: Referenz pur vs. Referenz + Bertram-Gate; Zusatzvariante „Exit an Gegenband" gegen „Exit am VWAP".
• Dedupe: Überschneidung mit 2026-08-28-classic Fund 1 (OU-Halbwertszeit-Gate + Zeit-Exit; Digest: ohne Mehrwert). Neu ist ausschließlich die kostenoptimale Entry-Schwelle a*(c, θ, σ) samt Gegenband-Exit, nicht die OU-Schätzung.
• Urteil: fragwürdig, aber billig testbar. Es ist ein kostenbewusster Selektionsmechanismus, der Mean-Reversion-Stärke nicht erzeugt.

Einzeiler (keine Neufunde)

• Fang/Jacobsen/Qin (2017), „Popularity versus Profitability: Evidence from Bollinger Bands", J. Portfolio Mgmt (Tier 1/2; https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2484322): Vor der Einführung 1983 waren BB-Regeln profitabel, seit der Popularisierung (2001) ist die Vorhersagekraft weitgehend verschwunden. Das ist ein klassischer Decay-Beleg. Strukturell dasselbe wie das VWAP-Sigma-Band (Digest PF 0.83), und BB war schon am 2026-10-05 Einzeiler. Volltext 403, nur Abstract-Snippet.
• Leung/Chong (2003), Applied Economics Letters 10(6) (Tier 1; https://ideas.repec.org/a/taf/apeclt/v10y2003i6p339-341.html): BB vs. MA-Envelope in G7/Asien-Tigern 1985–2000. Dedupe-Anker zum VWAP-Band.
• Fibonacci-Retracement-Studien (Sethi et al. SSRN 2020; Academia/ResearchGate-Papers; Energiewerte/Krypto-Studie): Tier 2/3. Teils nur Trefferquoten ohne Kostenmodell. Die Retracement-Level 38/50/62 % erscheinen nicht häufiger als andere Level. Kein Mechanismus, Folklore-nah. Nicht baubar markiert (Tier-Regel).
• Fung/Mok/Lam (2000), Intraday-Reversals US-Index-Futures (15 Jahre): bereits in 2026-07-07-classic Fund 3 und 2026-08-11-classic abgedeckt.
• Della Corte/Kosowski „Market Closure and Short-Term Reversal" und Lou/Polk/Skouras (2019, JFE) „Tug of War": Overnight-Reversal bzw. Querschnitt. Ersteres ist bereits am 2026-07-12 abgedeckt. Letzteres ist Querschnitt-Momentum und für eine einzelne Reihe nicht baubar.
• CESA-Working-Paper „Term Structure of Intraday Return Autocorrelations": Negative Autokorrelation bei 8–18-Min-Horizonten, vermutlich Bid-Ask-/Inventar-getrieben. Das PDF war nicht lesbar (Binärstrom), nur Suchsnippet. Reines Kostenartefakt-Risiko bei 3.5 p Spread, nicht baubar.

Durchsuchte Queries

1. Lou/Polk/Skouras „tug of war" overnight/intraday (Dedupe)
2. Cliff/Cooper/Gulen trading vs. non-trading hours (Overnight-Drift, nicht in der Session baubar)
3. Fibonacci retracement academic test
4. Bollinger %b / Stochastik contrarian Leung/Chong
5. Intraday price reversals index futures, same-sign sequences
6. Fang/Jacobsen/Qin Bollinger-Bands-Decay
7. Bertram optimal OU thresholds; Stephenson et al. Stat-Arb-Versagen

Frei-explorative Suche: Bertram/OU-Optimal-Threshold (Physik-/Operations-Research-Randjournal) bewusst gegen die Digest-Lage (OU-Exit ohne Mehrwert). Auffälligkeiten: Keine Fremdinstruktionen in den Webinhalten gefunden.

Research-Log 2026-10-05 (Montag, Fokus: Breakout-Familien)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Die Breakout-Suchen (ORB, Range-Expansion, Level-Breaks) liefern nur Treffer, die schon im Log stehen oder Tier 3 sind. Die ORB-Familie ist im Digest mit 62 Trials / 6 Builds sehr gut abgedeckt. Die freie Gegen-Suche (Overnight-Gap, Europa-Open) brachte nur Quellen ohne neuen, auf den DAX übertragbaren Mechanismus.

Prüfung der Treffer

Alle Treffer wurden gegen research-log/ und results_digest.md geprüft. Keiner wird als Fund geführt.

• Mesfin, arXiv 2605.04004 (Tier 1, 2026): Falsifikationsstudie mit 14 OHLCV-Signalfamilien auf MNQ, 947 Handelstage. Keine Familie besteht alle fünf Gates, elf scheitern schon an der Reibung von 2 Punkten. Bereits am 2026-08-24 als Fund geführt und am 2026-09-19 sowie 2026-10-03 erneut referenziert, daher kein Neufund. Neu ist nur ein Detail aus den Suchsnippets: Der ORB-Pullback-Einstieg hat eine Stop-out-Quote von 80,7 % bei 20 Punkten Stop. Das bestätigt den bekannten Befund, dass der Retest nach Breakouts überwiegend Fehlausbrüche erfasst. Das passt zum Digest: dax_orb_activity_gate und dax_orb_nr_contraction_gate lagen bei PF 0,47 (Retest-Variante). Diese Zahl ist nur ein Snippet, nicht von mir im Volltext verifiziert.
• MQL5-Blog „ORB-Paper auf fünf Indizes repliziert“ (Tier 3, 2026-09-25, https://www.mql5.com/en/blogs/post/776235): Brutto +0,131 R auf NQ, netto +0,002 R. Der Edge liegt in der Größenordnung der Kosten. Das ist ein Tier-3-Einzeiler und keine Bau-Grundlage. Der Blog war schon am 2026-09-28 verbucht. Er stützt die Kostenmauer-These, die der Digest bei ORB-Varianten zeigt (Ø PF 0,93 über 5 Builds).
• Arbeiten ohne Bezug zur Tagesfrage:
  • arXiv 2605.11423 (Volatilität-Volumen-Gap-Klassifikator, MNQ-Regime): Regime-Klassifikator auf MNQ, nur Titel gesehen, nicht geprüft. Möglicher Regime-Filter-Ansatz für Donnerstag (Fokus Volatilität/Regime).
  • Boyarchenko et al., „The Overnight Drift“ (NY Fed Staff Report 917): Mechanismus ist Dealer-Inventory und Order-Imbalance am US-Close. Der Effekt fällt in die Eröffnung der europäischen Märkte, liegt also im Overnight-/Frühphasen-Bereich und nicht in unserem Session-Fenster 09:00–20:00 mit Entry-Floor 09:00. Als Einzeiler vermerkt, nicht baubar.

Eigene Einschätzung zur Breakout-Familie (Hypothese für den Auto-Build)

Zwei Dinge sind belegt: Der Digest zeigt, dass Zeit-/Struktur-Bausteine auf ACD-Time-Confirmed-ORB wirken (Dow-Struktur-Gate PF 1,12→1,26, Exit-Lab auf Timely ORB PF 0,98→1,28), und Entry-Gates allein bringen wenig (Anker-Placebo, VaR-Sprung-Exit ohne Mehrwert). Daraus folgt, dass der Hebel bei ORB eher in Exit und Filter liegt als im Entry. Neue ORB-Entry-Varianten ohne neuen Mechanismus sind daher wenig sinnvoll. Ein neuer Fund bräuchte einen Mechanismus, der Fehlausbrüche vor dem Entry trennt (zum Beispiel eine Bestätigung über Folge-Bars oder die Volatilitätsbedingung am Vortag). Beides ist in der Literatur der letzten Tage nicht neu aufgetaucht.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. WebSearch: „opening range breakout intraday index futures 2026 arXiv volatility filter“ → Mesfin 2605.04004, Tsai et al. 2019 (bekannt), Praxisseiten (Tier 3).
2. WebSearch: „range expansion breakout intraday stock index SSRN 2026 prior day high low break“ → MQL5-Replikation (Tier 3), Zarattini/Aziz SSRN 4416622 und 4729284 (bekannt), Wang/Gangwar SSRN 5198458 (NSE-Blockanalyse, nur Titel gesehen).
3. WebSearch: „intraday breakout failure false breakout reversal index futures first hour range arXiv 2026 microstructure stop-run“ (frei-explorativ) → wieder Mesfin; sonst Tier-3-Blogs.
4. WebSearch: „arXiv 2026 intraday index futures overnight gap fill European open DAX Euro Stoxx …“ (frei-explorativ, bewusst weg von Breakouts) → Gap-Fill laut Mesfin netto −1,4 bis −1,9 Punkte (MNQ), Overnight-Drift (Boyarchenko, NY Fed), 2605.11423.
5. WebFetch: arXiv 2605.04004 (Abstract), MQL5-Blog 776235.

Einzeiler-Liste

• arXiv 2605.11423 (MNQ-Volatilität-Volumen-Gap-Regime-Klassifikator, Tier 1): möglicher Regime-Filter-Baustein, am Donnerstag mit Volltext prüfen (noch nicht geprüft, nicht als Fund geführt).
• Boyarchenko et al., NY Fed SR 917 (Overnight Drift): Mechanismus außerhalb des Session-Fensters, nicht baubar.
• MQL5-Replikation ORB (Tier 3): nur Beleg für die Kostenmauer, kein Fund.

Weiterer Lauf 11:57

Research-Log 2026-10-05 (Montag, Fokus Breakout-Familien)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Alle Treffer zu Breakout-Familien (ORB, Narrow-Range, Range-Expansion) und zu Order-Flow/Mikrostruktur sind bereits im Log und im Digest verbucht oder brauchen Daten, die wir nicht haben (Orderbuch, Ticks). Der Befund der neuen Literatur ist durchgehend negativ: Breakout-Edges verschwinden nach Kosten. Das passt zur DAX-Empirie im Digest.

Kritische Einordnung der Treffer (kein Neufund)

Fetna (SSRN 7428398) und Mesfin (arXiv 2605.04004), Dedupe

• Fetna (SSRN 7428398, Tier 1): 225 ORB-Zellen, neun US-Futures, 16 Jahre 1m-Daten, vorab registriert. Null Zellen erreichen t ≥ 2,5 bei 25 $ Round-Trip. Die größte überlebende Zelle scheitert an einer Zufallsanker-Kontrolle. Der Anker-Placebo-Baustein wurde bereits gebaut (dax_orb_anchor_shift, Digest 2026-09-28: baustein_ohne_mehrwert, Träger PF 1,03 vs. 0,99).
• Mesfin (arXiv 2605.04004, Tier 1, nicht peer-reviewed): 14 Signalfamilien auf MNQ, 947 Tage (2021–2025), Walk-Forward. Keine besteht alle fünf Kriterien. Brutto liegt der Edge bei nur 0,07–1,50 Punkten pro Trade. Bereits am 2026-08-24 als Dedupe-Anker verbucht.
• Mein Befund zur Glaubwürdigkeit: Beide Studien sind methodisch stark (Vorab-Registrierung, Placebo, Permutationstest), aber US-Futures mit eigener Kostenstruktur. Ihr Wert für uns liegt in der Methodik, nicht in einer neuen Regel. Die Zahlen sind plausibel: Bei 2 Punkten Friktion und 0,07–1,50 Punkten Brutto-Edge ist ein Netto-Null arithmetisch zwingend.

Mesfin Folgepaper (arXiv 2605.11423), Vola-Volumen-Gap-Klassifikator

• Klassifikator für „Regimetage“ (hoher Overnight-Gap, hoher |erste-30-Min-Return|, hohes First-Bar-Volumen). Aktiv an ca. 4,4 % der Tage (ca. 40 Tage). 77,6 % dieser Tage kehren vom Tageshoch/-tief bis zum Schluss um.
• Schwächen: n ≈ 40 Tage. Die beste OOS-Strategie hat T = 1,46. Das Vorzeichen kippt zwischen den Jahren (+40,74 Punkte 2024 vs. −42,48 Punkte 2025). Der Befund ist damit instabil und nicht handelbar.
• Dedupe: Der Mechanismus (Gap plus erste 30 Minuten plus Überreaktion, dann Reversal) entspricht dax_open_overreaction_fade (14 Baustein-Tests im Digest) und dax_overnight_gap_fade (13 Baustein-Tests). Kein neuer Mechanismus, nur Einzeiler.
• Prognose (falls getestet): Der Effekt sollte im DAX bei ähnlich geringer Aktivierungsfrequenz die Mindestfallzahl n ≥ 30 reißen. Erwartung: kein Edge, vor allem Stichprobe zu klein.

Crabel NR4/NR7 und Inside-Day, Dedupe

• Praktiker-Quellen (Bookmap, Zerodha-Substack, daytradingtoolkit) liefern Beschreibungen ohne offengelegten Backtest, also Tier 3, kein Fund.
• Empirisch im Digest bereits abgedeckt: dax_inside_day_breakout (2026-08-18), dax_range_scaled_stretch_breakout (2026-09-15, bester Trial PF 2,04 bei n = 10, also zu klein), dax_orb_nr_contraction_gate (2026-07-13, ohne Mehrwert).

Osler, Stop-Loss-Cluster an runden Zahlen

• Osler (FRBNY Staff Reports sr125/sr150, Tier 1) zeigt in FX-Daten, dass Stops knapp jenseits runder Zahlen und Take-Profits an runden Zahlen clustern. Das ist der Mechanismus hinter dax_round_number_reversal (4 Baustein-Tests, zuletzt PF 1,05 → 1,48 durch Exit-Lab). Bekannt, kein Neufund. Die übrigen Treffer zu „Liquidity Sweeps / ICT“ sind Tier 3 oder Marketing und werden nicht geführt.

Order-Flow-Imbalance (Kethan, SSRN 7053198; arXiv 2508.06788)

• Kethan: Brutto-Sharpe +0,98 bei 10-Sekunden-Takt wird netto −1,73. Die Kosten überschreiten den Brutto-Edge um das 164-Fache. Braucht Orderbuch-/Sekundendaten. baubar: nein. Zugleich ein weiterer Beleg, dass Mikrostruktur-Signale an der Kostenmauer scheitern.

Einzeiler (kein Neufund)

• arXiv 2602.10785 (Parameteroptimierung mit Double-OOS plus Walk-Forward): reine Methodik, Krypto/Gebühr 0,1 %, nicht auf DAX-Intraday übertragbar.
• MQL5-Blog „ORB replicated on five indices: gross reproduced, net zero“ (25.09.2026): Tier 3 (Trader-Blog), nur als Hinweis, bestätigt Fetna.
• CME-Ether-OFI (SSRN 6772279, OOS-Sharpe 5,11): Krypto-Futures, Orderflow-Daten, nicht baubar, Zahl ohne Kostendetails nicht prüfbar.

Durchsuchte Quellen / Queries

1. WebSearch: „opening range breakout intraday index futures arXiv 2026 volatility-scaled“ (Tagesfokus)
2. WebSearch: „intraday stock index futures strategy SSRN 2026 order flow imbalance trading hours effect“ (frei)
3. WebSearch: „narrow range day breakout intraday equity index range expansion volatility clustering trading rule 2026 paper“ (Tagesfokus)
4. WebSearch: „arXiv q-fin.TR 2026 intraday stock index trading rule out-of-sample transaction costs new“ (frei)
5. WebSearch: „European index futures intraday liquidity sweep stop-run reversal academic evidence stop-loss clustering round numbers“ (explorativ, bewusst gegen die Erfahrungslage: „Liquidity-Sweep“-Thema)
6. WebFetch: arXiv 2605.04004 und 2605.11423 (Abstracts)
7. Dedupe: Grep über research-log/ und results_digest.md (Crabel/NR7/Osler)

Weiterer Lauf 17:58

Literatur-Research 2026-10-05 (Montag: Breakout-Familien)

Kurzfazit

Die Breakout-Familie ist im Digest stark abgedeckt (ORB 62 Trials, Volatility Breakout 97 Trials) und im Log dicht dokumentiert. Die Suche nach neuen Breakout-Quellen brachte nur bereits verbuchte Anker (Mesfin 2605.04004). Als einziger Fund mit neuem Mechanismus-Twist bleibt Chung/Bellotti (arXiv, 2021): Bounce-Zähler und Zeit-Zerfall für Support/Resistance-Level als Filter-Baustein auf die bestehenden Level-Reversal-Plugins. Die Studie ist älter als 12 Monate. Der Quarter-Hour-Effekt (Krypto, Juli 2026) ist als Fund nicht baubar.

Alle Einschätzungen beruhen auf Abstracts und Suchsnippets. Die Volltexte wurden nicht geprüft.

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Fund 1: Bounce-Zähler-gewichtete Support/Resistance-Level mit Zerfall

Typ: Baustein (Filter) · Tier 1 (arXiv, nicht peer-reviewed-Status unbekannt) Quelle: Chung, K. / Bellotti, A.: "Evidence and Behaviour of Support and Resistance Levels in Financial Time Series", arXiv:2101.07410, eingereicht 19.01.2021. URL: https://arxiv.org/abs/2101.07410

Extraktion

• Markt/Timeframe: Intraday-Preisreihen. Assets und Stichprobe stehen nicht im Abstract.
• Mechanik: Ein heuristischer Algorithmus findet S/R-Level. Je mehr Bounces ein Level zuvor hatte, desto wahrscheinlicher prallt der Kurs erneut ab. Die Bounce-Wahrscheinlichkeit nimmt mit der Zeit ab (Zerfall).
• Regel-Skizze (unsere Übersetzung, nicht aus dem Paper): Level aus Swing-Hochs/-Tiefs des laufenden Tages auf 1m-Bars bilden. Pro Level die Bounces zählen (Annäherung ≤ x·ATR, dann Gegenbewegung ≥ y·ATR). Ein Reversal-Entry gegen das Level ist nur erlaubt, wenn der Zähler ≥ N ist und das letzte Touching jünger als T Minuten ist. Stop knapp hinter dem Level, mindestens 10 Pkt.
• Daten: Eine Index-Zeitreihe in 1m reicht. Die Level werden aus der eigenen Historie abgeleitet.
• Session: Passt zu 09:00–20:00. Der Warmup ab 08:00 liefert die ersten Level, Zeiten werden nicht hart kodiert.
• baubar: ja (als Overlay auf dax_pivot_level_reversal bzw. dax_round_number_reversal). Begründung: reiner Preis-Filter, keine Zusatzdaten. Der Auto-Build testet A/B (Referenz pur vs. Referenz + Bounce-Zähler-Gate).

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit: Der Abstract nennt weder Assets noch Stichprobengröße, Kosten oder Out-of-Sample-Test. Er sagt nur "statistisch signifikant". Das ist eine Eigenschaft der Preisreihe, kein handelbarer Edge nach Spread. Die Signifikanz hängt am eigenen Level-Algorithmus (freie Parameter: Toleranzband, Bounce-Definition, Zerfallsrate). Multiple-Testing ist unklar. Schwächend: Das Paper ist fünf Jahre alt, und ein Bounce-Zähler ist rekursiv (Level, die oft getestet wurden, sind per Konstruktion nah am Kurs, also steigt auch die Zahl der Versuche).
• Ökonomischer Mechanismus: Plausibel sind Limit-Order-Cluster und Stop-Cluster an wiederholt getesteten Preisen (Osler-Linie), sowie selbsterfüllende Chartisten-Erwartung. Der Zerfall passt dazu: Limit-Orders werden bei jedem Test konsumiert, bis das Level bricht.
• Situationsanalyse: Trägt eher an Range-Tagen und in der Mittagsflaute, wo Preis zwischen Leveln pendelt. An Trendtagen oder bei Makro-Nachrichten brechen Level durch, und das Gate "Zähler hoch" kann dann genau die Fälle selektieren, in denen der Break kurz bevorsteht (Level wird "weich geklopft"). Das ist das Hauptrisiko.
• Übertragbarkeit DAX: Der Mechanismus ist rein preisbasiert und hängt nicht an US-Struktur. Plausibel übertragbar. Offen ist, ob die Level der eigenen Tagesreihe genug Zähler-Statistik liefern (wenige Touches pro Tag, kleine n).
• Bias-Risiken: (1) Overfitting über Toleranzband/Zähler-Schwelle/Zerfall (3–4 freie Parameter). (2) Lookahead, wenn Swing-Punkte erst mit Verzögerung bestätigt werden. Swings dürfen nur nach Bestätigungs-Bar zählen. (3) Kleine Stichprobe nach Gate, vgl. Digest-Fall dax_range_scaled_stretch_breakout (PF 2.04 bei n=10).
• DAX-Backtest-Prognose: Die Referenzen sind im Digest unauffällig positiv: dax_round_number_reversal (Exit-Lab-A/B PF 1.05→1.48), aber dax_pivot_reversal_tod_gate ohne Mehrwert (PF 0.90→0.73) und dax_round_number_stop_cascade ohne Mehrwert. Ich erwarte, dass das Gate den Trade-Count um 50 % oder mehr senkt und der PF-Gewinn innerhalb der Streuung liegt. Ein Mehrwert wäre nur bei n ≥ 60 nach Gate belastbar. Bei Nicht-Eintreten gilt der Fund als Datum, nicht als Verbot.
• Urteil: fragwürdig bis vielversprechend. Der Mechanismus ist ökonomisch sauber begründet, aber die Evidenz ist ein Abstract ohne Kostenbezug.

