In einem Marktumfeld, das zunehmend von schnellen Datenströmen, algorithmischen Marktteilnehmern und strukturellen Ineffizienzen dominiert wird, entsteht ein klarer Wettbewerbsvorteil für jene, die Technologie, Forschung und Risikokontrolle konsequent miteinander verbinden.
Einer dieser Anbieter ist Alphawave, ein Düsseldorfer Quant-FinTech, das seit 2016 gemeinsam mit uns an einer vollständig proprietären Research- und Trading-Infrastruktur arbeitet. In dieser Case Study werfen wir einen Blick auf das interne Kernmodell Absolute Return I (NC 4.5) – ein systematisches Intraday-Modell, das über 17 Jahre Backtesting und mehr als 18 Monaten Live-Handel hinweg bemerkenswerte Stabilität gezeigt hat.
Wer ist Alphawave?
Alphawave beschreibt sich selbst als datengetriebenen, quantitativen Handelsanbieter. Das Unternehmen entwickelt und betreibt systematische Short-Term-Strategien, gesteuert von Echtzeitdaten, probabilistischen Modellen und strikt regelbasierten Entscheidungsstrukturen.
Im Zentrum stehen drei Grundprinzipien:
- Alphawave handelt ohne Sentiment.
Entscheidungen werden ausschließlich durch Modelle, Wahrscheinlichkeiten und strukturiertes Risiko getroffen. - Alphawave entwickelt seine Handelsstrategien vollständig intern, während 123 Invest die zugrunde liegende Software-Infrastruktur bereitstellt – von Backtesting über Execution bis zur Risk-Management-Engine.
Die Research- und Trading-Plattform wird von 123 Invest als Softwareanbieter bereitgestellt und kontinuierlich weiterentwickelt. Sie umfasst Backtesting-Umgebung, Signal- und Execution-Layer sowie Risiko- und Monitoring-Systeme. Die Strategiearchitektur und Modellentwicklung liegen vollständig bei Alphawave, während die zugrunde liegende Plattform gemeinsam mit 123 Invest betrieben und ausgebaut wird. - Alphawave zielt auf absolute Renditen ab.
Die Strategien sind unkorreliert zu klassischen Märkten und so konstruiert, dass sie auch in Stressregimen funktionieren.
Mit dieser Ausrichtung positioniert sich Alphawave als systematischer Proprietary-Trading-Anbieter, der seine Modelle im eigenen Handelsumfeld einsetzt und kontinuierlich weiterentwickelt.
Das Modell: Absolute Return I (NC4.5)
Die heute eingesetzte Modellgeneration „NC4.5“ ist Alphawaves Kernstrategie.
Es handelt sich um ein Intraday-Handelsmodell für globale Index-Futures mit folgenden Eigenschaften:
- vollautomatisiert
- trendinitiierend statt trendfolgend
- strenges Risikobudget, dynamische Stops
- ausschließlich Intraday (kein Overnight-Risiko)
- Multi-Regime-Screens & Pattern-Logik
Ziel des Modells:
Kurzfristige Preisineffizienzen zu identifizieren, die emotional oder mikrostrukturell bedingt sind – bevor sie vom breiten Markt erkannt werden.
Performance im Walk-Forward Backtesting (2008–2024)
Über 17 Jahre hinweg zeigt das Modell im Walk-Forward-Backtesting eine stabile Struktur mit konsistenten Ergebnissen:
- Durchschnittliche Jahresrendite (arithmetisch): 27,4 %
- Sortino Ratio: 1,64
Zur Einordnung des Modells im langfristigen Kontext: Während der Finanzkrise 2008 verzeichneten große Aktienindizes deutliche Rückgänge (u. a. DAX 40: –54 %, FTSE 100: –48 %, S&P 500: –56 %, EuroStoxx 50: –60 %), die im Model nicht wiedergespiegelt werden. Im selben Zeitraum zeigt das Modell auf Basis der simulierten Werte eine positive Entwicklung, was die unterschiedlichen Risikoprofile und Verhaltensmuster zwischen der Strategie und klassischen Aktienmärkten verdeutlicht.
