Das Problem der Reproduzierbarkeit

Im algorithmischen Handel gibt es ein grundlegendes Problem: Wenn jemand eine “profitable Strategie” veröffentlicht, ist es praktisch unmöglich, die Ergebnisse zu reproduzieren. Die Gründe:

• Nicht angegebene Parameter – der Autor hat wichtige Einstellungen nicht erwähnt
• Unterschiedliche Daten – Datenquellen liefern leicht unterschiedliche Kurse
• Versteckte Annahmen – Gebühren, Slippage, Ausführungszeit
• Plattformunterschiede – derselbe Algorithmus liefert auf verschiedenen Backtesting-Engines unterschiedliche Ergebnisse

Das PLUTUS-Framework wurde geschaffen, um dieses Problem zu lösen.

Was ist PLUTUS

PLUTUS ist ein Open-Source-Framework zur standardisierten Beschreibung, zum Testen und zur Veröffentlichung von Handelsstrategien.

Entwickelt von einer internationalen Forschergruppe und auf GitHub unter MIT-Lizenz veröffentlicht.

Architektur

PLUTUS definiert vier standardisierte Komponenten:

1. Strategy Specification (Strategiespezifikation)

Eine formale Beschreibung der Strategie im YAML/JSON-Format:

strategy:
  name: "Mean Reversion RSI"
  version: "1.0"
  author: "researcher@university.edu"

  signals:
    entry_long:
      condition: "RSI(14) < 30 AND SMA(50) > SMA(200)"
    exit_long:
      condition: "RSI(14) > 70 OR stop_loss(-2%)"

  parameters:
    rsi_period: 14
    sma_fast: 50
    sma_slow: 200
    stop_loss_pct: -2.0

  universe:
    type: "equity"
    market: "US"
    filter: "S&P 500 constituents"

  execution:
    order_type: "market"
    slippage_model: "fixed_bps(5)"
    commission_model: "per_share(0.005)"

2. Data Specification (Datenspezifikation)

Standardisierte Datenbeschreibung:

• Quelle (Yahoo Finance, Polygon, MOEX)
• Zeitraum (Anfang, Ende)
• Frequenz (1 Minute, 1 Stunde, 1 Tag)
• Verarbeitung (adjustiert/nicht adjustiert, Füllmethode)
• Daten-Hash zur Verifizierung

3. Backtest Engine (Backtesting-Engine)

Eine standardisierte Backtesting-Engine mit:

• Definierter Orderverarbeitungslogik
• Fester Berechnungsreihenfolge innerhalb eines Bars
• Transparentem Slippage-Modell
• Bericht mit über 50 Kennzahlen

4. Report Format (Berichtsformat)

Ein einheitliches Berichtsformat, das umfasst:

• Equity-Kurve
• Alle Kennzahlen (Sharpe, Sortino, Max DD, Calmar usw.)
• Handelsverteilung
• Zeitperiodenanalyse
• Walk-Forward-Ergebnisse

Warum das wichtig ist

Für Forscher

Die Veröffentlichung einer Strategie im PLUTUS-Format ermöglicht es anderen Forschern, die Ergebnisse exakt zu reproduzieren. Das ist das, was die Wissenschaft für Experimente längst hat, dem algorithmischen Handel aber bisher fehlte.

Für Praktiker

Das standardisierte Format vereinfacht:

• Strategievergleich – alle Kennzahlen werden gleich berechnet
• Audit – jeder Parameter kann überprüft werden
• Portabilität – Übertragung einer Strategie zwischen Plattformen

Für KI-Agenten

PLUTUS ist besonders nützlich für LLM-Agenten, die Handelsstrategien generieren. Das standardisierte Format ermöglicht:

• Automatische Validierung der Spezifikation
• Durchführung von Backtests ohne manuelle Einrichtung
• Vergleich der Ergebnisse mit einem Benchmark

Aktueller Status

• Version: 0.8 (Beta)
• Sprachen: Python (primär), Adapter für C# und Java
• Unterstützte Märkte: USA, EU, China, Krypto
• Integrationen: Backtrader, Zipline, VectorBT, QuantConnect

PLUTUS ist ein Schritt hin zu einem transparenteren und wissenschaftlicheren algorithmischen Handel. Wenn Sie Handelsstrategien entwickeln, lohnt sich ein Blick darauf.