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Fund 2: Quarter-Hour-Effekt (periodische algorithmische Bursts)

Typ: Strategie-Idee / Filter · Tier 1 (arXiv) Quelle: Kim, C. / Hansen, P. R.: "The Quarter-Hour Effect: Periodic Algorithmic Trading and Return Predictability in Cryptocurrency Futures", arXiv:2607.09426, eingereicht 10.07.2026 (v2 16.07.2026). URL: https://arxiv.org/abs/2607.09426

Extraktion

• Markt: Sechs Binance-Perpetuals, Trade-Level-Daten. Bursts von Volumen und Volatilität an Minuten-, 5-Minuten- und Viertelstunden-Marken. Trade-Größen-Rundheit sinkt in den Bursts (Signatur von Algos). Die ersten 10 Sekunden einer Viertelstunden-Minute haben laut Snippet rund 26 % mehr Trades und 26 % größere absolute Returns. Die Eröffnungsreturns sind Out-of-Sample vorhersagbar. Der Order-Imbalance in dem Fenster sagt Returns 4–12 Stunden voraus.
• Daten: Der Kern braucht Tick-/Trade-Daten (Imbalance, Rundheit). Eine 1m-Index-Reihe reicht dafür nicht.
• baubar: nein. Begründung: Das Signal hängt an Trade-Level-Imbalance und Sekundenfenstern, wir haben nur 1m-Bars einer Indexreihe. Der Horizont (4–12 h) ist auch länger als ein sinnvolles Intraday-Fenster. Ein Uhrzeit-Timing-Filter wäre eine Spekulation ohne Beleg im Paper.

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit: Krypto-Perpetuals, 24/7, starke Retail-Beteiligung und Bot-Dichte. Ein Auszug nennt weder Kosten noch Return-Größen. Die Kosten sind bei 4–12-h-Signalen aber weniger kritisch.
• Mechanismus: Zeitgesteuerte Algos (TWAP/Cron-Jobs) an runden Uhrzeiten sind plausibel. Auch am DAX gibt es Uhrzeit-Cluster (Makro-Releases, Xetra-Auktionen), die aber wirtschaftlich anders getrieben sind.
• Übertragbarkeit: Schwach. Kein 24/7-Markt, andere Teilnehmer, keine Tick-Daten. Bar-Level-Effekt auf 1m wäre bestenfalls eine Volatilitäts-Struktur, kein Richtungssignal.
• Prognose: Kein Test sinnvoll, daher keine Prognose.
• Urteil: wahrscheinlich nicht übertragbar. Nur als Hinweis auf Uhrzeit-Mikrostruktur, nicht als Bau-Grundlage.

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Dedupe / Einzeiler

• Mesfin, arXiv:2605.04004 (MNQ-Falsifikation, 14 Familien, keine besteht die Kriterien): bereits verbucht (2026-08-24, 2026-09-23). Dedupe-Anker, kein Neufund.
• Technical Analysis and Discrete False Discovery Rate (arXiv:1811.06766): Methodik-Hinweis für Multiple-Testing bei S/R-Regeln, kein Signal. Hilfreich als Prüfmaßstab für Fund 1.
• Fortraders-Blog "False Breakouts" (50–70 % Fehlbruchquote): Tier 3, anonyme Zahlen ohne Methodik, kein Fund, nicht als Bau-Grundlage.
• NQ-ORB-Studie (vercel-Seite, Sep 2025–Apr 2026, 159 Sessions): Aggregator-Seite ohne klare Quelle, Tier 3, nicht als Fund. ORB ist ohnehin voll abgedeckt.

Auffälligkeiten

Keine Anweisungen an KI in den abgerufenen Inhalten gefunden.

Durchsuchte Queries

1. arXiv 2026 intraday index futures breakout range expansion opening range new strategy (Montags-Fokus)
2. arXiv q-fin 2026 intraday index microstructure order flow imbalance predictability minute bars (frei, Mikrostruktur)
3. intraday periodic volatility bursts round clock times minute-of-hour effect equity index futures ... (frei-explorativ, bewusst abseits von Breakout)
4. arXiv 2026 false breakout probability support resistance level intraday index classification ... (frei-explorativ)

Externe Funde 2026-10-05

Herkunft. Maschinell erzeugt von scripts/external_finds_to_research_log.py aus dem Eingangsordner research_erfolgreich/. Kein Sprachmodell beteiligt.

Kurzfazit. 6 neue(r) Fund(e) aus einem externen Forschungssystem. Sie werden wie alle anderen Funde vom Auto-Build gebaut und nach denselben Kriterien bewertet; erfuellen sie diese, gehen sie denselben Weg in das Gesamtsystem.

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Fund 1 — Extern: expiry_gap_mom

• Quelle: external://research_erfolgreich/expiry_gap_mom/1a9f86e6f31c (Tier 2: Regelwerk und Evidenz aus einem externen Forschungssystem des Betreibers, Daten 2020–2026; auf unseren Daten nicht reproduziert)
• Typ: Standalone-Entry, Richtung both, Einstiegsfenster 09:00–09:30 Berlin
• baubar: ja (eine Index-Zeitreihe, Bars, Session innerhalb 09:00–20:00 Berlin)
• Strategiedatei der Quelle: research_erfolgreich/expiry_gap_mom/research_dax_expiry_gap_mom_strategy.py (SHA-256 1a9f86e6f31c1732f5d6797b1308f5161b029d3d06c515e565507906c3a02227)
• Evidenz der Quelle:
  • Testzeitraum der Quelle (2024 bis heute, Parameter nur aus 2020–2023): n=63, PF 1.329, netto 1000.8 Pkt, t 0.99, p 0.1603; Walk-Forward der Quelle: TRAEGT.
  • Lernzeitraum: 1564.3 Pkt; Gesamt 158 Trades, PF 1.3985, Ø 16.23 Pkt je Trade nach Kosten.
  • Je Jahr: 2020:-528 2021:+533 2022:+1325 2023:+234 2024:+666 2025:-332 2026:+667 (bestes Jahr = 0.516 des Gewinns; Parameterkombinationen positiv: 93.0 %).
  • Notiz der Quelle: lookahead ok (12 Stichproben) | Hinweise: OOS t=1.0<2
  • Eigener Status der Quelle (Bericht 2026-10-01T18:20:35): FAELLT DURCH (in-sample) — Gruende: Konzentration: bestes Jahr 52% des Gewinns. Vorwaerts seit 2026-09-19: n=0.
  • Ehrliche Einordnung: Die Quelle hat diese Strategie ausgewaehlt, nachdem ihr Testzeitraum bekannt war; wie viele Kandidaten sie dafuer getestet hat, ist nicht mitgeliefert. Die Mehrfachtest-Last ist deshalb nicht bezifferbar. Die Daten der Quelle liegen uns nicht vor — es zaehlt allein unser Backtest und danach der Vorwaertstest, wie bei jedem anderen Fund.
• Entry-Regel: exakt die Signalfunktion unten nachbauen. Kein neues Tuning: Baseline = FINAL_PARAMS der Quelle ({"gap_thresh_pct": 0.0, "include_thursday": 1}), Varianten nur aus dem PARAM_GRID der Quelle.
• Exit-Regel: Stop = 4.0 x ATR(20) der 5-Minuten-Bars beim Einstieg; Ziel = 2.0 x Anfangsstopabstand; spaetestens 17:30 Berlin geschlossen (Modus longhold). Die genaue Stop-/Ziel-Mechanik steckt in der Engine der Quelle, die nicht mitgeliefert ist — nach Standarddefinition nachbauen und jede Annahme in deviations_from_source nennen.
• Nachbau-Hinweise: Die Quelle rechnet auf 5-Minuten-Bars der Xetra-Sitzung 09:00–17:30 Berlin. Tages- und Wochenwerte (Hoch, Tief, Schluss, Spanne, Eroeffnung) gelten fuer DIESES Fenster, nicht fuer die CFD-Handelszeit 08:00–22:00. Die erste Bar des Tages ist die 09:00-Bar. Signal auf Bar-Schluss, Ausfuehrung danach (kein Blick nach vorn).
• Digest-Kreuzung (Pflicht, kritisch): Namensverwandt im Bestand: dax_expiry_pinning — nur bauen, wenn das Regelwerk substanziell anders ist; Digest-Urteile dieser Bauten lesen.
• Dein Urteil: Externer Kandidat mit mehrjaehriger Evidenz der Quelle. Der Backtest auf unseren Daten und danach der Vorwaertstest entscheiden.

Beschreibung der Quelle

DAX – Verfallstag Gap-Momentum (expiry_gap_mom)

Idee in 3–5 Sätzen

Am dritten Freitag jedes Monats (ODAX-Verfallstag, bei DAX-Futures die Quartals-Rolls im März/Juni/Sep/Dez) läuft die Vormittagssession systematisch in Richtung des Overnight-Gaps: Hat der DAX gegenüber dem Vortagsschluss positiv eröffnet, wird am Eröffnungs-Bar eine Long-Position eingegangen; bei negativem Gap eine Short-Position. Optional wird auch der Donnerstag vor dem Verfallstag erfasst (Pre-Expiry-Positionierungstag). Die Strategie ist bidirektional und hält bis 17:30 oder bis der ATR-Stop greift. Zur Eröffnung bekannte Information reicht aus — es werden keine Termindaten, kein OI und kein Settlement-Preis benötigt.

Quellen

• Schlag, C. (1996). "Expiration day effects of stock index derivatives in Germany." European Financial Management, 2(1), 69–95. IDEAS/RepEc: https://ideas.repec.org/a/bla/eufman/v2y1996i1p69-95.html — Die Pionierstudie zu Verfallstageffekten speziell am deutschen Markt (DAX, DAX-Futures/Optionen auf Eurex-Vorgänger DTB). Schlag zeigt erhöhtes Volumen und gerichtete Kursbewegungen am Verfallstag.
• Springer: "Expiration day effects on European trading volumes" (2019). https://link.springer.com/article/10.1007/s00181-019-01627-2 — Neuere Studie zu pan-europäischen Indizes inkl. DAX; bestätigt erhöhtes Volumen und gerichtete Kursaktivität an Verfallstagen.
• Stoll, H. R. & Whaley, R. E. (1987). "Program trading and expiration-day effects." Financial Analysts Journal, 43(2), 16–28. — Klassische US-Studie zu Expiration-Day-Effekten, Grundlage der späteren europäischen Replikationen.

Mechanismus: Warum entfaltet sich die Kante über Stunden?

Marktteilnehmer (Market Maker, Hedgefonds) halten am Vortag delta-abgesicherte Positionen in DAX-Optionen nahe am Geld. Das Overnight-Gap verändert die Netto-Delta-Exponierung dieser Bücher: Ein positiver Gap bedeutet, dass kurzlaufende Put-Käufer Delta-Absicherungen (Short-Futures) zurückkaufen müssen und Put-Verkäufer ihre Short-Deltas einrollen → Netto-Kaufdruck auf den Kassamarkt, der sich über die gesamte Vormittagssession aufbaut, weil große Häuser ihre Positionen gestaffelt auflösen. Dieser Mechanismus entfaltet sich über Stunden (nicht Minuten), weil erstens die Positionen groß sind und zweitens die Marktteilnehmer den Markteinfluss durch langsames Handeln minimieren. Nach dem Settlement um ≈ 13:00 fällt der Druck weg — das Halten bis 17:30 nimmt die Fortsetzung oder den Post-Settlement-Bounce mit.

Erwartete Trade-Frequenz und Haltedauer

• Mit include_thursday=0 (nur 3. Freitag): ≈ 12 Signale/Jahr; bei gap_thresh_pct=0.1 ca. 10 realisiert (80 % der Freitage haben |Gap| ≥ 0,1 %)
• Mit include_thursday=1 (3. Freitag + Vortags-Donnerstag): ≈ 20–24 Signale/Jahr ✓
• Haltedauer: Einstieg 09:00, Ausstieg 17:30 (≈ 8,5 Stunden) oder früher per ATR-Stop
• Richtung: bidirektional (Long bei positivem Gap, Short bei negativem Gap)

Identifikation der Verfallstage (ohne externe Daten)

• 3. Freitag: weekday == 4 UND 15 ≤ Monatstag ≤ 21
• Vortags-Donnerstag (Pre-Expiry): weekday == 3 UND 14 ≤ Monatstag ≤ 20 Diese Formeln ergeben sich geometrisch: Das dritte Vorkommen eines Wochentags fällt immer in den Kalenderbereich [15, 21]; der Donnerstag davor in [14, 20].

Risiken und Vorbehalte

• Mit gap_thresh_pct=0.0 signalisiert die Strategie bei jedem Eröffnungstick — ein zu kleines Gap (< 5 Punkte) ist im DAX-Rauschen und trägt keine Information. Erst ab ≈ 0,1 % (≈ 25 Punkte) ist das Gap sinnvoll.
• Die Post-Settlement-Phase (ab ≈ 13:00) kann gegenläufig zur Pre-Settlement-Phase sein; Halten bis 17:30 nimmt beides mit — der Backtest entscheidet, ob die Gesamt-Session positiv ist.
• Bei nur 12–24 Signalen/Jahr braucht man mindestens 3–4 Jahre Test-Daten für statistisch belastbare t-Werte (≥ 30 Test-Trades sind Pflicht).
• Der Effekt war in der Schlag-Studie (1996, DTB-Ära) stark; ob er nach der Eurex-Konsolidierung und dem Hochfrequenzhandel noch so klar messbar ist, muss der OOS-Test zeigen.

Strategiedatei der Quelle (Referenz, nicht direkt lauffaehig in unserer Engine)

"""Inkubations-Fassung des Research-Kandidaten 2026-09-18_DAX_expiry_gap_mom.

Herkunft: Nacht-Research 2026-09-18, Themenfeld-Lauf im Dauerlauf.
Stop/TP/Parameter stammen aus dem Grid auf dem LERNZEITRAUM 2020-2023;
sie wurden NICHT auf den Testdaten nachjustiert.
Testzeitraum 2024-heute: netto 1000.8 Pkt aus 63 Trades, PF 1.329, t 0.99.
Echter Walk-Forward: TRAEGT.
Eingefroren am 2026-09-18 fuer die Inkubation auf IG-Kursen.
"""
import pandas as pd
import numpy as np

TRADING_MODE = "longhold"
TRADING_HOURS = [("09:00", "09:30")]

# gap_thresh_pct: minimum absolute gap size (today's open vs yesterday's close) in percent
#                 to generate a signal. 0.0 = any gap direction, 0.2 = only gaps >= 0.2%.
# include_thursday: 1 = also signal on the Thursday before the 3rd Friday (pre-expiry day);
#                   0 = only the 3rd Friday itself.
PARAM_GRID = {
    "gap_thresh_pct": [0.0, 0.1, 0.2],
    "include_thursday": [0, 1],
}
# 3 × 2 = 6 combinations


def generate_signals(data: pd.DataFrame, params: dict = None) -> pd.DataFrame:
    params = params or {}
    gap_thresh_pct = float(params.get("gap_thresh_pct", 0.1))
    include_thursday = int(params.get("include_thursday", 1))

    tag = data.index.normalize()

    # 3rd Friday of the month: weekday==4 (Fri) and calendar day in [15, 21].
    # Proof: the n-th occurrence of any weekday falls in [(n-1)*7+1, n*7];
    # for n=3 that is [15, 21] regardless of weekday.
    is_third_friday = (
        (data.index.weekday == 4)
        & (data.index.day >= 15)
        & (data.index.day <= 21)
    )

    # Thursday immediately before the 3rd Friday = weekday==3 and day in [14, 20].
    # The 3rd Friday is always exactly 1 calendar day after this Thursday.
    is_pre_expiry_thu = (
        (data.index.weekday == 3)
        & (data.index.day >= 14)
        & (data.index.day <= 20)
    )

    if include_thursday:
        expiry_day = is_third_friday | is_pre_expiry_thu
    else:
        expiry_day = is_third_friday

    # Previous trading day's close: last bar of each day, shifted by 1 day.
    prev_close_by_date = data["close"].groupby(tag).last().shift(1)
    prev_close = pd.Series(tag.map(prev_close_by_date), index=data.index)

    # Today's open = the 09:00 bar open, broadcast to all bars of the day.
    open_today = data["open"].groupby(tag).transform("first")

    # Overnight gap in percent (positive = gap up, negative = gap down).
    gap_pct = (open_today - prev_close) / prev_close.replace(0, np.nan) * 100

    # Signal fires only on the first 5-min bar of the day (09:00).
    is_first_bar = data.groupby(tag).cumcount() == 0

    on_expiry_first = expiry_day & is_first_bar

    long_signal = (on_expiry_first & (gap_pct > gap_thresh_pct)).fillna(False)
    short_signal = (on_expiry_first & (gap_pct < -gap_thresh_pct)).fillna(False)

    # Guard: never both True on the same bar (gap == 0 edge case already excluded above,
    # but gap_thresh_pct == 0.0 with exact zero gap could trigger both).
    both = long_signal & short_signal
    long_signal = (long_signal & ~both).fillna(False)
    short_signal = (short_signal & ~both).fillna(False)

    return pd.DataFrame(
        {"long_signal": long_signal, "short_signal": short_signal},
        index=data.index,
    )

FINAL_PARAMS = {
    "asset": "DAX",
    "strategy_params": {'gap_thresh_pct': 0.0, 'include_thursday': 1},
    "stop_type": "atr",
    "stop_params": {'period': 20, 'multiplier': 4.0},
    "tp_multiplier": 2.0,
    "direction": "both",
    "trading_hours": [('09:00', '09:30')],
}

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Fund 2 — Extern: id_break

• Quelle: external://research_erfolgreich/id_break/db20d715f49a (Tier 2: Regelwerk und Evidenz aus einem externen Forschungssystem des Betreibers, Daten 2020–2026; auf unseren Daten nicht reproduziert)
• Typ: Standalone-Entry, Richtung both, Einstiegsfenster 09:00–11:30 Berlin
• baubar: ja (eine Index-Zeitreihe, Bars, Session innerhalb 09:00–20:00 Berlin)
• Strategiedatei der Quelle: research_erfolgreich/id_break/research_dax_id_break_strategy.py (SHA-256 db20d715f49ab5d0c2f215b90d5aed0df0e2e016dc99022a1165b515ab8aec27)
• Evidenz der Quelle:
  • Testzeitraum der Quelle (2024 bis heute, Parameter nur aus 2020–2023): n=48, PF 1.016, netto 38.6 Pkt, t 0.04, p 0.4831; Walk-Forward der Quelle: TRAEGT.
  • Lernzeitraum: 1932.4 Pkt; Gesamt 135 Trades, PF 1.3386, Ø 14.6 Pkt je Trade nach Kosten.
  • Je Jahr: 2020:-343 2021:+278 2022:+1482 2023:+516 2024:-493 2025:+751 2026:-219 (bestes Jahr = 0.752 des Gewinns; Parameterkombinationen positiv: 83.0 %).
  • Notiz der Quelle: lookahead ok (12 Stichproben) | Hinweise: 1 Jahr traegt >70% · OOS t=0.0<2
  • Eigener Status der Quelle (Bericht 2026-10-01T18:20:35): FAELLT DURCH (in-sample) — Gruende: Konzentration: bestes Jahr 75% des Gewinns. Vorwaerts seit 2026-09-19: n=0.
  • Ehrliche Einordnung: Die Quelle hat diese Strategie ausgewaehlt, nachdem ihr Testzeitraum bekannt war; wie viele Kandidaten sie dafuer getestet hat, ist nicht mitgeliefert. Die Mehrfachtest-Last ist deshalb nicht bezifferbar. Die Daten der Quelle liegen uns nicht vor — es zaehlt allein unser Backtest und danach der Vorwaertstest, wie bei jedem anderen Fund.
• Entry-Regel: exakt die Signalfunktion unten nachbauen. Kein neues Tuning: Baseline = FINAL_PARAMS der Quelle ({"atr_buffer": 0.1, "id_ratio_max": 1.0}), Varianten nur aus dem PARAM_GRID der Quelle.
• Exit-Regel: Supertrend-Stop (Periode 14, Faktor 9.0) auf 5-Minuten-Bars, nachgezogen; Ziel = 3.0 x Anfangsstopabstand; spaetestens 17:30 Berlin geschlossen (Modus longhold). Die genaue Stop-/Ziel-Mechanik steckt in der Engine der Quelle, die nicht mitgeliefert ist — nach Standarddefinition nachbauen und jede Annahme in deviations_from_source nennen.
• Nachbau-Hinweise: Die Quelle rechnet auf 5-Minuten-Bars der Xetra-Sitzung 09:00–17:30 Berlin. Tages- und Wochenwerte (Hoch, Tief, Schluss, Spanne, Eroeffnung) gelten fuer DIESES Fenster, nicht fuer die CFD-Handelszeit 08:00–22:00. Die erste Bar des Tages ist die 09:00-Bar. Signal auf Bar-Schluss, Ausfuehrung danach (kein Blick nach vorn).
• Digest-Kreuzung (Pflicht, kritisch): Namensverwandt im Bestand: dax_acd_timed_breakout, dax_day_range_breakout_long, dax_day_range_breakout_rr1, dax_donchian_channel_breakout, dax_dow_swing_retrace_break, dax_failed_breakout_fade, dax_failed_breakout_fade_exit_lab, dax_inside_day_breakout — nur bauen, wenn das Regelwerk substanziell anders ist; Digest-Urteile dieser Bauten lesen.
• Dein Urteil: Externer Kandidat mit mehrjaehriger Evidenz der Quelle. Der Backtest auf unseren Daten und danach der Vorwaertstest entscheiden.