Besonders auffällig: In Jahren, in denen die untersuchten Indizes im Durchschnitt -12 % erzielten, zeigte das Modell gemäß Präsentation eine durchschnittliche simulierte Rendite von +38,5 %.
Diese Ergebnisse unterstreichen die historische Unabhängigkeit des Modells von breiten Marktbewegungen innerhalb des untersuchten Zeitraums.
Live Case Study: April 2024 – November 2025
Modelle sind das eine – Live-Handel das andere.
Die Live-Ergebnisse von Absolute Return I (NC4.5) über einen Zeitraum von inzwischen rund 18 Monaten zeigen nach einer mehreren Jahre umfassenden gemeinsamen Forschungs- und Entwicklungsphase, in der das Modell und die zugrunde liegende technische Infrastruktur gemeinsam aufgebaut und getestet wurden, eine hohe Übereinstimmung mit den zuvor simulierten Modellausgaben.
- 27,9 % absolute Rendite (Zeitraum: 18 Monate; Stand: 27. November 2025)
- Sortino: 2,19
- Max Drawdown: -13,6 %
Auch das Live-Beta zu globalen Indizes liegt bei:
- DAX 40: 0.05
- S&P 500: 0.06
- FTSE 100: 0.02
- EuroStoxx 50: 0.02
Damit bestätigt sich: Das Modell verhält sich nahezu unkorreliert – und liefert Alpha, selbst wenn klassische Märkte schwächeln.
Warum funktioniert das Modell?
1. Datengetriebene Trend- und Reversionsidentifikation
Die Strategie verfolgt nicht klassisches Momentum-Chasing, sondern sucht nach statistisch begünstigten Marktphasen, in denen strukturelle Bewegungen beginnen oder überdehnt sind. Dazu gehören sowohl Trend-Initiationspunkte als auch Mean-Reversion-Setups, die aus kurzfristigen Preisübertreibungen und mikrostrukturellen Ineffizienzen („Dislocations“) entstehen.
2. Multi-Condition Risk Filtering
Ein Trade wird nur dann ausgeführt, wenn mehrere unabhängige statistische Filter gleichzeitig einen messbaren Vorteil (Edge) anzeigen. Dabei werden verschiedene Parameter und Marktmerkmale parallel analysiert — etwa kurzfristige Preisstrukturen, Volatilitätsregime, Trendstärke, mikrostrukturelle Signale und Reversionsindikatoren.
Die Filter wirken als mehrstufige Validierung:
- Jeder einzelne Parameter prüft einen eigenen Aspekt des Marktverhaltens.
- Nur wenn eine ausreichende Anzahl dieser Signale gleichzeitig übereinstimmt, gilt die Marktsituation als statistisch vorteilhaft.
- Dadurch werden impulsive Trades vermieden und Situationen ausgeschlossen, in denen die Signale nicht konsistent oder marktstrukturell unsauber sind.
Dieser Ansatz reduziert Fehl- und Rauschsignale und stellt sicher, dass Positionen nur in Phasen eingegangen werden, in denen historische Daten ein robustes, wiederkehrendes Muster erkennen lassen.
3. Intraday-Sicherheit
Die Strategie hält keine Overnight- oder Weekend-Positionen. Dadurch wird das Exposure gegenüber externen Ereignissen reduziert, die außerhalb der Handelszeiten auftreten können – etwa geopolitische Entwicklungen, unerwartete Makroveränderungen oder illiquide Eröffnungsphasen.Da solche Ereignisse typischerweise zu sprunghaften Preisbewegungen („Tail-Risiken“) führen können, begrenzt der rein intraday-basierte Ansatz die Wahrscheinlichkeit von Verlusten, die durch unvorhersehbare Marktlücken entstehen.