Beschreibung der Quelle

DAX – Inside Day Breakout mit Halte-bis-Schluss (id_break)

Kurzidee: Liegt die heutige Tagesrange vollständig innerhalb der gestrigen Range (Inside Day), wird Energie komprimiert. Am Folgetag kauft die Strategie, sobald der DAX über das Inside-Day-Hoch bricht, oder verkauft, wenn er darunter fällt — und hält die Position ohne Take-Profit bis 17:30. Ein optionaler Kompressionsfilter (id_ratio_max) beschränkt das Signal auf besonders enge Inside Days.

Quellen:

• Edgeful, „Inside Day in Trading: Breakout Data Across ES, NQ, TSLA, and NVDA" (empirische Breakout-Analyse für Equity-Index-Futures): https://www.edgeful.com/blog/posts/inside-day-in-trading-breakout-data — zeigt für ES/NQ, dass Inside Days zu gerichteten Folge-Moves führen, die intraday anhaltend sind.
• ResearchGate / Kuo, Chen & Hsu (2019), „Assessing the Profitability of Timely Opening Range Breakout on Index Futures Markets": https://www.researchgate.net/publication/331076454_Assessing_the_Profitability_of_Timely_Opening_Range_Breakout_on_Index_Futures_Markets — belegt, dass Level-Breakouts auf Index-Futures (DJIA, S&P500, NASDAQ) mit ≥ 8 % p.a. profitabel handelbar sind; Inside Days markieren komprimierte Vortags-Levels als besonders relevante Breakout-Ankerpunkte.

Warum entfaltet sich die Kante über Stunden? Ein Inside Day zeigt, dass Marktmacher und institutionelle Trader keinen Konsens über das nächste Richtungsziel hatten — beide Seiten befinden sich in einem temporären Waffenstillstand. Wenn am Folgetag einer dieser Ankerpunkte gebrochen wird, löst das die aufgestaute Positionierung auf: Breakout-Käufer (Momentum-Algorithmen, CTAs) sowie Stop-Orders der unterlegenen Seite stoßen gemeinsam in dieselbe Richtung. Dieser Effekt ist typischerweise über Stunden angelegt, weil institutionelle Positionsaufbau-Algorithmen in TWAP/VWAP-Scheiben kaufen/verkaufen, nicht auf einmal. Der DAX als hoch-liquides, stark von globalen Kapitalströmen geprägtes Instrument ist dafür gut geeignet.

Abgrenzung zu bestehenden Ideen:

• Unterschied zu pdh_pdl_fade (verworfen): Keine Reversion zum Vortags-Level, sondern Ausbruch darüber/darunter mit anschließender Fortsetzungshaltung.
• Unterschied zu nr4_hold: Ein Inside Day erfordert eine spezifische Struktur (heute range ⊂ gestern range), kein rollendes Minimum der Range. Tage können Inside Day sein ohne NR4 zu sein (z. B. wenn der Range von vor 5 Tagen noch kleiner war).
• Unterschied zu ib_gap_cont (bestehendes System, Initial Balance): Kein Intraday-Opening-Balance — der Ankerpunkt ist die vollständige Vortages-Range.

Erwartete Frequenz: Inside Days treten beim DAX an ~15–20 % aller Handelstage auf (~37–50 Tage/Jahr). Mit id_ratio_max = 1.0 (jedes Inside Day): ~35–45 Signale/Jahr. Mit id_ratio_max = 0.6 (nur enge Inside Days, ≤ 60 % der Außentages-Range): ~18–28 Signale/Jahr. Beide Parameter-Kombinationen liegen im Zielkorridor 20–150.

Haltedauer: Einstieg 09:00–11:30, Zwangsausstieg 17:30 → typisch 5–8 Stunden.

Risiken und Vorbehalte:

• Falsche Ausbrüche (Fakeouts) sind bei Inside Days häufiger als bei NR4-Tagen, weil die Kompression nicht zwingend eine absolute Range-Extremwert-Situation darstellt.
• Der ATR-Puffer (0,1–0,2 × ATR14 ≈ 3–6 Punkte) mildert Fakeouts, aber bei Nachrichtenschocks zu Handelsbeginn kann der Ausbruch sofort umkehren.
• Geringe Datenmenge: ~37–50 Signale/Jahr ergibt in 3–4 Jahren Training ~120–200 Trades — ausreichend für t-Wert-Schätzung, aber breites Konfidenzintervall.
• Die Edgeful-Quelle basiert auf US-Daten (ES/NQ); DAX-spezifische Validierung ist notwendig.

Strategiedatei der Quelle (Referenz, nicht direkt lauffaehig in unserer Engine)

"""Inkubations-Fassung des Research-Kandidaten 2026-09-17_DAX_id_break.

Herkunft: Nacht-Research 2026-09-17, Themenfeld-Lauf im Dauerlauf.
Stop/TP/Parameter stammen aus dem Grid auf dem LERNZEITRAUM 2020-2023;
sie wurden NICHT auf den Testdaten nachjustiert.
Testzeitraum 2024-heute: netto 38.6 Pkt aus 48 Trades, PF 1.016, t 0.04.
Echter Walk-Forward: TRAEGT.
Eingefroren am 2026-09-18 fuer die Inkubation auf IG-Kursen.
"""
import pandas as pd
import numpy as np

TRADING_MODE = "longhold"
TRADING_HOURS = [("09:00", "11:30")]

PARAM_GRID = {
    "atr_buffer": [0.1, 0.2],
    "id_ratio_max": [0.6, 1.0],
}


def generate_signals(data: pd.DataFrame, params: dict = None) -> pd.DataFrame:
    params = params or {}
    atr_buffer = float(params.get("atr_buffer", 0.1))
    id_ratio_max = float(params.get("id_ratio_max", 1.0))

    tag = data.index.normalize()

    # Tages-OHLC (auf täglicher Ebene, erst nach Schluss vollständig)
    daily_high = data["high"].groupby(tag).max()
    daily_low = data["low"].groupby(tag).min()
    daily_range = daily_high - daily_low

    # Inside Day: Vortag (shift 1) lag vollständig innerhalb des Vortages davor (shift 2)
    # Auswertung auf täglicher Ebene → kein Look-ahead
    is_inside = (
        (daily_high.shift(1) <= daily_high.shift(2)) &
        (daily_low.shift(1) >= daily_low.shift(2))
    )

    # Optionaler Kompressionsfilter: Vortags-Range ≤ id_ratio_max × VorvortagsRange
    is_inside_filtered = is_inside & (
        daily_range.shift(1) <= id_ratio_max * daily_range.shift(2)
    )

    # Level des Inside Days (= Vortag) für heutigen Breakout
    prev_high = daily_high.shift(1)
    prev_low = daily_low.shift(1)

    # Auf M5-Bars mappen
    v_inside = pd.Series(tag.map(is_inside_filtered), index=data.index)
    vh = pd.Series(tag.map(prev_high), index=data.index)
    vl = pd.Series(tag.map(prev_low), index=data.index)

    # ATR(14) der M5-Bars als Breakout-Puffer
    tr = pd.DataFrame({
        "hl": data["high"] - data["low"],
        "hc": (data["high"] - data["close"].shift(1)).abs(),
        "lc": (data["low"] - data["close"].shift(1)).abs(),
    }).max(axis=1)
    atr14 = tr.ewm(span=14, adjust=False).mean()

    buf = atr_buffer * atr14

    # Zeitfilter (Berliner Lokalzeit, naiv)
    t_idx = data.index.time
    t_lo = pd.Timestamp("09:00").time()
    t_hi = pd.Timestamp("11:30").time()
    time_ok = pd.Series(
        [(tt >= t_lo) and (tt < t_hi) for tt in t_idx],
        index=data.index,
    )

    # Breakout: Close über Inside-Day-Hoch oder unter Inside-Day-Tief
    long_cond = v_inside & time_ok & (data["close"] > vh + buf)
    short_cond = v_inside & time_ok & (data["close"] < vl - buf)

    # Nur erstes Signal pro Tag und Richtung
    long_signal = long_cond & (long_cond.astype(int).groupby(tag).cumsum() == 1)
    short_signal = short_cond & (short_cond.astype(int).groupby(tag).cumsum() == 1)

    out = data[[]].copy()
    out["long_signal"] = long_signal.fillna(False)
    out["short_signal"] = short_signal.fillna(False)
    return out

FINAL_PARAMS = {
    "asset": "DAX",
    "strategy_params": {'atr_buffer': 0.1, 'id_ratio_max': 1.0},
    "stop_type": "supertrend",
    "stop_params": {'period': 14, 'factor': 9.0},
    "tp_multiplier": 3.0,
    "direction": "both",
    "trading_hours": [('09:00', '11:30')],
}

---

Fund 3 — Extern: n_down_bounce

• Quelle: external://research_erfolgreich/n_down_bounce/41101bce26ca (Tier 2: Regelwerk und Evidenz aus einem externen Forschungssystem des Betreibers, Daten 2020–2026; auf unseren Daten nicht reproduziert)
• Typ: Standalone-Entry, Richtung both, Einstiegsfenster 09:00–10:00 Berlin
• baubar: ja (eine Index-Zeitreihe, Bars, Session innerhalb 09:00–20:00 Berlin)
• Strategiedatei der Quelle: research_erfolgreich/n_down_bounce/research_dax_n_down_bounce_strategy.py (SHA-256 41101bce26ca828c155d6760810a613bcb7cedb108d8f6bb0f41270d83eec849)
• Evidenz der Quelle:
  • Testzeitraum der Quelle (2024 bis heute, Parameter nur aus 2020–2023): n=71, PF 1.574, netto 2143.7 Pkt, t 1.46, p 0.0722; Walk-Forward der Quelle: TRAEGT.
  • Lernzeitraum: 2601.8 Pkt; Gesamt 174 Trades, PF 1.62, Ø 27.27 Pkt je Trade nach Kosten.
  • Je Jahr: 2020:+234 2021:+653 2022:+1472 2023:+243 2024:-133 2025:+1137 2026:+1140 (bestes Jahr = 0.31 des Gewinns; Parameterkombinationen positiv: 61.0 %).
  • Notiz der Quelle: lookahead ok (12 Stichproben) | Hinweise: OOS t=1.5<2
  • Eigener Status der Quelle (Bericht 2026-10-01T18:20:35): INKUBATION — Gruende: 1/40 Vorwaertstrades. Vorwaerts seit 2026-09-19: n=1.
  • Ehrliche Einordnung: Die Quelle hat diese Strategie ausgewaehlt, nachdem ihr Testzeitraum bekannt war; wie viele Kandidaten sie dafuer getestet hat, ist nicht mitgeliefert. Die Mehrfachtest-Last ist deshalb nicht bezifferbar. Die Daten der Quelle liegen uns nicht vor — es zaehlt allein unser Backtest und danach der Vorwaertstest, wie bei jedem anderen Fund.
• Entry-Regel: exakt die Signalfunktion unten nachbauen. Kein neues Tuning: Baseline = FINAL_PARAMS der Quelle ({"n_down": 2, "min_drop_pct": 0.2, "confirm_bars": 6}), Varianten nur aus dem PARAM_GRID der Quelle.
• Exit-Regel: Stop = 4.0 x ATR(14) der 5-Minuten-Bars beim Einstieg; Ziel = 1.0 x Anfangsstopabstand; spaetestens 17:30 Berlin geschlossen (Modus longhold). Die genaue Stop-/Ziel-Mechanik steckt in der Engine der Quelle, die nicht mitgeliefert ist — nach Standarddefinition nachbauen und jede Annahme in deviations_from_source nennen.
• Nachbau-Hinweise: Die Quelle rechnet auf 5-Minuten-Bars der Xetra-Sitzung 09:00–17:30 Berlin. Tages- und Wochenwerte (Hoch, Tief, Schluss, Spanne, Eroeffnung) gelten fuer DIESES Fenster, nicht fuer die CFD-Handelszeit 08:00–22:00. Die erste Bar des Tages ist die 09:00-Bar. Signal auf Bar-Schluss, Ausfuehrung danach (kein Blick nach vorn).
• Digest-Kreuzung (Pflicht, kritisch): Namensverwandt im Bestand: dax_large_decline_bounce — nur bauen, wenn das Regelwerk substanziell anders ist; Digest-Urteile dieser Bauten lesen.
• Dein Urteil: Externer Kandidat mit mehrjaehriger Evidenz der Quelle. Der Backtest auf unseren Daten und danach der Vorwaertstest entscheiden.

Beschreibung der Quelle

DAX – N-Tage-Abwärts-Streak Morgen-Bounce (n_down_bounce)

Nach N aufeinanderfolgenden Handelstagen mit negativem Tagesschlusskurs ist der DAX statistisch überverkauft auf der täglichen Ebene. Die Überreaktions-Hypothese von DeBondt & Thaler (1985) sowie die empirische Evidenz für Preis-Reversals nach aufeinanderfolgenden negativen Tagesschlüssen stützen einen Bounce am Folgetag. Die Strategie wartet nicht nur auf den Overnight-Gap, sondern bestätigt den Bounce durch einen frühen Intraday-Aufwärtsschub: Der erste Bar der neuen Session, dessen Schlusskurs den Tageseröffnungskurs übertrifft (innerhalb der ersten 15–30 Minuten), löst den Long-Einstieg aus. Die Position wird bis 17:30 gehalten und profitiert von der tagesbreiten Erholung.

Quellen:

• Park (2010 / Zhu et al.) "Intraday price reversals in the US stock index futures market: A 15-year study" – Journal of Banking & Finance. ScienceDirect: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378426604000949
• Gao & Oler (2012) "Stock price reversals following end-of-the-day price moves" – Economics Letters. ScienceDirect: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0165176512005666 — dieser Paper findet direkt: "Opening returns tend to be higher following days closed with price decreases."

Warum sich die Kante über Stunden entfaltet: Nach N negativen Tagen sind kurzfristige Trend-Follower und Retail-Stop-Loss-Verkäufer weitgehend aus dem Markt. Gleichzeitig treten drei Käufergruppen auf, die sich über den Handelstag entfalten: (1) Systematische Mean-Reversion-Fonds (CTAs, Risk-Parity-Strategien) beginnen am Morgen mit Rückkäufen, wenn ihre Modelle Überverkauftheit signalisieren. (2) Langfristig orientierte Anleger (Pensionskassen, Dividendenfonds) nutzen die günstigeren Kurse für geplante Zuflüsse zum Monats-/Wochenbeginn. (3) Optionsmarktmacher, die nach wiederholten Negativtagen zunehmend negative Gamma-Exposition tragen, reduzieren Short-Exposure → zusätzliche Nachfrage im Tagesverlauf. Dieser Bounce ist typischerweise kein impulsiver Einstieg, sondern ein über Stunden gestreckter Zukauf – deshalb hält die Strategie bis 17:30 und profitiert von der vollen Tagesbewegung.

Abgrenzung zu verworfenen Strategien: Die verworfenen Strategien "Overnight-Gap-Fade" und "PDH/PDL-Fade" reagieren auf EINZELNE Kursmarken oder einen einzelnen Gap-Tag (kurzgehalten). n_down_bounce benötigt N ≥ 2 aufeinanderfolgende Schlusskurs-Rückgänge (strukturelle Übertreibung auf Tagesbasis), hält die Position den ganzen Tag und ist long-only – ein konzeptionell anderer Mechanismus (multi-day Überreaktionskorrektur, nicht intraday-Fade).

Erwartete Frequenz und Haltedauer: Bei n_down=3 (drei aufeinanderfolgende Negativtage, ohne Mindest-Drop-Schwelle) ist die Ausgangsbedingung an ca. 30–40 Tagen pro Jahr erfüllt. Unter Berücksichtigung der Morgenbestätigung (erster positiver Bar innerhalb der ersten 30 Min) reduziert sich die Frequenz auf ca. 20–30 Trades pro Jahr. Haltedauer: typ. 6–8 Stunden (Einstieg 09:05–09:30, Exit 17:30). Long only.

Risiken und Vorbehalte:

• In echten Baissephasen (DAX-Trend über Wochen abwärts) kann die Streak-Bedingung häufig auftreten und trotzdem ohne Bounce weiterfallen – der Effekt ist stärker in normalen Marktphasen als in persistenten Bärenmärkten.
• Kleine n_down (2) liefert mehr Trades, aber schwächere Signalqualität (2 Down-Tage sind häufig und nicht zwingend Überreaktion).
• Fehlende Morgenbestätigung (erster Bar negativ) kein Trade → schützt vor Fortsetzungen, reduziert aber Frequenz.
• Gao & Oler (2012) dokumentieren den Effekt für einzelne Stocks; der Übertrag auf einen Index (systematische Mittlung) ist theoretisch plausibel, aber empirisch noch schwächer belegt.

Strategiedatei der Quelle (Referenz, nicht direkt lauffaehig in unserer Engine)

"""Inkubations-Fassung des Research-Kandidaten 2026-09-18_DAX_n_down_bounce.

Herkunft: Nacht-Research 2026-09-18, Themenfeld-Lauf im Dauerlauf.
Stop/TP/Parameter stammen aus dem Grid auf dem LERNZEITRAUM 2020-2023;
sie wurden NICHT auf den Testdaten nachjustiert.
Testzeitraum 2024-heute: netto 2143.7 Pkt aus 71 Trades, PF 1.574, t 1.46.
Echter Walk-Forward: TRAEGT.
Eingefroren am 2026-09-18 fuer die Inkubation auf IG-Kursen.
"""
import pandas as pd
import numpy as np

TRADING_MODE = "longhold"
TRADING_HOURS = [("09:00", "10:00")]

# 3 × 2 × 2 = 12 Kombinationen
PARAM_GRID = {
    "n_down": [2, 3, 4],          # Anzahl aufeinanderfolgender Negativtage (Schlusskurs-Rueckgang)
    "min_drop_pct": [0.0, 0.20],  # Mindest-Drop je Negativtag in % (0 = jeder Rueckgang zaehlt)
    "confirm_bars": [3, 6],        # Einstieg auf dem ersten positiven Bar innerhalb dieser vielen Bars
}

def generate_signals(data: pd.DataFrame, params: dict = None) -> pd.DataFrame:
    params = params or {}
    n_down = int(params.get("n_down", 3))
    min_drop_pct = params.get("min_drop_pct", 0.0)
    confirm_bars = int(params.get("confirm_bars", 6))

    tag = data.index.normalize()
    daily_bar_num = data.groupby(tag).cumcount()

    # Tagesschlusskurs und prozentuale Tagesrendite (auf Tagesbasis, kein Look-Ahead)
    daily_close = data["close"].groupby(tag).last()
    daily_ret_pct = daily_close.pct_change() * 100

    # N aufeinanderfolgende Negativtage: Renditen shift(1)..shift(n_down) alle < -min_drop_pct
    n_down_cond = pd.Series(True, index=daily_close.index)
    for i in range(1, n_down + 1):
        n_down_cond = n_down_cond & (daily_ret_pct.shift(i) < -min_drop_pct)

    # Tagesbedingung auf M5-Bars uebertragen (alle Bars eines Tages erhalten denselben Wert)
    n_down_bars = pd.Series(tag.map(n_down_cond), index=data.index).fillna(False)

    # Tagesoeffnung: Open des ersten Bars (09:00), bekannt ab 09:00
    day_open = data["open"].groupby(tag).transform("first")

    # Einstiegsbedingung: innerhalb der ersten confirm_bars Bars UND Schlusskurs > Tagesoeffnung
    in_confirm_window = daily_bar_num < confirm_bars
    first_positive_bar = (data["close"] > day_open) & in_confirm_window & n_down_bars

    # Nur der ERSTE qualifizierende Bar pro Tag
    long_signal = first_positive_bar & (
        first_positive_bar.astype(int).groupby(tag).cumsum() == 1
    )

    out = pd.DataFrame(index=data.index)
    out["long_signal"] = long_signal.fillna(False)
    out["short_signal"] = pd.Series(False, index=data.index)
    return out

FINAL_PARAMS = {
    "asset": "DAX",
    "strategy_params": {'n_down': 2, 'min_drop_pct': 0.2, 'confirm_bars': 6},
    "stop_type": "atr",
    "stop_params": {'period': 14, 'multiplier': 4.0},
    "tp_multiplier": 1.0,
    "direction": "both",
    "trading_hours": [('09:00', '10:00')],
}

---

Fund 4 — Extern: nr4_hold

• Quelle: external://research_erfolgreich/nr4_hold/d2232ad21483 (Tier 2: Regelwerk und Evidenz aus einem externen Forschungssystem des Betreibers, Daten 2020–2026; auf unseren Daten nicht reproduziert)
• Typ: Standalone-Entry, Richtung both, Einstiegsfenster 09:00–11:00 Berlin
• baubar: ja (eine Index-Zeitreihe, Bars, Session innerhalb 09:00–20:00 Berlin)
• Strategiedatei der Quelle: research_erfolgreich/nr4_hold/research_dax_nr4_hold_strategy.py (SHA-256 d2232ad2148324c5392f92c8bc3ce9db37465d9d7a9de3dc3feedbf19afb113b)
• Evidenz der Quelle:
  • Testzeitraum der Quelle (2024 bis heute, Parameter nur aus 2020–2023): n=107, PF 1.518, netto 2358.8 Pkt, t 1.6, p 0.0544; Walk-Forward der Quelle: TRAEGT.
  • Lernzeitraum: 145.2 Pkt; Gesamt 258 Trades, PF 1.2323, Ø 9.71 Pkt je Trade nach Kosten.
  • Je Jahr: 2020:-954 2021:-268 2022:+455 2023:+912 2024:+68 2025:+1806 2026:+485 (bestes Jahr = 0.721 des Gewinns; Parameterkombinationen positiv: 1.0 %).
  • Notiz der Quelle: lookahead ok (12 Stichproben) | Hinweise: 1 Jahr traegt >70% · nur 1% Kombis positiv · OOS t=1.6<2
  • Eigener Status der Quelle (Bericht 2026-10-01T18:20:35): FAELLT DURCH (in-sample) — Gruende: Konzentration: bestes Jahr 72% des Gewinns. Vorwaerts seit 2026-09-19: n=0.
  • Ehrliche Einordnung: Die Quelle hat diese Strategie ausgewaehlt, nachdem ihr Testzeitraum bekannt war; wie viele Kandidaten sie dafuer getestet hat, ist nicht mitgeliefert. Die Mehrfachtest-Last ist deshalb nicht bezifferbar. Die Daten der Quelle liegen uns nicht vor — es zaehlt allein unser Backtest und danach der Vorwaertstest, wie bei jedem anderen Fund.
• Entry-Regel: exakt die Signalfunktion unten nachbauen. Kein neues Tuning: Baseline = FINAL_PARAMS der Quelle ({"nr_period": 4, "atr_buffer": 0.1}), Varianten nur aus dem PARAM_GRID der Quelle.
• Exit-Regel: Supertrend-Stop (Periode 14, Faktor 9.0) auf 5-Minuten-Bars, nachgezogen; Ziel = 3.0 x Anfangsstopabstand; spaetestens 17:30 Berlin geschlossen (Modus longhold). Die genaue Stop-/Ziel-Mechanik steckt in der Engine der Quelle, die nicht mitgeliefert ist — nach Standarddefinition nachbauen und jede Annahme in deviations_from_source nennen.
• Nachbau-Hinweise: Die Quelle rechnet auf 5-Minuten-Bars der Xetra-Sitzung 09:00–17:30 Berlin. Tages- und Wochenwerte (Hoch, Tief, Schluss, Spanne, Eroeffnung) gelten fuer DIESES Fenster, nicht fuer die CFD-Handelszeit 08:00–22:00. Die erste Bar des Tages ist die 09:00-Bar. Signal auf Bar-Schluss, Ausfuehrung danach (kein Blick nach vorn).
• Digest-Kreuzung (Pflicht, kritisch): Keine namensverwandten Nachbarn in research_strategies/.
• Dein Urteil: Externer Kandidat mit mehrjaehriger Evidenz der Quelle. Der Backtest auf unseren Daten und danach der Vorwaertstest entscheiden.

Beschreibung der Quelle

DAX – NR4/NR7 Day Next-Session Breakout (nr4_hold)

Kurzidee: Nach einem NR4- oder NR7-Tag (kleinste Tagesrange der letzten 4 bzw. 7 XETRA-Handelstage) komprimiert sich die Volatilität, um dann am Folgetag durch eine Range-Expansion mit klarer Richtung aufgelöst zu werden. Die Strategie kauft, sobald der DAX in der Morgensession über das NR-Tageshoch ausbricht (+ ATR-Puffer), oder verkauft, wenn er darunter fällt — und hält die Position bis 17:30.

Quellen:

• Toby Crabel, Day Trading with Short Term Price Patterns and Opening Range Breakout (Traders Press, 1990) — Original-Quelle für das NR4/NR7-Konzept; Crabel belegte an US-Futures, dass auf Narrow-Range-Tage überdurchschnittlich starke gerichtete Folgetage folgen.
• StockCharts ChartSchool, „Narrow Range Day (NR7)": https://chartschool.stockcharts.com/table-of-contents/trading-strategies-and-models/trading-strategies/narrow-range-day-nr7 — frei zugängliche Erklärung des Mechanismus mit Praxisbeispielen.
• Thomas Bulkowski, empirische NR7-Statistik (29.021 Trades analysiert): https://www.thepatternsite.com/nr7.html — dokumentiert 57 % Win-Rate und mittlere Haltedauer ~31 Tage bei mehrwöchigem Horizont; der Effekt setzt bereits intrady ein.

Warum entfaltet sich die Kante über Stunden? Volatilitätskompression an einem NR-Tag signalisiert vorübergehendes Kräftegleichgewicht. Der Ausbruch am Folgetag löst Stop-Orders beider Seiten aus und zieht Breakout-Follower institutioneller Trader nach. Dieser Kaskadeneffekt — ausgestoppte Gegenpartei + technische Breakout-Käufer/-Verkäufer — braucht mehrere Stunden, bis er sich erschöpft. Ein klares Intraday-Take-Profit-Niveau existiert nicht; die Position läuft bis zum XETRA-Schluss. Beim DAX als liquidem Index-Future ist die Bewegung im Verhältnis zu den Round-Trip-Kosten (3,7 Punkte) bei einer typischen Tagesrange von 100–250 Punkten besonders günstig.

Abgrenzung zu bestehenden Ideen:

• Unterschied zu pdh_pdl_fade (verworfen): Die Strategie handelt Fortsetzung nach Ausbruch über das NR-Level, kein Rücklauf. Der Einstieg erfolgt erst nach Bestätigung durch einen Close über dem Breakout-Niveau.
• Unterschied zu orb_atr (bestehendes System): Kein fester Zeitrahmen für die Opening Range — der Trigger ist das vorherige NR4/NR7-Tag-Hoch/-Tief als Breakout-Level.

Erwartete Frequenz: NR4-Tage treten statistisch an ~25 % aller Handelstage auf (~62 Tage/Jahr). Von diesen führen schätzungsweise 65–70 % zu einem eindeutigen Ausbruch innerhalb des 2-stündigen Eingangsfensters 09:00–11:00. Ergibt ca. 40–45 Signale/Jahr (bidirektional: je ~20–22 Long/Short). Bei NR7: ca. 25–30 Signale/Jahr. Beide Werte liegen im Zielbereich 20–150.

Haltedauer: Einstieg 09:00–11:00, Zwangsausstieg 17:30 → typisch 6–8 Stunden.

Risiken und Vorbehalte:

• NR-Tage kurz vor Feiertagen oder nach sehr niedrigem Volumen können falsche Ausbrüche produzieren (kein Kalenderfilter implementiert, ATR-Puffer mildert das teilweise).
• Crabel's Original-Studie bezieht sich auf US-Aktien und -Futures; Übertragbarkeit auf den DAX ist im Backtest zu validieren.
• Widersprüchliche Fundamentalnachrichten (z. B. EZB-Entscheid im Fenster) können den Ausbruch umkehren; das System hat dafür keinen Filter.
• Parameter-Robustheit: NR4 und NR7 sowie verschiedene ATR-Puffer sollten ein breites, flaches Plateau zeigen — ein schmales Optimum wäre ein Warnsignal.

Strategiedatei der Quelle (Referenz, nicht direkt lauffaehig in unserer Engine)

"""Inkubations-Fassung des Research-Kandidaten 2026-09-17_DAX_nr4_hold.

Herkunft: Nacht-Research 2026-09-17, Themenfeld-Lauf im Dauerlauf.
Stop/TP/Parameter stammen aus dem Grid auf dem LERNZEITRAUM 2020-2023;
sie wurden NICHT auf den Testdaten nachjustiert.
Testzeitraum 2024-heute: netto 2358.8 Pkt aus 107 Trades, PF 1.518, t 1.6.
Echter Walk-Forward: TRAEGT.
Eingefroren am 2026-09-18 fuer die Inkubation auf IG-Kursen.
"""
import pandas as pd
import numpy as np

TRADING_MODE = "longhold"
TRADING_HOURS = [("09:00", "11:00")]

PARAM_GRID = {
    "nr_period": [4, 7],
    "atr_buffer": [0.1, 0.25],
}


def generate_signals(data: pd.DataFrame, params: dict = None) -> pd.DataFrame:
    params = params or {}
    nr_period = int(params.get("nr_period", 4))
    atr_buffer = float(params.get("atr_buffer", 0.1))

    tag = data.index.normalize()

    # Tages-OHLC (erst nach Tagesschluss vollständig bekannt)
    daily_high = data["high"].groupby(tag).max()
    daily_low = data["low"].groupby(tag).min()
    daily_range = daily_high - daily_low

    # NR4/NR7: Tagesrange == rollendes Minimum der letzten nr_period Tage
    rolling_min = daily_range.rolling(nr_period, min_periods=nr_period).min()
    is_nr = daily_range == rolling_min

    # Vortags-Werte (shift auf täglicher Ebene → kein Look-ahead)
    prev_is_nr = is_nr.shift(1)
    prev_high = daily_high.shift(1)
    prev_low = daily_low.shift(1)

    # Auf M5-Bars mappen
    vnr = pd.Series(tag.map(prev_is_nr), index=data.index)
    vh = pd.Series(tag.map(prev_high), index=data.index)
    vl = pd.Series(tag.map(prev_low), index=data.index)

    # ATR(14) der M5-Bars als Breakout-Puffer
    tr = pd.DataFrame({
        "hl": data["high"] - data["low"],
        "hc": (data["high"] - data["close"].shift(1)).abs(),
        "lc": (data["low"] - data["close"].shift(1)).abs(),
    }).max(axis=1)
    atr14 = tr.ewm(span=14, adjust=False).mean()

    buf = atr_buffer * atr14

    # Zeitfilter (Berliner Lokalzeit, naiv)
    t_idx = data.index.time
    t_lo = pd.Timestamp("09:00").time()
    t_hi = pd.Timestamp("11:00").time()
    time_ok = pd.Series(
        [(tt >= t_lo) and (tt < t_hi) for tt in t_idx],
        index=data.index,
    )

    # Breakout-Bedingung: Close bricht über/unter NR-Tag-Hoch/-Tief + Puffer
    long_cond = vnr & time_ok & (data["close"] > vh + buf)
    short_cond = vnr & time_ok & (data["close"] < vl - buf)

    # Nur erstes Signal pro Tag und Richtung
    long_signal = long_cond & (long_cond.astype(int).groupby(tag).cumsum() == 1)
    short_signal = short_cond & (short_cond.astype(int).groupby(tag).cumsum() == 1)

    out = data[[]].copy()
    out["long_signal"] = long_signal.fillna(False)
    out["short_signal"] = short_signal.fillna(False)
    return out

FINAL_PARAMS = {
    "asset": "DAX",
    "strategy_params": {'nr_period': 4, 'atr_buffer': 0.1},
    "stop_type": "supertrend",
    "stop_params": {'period': 14, 'factor': 9.0},
    "tp_multiplier": 3.0,
    "direction": "both",
    "trading_hours": [('09:00', '11:00')],
}

---

Fund 5 — Extern: trendday_er

• Quelle: external://research_erfolgreich/trendday_er/7600657400b6 (Tier 2: Regelwerk und Evidenz aus einem externen Forschungssystem des Betreibers, Daten 2020–2026; auf unseren Daten nicht reproduziert)
• Typ: Standalone-Entry, Richtung both, Einstiegsfenster 09:00–14:30 Berlin
• baubar: ja (eine Index-Zeitreihe, Bars, Session innerhalb 09:00–20:00 Berlin)
• Strategiedatei der Quelle: research_erfolgreich/trendday_er/research_dax_trendday_er_strategy.py (SHA-256 7600657400b632e780265e6e525a808445acf71ce6e373eb7bef5877f79b9003)
• Evidenz der Quelle:
  • Testzeitraum der Quelle (2024 bis heute, Parameter nur aus 2020–2023): n=164, PF 1.393, netto 2855.1 Pkt, t 1.6, p 0.0543; Walk-Forward der Quelle: TRAEGT.
  • Lernzeitraum: 1609.4 Pkt; Gesamt 390 Trades, PF 1.2926, Ø 11.84 Pkt je Trade nach Kosten.
  • Je Jahr: 2020:+1025 2021:-54 2022:+1081 2023:-444 2024:+591 2025:+1345 2026:+1073 (bestes Jahr = 0.291 des Gewinns; Parameterkombinationen positiv: 29.0 %).
  • Notiz der Quelle: lookahead ok (12 Stichproben) | Hinweise: nur 29% Kombis positiv · OOS t=1.6<2
  • Eigener Status der Quelle (Bericht 2026-10-01T18:20:35): INKUBATION — Gruende: 2/40 Vorwaertstrades. Vorwaerts seit 2026-09-19: n=2.
  • Ehrliche Einordnung: Die Quelle hat diese Strategie ausgewaehlt, nachdem ihr Testzeitraum bekannt war; wie viele Kandidaten sie dafuer getestet hat, ist nicht mitgeliefert. Die Mehrfachtest-Last ist deshalb nicht bezifferbar. Die Daten der Quelle liegen uns nicht vor — es zaehlt allein unser Backtest und danach der Vorwaertstest, wie bei jedem anderen Fund.
• Entry-Regel: exakt die Signalfunktion unten nachbauen. Kein neues Tuning: Baseline = FINAL_PARAMS der Quelle ({"er_window": 18, "er_thresh": 0.45}), Varianten nur aus dem PARAM_GRID der Quelle.
• Exit-Regel: Stop = 4.0 x ATR(20) der 5-Minuten-Bars beim Einstieg; Ziel = 3.0 x Anfangsstopabstand; spaetestens 17:30 Berlin geschlossen (Modus longhold). Die genaue Stop-/Ziel-Mechanik steckt in der Engine der Quelle, die nicht mitgeliefert ist — nach Standarddefinition nachbauen und jede Annahme in deviations_from_source nennen.
• Nachbau-Hinweise: Die Quelle rechnet auf 5-Minuten-Bars der Xetra-Sitzung 09:00–17:30 Berlin. Tages- und Wochenwerte (Hoch, Tief, Schluss, Spanne, Eroeffnung) gelten fuer DIESES Fenster, nicht fuer die CFD-Handelszeit 08:00–22:00. Die erste Bar des Tages ist die 09:00-Bar. Signal auf Bar-Schluss, Ausfuehrung danach (kein Blick nach vorn).
• Digest-Kreuzung (Pflicht, kritisch): Namensverwandt im Bestand: dax_open_fade_trend_day_block — nur bauen, wenn das Regelwerk substanziell anders ist; Digest-Urteile dieser Bauten lesen.
• Dein Urteil: Externer Kandidat mit mehrjaehriger Evidenz der Quelle. Der Backtest auf unseren Daten und danach der Vorwaertstest entscheiden.

Beschreibung der Quelle

DAX – Intraday Efficiency Ratio Trend Day Follow-Through (trendday_er)

Idee

Die Efficiency Ratio (ER) nach Perry Kaufman misst, wie geradlinig sich ein Preis in einem Zeitfenster bewegt: ER = |Nettopreisbewegung| / Σ|Bar-zu-Bar- Bewegungen|. Werte nahe 1 signalisieren einen sauberen Trend; Werte nahe 0 bedeuten richtungsloses Hin-und-Her. An einem Trendtag (trend day) steigt die ER vom Tagesbeginn kontinuierlich an; an einem Seitwärtstag (choppy day) bleibt sie niedrig, selbst wenn der Schlusskurs zufällig höher oder tiefer liegt als der Eröffnungskurs. Überschreitet die ER nach mindestens er_window Bars vom Tagesbeginn einen Schwellenwert und ist die bisherige Intraday-Range ≥ 25 % des 14-tägigen ATR (Sanity-Check gegen Mini-Ranges in ruhigen Morgenstunden), wird in Richtung der bisherigen Tagsbewegung eingestiegen. Die Position wird bis 17:30 gehalten.