4. Proprietäre Infrastruktur
Die technische Handelsumgebung – einschließlich Backtesting-System, Execution-Layer und Risk-Management-Engine – wird von 123 Invest bereitgestellt und kontinuierlich weiterentwickelt. Alphawave nutzt diese Plattform zur Entwicklung, Validierung und Umsetzung seiner eigenen Modelle. Die Kombination aus proprietärer Strategieentwicklung und einer speziell auf quantitative Intraday-Modelle ausgerichteten Softwarearchitektur schafft eine integrierte Umgebung, die hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit, konsistente Ausführung und präzise Risikokontrollen ermöglicht.
Kontext: Warum systematische Strategien an Bedeutung gewinnen
Die Märkte verändern sich strukturell:
- steigender Anteil algorithmischer Marktteilnehmer
- höhere Mikrovolatilität
- kürzere Trends, schnellere Reversionen
- häufigere Stressregime
Für manuelle oder discretionary Strategien bedeutet das:
Weniger Zeit für Entscheidungen. Mehr Fehlersignale. Höhere Komplexität.
Systematische Modelle wie Absolute Return I profitieren dagegen von:
- Echtzeitreaktion
- konsistenter Logik
- modellierter Risikodisziplin
- Skalierbarkeit
Fazit: Einordnung der Ergebnisse
Die Analyse der Alphawave-Strategie Absolute Return I zeigt ein Modell, das über den Walk-Forward-Zeitraum sowie in der bisherigen Live-Umsetzung konsistente Muster im Verhalten erkennen lässt. Dazu gehören:
- ein überwiegend marktunabhängiges Renditeprofil, basierend auf niedrigen Beta-Werten
- eine stabile Umsetzung in unterschiedlichen Marktphasen, einschließlich Perioden erhöhter Volatilität
- ein regelbasiertes Intraday-Framework, das klar definierte Risiko- und Ausführungsmechanismen verwendet
- eine skalierbare Modellstruktur, die auf proprietärer Infrastruktur und datengetriebenen Entscheidungsregeln basiert
Für institutionelle und professionelle Marktteilnehmer zeigt die Case Study zudem, wie eine spezialisierte Softwareumgebung wie der 123 Invest Performance Trader die Konzeption, Validierung und Überwachung systematischer Strategien unterstützt. Durch standardisierte Backtesting-Prozesse, reproduzierbare Simulationsläufe, integrierte Risikomodelle und eine konsistente Execution-Schicht ermöglicht die Plattform eine strukturierte Analyse der Modellrobustheit, der risikobezogenen Kennzahlen sowie des Verhaltens in Stressregimen.
Eine abschließende Einordnung oder Nutzung eines Modells bleibt weiterhin abhängig von individuellen Mandatszielen, Risikotoleranz und regulatorischen Vorgaben, doch die technische Infrastruktur schafft die Grundlage für nachvollziehbare, datenbasierte Entscheidungsprozesse.
Über Alphawave
Alphawave ist ein systematischer Proprietary-Trading-Anbieter mit Sitz in Düsseldorf. Das Unternehmen entwickelt und handelt quantitative Intraday-Modelle, die auf probabilistischen Signalen, strukturierten Risikoprozessen und datengetriebenen Entscheidungslogiken basieren. Die Strategien werden ausschließlich auf eigene Rechnung umgesetzt und kontinuierlich anhand historischer wie aktueller Marktdaten weiterentwickelt.
Der operative Fokus liegt auf der Identifikation kurzfristiger Marktineffizienzen in liquiden Index-Futures, unterstützt durch eine integrierte technische Umgebung für Backtesting, Modellentwicklung und automatisierte Ausführung. Alphawave arbeitet seit mehreren Jahren eng mit 123 Invest zusammen, um Modelle und technische Infrastruktur im Rahmen einer gemeinsamen Forschungs- und Entwicklungsumgebung aufzubauen und kontinuierlich zu verbessern.
Über die 123 Invest Group
Die 123 Invest Group stellt Alphawave die technologische Infrastruktur und Softwareumgebung bereit, die für Entwicklung, Testing und Betrieb systematischer Handelsmodelle erforderlich ist. Die Zusammenarbeit fokussiert sich auf robuste, skalierbare Technologien für datengetriebene quantitative Strategien.