Quellen

• Kaufman, P. J. (2013): Trading Systems and Methods, 5th ed. – das ER-Konzept ist öffentlich erklärt auf StockCharts Education: https://school.stockcharts.com/doku.php?id=technical_indicators:kaufman_s_adaptive_moving_average

• Gao, L., Han, Y., Li, S. Z., Zhou, G. (2018): "Market Intraday Momentum", Journal of Financial Economics 129(2), 394–414. SSRN-Preprint (frei): https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2440866 — Kernbefund: Die Rendite der ersten 30 Minuten des S&P-500-Handels sagt die Rendite der letzten 30 Minuten vorher. Effekt stärker an volatilen Tagen und bei Makro-Datenpublikationen; auch für andere internationale Aktien-ETFs dokumentiert.

Mechanismus – warum entfaltet sich die Kante über Stunden?

An einem echten Trendtag haben institutionelle Anleger in der Morgensession Richtungspositionen aufgebaut. Drei Effekte stabilisieren diese Richtung für den Rest des Tages:

1. Options-Delta-Hedging (dokumentierter Mechanismus bei Gao et al.): Optionsschreiber, die am Morgen delta-neutral sind, müssen bei einer sich fortsetzenden Bewegung kontinuierlich nachjustieren – das erzeugt selbstverstärkende Kaufströme (bei Aufwärtsbewegung) bis zum Handelsschluss.

2. Momentum-Follower / CTA-Systeme: Trend-folgende Algorithmen erkennen den Trendtag verzögert und steigen im Laufe des Nachmittags ein, was die Richtungskomponente verlängert.

3. Informationskaskade: Eine hohe ER signalisiert, dass der Morgen nicht von zufälligem Lärm, sondern von gerichtetem Orderflow getrieben wurde. Gao et al. zeigen explizit, dass das Intraday-Momentum an volatile Tagen besonders stark ist – das deckt sich mit dem Range-Filter, der genau diese Tage selektiert.

Abgrenzung zu morning_cum_mom: Die kumulative Rendite misst Richtung × Größe. Die ER misst die Qualität des Trends: eine volatile, hin-und-her- schwingende Bewegung kann eine hohe kumulative Rendite erzeugen und dennoch eine niedrige ER haben. Ein Tag mit +80 Punkten in vielen Zick-Zacks würde von morning_cum_mom als Long-Signal gewertet; trendday_er würde ihn bei ER ≈ 0,3 ignorieren. Die ER filtert explizit "Lärm-Tage" heraus und selektiert nur jene Tage, an denen eine klare Richtungsdynamik erkennbar ist.

Erwartete Frequenz und Haltedauer

Haltedauer ab Einstieg: 5,5–7 h bis 17:30. Ein Einstieg pro Tag (erste Bar, die die Bedingung erfüllt).

Risiken und Vorbehalte

1. Nachrichten-intra-Tag-Drehung: Kommt ein starkes US-Datenpunkt-Ergebnis um 14:30, kann ein bullisher Morgentag schlagartig drehen. Der longhold-Modus verwendet dann den ATR-Stop als Schutz.
2. Parameterüberschneidung mit morning_cum_mom: Beide Ideen nutzen die Morgensession als Indikator für den Nachmittag. Wenn beide im Portfolio aktiv sind und die Einstiegstage korreliert sind, erhöht sich die Positionsgröße faktisch. Dies muss bei der Portfolio-Allokation berücksichtigt werden.
3. Marktregime: In stark mean-revertierenden Regimes (tiefe Volatilität, DAX ~10.000–11.000 Punkte wie 2020) können Trendtage selten sein. Die erwarteten Frequenzen gelten für typische Volatilitätsniveaus 2021–2026.

Strategiedatei der Quelle (Referenz, nicht direkt lauffaehig in unserer Engine)

"""Inkubations-Fassung des Research-Kandidaten 2026-09-17_DAX_trendday_er.

Herkunft: Nacht-Research 2026-09-17, Themenfeld-Lauf im Dauerlauf.
Stop/TP/Parameter stammen aus dem Grid auf dem LERNZEITRAUM 2020-2023;
sie wurden NICHT auf den Testdaten nachjustiert.
Testzeitraum 2024-heute: netto 2855.1 Pkt aus 164 Trades, PF 1.393, t 1.6.
Echter Walk-Forward: TRAEGT.
Eingefroren am 2026-09-18 fuer die Inkubation auf IG-Kursen.
"""
import pandas as pd
import numpy as np

TRADING_MODE = "longhold"
TRADING_HOURS = [("09:00", "14:30")]

PARAM_GRID = {
    "er_window": [18, 24, 36],
    "er_thresh": [0.45, 0.55, 0.65],
}
# 3 × 3 = 9 Kombinationen


def generate_signals(data: pd.DataFrame, params: dict = None) -> pd.DataFrame:
    params = params or {}
    er_window = int(params.get("er_window", 24))
    er_thresh = float(params.get("er_thresh", 0.55))
    # Sanity-Filter: Vormittagsrange muss >= 25 % des ATR14d sein
    min_range_ratio = 0.25

    tag = data.index.normalize()

    # Tagesöffnungskurs (Open der 09:00-Bar), kein Look-Ahead
    day_open = data["open"].groupby(tag).transform("first")

    # Bar-Zähler ab Tagesbeginn (0 = erste Bar des Tages)
    bar_count = data.groupby(tag).cumcount()

    # Kumulativer Nettoabstand vom Tagesstart (Richtungskomponente)
    directional = (data["close"] - day_open).abs()
    direction_sign = np.sign(data["close"] - day_open)

    # Kumulatives Rauschen: |close.diff()| je Tag, Overnight-Diff auf 0 setzen
    close_diff_abs = (
        data["close"]
        .diff()
        .fillna(0.0)
        .where(bar_count != 0, 0.0)  # erste Bar des Tages = kein Overnight-Sprung
        .abs()
    )
    noise = close_diff_abs.groupby(tag).cumsum().clip(lower=0.1)

    # Efficiency Ratio: Nettorichtung / Gesamtrauschen vom Tagesstart
    er = directional / noise

    # ATR14d aus abgeschlossenen Vortagen – kein Look-Ahead (shift um 1 Tag)
    day_range = (
        data["high"].groupby(tag).max() - data["low"].groupby(tag).min()
    ).shift(1)
    atr14d = day_range.rolling(14, min_periods=5).mean()
    atr14d_5min = pd.Series(tag.map(atr14d), index=data.index)

    # Aktuelle Intraday-Range (cummax/cummin bis einschließlich aktueller Bar)
    curr_range = (
        data["high"].groupby(tag).cummax() - data["low"].groupby(tag).cummin()
    )

    # Signalbedingungen
    er_ok = er > er_thresh
    bars_ok = bar_count >= er_window
    range_ok = curr_range > min_range_ratio * atr14d_5min
    valid = atr14d_5min.notna()

    base_cond = er_ok & bars_ok & range_ok & valid

    long_bed = base_cond & (direction_sign > 0)
    short_bed = base_cond & (direction_sign < 0)

    # Nur die erste Erfüllung je Tag und Richtung
    long_signal = long_bed & (long_bed.astype(int).groupby(tag).cumsum() == 1)
    short_signal = short_bed & (short_bed.astype(int).groupby(tag).cumsum() == 1)

    # Sicherheitscheck: nie beide auf derselben Bar
    both = long_signal & short_signal
    long_signal = long_signal & ~both
    short_signal = short_signal & ~both

    out = data[[]].copy()
    out["long_signal"] = long_signal.fillna(False)
    out["short_signal"] = short_signal.fillna(False)
    return out

FINAL_PARAMS = {
    "asset": "DAX",
    "strategy_params": {'er_window': 18, 'er_thresh': 0.45},
    "stop_type": "atr",
    "stop_params": {'period': 20, 'multiplier': 4.0},
    "tp_multiplier": 3.0,
    "direction": "both",
    "trading_hours": [('09:00', '14:30')],
}

---

Fund 6 — Extern: weekly_ibs_mon

• Quelle: external://research_erfolgreich/weekly_ibs_mon/211de1c2eb1c (Tier 2: Regelwerk und Evidenz aus einem externen Forschungssystem des Betreibers, Daten 2020–2026; auf unseren Daten nicht reproduziert)
• Typ: Standalone-Entry, Richtung both, Einstiegsfenster 09:00–11:00 Berlin
• baubar: ja (eine Index-Zeitreihe, Bars, Session innerhalb 09:00–20:00 Berlin)
• Strategiedatei der Quelle: research_erfolgreich/weekly_ibs_mon/research_dax_weekly_ibs_mon_strategy.py (SHA-256 211de1c2eb1c47d5c75bd6b8633f357a42e0c6a3835ef52ee7c499d80be2d736)
• Evidenz der Quelle:
  • Testzeitraum der Quelle (2024 bis heute, Parameter nur aus 2020–2023): n=71, PF 2.568, netto 3922.1 Pkt, t 2.46, p 0.007; Walk-Forward der Quelle: TRAEGT.
  • Lernzeitraum: 574.6 Pkt; Gesamt 185 Trades, PF 1.6244, Ø 24.31 Pkt je Trade nach Kosten.
  • Je Jahr: 2020:+656 2021:+59 2022:-807 2023:+666 2024:+604 2025:+1376 2026:+1942 (bestes Jahr = 0.432 des Gewinns; Parameterkombinationen positiv: 16.0 %).
  • Gegenprobe der Quelle auf IG-Kursen: 33 Trades, 3728.7 Pkt.
  • Notiz der Quelle: lookahead ok (12 Stichproben) | Hinweise: nur 16% Kombis positiv
  • Eigener Status der Quelle (Bericht 2026-10-01T18:20:35): INKUBATION — Gruende: 0/40 Vorwaertstrades. Vorwaerts seit 2026-09-26: n=0.
  • Ehrliche Einordnung: Die Quelle hat diese Strategie ausgewaehlt, nachdem ihr Testzeitraum bekannt war; wie viele Kandidaten sie dafuer getestet hat, ist nicht mitgeliefert. Die Mehrfachtest-Last ist deshalb nicht bezifferbar. Die Daten der Quelle liegen uns nicht vor — es zaehlt allein unser Backtest und danach der Vorwaertstest, wie bei jedem anderen Fund.
• Entry-Regel: exakt die Signalfunktion unten nachbauen. Kein neues Tuning: Baseline = FINAL_PARAMS der Quelle ({"ibs_thresh_long": 0.2, "ibs_thresh_short": 0.75}), Varianten nur aus dem PARAM_GRID der Quelle.
• Exit-Regel: Stop = 9.0 x ATR(14) der 5-Minuten-Bars beim Einstieg; Ziel = 1.0 x Anfangsstopabstand; spaetestens 17:30 Berlin geschlossen (Modus longhold). Die genaue Stop-/Ziel-Mechanik steckt in der Engine der Quelle, die nicht mitgeliefert ist — nach Standarddefinition nachbauen und jede Annahme in deviations_from_source nennen.
• Nachbau-Hinweise: Die Quelle rechnet auf 5-Minuten-Bars der Xetra-Sitzung 09:00–17:30 Berlin. Tages- und Wochenwerte (Hoch, Tief, Schluss, Spanne, Eroeffnung) gelten fuer DIESES Fenster, nicht fuer die CFD-Handelszeit 08:00–22:00. Die erste Bar des Tages ist die 09:00-Bar. Signal auf Bar-Schluss, Ausfuehrung danach (kein Blick nach vorn).
• Digest-Kreuzung (Pflicht, kritisch): Keine namensverwandten Nachbarn in research_strategies/.
• Dein Urteil: Externer Kandidat mit mehrjaehriger Evidenz der Quelle. Der Backtest auf unseren Daten und danach der Vorwaertstest entscheiden.

Beschreibung der Quelle

DAX – Weekly IBS Monday Direction Trade (weekly_ibs_mon)

Idee

Wenn der DAX seine Handelswoche (Mo–Fr, XETRA) nahe am Wochentief schließt (Weekly IBS < 0.25), zeigt er am darauf folgenden Montag eine statistisch nachweisbare Mean-Reversion-Tendenz nach oben; schließt er nahe am Wochenhoch (Weekly IBS > 0.75), ist der Montagsdrift abwärts gerichtet.

Weekly IBS = (Freitagsschluss − Wochentief) / (Wochenhoch − Wochentief)

Einstieg: Montags 09:00 Berlin (erste Bar des Tages), Haltedauer bis 17:30 (Long-Hold). Die Idee nutzt die Tages- und Mehrtagsstruktur des Themenfelds über die wöchentliche Schlussposition und ist konzeptionell bilateral (Long und Short), wobei die Long-Seite im strukturell bullischen DAX robuster erwartet wird.

Mechanismus – wer handelt da warum?

Institutionelle Rebalancing-Flows entlang eines 2-Phasen-Schemas:

1. Freitag-Abend-Druck (IBS < 0.25): Systematic-Macro-Fonds und Risikobudget-Modelle reduzieren bis Freitag 17:30 ihre Aktien-Exposure; das drückt die Woche an ihr Tief. Am Wochenende entscheiden Value-Manager und Quant-Rebalancer, diese Schwäche als Einstieg zu nutzen. Montags-Open ist der erste Ausführungszeitpunkt → Kaufdruck.

2. Wochenhoch-Schluss (IBS > 0.75): Momentum-Strategien, die erst im Wochenverlauf aufgebaut wurden, nehmen Freitagabend Gewinne mit. Montag startet ohne Impulskäufer → Abgabedruck.

Der Effekt ist am stärksten in den ersten 2–3 Stunden des Montags und klingt danach ab. Ein Halten bis 17:30 fängt den vollen Drift ein.

Abgrenzung zu bekannten Ideen:

• ibs_intraday: täglicher IBS für Intraday-Reversal desselben Tages – andere Zeitebene und Logik.
• pdibs_gap_conf: Vortags-IBS (Tagesebene) + Gap-Bestätigung – hier wöchentliche Ebene, kein Gap-Filter.
• pw_hl_break / pw_hl_sweep: Preis vs. Wochenhoch/-tief-NIVEAUS (Level-Break / Sweep-Fail) – hier geht es um die SCHLUSSPOSITION innerhalb der Wochensäule (IBS), nicht um Preisvergleiche mit Wochenhoch/-tief.

Quellen

1. Pagonidis, A. (2014). The IBS Effect: Mean Reversion in Equity ETFs. NAAIM Paper – Tabelle 2 zeigt den Effekt explizit für europäische Indices (DAX, FTSE, CAC). https://www.naaim.org/wp-content/uploads/2014/04/00V_Alexander_Pagonidis_The-IBS-Effect-Mean-Reversion-in-Equity-ETFs-1.pdf

2. QuantifiedStrategies.com: IBS Internal Bar Strength Indicator Strategies (inkl. Wochenbar-Varianten und Backtest-Ergebnisse für SPY/QQQ) https://www.quantifiedstrategies.com/ibs-internal-bar-strength-indicator-strategies/

3. Alvarez Quant Trading: Internal Bar Strength for Mean Reversion https://alvarezquanttrading.com/blog/internal-bar-strength-for-mean-reversion/

Erwartete Frequenz und Haltedauer

• Ca. 25 Trades/Jahr (≈ 12 Long + 13 Short bei Schwelle 0.25/0.75; bei 0.30/0.70 ca. 30/Jahr). Alle Einstiege montags 09:00–11:00.
• Haltedauer: 8 Stunden (09:00–17:30); keine frühzeitigen Ausstiegsbedingungen.
• Ziel: 20–35 Trades/Jahr. ✓

Risiken und Vorbehalte

• Bärenmarkt-Persistenz: IBS < 0.25 kann sich über viele Wochen häufen, wenn der DAX in einem anhaltenden Abwärtstrend ist; Mean-Reversion schlägt fehl.
• Montagsgap: Gap vom Freitagsschluss zum Montagsopen kann den IBS-Effekt vorweg nehmen oder überlagern.
• Short-Seite: Im DAX (strukturell bullisch 2020–2026) ist die Short-Kante bei IBS > 0.75 historisch schwächer. Empfehlung: Long-Seite stärker gewichten.
• Nur 1 Einstieg/Woche: Bei engen Thresholds (0.20) kann es Wochen ohne Signal geben; das ist kein Fehler, sondern Selektivität.

Strategiedatei der Quelle (Referenz, nicht direkt lauffaehig in unserer Engine)

"""Inkubations-Fassung des Research-Kandidaten 2026-09-25_DAX_weekly_ibs_mon.

Herkunft: Nacht-Research 2026-09-25, Themenfeld-Lauf im Dauerlauf.
Stop/TP/Parameter stammen aus dem Grid auf dem LERNZEITRAUM 2020-2023;
sie wurden NICHT auf den Testdaten nachjustiert.
Testzeitraum 2024-heute: netto 3922.1 Pkt aus 71 Trades, PF 2.568, t 2.46.
Echter Walk-Forward: TRAEGT.
Eingefroren am 2026-09-25 fuer die Inkubation auf IG-Kursen.
"""
import pandas as pd
import numpy as np

TRADING_MODE = "longhold"
TRADING_HOURS = [("09:00", "11:00")]

# 3 × 3 = 9 Kombinationen ≤ 15 ✓
PARAM_GRID = {
    "ibs_thresh_long": [0.20, 0.25, 0.30],   # long wenn Weekly-IBS < thresh
    "ibs_thresh_short": [0.70, 0.75, 0.80],  # short wenn Weekly-IBS > thresh
}


def generate_signals(data: pd.DataFrame, params: dict = None) -> pd.DataFrame:
    params = params or {}
    ibs_thresh_long = params.get("ibs_thresh_long", 0.25)
    ibs_thresh_short = params.get("ibs_thresh_short", 0.75)

    out = pd.DataFrame(index=data.index,
                       data={"long_signal": False, "short_signal": False})

    # --- Wöchentliche OHLC (Woche endet Freitag) ---
    weekly_high = data["high"].resample("W-FRI").max()
    weekly_low = data["low"].resample("W-FRI").min()
    weekly_close = data["close"].resample("W-FRI").last()

    weekly_range = (weekly_high - weekly_low).replace(0, np.nan)
    weekly_ibs = (weekly_close - weekly_low) / weekly_range

    # Auf M5-Bars mappen: ffill – der wöchentliche Index-Eintrag (z.B. Freitag
    # 2024-01-05) ist für den folgenden Montag 09:00 der letzte Wert ≤ dem Bar-
    # Zeitstempel → kein Look-Ahead. ✓
    weekly_ibs_m5 = weekly_ibs.reindex(data.index, method="ffill")

    # Nur Montags handeln (dayofweek == 0)
    is_monday = pd.Series(data.index.dayofweek == 0, index=data.index)

    tag = data.index.normalize()

    # Bedingungen
    cond_long = is_monday & (weekly_ibs_m5 < ibs_thresh_long)
    cond_short = is_monday & (weekly_ibs_m5 > ibs_thresh_short) & ~cond_long

    # Nur erste Bar des Tages, auf der die Bedingung eintritt
    long_signal = cond_long & (cond_long.astype(int).groupby(tag).cumsum() == 1)
    short_signal = cond_short & (cond_short.astype(int).groupby(tag).cumsum() == 1)

    out["long_signal"] = long_signal.fillna(False)
    out["short_signal"] = short_signal.fillna(False)

    return out

FINAL_PARAMS = {
    "asset": "DAX",
    "strategy_params": {'ibs_thresh_long': 0.2, 'ibs_thresh_short': 0.75},
    "stop_type": "atr",
    "stop_params": {'period': 14, 'multiplier': 9.0},
    "tp_multiplier": 1.0,
    "direction": "both",
    "trading_hours": [('09:00', '11:00')],
}

Empirie-Research-Log 2026-10-05 — Keine qualifizierten Muster

Kurzfazit. Snapshot 2026-10-05 (Discovery 2026-03-17 bis 2026-08-17, 105 Tage, 43 Buckets, Bonferroni-Schwelle |t| ≈ 4.1): Kein direktionaler Bucket erreicht die Schwelle. Das stärkste Muster ist F2-Montag (Eröffnungsstunde, n=21, +36.9 Pkt, t=2.67, Median +27.6, WR 61.9 %). Das schwächste sind F5/F7 mit |t| ≤ 0.54. Bei 43 Tests sind ~2 Zufalls-Signifikanzen zu erwarten, und genau zwei Buckets haben |t| > 2 (F2 Mo, F6 first30_down). Ergebnis: 0 Funde.

Alle Familien habe ich aus den heutigen Zahlen neu bewertet. Gegenüber gestern kommt nur ein Handelstag dazu (105 statt 104). Die Kennzahlen verschieben sich kaum (F2 Mo t 2.85 → 2.67, F6 down t −2.18 → −2.27). Das ist keine neue Evidenz.

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Warum heute nichts qualifiziert

1. Signifikanz. Max. direktionales |t| = 2.67 (F2 Mo), danach F6 first30_down (−2.27), F2 Mi (−1.90), F2 Di (1.81). Alle liegen weit unter 4.1 und passen zum Zufallsbild bei 43 Tests.
2. Dedupe. Jeder Kandidat mit Mechanismus ist bereits gebaut:
   • Mo/Di-Eröffnungsstunde: dax_week_open_hour_long (PF 2.02, n=4, Stichprobe zu klein), dax_week_open_gap_gate
   • 09:00-Drift: dax_open_drift_long
   • first30_down → Spät-Short: dax_weak_open_late_short, dax_late_afternoon_drift_short, dax_intraday_neg_drift_short
   • Hochvola-First30-Momentum: dax_mim_gamma_vola_gate
3. Holdout-Power. Das Holdout ab 2026-08-18 umfasst nur wenige Wochen, also etwa 4 Handelstage je Wochentag. Eine auf Wochentag oder Vorzeichen konditionierte Regel würde an „Stichprobe zu klein“ scheitern. Das sagt nichts über Ergebnisse im Holdout, nur über die statistische Power des Tests.

Abgleich mit dem Digest (Schritt 2b)

• dax_week_open_hour_long (2026-07-13, PF 2.02, n=4) ist kein unabhängiger Beleg, nur zu wenige Trades. dax_week_open_gap_gate (2026-08-09, A/B PF 1.89→2.24, n=27) ist ein Baustein auf demselben Träger und liefert keine Neuigkeit.
• Der Trial „Nur nach schwachem Morgen (first30_down)“ eines früheren Builds (PF 3.15, n=8) deckt sich qualitativ mit F6 down. Bei n=8 ist er nicht belastbar.
• Ein Situations-Treiber aus dem Digest, den der Snapshot bestätigt, ist nicht zu erkennen. F8 (Vortags-Vola) zeigt |t| ≤ 1.34, also keinen Filter-Fund.

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Nicht qualifizierte Muster (je ein Verwerfungsgrund)

• F1_tageszeit_drift_30min: max |t| 1.65 (09:00), Dublette dax_open_drift_long; 12:00 hat Std 107 und ist ausreißeranfällig; übrige |t| < 1.6.
• F2 Mo/Di (t 2.67/1.81, konsistent): exakte Dublette dax_week_open_hour_long, unter Bonferroni.
• F2 Mi (−34.4, t −1.90, WR 27 %): mechanismus-frei, nur beobachtet, nicht baubar.
• F2 Do/Fr: |t| < 0.8, Rauschen.
• F3_overnight_gap_quintile: alle |t| ≤ 1.20, Q2 mit Mean/Median-Vorzeichenkonflikt, Gap-Familie mehrfach gebaut.
• F4 heutige_range: t 8–15 sind trivial (positive Größe gegen 0 getestet), kein Handelssignal.
• F4 heutiger_drift: |t| ≤ 1.19, nicht monoton, ohne Mechanismus, also Data-Mining.
• F5_first_hour_breakout_persistenz: |t| ≤ 0.35, Mean/Median-Konflikt, kein_breakout ist thin (n=7).
• F6 first30_down (−23.1, t −2.27, WR 33 %): sauber, aber exakt gebaut (dax_weak_open_late_short u. a.), unter Bonferroni.
• F6 first30_up: t −0.06, kein Signal.
• F7_vormittag_nachmittag_persistenz: |t| ≤ 0.54, weder Persistenz noch Reversal.
• F8_situations_splits_vola_regime: alle |t| ≤ 1.34, Dubletten bestehender Gates (dax_mim_gamma_vola_gate, Niedrigvol-Vortag-Gates).

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Memory-Hygiene

Die 11 Index-Einträge sind reine Prozess-/Werkzeug-Lektionen. Kein Digest-Ergebnis widerlegt oder präzisiert eine davon. Es gibt keine „nie bauen“-Formulierungen und keine echten Duplikate. 0 Änderungen.

Klassik-Research 2026-10-05 (Montag: Breakout-/Range-/Eröffnungs-Effekte)

Kurzfazit

Keine relevanten Neufunde. Beide Suchen (Fokus Eröffnungs-/Range-Breakout und frei-explorativ Intraday-Periodizität) lieferten nur Quellen, die im Research-Log und im Ergebnis-Digest bereits behandelt sind. Es gibt keine neue Mechanik, die sich von den vorhandenen Plugins und Bausteinen abgrenzt.

Durchsuchte Queries

1. overnight gap opening range breakout index futures academic evidence Journal of Futures Markets 1990s "opening range" (Montags-Fokus)
2. intraday index futures first-half-hour return predicts last half-hour return Gao Han Li Zhou OR Heston Korajczyk Sadka intraday periodicity (frei-explorativ)

Dedupe-Ergebnis

Eine Neuprüfung der Volltexte war nicht nötig. Die Einordnung beruht auf Abstracts, Snippets und dem Abgleich mit Log und Digest.

• Crabel (1990), Contraction/Expansion, NR4/NR7, Inside-Day. Im Log mehrfach geführt, u. a. 2026-07-27, 2026-08-17 und 2026-09-15. Im Digest bereits getestet:
  • dax_orb_nr_contraction_gate (2026-07-13): baustein_ohne_mehrwert.
  • dax_inside_day_breakout (2026-08-18).
  • dax_range_scaled_stretch_breakout (2026-09-15, Crabel Century-of-Evidence): Das BNR-Vortag-Gate zeigte PF 2.04 bei nur n=10, also keine belastbare Stichprobe.
• Holmberg/Lönnbark/Lundström (Umeå, Finance Research Letters 2013), ORB. Bereits gebaut als dax_sigma_adaptive_breakout (2026-08-25).
• Gao/Han/Li/Zhou (2018, JFE), Intraday-Momentum: erste Halbstunde sagt letzte Halbstunde voraus. Im Log bereits mehrfach geführt, zuletzt 2026-10-03.
• Heston/Korajczyk/Sadka (2010), Intraday-Periodizität. Querschnittseffekt auf Einzelaktien, daher nicht baubar (Mehr-Asset).
• Boyarchenko et al. (NY Fed, Overnight Drift). Hängt an US-FOMC- und Overnight-Struktur. Im Log bereits als Dedupe-Anker geführt.
• Syu et al. (IEEE 2019), Timely ORB. Tier 2, reine ORB-Variante, nur als Einzeiler. Das ist eine Variante der vorhandenen ORB-Familie, kein neuer Mechanismus.
• Brock/Lakonishok/LeBaron (1992), Trading Range Break. Klassischer Dedupe-Anker, im Log bereits abgedeckt.
• Crabel-Substack (2025), 84 Märkte seit 1923, Edge-Zerfall 2000er und 2010er. Tier 3, nur Einzeiler. Es ist ein Blog ohne Peer-Review und deshalb nie ein Fund. Er ist inhaltlich ein Decay-Hinweis, den wir als Hypothese bei ORB-Backtests führen.

Einzeiler (keine Neufunde)

• Weekend-Gap-Closing (MDPI JRFM 2025): Krypto- und Weekend-Gaps, übertragen auf DAX-Intraday-Gaps wäre es eine Variante der bestehenden Gap-Fill-Familie.
• arXiv 2605.04004 (MNQ Falsification Study, OHLCV-Intraday-Momentum): Falsifikationsstudie. Sie stützt die Skepsis gegenüber Intraday-Momentum auf reinen OHLCV-Daten und passt zur Lage im Digest. Das ist ein Datum, kein Suchverbot.

Prozess-Hinweis

Der Raum der klassischen Breakout-/ORB-Quellen ist im Log dicht abgedeckt. Ein späterer Lauf sollte für Montags-Themen früh gezielt auf unbeackerte Randquellen gehen, etwa ältere Futures-Markt-Journale oder frühe Mikrostruktur-Arbeiten, statt erneut ORB-Standardquellen zu suchen.

Weiterer Lauf 12:02

Klassik-Research 2026-10-05 (Montag: Breakout-/Range-/Eröffnungs-Effekte)

Kurzfazit: Die klassische Breakout-Kernfamilie (ORB, Crabel NR4/NR7/Stretch, Williams, Donchian, Squeeze, ACD, Osler-Rundnummern, Turtle Soup, Directional-Change) ist im Log bereits dicht belegt, die Dedupe-Prüfung ergab dort keinen Neufund. Als neuer, bisher ungeführter Winkel bleibt der Zeitpunkt des laufenden Tages-Extrems (Mok/Lam/Li 2000, Arcsine-Gesetz) als Baustein-Filter für die vorhandenen Breakout-Träger. Der Fund hat einen ehrlichen Haken: Unter einem Random Walk trägt er per Konstruktion keinen Edge, er ist daher als Hypothese für den Backtest gedacht.

Fund 1 — Extrem-Alter-Gate: Alter des laufenden Tageshochs/-tiefs als Breakout-Kontinuitäts-Filter (Mok/Lam/Li 2000; Arcsine-Gesetz)

• Typ: Baustein (Filter)
• Quelle: Mok, D.M.Y., Lam, K., Li, W. (2000), „Using Daily High/Low Time to Test for Intraday Random Walk in Two Index Futures Markets", Review of Quantitative Finance and Accounting 14, S. 381–397. https://link.springer.com/article/10.1023/A:1008323926951 (Volltext hinter Login/Redirect, nicht abrufbar). Tier 1 (Peer-Review-Journal, Abstract-Ebene). Theoretischer Anker: Lévy-/Feller-Arcsine-Gesetz für Random Walks (Lehrbuchwissen).
• Transparenz zur Quellenlage: Nur Abstract und Sekundärzitate (WebSearch-Snippets, Folgestudien zum Hang-Seng-Futures-Intraday-Muster) wurden gesehen. Die konkreten Prozentwerte der Originalstudie sind nicht verifiziert. Zahlen aus Blogs („64–70 % der Tage setzen Hoch/Tief in der ersten Stunde", „78 % einseitiger Bruch nach ORB") sind Tier 3 und dienen nur als Prüfhypothese, nicht als Beleg.
• Markt/Timeframe der Studie: Hang-Seng- und S&P-500-Index-Futures, intraday (Zeitpunkt des Tageshochs/-tiefs in Intervallen).
• Kernbefund laut Abstract: Unter einem Random Walk fallen Tageshoch/-tief überproportional nahe Open und Close (U-Form, Arcsine-Gesetz). Beim S&P-500-Future lässt sich der Random Walk nicht verwerfen. Beim Hang-Seng-Future tritt das Extrem im ersten 15-Minuten-Intervall signifikant häufiger auf als vom Random Walk vorhergesagt (Eröffnungs-Ineffizienz).
• Regel-Skizze (unsere Übertragung, nicht Studieninhalt):
  • Zustand: laufendes Session-Hoch/-Tief (ab 09:00) und dessen Alter in Minuten (age_high, age_low).
  • Variante A (Kontinuität): Ein Breakout-Entry des Trägers wird nur freigegeben, wenn das durchbrochene Extrem frisch ist (neues Extrem innerhalb der letzten N Minuten, N ≈ 15–45). Mechanismus: frisch gebrochene Extrema lösen Stop-Kaskaden aus (Osler 2003), veraltete Extrema sind Range-Grenzen.
  • Variante B (Range-Erkennung): Liegt nach 10:00 das Tageshoch und Tagestief jeweils > 60 Minuten zurück, gilt der Tag als Range-Tag. Breakout-Träger werden geblockt, Fade-Träger freigegeben.
  • Keine festen Uhrzeiten im Plugin: N, Altersschwellen und Session-Anker kommen aus dem Slot/Spec. Anker ist regime.session == MAIN, nicht die Uhrzeit.
• Daten: reine 1m-Bars einer Index-Zeitreihe. Session 09:00–20:00, eine Position, Spread ≤ 3.5 p. Alle Zustände sind kausal, das laufende Extrem nutzt nur Bars ≤ t.
• baubar: ja (als Overlay auf dax_squeeze_release; sekundär auf einen ORB-Träger aus research_strategies/). A/B: Träger pur vs. Träger + Extrem-Alter-Gate. Es ist keine wörtliche Dublette: dax_squeeze_adx_gate / lowvol_gate / pdv_gate filtern nach Trendstärke bzw. Vortags-Vola, Steidlmayer-IB-Width (2026-08-10) nach Anfangsbreite. Das Alter des Extrems ist ein anderes, zeitbasiertes Merkmal. Nahe Nachbarn bleiben Range-Budget-Erschöpfung (2026-07-27) und Initial-Balance (2026-08-10), im Review daher auf Korrelation mit diesen Gates prüfen.

Kritische Würdigung

• Glaubwürdigkeit & Alter der Evidenz: Die Studie ist 26 Jahre alt und verwendet Daten der 1990er (Hang Seng, S&P). Die Folgestudien beziehen sich auf Hang Seng. Für den S&P 500 konnte der Random Walk nicht verworfen werden, also gibt es dort keinen belegten Edge. Für DAX gibt es keine mir bekannte Replikation. Das Effektniveau (Zusatzhäufigkeit im ersten Intervall) ist der Hang-Seng-Eröffnungsmikrostruktur der 1990er geschuldet (Call-Auktion, wenig HFT). Der Decay-Verdacht ist hoch.
• Ökonomischer Mechanismus:
  • (a) Der U-förmige Extrem-Zeitpunkt ist reine Random-Walk-Mathematik. Daraus folgt kein Edge.
  • (b) Der Hang-Seng-Überschuss im ersten Intervall ist Eröffnungs-Overreaction bzw. Bid-Ask-Effekt.
  • (c) Der Filter-Edge entsteht nur über einen zusätzlichen Mechanismus: Stop-Cluster hinter frischen Extrema (Osler 2003, Rundnummern-Fund 2026-07-06) und Range-Grenzen, die mehrfach getestet wurden. Dieser Teil ist Hypothese von mir, nicht Studienbefund.
• Situationsanalyse: Variante A sollte in Trendtagen und nach Makro-Impulsen tragen, wenn jedes neue Extrem frisch ist. In Rangetagen trägt sie nicht, da dort Extrema oft gleichzeitig stale und frisch getestet werden. Variante B zielt gerade auf Rangetage. Beide Varianten überlappen konzeptionell mit „trägt nur in range_days" aus der Squeeze-/Fade-Familie im Digest.
• Übertragbarkeit auf DAX-Intraday heute: Einzelne Zeitreihe, 1m-Daten, reicht. Offen ist, dass die Studie auf Futures mit definierter Session lief, während wir CFD auf 09:00–20:00 mit Xetra-Open, US-Open (15:30) und Xetra-Schluss (17:30) haben. Die Eröffnungs- und Schlussspitzen der Extrem-Zeit verschieben sich auf drei Ereignisse. Die Altersschwelle ist deshalb vermutlich session-phasenabhängig.
• Bias-Risiken: Data-Snooping über N und Schwellen (mind. 2 Parameter, nur wenige Werte testen). Multiple-Testing gegenüber den vielen bereits gebauten Gates. Überlapp mit ADX-/Range-Gates: der Zusatznutzen ist unklar. Kein Lookahead, solange das Extrem nur mit Bars ≤ t berechnet wird. Vorsicht: Das Tageshoch inklusive aktueller Bar zählt als Lookahead, wenn Entry auf derselben Bar ausgelöst wird.
• DAX-Backtest-Prognose: Ich erwarte kein starkes Ergebnis. Wahrscheinlich: Variante A ≈ neutral bis leicht positiv (PF-Delta ±0.05), weil die ADX-/Vola-Gates bereits den größten Teil der Regime-Information abschöpfen (Digest: dax_squeeze_adx_gate 1.40→1.50, lowvol_gate 1.04→1.30). Variante B (Range-Erkennung) hat die höhere Chance auf einen Beitrag, vor allem als Block auf Breakout-Träger in Rangetagen. Trefferwahrscheinlichkeit für „baustein_verbessert" ≈ 30–35 %. Ein Scheitern wäre ein Datum, das den Arcsine-/Random-Walk-Befund für DAX bestätigt, kein Argument gegen den Test.
• Urteil: fragwürdig, aber billig testbar. Der Studienbefund trägt keinen Edge allein, die Hypothese lebt von der Stop-Cluster-Mechanik.

Einzeiler / Dedupe

• Fang/Jacobsen/Qin (2017, Journal of Portfolio Management, „Popularity versus Profitability: Evidence from Bollinger Bands"), Tier 1/2: Bollinger-Volatility-Breakout und Squeeze waren vor der Verbreitung (≈ 2001) profitabel in 14 internationalen Aktienindizes und verloren danach an Kraft. Bestätigt den Decay-Verdacht. Squeeze-Familie ist gebaut (dax_squeeze_release, 15+ Baustein-Tests), daher kein Neufund. Der Befund stützt aber die Erwartung, dass reine Standard-Bollinger-Parameter schwächer sind als situativ gefilterte Varianten. https://acfr.aut.ac.nz/__data/assets/pdf_file/0007/29896/100009-Popularity-vs-Profitability-BB-August-Final.pdf
• Osler (2000, FRBNY Economic Policy Review 6(2), „Support for Resistance"): FX-Intraday, Support/Resistance-Level sagen Trendunterbrechungen voraus, aber heterogen je Firma und Währung. Osler 2003 ist bereits geführt (2026-07-06). https://www.newyorkfed.org/research/epr/00v06n2/0007osle.html
• Crabel (1990) NR4/ORB: vollständig dedupliziert (2026-06-29, 07-04, 07-12, 07-20, 07-27, 08-17). Die „50–65 % Erfolgsrate" ist Selbstauskunft des Autors (Buch, vor 1990), also schwache Evidenz.
• Directional-Change / Intrinsic Time (Guillaume/Dacorogna et al. 1997): bereits in den Logs 2026-09-28 bis 2026-10-04 geführt.
• Tier 3 (nur Hinweis, nicht baubar): Blog-Statistiken zur Tageshoch-/-tief-Verteilung in der ersten Stunde (blackarbs, thepatternsite u. a.) ohne akademische Quelle.

Durchsuchte Quellen / Queries

• „Crabel opening range breakout NR4 academic test index futures" → Buch/Blogs (Tier 3), dedupliziert.
• „Bollinger band width squeeze volatility breakout academic" → Fang et al. 2017 (Einzeiler).
• „intraday high low range first hour predicts daily range … Journal of Futures Markets" → Mok/Lam/Li 2000 (Fund 1).
• „Osler Support for resistance" → bereits geführt.
• Frei-explorativ, bewusst gegen die Lage der Breakout-Saturierung: „time of daily high and low U-shaped / arcsine" und „Guillaume Dacorogna directional change" → Arcsine-Anker bzw. bereits gelistet.
• Springer-Volltext: Redirect auf Login, nicht abrufbar. Aus Abstract und Zitaten rekonstruiert.

Weiterer Lauf 18:01

Klassik-Research 2026-10-05 (Montag: Breakout-/Range-/Eröffnungs-Effekte)

Kurzfazit: Die ORB-/Crabel-/Gao-Familie ist im Log und im Digest stark abgedeckt (fünf ORB-Builds, Ø PF 0,93; zwei Exit-/Struktur-Bausteine auf ACD/Timely-ORB mit Verbesserung). Ein neuer, noch nicht geführter Mechanismus-Twist ist Lundströms Befund, dass die ORB-Rendite stark vom Volatilitätszustand abhängt. Er wird als Baustein (Vola-Zustands-Gate) geführt, nicht als neue Strategie. Alle übrigen Treffer sind Dedupe-Anker.

Fund 2 — Baustein (Filter): Volatilitäts-Zustands-Gate für ORB (Lundström 2014; Holmberg/Lönnbark/Lundström 2013)

Typ: Baustein (Filter) baubar: ja (als Overlay auf dax_timely_orb bzw. ACD Time-Confirmed ORB, dax_acd_timed_breakout)

Quelle (Tier 1/2):

• Lundström, C.: Day trading returns across volatility states, Umeå Universitet, Working Paper 861 (Working-Paper-Stand, 2012–2014; Tier 2, kein Journal-Nachweis gefunden). URL: https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:732318/FULLTEXT02.pdf
• Holmberg, Lönnbark, Lundström (2013): Assessing the profitability of intraday opening range breakout strategies, Finance Research Letters 10(1) (Tier 1). URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1544612312000438
• Hinweis: Der Volltext wurde nicht geöffnet. Rekonstruiert aus Abstracts, Suchsnippets und Repec/Diva-Einträgen.

Markt/Timeframe der Originalstudie: Rohöl- (WTI) und S&P-500-Futures, Tagesbasis mit Intraday-Opening-Range.

Extraktion:

• ORB: Handel in Richtung des Ausbruchs aus der Opening Range, Exit zum Tagesende.
• Die durchschnittliche Tagesrendite wird nach Volatilitätszuständen getrennt, also nach Quantilen der realisierten Vola.
• Befund laut Abstract: Differenz zwischen höchstem und niedrigstem Vola-Zustand etwa 200 bp/Tag (Rohöl) und etwa 150 bp/Tag (S&P 500). Der Erfolg hängt also „zu einem großen Teil" vom Vola-Niveau ab.
• Regel-Skizze für uns: Vor dem ORB-Entry wird die Vola-Lage klassifiziert, z. B. Opening-Range-Weite oder Vortags-Range relativ zum 20-Tage-Median, nur aus Daten bis zum Entry-Zeitpunkt. Der Träger darf nur in den oberen Zuständen (z. B. oberes Terzil) handeln. Zeiten trägt der Slot, nichts wird hart kodiert.
• Daten: 1m-Bars einer Index-Zeitreihe reichen. Eine Position, Session 09:00–20:00, Spread ≤ 3,5 Punkte sind kompatibel.

Kritische Würdigung:

• Glaubwürdigkeit/Alter: Die Evidenz stammt aus rund 2012–2014 mit langen Zeitreihen, aber nur auf Rohöl und S&P 500. Die Zahlen sind Brutto-Tagesrenditen ohne gesichertes Kostenmodell. Die Zahl der Zustände (Quantilsgrenzen) ist ein Freiheitsgrad, Multiple-Testing-Risiko ist moderat. Eine Out-of-Sample-Replikation auf DAX-1m nach 2014 ist mir nicht bekannt. Holmberg et al. selbst berichten Subperioden-Instabilität (siehe Log 2026-07-27).
• Mechanismus: Volatilitäts-Clustering plus Crabel-Kontraktions-/Expansionslogik. In hoher Vola sind Ausbrüche weniger oft reines Rauschen, und Spread und Kosten fallen relativ zur Bewegung weniger ins Gewicht. In niedriger Vola ist das Verhältnis Kosten/Range ungünstig und Fehlausbrüche dominieren.
• Situationsanalyse: Trägt erwartungsgemäß an Trendtagen und Nachrichtentagen mit hoher Vola. In ruhigen Range-Tagen sollte das Gate den Träger abschalten. Widerspruch zum Digest: Crabels NR-Gate (Kontraktion als Vorsignal, dax_orb_nr_contraction_gate) war ohne Mehrwert und verschlechterte den Träger. Lundströms Gate wirkt in die Gegenrichtung (hohe aktuelle Vola statt Kompression). Beide Richtungen zu testen ist die eigentliche Information des A/B-Tests.
• Übertragbarkeit DAX: Der Effekt braucht keine US-Spezifika, nur Vola-Persistenz. Die ist beim DAX gut dokumentiert. Zu beachten ist, dass DAX-Vola-Spitzen oft vom US-Open um 15:30 Berlin getrieben sind. Ein Gate, das nur am Morgen (09:00) bekannte Größen nutzt, sieht diese Spitzen nicht.
• Bias-Risiken: Lookahead, wenn die Vola des gesamten Handelstags als Zustand verwendet wird. Das Gate darf nur Vortag und Opening Range nutzen. Weiter Data-Snooping bei der Wahl der Quantilsgrenzen, und kleine Stichprobe nach dem Filter (Träger-n lag zuletzt bei ~100).
• DAX-Backtest-Prognose: Auf dax_timely_orb (zuletzt PF 0,98 pur, 1,28 mit Exit-Lab) erwarte ich eine moderate Verbesserung, etwa PF +0,05 bis +0,15, mit deutlich weniger Trades. Das Risiko ist baustein_ohne_mehrwert durch Überfilterung (n < 50). Ein Zusammenhang mit der Opening-Range-Activity-Gate-Erfahrung (PF 0,467→0,474, Verlust halbiert, baustein_verbessert) spricht dafür, dass Aktivitäts-/Vola-Gates die Verluste eher verkleinern als Gewinne erzeugen. Hauptprüfung: A/B-Vergleich Referenz pur gegen Referenz + Gate, mit Monats-Split.
• Urteil: vielversprechend als Baustein, aber ein Filter ohne eigenen Entry-Edge. Der Test klärt, ob Vola-Niveau (Lundström) etwas anderes leistet als Vola-Kompression (Crabel).

Einzeiler / Dedupe-Anker (keine Neufunde)

• Gao/Han/Li/Zhou 2018 (JFE), Intraday-Momentum erste→letzte Halbstunde: wörtliche Dublette, bereits gebaut (siehe 2026-08-12, 2026-09-21). Replikationen in 16 Märkten zeigen schwächere Evidenz außerhalb von USA/China (https://centaur.reading.ac.uk/95566/1/Accepted-Version.pdf, nur als Suchergebnis gesehen).
• Crabel NR7/NR4, Stretch, ORB-Weiten-Perzentil: abgedeckt (2026-06-29, 07-06, 07-20, 07-27).
• Kaminski/Lo 2014 (JFM), Stop-Loss-Prämie: abgedeckt, Exposure-Skalierer bisher ohne Mehrwert (2026-07-10, 09-02, 10-02).
• Jain/Joh 1988, Admati/Pfleiderer 1988 (RFS), U-förmiges Intraday-Muster: Dedupe-Anker, im Log mehrfach geführt (u. a. 2026-09-27, 2026-10-01).
• Auffälligkeiten: Keine Anweisungen in Fremdtexten gefunden.

Durchsuchte Quellen/Queries

• WebSearch: „Journal of Finance intraday index futures opening range breakout … NR7 Crabel academic test" → Holmberg 2013, Lundström, Tsai et al. 2019 (TORB, bereits gebaut).
• WebSearch: „first half-hour return predicts last half-hour … Gao Han Li Zhou … replication Europe" → Dublette.
• WebSearch: „Kaminski Lo When do stop-loss rules stop losses" → Dublette.
• WebSearch: „Lundström Holmberg day trading returns across volatility states …" → Fund 1.
• WebSearch (frei-explorativ, gegen die Erfahrungslage): „Jain Joh 1988 … Admati Pfleiderer 1988 U-shaped … lunch hour" → bekannte Intraday-Muster, nichts Neues.
• Dedupe-Greps über research-log (alle Tracks) und Digest (ORB-Familie).

Forschungsmethodik 2026-10-04

Lauf: Warchhold Research Publisher, Modus „Methodik“, Lernkreis LK-4.4. Vierter Methodik-Lauf. Maschinenlesbare Fundliste: research_agent/status/methodik/2026-10-04.json.

Vorarbeit: Der Bericht 2026-09-27-methodik.md (12 Verfahren) wurde vorab gelesen. Nicht wiederholt werden: gepaarte Tagesdifferenz/CRN, Catoni-Konfidenzsequenz, SPA/Romano-Wolf, Tweedie, e-LOND, Choe/Ramdas, HKSJ-Meta-Regression, Thresholdout, Lan-DeMets, Randomisierungstest, Hall-t, Gewinner-Inferenz. Deflated Sharpe/PBO sind laut Vorbericht schon in research_agent/overfit_stats.py gebaut und wurden deshalb nicht aufgenommen.

Geprüft und verworfen, bevor es ins Verfahren-Verzeichnis kam: Ein Sonderverfahren für Exit-Bausteine (Vorbericht: „offene Kandidaten“). Studentisierter Bootstrap und studentisierter Vorzeichen-Flip-Test sind für einen Mittelwert-Nulltest nur asymptotisch exakt. Bei schiefen Tagesdifferenzen und n ≈ 40 bis 80 haben sie dieselbe Endlichkeitsschwäche wie Hall-t; der Vorbericht maß für den studentisierten Bootstrap unten 8,6–8,9 % statt 5 %. Der Vorzeichen-Test auf den Median prüft eine andere Größe (Median statt Erwartungswert). Dazu kommt: Bei Exit-Paaren sind die Trades gleich und nur die Ausstiege verschieden, also deckt die gepaarte Tagesdifferenz (Vorbericht Verfahren 1) die Varianzreduktion bereits ab. Ein neues Verfahren wäre hier Beschäftigung ohne Gewinn.

Wichtige Einschränkung dieses Laufs: Bash war nicht freigegeben, ich konnte keine Simulation ausführen. Dieser Bericht enthält deshalb keine eigenen gemessenen Zahlen. Alle Zahlen sind Handrechnungen aus den Formeln der Quellen (jeweils als solche markiert). Die Prüfpläne in der Fundliste sind genau dafür da: Sie messen nach, was hier nur hergeleitet ist. Eine nicht benutzte Skizze liegt unter /tmp/sim.py (außerhalb des Projekts, nie ausgeführt). Quellen: Volltexte waren nicht lesbar, es wurden Abstracts und Zusammenfassungen gelesen (arXiv-Abstract für Jackknife+ und e-BH, Suchtreffer für Fay-Herriot). Formeln, die nur aus dem Gedächtnis bzw. Sekundärwissen stammen, sind markiert.

Umgebung (aus dem Vorbericht übernommen, nicht neu geprüft): .venv hat nur numpy und pandas, kein scipy. Alle Verfahren unten sind mit numpy und math machbar.

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Verfahren 1 — Familien-Zufallseffekt im Schrumpfungsmodell (Fay-Herriot, partielles Pooling über Strategiefamilien)

Problem: 4 (Kalibrierung mit kleinem n), mit Nutzen für Problem 5 (Bayes-Aktualisierung).

Verfahren in drei Sätzen: Jede Strategie i hat eine Messung y_i (Vorwärtsertrag je Trade) mit bekanntem Messfehler v_i = s²/n_i. Das Zwei-Ebenen-Modell lautet y_i = θ_i + e_i, θ_i = μ + g_f(i) + u_i mit u_i ~ N(0, τ²) (Streuung zwischen Strategien einer Familie) und g_f ~ N(0, σ_f²) (Streuung zwischen Familien). Der Schätzer ist der beste lineare unverzerrte Prädiktor: Die Einzelmessung wird zum Familienmittel gezogen, mit Gewicht B_i = v_i/(v_i + τ²) auf die Familie und 1−B_i auf die eigene Messung. So leiht sich ein Kandidat mit 5 Trades Stärke von seinen Geschwistern, ein Kandidat mit 200 Trades bleibt fast bei sich.

Abgrenzung zum Vorbericht (Verfahren 7, HKSJ): Dort gibt es einen Zufallseffekt je Paar um die Regressionsgerade (τ²), aber keine Familienebene. Neu ist nur σ_f². Das ist eine Erweiterung, kein eigenständiges neues Verfahren, und sie lohnt sich nur, wenn es Familien mit mehreren Kandidaten gibt.

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten:

• v_i bekannt: bei uns aus der Streuung je Trade nahe 100 Pkt und n_i; näherungsweise ja (HKSJ-Vorbericht nutzt dieselbe Annahme).
• Familienzuordnung vorab festgelegt: Teilweise. Im Verzeichnis forward_results/2026-09/ liegen rund 30 Kandidaten; die Namen legen Familien nahe (Fade, Breakout, Drift, Reversal), ein Familienfeld habe ich nicht geprüft und es kann sein, dass es keines gibt. Ein Feld familie müsste dann einmalig und vor der Auswertung vergeben werden, sonst ist die Gruppierung selbst ein Freiheitsgrad.
• Familien austauschbar, u_i unabhängig: verletzt, weil alle Kandidaten dieselben DAX-Monate sehen (gemeinsamer Marktfaktor). Der gemeinsame Monatseffekt wird als Fixeffekt (Monatsmittel abziehen) behandelt, wie im Vorbericht für HKSJ.
• Genug Daten für zwei Varianzkomponenten: meist nein. σ_f² braucht realistisch ≥ 5 Familien mit je ≥ 2 Kandidaten. Bei 4 bis 8 Kalibrierpaaren ist σ_f² nicht schätzbar. Dann fällt das Modell auf σ_f² = 0 zurück, und das ist genau Verfahren 7 aus dem Vorbericht.

Umsetzung: Neues Modul shared_intelligence/familien_pooling.py (numpy). REML-Profil über ein log-Gitter (z. B. 25 × 25 Werte für τ², σ_f²), Kovarianz V = diag(v) + τ²·I + σ_f²·(Familienblöcke aus Einsen), GLS-Schätzer μ̂, BLUP je Kandidat. Posterior-Wahrscheinlichkeit P(θ_i > 0) und P(θ_i > Mindesteffekt) als Normalnäherung. Wächter: weniger als 5 Familien oder weniger als 10 Kandidaten → σ_f² = 0 und Meldung.

Grenzen:

• Bekanntes Problem der Fay-Herriot-Schätzung: τ̂² = 0 (Grenzlösung) schrumpft vollständig und liefert dann zu enge Intervalle. Abhilfe in der Literatur sind angepasste Likelihoods, ich habe sie hier nicht gegengelesen.
• Nichtstationarität (Edge zerfällt) bleibt unberührt, das Verfahren schätzt nur die Streuung zwischen Strategien.
• Nutzen bei k < 10: nach Handrechnung gering. Es ist ein Verfahren für später, sobald die Zahl der Vorwärtskandidaten wächst. Wirkung auf die Power ist nicht gemessen.

Quellen:

• Fay, R. E., Herriot, R. A. (1979): Estimates of Income for Small Places. JASA 74(366a), 269–277. (Bibliographische Angabe aus Suchtreffer bestätigt, kein Volltext, DOI nicht geprüft.)
• Folgearbeit zur Schätzung/Intervallen: https://arxiv.org/pdf/2006.14820 (Parametric Bootstrap Confidence Intervals for the Multivariate Fay-Herriot Model, nur Suchtreffer-Titel gesehen, nicht gelesen)
• https://doi.org/10.1111/insr.12373 (Steorts 2020, Smoothing and Benchmarking for Small Area Estimation; nur Titel gesehen)

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Verfahren 2 — Jackknife+ (Barber, Candès, Ramdas, Tibshirani): verteilungsfreie Prognoseintervalle für die Kalibrierung

Problem: 4 (Kalibrierung mit kleinem n).

Verfahren in drei Sätzen: Statt die Steigung zwischen Einlass-Kennzahl x und Vorwärtsertrag y zu testen (Power bei n = 8 gering), wird ein Prognoseintervall für den Vorwärtsertrag eines neuen Kandidaten angegeben. Für jedes Paar i wird das Modell ohne i angepasst (μ̂₋ᵢ) und das Residuum R_i = |y_i − μ̂₋ᵢ(x_i)| gemerkt. Das Intervall für ein neues x ist [q⁻α{μ̂₋ᵢ(x) − R_i}, q⁺{1−α}{μ̂₋ᵢ(x) + R_i}], die Überdeckung beträgt mindestens 1 − 2α (die Quelle bestätigt die Garantie unter Austauschbarkeit der Paare, für jede symmetrisch behandelnde Anpassung und ohne Verteilungsannahme).

Handrechnung zur Machbarkeit (aus der Quantilregel, nicht aus der Quelle gelesen): Das obere Quantil ist der ⌈(1−α)(n+1)⌉-te Wert. Ist das größer als n, wird die Obergrenze unendlich. α = 0,2 braucht n ≥ 4, α = 0,1 braucht n ≥ 9. Bei n = 4–8 gibt es also nur ein 80-%-Intervall mit garantierten 60 %. Die Aussage bleibt gültig, aber breit. Sie ist ehrlich negativ: Zeigt das Intervall, dass es den Wert 0 und den Wert +20 Pkt enthält, dann sagt die Einlass-Kennzahl nichts Brauchbares voraus.

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten:

• Austauschbare Paare: teilweise nicht. Gemeinsame Monate erzeugen Abhängigkeit zwischen Paaren, die Überdeckung kann unter dem Nennwert liegen. Naheliegende Abhilfe (eigener Gedanke, nicht aus der Quelle belegt): Leave-one-month-out statt Leave-one-out, das kostet Auflösung bei kleinem n.
• Zeitliche Stabilität der Beziehung x → y: nicht garantiert, Zerfall verletzt Austauschbarkeit.
• Eine feste Anpassung (z. B. y = c·x oder OLS), nur 1–2 Parameter: ja.

Umsetzung: In shared_intelligence/calibration.py neue Funktion jackknife_plus(paare, x_neu, alpha=0.2, modell='ols'|'faktor') (numpy, Leave-one-out per Schleife, n ≤ 40 also billig). Neuer Evidenzstand prognoseintervall_bau_vorwaerts neben den bestehenden: Ausgabe Intervall für x_neu und die Breite; Deutung nicht_informativ, wenn Breite > 2 × Mindesteffekt. Zusätzlich ein Rückprüfmaß: Anteil der bereits eingetretenen Vorwärtswerte, die in ihr eigenes Leave-one-out-Intervall fallen (soll ≥ 0,6 bei α = 0,2 sein).

Grenzen: Verbessert keine Power, es macht nur die Unsicherheit sichtbar und deckt ehrlich ab. Bei n < 4 vacuous. Es ersetzt die Wochenkalibrierung nicht, es ergänzt sie. Wirkung auf Entscheidungen: gering, aber verhindert Überinterpretation breiter Intervalle.

Quellen:

• Barber, R. F., Candès, E. J., Ramdas, A., Tibshirani, R. J. (2021): Predictive inference with the jackknife+. Annals of Statistics 49(1). https://arxiv.org/abs/1905.02928 (Abstract gelesen, Mindest-n steht dort nicht, die obige Quantilrechnung ist meine Herleitung)

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Verfahren 3 — e-BH als Monatsbatch über gleichzeitig laufende Vorwärtskandidaten (Wang/Ramdas)

Problem: 2 und 3. Rest-Kandidat aus dem Vorbericht („e-BH als Monatsbatch“, dort als nachrangig vermerkt).

Verfahren in drei Sätzen: Jeder der K gleichzeitig laufenden Kandidaten liefert einen e-Wert E_k (z. B. den e-Prozess aus dem Vorbericht, Verfahren 5, zum Monatsende). Sortiert absteigend, werden die k* größten verworfen, mit k* = max{k : E₍k₎ ≥ K/(α·k)}. Die FDR bleibt ≤ α·K₀/K unter beliebiger Abhängigkeit der e-Werte (die Quelle bestätigt das ausdrücklich: „no correction for any dependence structure“).

Handrechnung (K = 4, α = 0,1): Schwellen K/(α·k): k=1: 40, k=2: 20, k=3: 13,3, k=4: 10. Zum Vergleich e-LOND aus dem Vorbericht, Slots 1/2/3: 16,4 / 66 / 148. Der Batch ist für den besten Kandidaten strenger (40 statt 16,4), für den zweiten und dritten großzügiger. Er lohnt sich nur, wenn mehrere Kandidaten gleichzeitig starke Evidenz haben. Bei einem einzelnen starken Kandidaten und drei Nullen verliert er gegen e-LOND Slot 1.

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten:

• Jeder E_k hat unter H0 Erwartung ≤ 1 zum gewählten Zeitpunkt: ja, wenn E_k ein e-Prozess ist und der Auswertezeitpunkt ein Stoppzeitpunkt ist. Ob die gemeinsame, datenabhängige Wahl dieses Zeitpunkts für alle K Prozesse zugleich zulässig ist, habe ich nicht gegengelesen. Sicher gilt es für feste Kalendermonate.
• Frozen Kandidatenmenge je Monat: sonst verlieren die Schwellen ihre Bedeutung.
• Einsatz heute: teilweise — Vorwärtskandidaten gibt es rund 30, die konfirmatorisch gepaarten sind wenige (zwei Paare im Vorbericht). Mit K ≤ 3 ist der Nutzen klein.

Umsetzung: In shared_intelligence/online_fdr.py (existiert nur als Plan im Vorbericht, falls noch nicht gebaut: mit anlegen) Funktion e_bh(e_werte, alpha) → Liste der Verwerfungen (reines Sortieren, ~10 Zeilen). In research_agent/run_forward_validation.py ein Monatsbatch-Bericht fdr_batch nur, wenn mindestens 3 Kandidaten e-Werte haben. Nicht an Stelle von e-LOND, sondern als Zweitansicht.

Grenzen: Niedrige Power bei kleinem K, die Verfahren sind sich nicht überlegen, nur verschieden. Aufwand klein, Nutzen klein, deshalb nachrangig. Der Vorbericht hatte es genauso eingestuft.

Quellen:

• Wang, R., Ramdas, A. (2022): False discovery rate control with e-values. JRSS B 84(3). https://arxiv.org/abs/2009.02824 (Abstract gelesen; die JRSS-B-Angabe ist aus dem Gedächtnis, nicht aus der Quelle bestätigt)

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Was nicht aufgenommen wurde

Höchstens vier Verfahren je Lauf waren erlaubt, ich habe nur drei aufgenommen, weil der vierte Kandidat (Exit-Sondertest, oben) nach Prüfung nichts Neues bringt. Offen für den nächsten Lauf:

• Adaptive Stichprobenanpassung (Cui-Hung-Wang) für den Gruppensequenzplan, wenn die Trade-Frequenz im Vorwärtstest stark vom Bau abweicht.
• Wirkungsprüfung der Vorläufe aus dem 27.09.: noch keine Datei der Fundliste ist laut Verzeichnis als umgesetzt erkennbar (nicht geprüft, nur der Planer weiß es). Mehr neue Verfahren helfen weniger als Umsetzung der vorhandenen; das gilt vor allem für gepaarte Differenz (Problem 1), die den größten Hebel hat.

Prüfpläne

Siehe Feld pruefbar_durch je Fund in der Fundliste.

Weiterer Lauf 17:52

Forschungsmethodik 2026-10-04

Lernkreis LK-4.4, Modus „Methodik“. Vorgänger: research_agent/status/methodik/2026-09-27.json (10 Funde: gepaarte Tagesdifferenz, Catoni-CS, SPA/StepM, Tweedie, e-LOND, Prognostiker-Vergleich, HKSJ-Meta-Regression, Thresholdout [verworfen], Lan-DeMets-GSD, Randomisierungstest, Hall-t, Gewinner-Inferenz AKM). Nichts davon wird hier wiederholt.

Arbeitsweise und Grenzen dieses Laufs.

• Python war in dieser Sitzung nicht ausführbar (Freigabe fehlte). Es gibt also keine eigenen Simulationen. Alle Zahlen unten sind analytische Handrechnungen und als solche markiert. Die Prüfungen stehen als Aufgaben in der JSON-Datei und müssen vom Entwickler gerechnet werden.
• Volltexte wurden nicht gelesen. Die Verfahren sind aus Abstracts, Suchtreffern und Wissen über die Papiere rekonstruiert. Konstanten und Formeln sind vor dem Einfrieren gegen die Originale zu prüfen.
• Vorab ein Befund zur Gewichtung: Zwei der vier Funde (1, 2) sind eher ehrliche Grenzwert-Aussagen als Gewinne. Das ist gewollt. Verfahren 3 und 4 sind die tragfähigeren.

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Verfahren 1 — Kontrollvariable mit extern bekanntem Erwartungswert (Marktrendite des Tages)

Problem: 1 (zu wenig Signal je Trade).

Verfahren in drei Sätzen. Man schätzt statt x̄ den Ausdruck θ̂ = x̄ − β·(C̄ − μ_C), wobei C eine am selben Tag beobachtete Größe ist (DAX-Open→Close-Rendite) und μ_C ihr Erwartungswert aus einer externen, viel längeren Historie. Die Varianz sinkt um den Faktor (1 − ρ²) (ρ = Korrelation von Tages-PnL und C); der Schätzer bleibt unter H0 erwartungstreu. Es ist die klassische Control-Variate-Technik (Lavenberg/Welch 1981), in der Experimentierliteratur als Regressionsadjustierung geführt (Lin 2013; CUPED ist der Spezialfall mit Vorperioden-Kovariate).

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten.

• μ_C muss genauer bekannt sein als C̄ aus den 140 Tagen. Schätzt man μ_C aus denselben 140 Tagen, ist C̄ − μ̂_C = 0 und der Schätzer fällt auf x̄ zurück (null Gewinn). Nötig ist eine unabhängige Tageshistorie (z. B. DAX-Tagesbalken mehrerer Jahre). Ob die im System liegt, ist unbekannt — ohne sie ist das Verfahren nicht anwendbar.
• ρ muss spürbar von 0 verschieden sein. Handelt eine Strategie ±1 richtungsbalanciert und unabhängig vom Marktvorzeichen, ist ρ ≈ 0 und es bringt nichts. Es hilft nur bei Strategien mit Netto-Richtung (long-lastig, trendfolgend). Eine Volatilitäts-Kovariate (|r|) senkt höchstens die Heteroskedastie; die Messung vom 2026-09-27 (Vola-Gewichtung spart 2–8 %) spricht dagegen.
• Tage näherungsweise unabhängig (wie bei jedem Tagesmittel).

Wirkung (analytisch, nicht simuliert). Benötigte Tage skalieren mit (1 − ρ²): ρ² = 0,1 spart 10 %, ρ² = 0,3 spart 30 %. Das ist weit weniger als die gepaarte Differenz (Fund 2026-09-27: Faktor 3–10 bei Filtern). Der wahrscheinlich größere Nutzen ist Bias-Bereinigung: Eine long-lastige Strategie in 140 Tagen mit steigendem DAX zeigt einen Edge, der teilweise Marktdrift ist. Die Adjustierung schätzt den Edge relativ zur langfristigen Marktdrift. Das ändert die Nullhypothese (Alpha statt absoluter Ertrag) und muss bewusst entschieden werden.

Umsetzung. Erst Diagnose, dann Entscheidung: research_agent/robustness.py bekommt rho2_markt (R² der Tages-PnL auf die Tagesrendite) je Bau; research_agent/power_plan.py bekommt eine Spalte monate_adjustiert = monate·(1−ρ²). Gate: Medianes ρ² über die Baupopulation < 0,05 → Fund verwerfen, nichts weiter bauen.

Grenzen. Kleiner Gewinn; Abhängigkeit von externer Historie; ändert die Nullhypothese; β-Schätzung kostet einen Freiheitsgrad (bei n ≥ 100 vernachlässigbar).

Quellen.

• Lavenberg/Welch 1981, Management Science 27(3): https://doi.org/10.1287/mnsc.27.3.322 (Volltext nicht geprüft, DOI aus Gedächtnis)
• Lin 2013, Annals of Applied Statistics, „Agnostic notes on regression adjustments“: https://doi.org/10.1214/12-AOAS583 (Volltext nicht geprüft, DOI aus Gedächtnis)
• Deng et al. 2013 (CUPED), bereits im Lauf 2026-09-27 zitiert.

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Verfahren 2 — Asymptotische Konfidenzsequenz (Waudby-Smith et al.) als Ersatz der Catoni-Sequenz

Problem: 3 (monatliche Vorwärtsentscheidung).

Verfahren in drei Sätzen. Die asymptotische Konfidenzsequenz ersetzt die zeitfeste Normalverteilung durch eine zeitgleichmäßige Näherung via starker Invarianzprinzipien: μ̂_t ± σ̂_t·√( 2(tρ²+1)/(t²ρ²) · log(√(tρ²+1)/α) ). σ̂_t ist die laufende empirische Streuung; eine vorab eingefrorene Varianzschranke (σ²_max der Catoni-CS) entfällt. ρ wird für einen Zeitpunkt t* getunt: ρ²t* = −W₋₁(−α²e) − 1. Gültigkeit ist nur asymptotisch.

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten.

• Endliche Momente höherer Ordnung, unabhängige oder Martingaldifferenz-Beobachtungen: für gepaarte Tagesdifferenzen näherungsweise ja.
• „Asymptotisch“ heißt: bei kleinem n und schiefen/schwerrandigen Reihen kann die Überdeckung verfehlt werden. Die Bau-Tagesreihen haben Schiefe ≈ +1 und Wölbung ≈ 4 (Messung vom 2026-09-27); ob das reicht, ist zu simulieren. Hier ist es nicht geprüft.
• Stationarität des Mittelwerts: wie bei der Catoni-CS die schwächste Stelle.

Wirkung (analytisch). Für α = 0,05 einseitig (zweiseitig 0,10): ρ²t* ≈ 4,27, Breite ≈ 2,78·σ̂/√t bei t = t*, ≈ 2,77·σ̂/√t bei t = 2t* (nahezu flach). Vergleich: fester Test 1,645·σ̂/√t. Für 80 % Power am Ende nötig: θ√t ≥ 2,78 + 0,84 = 3,62 gegenüber 2,49 → Horizontfaktor ≈ 2,1. Das deckt sich mit der Catoni-CS (≈ 2). Bei Tages-Sharpe 0,1 sind das rund 1.300 statt 620 Tage (≈ 62 statt 29 Monate). Es gibt also keinen Horizontgewinn gegenüber Catoni, und für schwache Kandidaten ändert sich nichts. Der Gewinn ist praktisch: keine Varianzschranke im Vertrag, kein Wächter auf σ²_max.

Umsetzung. Nur als Alternative im bereits vorgeschlagenen Modul shared_intelligence/anytime.py: asymptotische_cs(xs, alpha, t_star); W₋₁ per Bisektion (kein scipy). In research_agent/run_forward_validation.py zweite Option contract['sequential']['method']='asymptotic_cs'. Nicht beide gleichzeitig als führend betreiben; die Catoni-CS bleibt die konservative Referenz. Das Gruppensequenz-Design (Fund vom 2026-09-27, ≈ 1,05× Horizont) bleibt bei festem Horizont der bessere Weg.

Grenzen. Nur asymptotisch; gleiche 2×-Kosten wie jede Konfidenzsequenz; keine Hilfe für schwache Effekte. Dieser Fund ist eine Variante, kein Durchbruch.

Quellen.

• Waudby-Smith, Arbour, Sinha, Kennedy, Ramdas (2024), Annals of Statistics 52(6), 2613–2640: https://doi.org/10.1214/24-AOS2408
• arXiv: https://arxiv.org/abs/2103.06476
• (Formel aus Gedächtnis rekonstruiert, Suchtreffer bestätigen nur Titel/Aussage; vor dem Bau gegen Theorem 2.2 prüfen.)

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Verfahren 3 — Data Fission (Leiner/Duan/Wasserman/Ramdas) für selektionsfeste Schätzung ohne Zeitsplit

Problem: 2 (Datensparsamkeit, adaptive Auswahl).

Verfahren in drei Sätzen. Für einen Gauß-Vektor Y ~ N(μ, Σ) mit bekanntem Σ (hier: Tagesmittel der K Bau-Varianten, Σ aus den Tagesreihen / T) erzeugt man Z ~ N(0, Σ) und bildet f = Y + τZ, g = Y − Z/τ. Beide Teile sind exakt unabhängig, f hat Kovarianz (1+τ²)Σ, g hat (1+1/τ²)Σ, und E[g] = μ. Man wählt mit f beliebig (auch adaptiv, nicht-linear) und schätzt/testet den Gewinner mit g: Konfidenzintervall g_w ± z·σ_w·√(1+1/τ²), selektionsfrei gültig.

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten.

• Y näherungsweise Gauß mit bekanntem Σ: Tagesmittel über 140 Tage bei Wölbung ≈ 4 ja, geschätztes Σ als „bekannt“ gilt mit kleinem Fehler.
• Entscheidend: Die Auswahl darf nur f verwenden. Die heutige Auswahl (argmax PF auf den echten Tagesreihen) nutzt Y selbst und ist nicht fission-fähig. Man müsste die Auswahlregel auf f umstellen, also auf verrauschte Mittelwerte; das kostet Auswahlqualität.
• Fission verbraucht Information: g ist die einzige „saubere“ Messung. Wird dasselbe Y ein zweites Mal gespalten, lecken die Teile; also ein Spalt je Bau und Frage, nicht je Auswertung.
• Die bisherigen 17.000 Versuche auf denselben Tagen sind bereits mit echtem Y gewählt worden; Fission korrigiert Vergangenes nicht, nur künftige Auswahlschritte.

Wirkung (analytisch). Datenkosten für die Prüfung: Faktor (1+1/τ²) in der Varianz, τ = 1 → 2,0×, τ = 2 → 1,25×, τ = 3 → 1,11×. Gegenläufig wird die Auswahl auf f mit Varianz (1+τ²)Σ: τ = 2 → 5×, die Auswahl ist fast Würfeln. Bei se = 8,45 Pkt je Variante (T = 140, Streuung 100) und Edges von 5–10 Pkt ist weder f noch g aussagekräftig; ein Nachweis ist nicht möglich. Das Verfahren löst Problem 1/Power nicht; es löst nur die Verzerrung des Gewinners. Gegenüber der Gewinner-Inferenz AKM (Lauf 2026-09-27) gilt: AKM verliert keine Information, braucht aber lineare Auswahlregel; Fission erlaubt jede Regel, kostet aber Information. Es ist eine Alternative für den Fall, dass die Auswahl nicht linear darstellbar ist.

Umsetzung (nur falls AKM wegen der Auswahlregel scheitert). Neues Modul shared_intelligence/fission.py (numpy): spalte(Y, Sigma, tau, seed) → (f, g) mit Seed aus Bau-ID (reproduzierbar, nicht frei wählbar); intervall_gewinner(g, Sigma, w, tau, alpha). Autobuild-Schleife: Auswahl aus f statt PF, g_w als mu_fission + Intervall ins Bau-JSON. Zunächst nur im Schatten neben der bisherigen Auswahl.

Grenzen. Kein Powergewinn, deutlicher Informationsverlust; die Hauptlast (Auswahl auf f) ändert die Pipeline; wiederholte Nutzung desselben Y ist verboten und muss im Datenexpositionsbuch (shared_intelligence/calibration.py) gezählt werden. Priorität niedrig.

Quellen.

• Leiner, Duan, Wasserman, Ramdas (2025), JASA 120(549), 135–146, „Data Fission: Splitting a Single Data Point“: https://econpapers.repec.org/article/tafjnlasa/v_3a120_3ay_3a2025_3ai_3a549_3ap_3a135-146.htm
• Diskussionsbeitrag (für Grenzen): https://arxiv.org/pdf/2409.03069

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Verfahren 4 — Empirische Nullverteilung (Efron) für die Versuchspopulation

Problem: 2 (viele korrelierte Tests; Signalrate unter Zufallserwartung).

Verfahren in drei Sätzen. Aus den z-Werten aller Versuche (z = t-Statistik der Tages-PnL) wird die Nullverteilung nicht als N(0,1) angenommen, sondern aus dem zentralen Bereich geschätzt (Zentral-Matching: Parabel an die Log-Zähldichte im Fenster |z| ≲ 1,5, Lindsey/Poisson-Regression): Mitte δ₀ = −b/(2c), Breite σ₀² = −1/(2c), Nullanteil π₀. Korrelierte Tests (hier: derselbe Tagesstrom, ähnliche Varianten) verschieben und verbreitern die Null (Efron 2007); die empirische Null fängt das auf. Die lokale Fehlentdeckungsrate fdr(z) = π₀·f₀(z)/f(z) bewertet dann jeden Versuch relativ zum Rest der Population.

Voraussetzungen und ob sie bei uns gelten.

• Der Hauptteil der Versuche ist „Null“ (π₀ ≥ ~0,9) und der zentrale Bereich ist näherungsweise normal: bei 17.000 Versuchen plausibel, aber nicht geprüft.
• Wichtig: „Null“ heißt hier „typischer Versuch“, nicht μ = 0. Nach Kosten dürfte die Masse der Strategien μ < 0 haben; dann ist δ₀ < 0 kein Nullrauschen, sondern der Kostenabzug. Die Aussage gilt also relativ zum Rest, nicht absolut. Das verlangt ehrliche Wortwahl im Bericht.
• Unabhängigkeit der z wird nicht verlangt; Korrelation macht nur die Schätzung von δ₀, σ₀ unsicherer (effektives N ≪ 17.000, Konfidenzintervall der Schätzung per Block-/Bau-Bootstrap angeben).
• Mehrfach pro Bau gezählte Varianten gewichten (1/K je Bau), wie im Tweedie-Vorschlag.

Wirkung (analytisch/qualitativ). Beantwortet die offene Frage, ob die Signalrate wirklich unter der Zufallserwartung liegt oder nur gegenüber der falschen Referenz N(0,1): Liegt δ₀ < 0 oder σ₀ < 1, sinkt die „Erwartung“ von Treffern mit z > 2 unter 2,3 %. Das trennt „Pipeline schlecht“ von „Kosten + gemeinsamer Marktzeitraum“. Zugleich liefert es die Nullbreite σ₀, die der Tweedie-Vorschlag (Lauf 2026-09-27, setzt N(μ,1) voraus) braucht: Dort sollten z mit σ₀ standardisiert werden, sonst wird die Schrumpfung falsch.

Umsetzung. Neues Modul shared_intelligence/empirische_null.py (numpy; IRLS-Poisson-Regression, falls tweedie.py existiert, dessen Routine wiederverwenden): zentral_matching(z, gewichte, fenster=(-1.5,1.5), klassen=80) → {delta0, sigma0, pi0, n_eff}; lokale_fdr(z, ...); signalrate_vs_null(z, schwelle=2.0) → beobachtet / erwartet unter (δ₀, σ₀) und unter N(0,1). Eingabe: alle Versuche aus research_agent/autobuild/results/*.json mit n ≥ 50. Ausgabe als Feld im Wochenbericht der Kalibrierung (shared_intelligence/calibration.py) und fdr_lokal je Bau als zusätzliche Einlassgröße. Nicht als Einlass-Hürde, bevor die Kalibrierung sie stützt.

Grenzen. Setzt dünnes Signal voraus; Fensterwahl beeinflusst σ₀ (Empfindlichkeitstest Pflicht); liefert Population-relative, keine absolute Aussage; ersetzt keine Familienfehlerkontrolle für einzelne Entscheidungen (dafür SPA/e-LOND).

Quellen.

• Efron (2004), JASA 99, 96–104, „Large-scale simultaneous hypothesis testing: the choice of a null hypothesis“: https://efron.ckirby.su.domains//papers/2004Selection.pdf (Treffer beim Titel „Selection and Estimation …“ derselben Domain; Zuordnung unsicher) und https://www.researchgate.net/publication/4747074_Large-Scale_Simultaneous_Hypothesis_Testing_The_Choice_of_a_Null_Hypothesis
• Efron (2007), JASA 102, 93–103, „Correlation and large-scale simultaneous significance testing“: https://ideas.repec.org/a/bes/jnlasa/v102y2007p93-103.html
• Doing Thousands of Hypothesis Tests at the Same Time (Überblick): https://efron.ckirby.su.domains/papers/2007DoingThousands.pdf

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Einordnung

Problem 4 (Kalibrierung klein n) und Problem 5 (Methodikvarianten) sind durch die Funde 2026-09-27 (HKSJ, Tweedie, Prognostiker-Vergleich) bereits belegt; in diesem Lauf kam kein neues Verfahren dazu, das bei n = 4–8 mehr leistet. Ehrlich festzuhalten: Keines der vier Verfahren behebt das Grundproblem (Edge 5–10 Pkt bei Streuung 100). Der größte Hebel bleibt die gepaarte Messung und mehr Beobachtungseinheiten.