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Positionsgröße & Portfolio

"Wie groß sollte dieser Trade sein?" ist die Frage, die entscheidet, ob eine Edge sich verbindet oder explodiert. Institutionen beantworten sie mit Volatilitäts-Targeting und dem Kelly-Kriterium, und sie erstellen ein Buch mit Risk Parity statt gleicher Dollars. cMind bringt beides zu Retail — deterministische Mathematik auf die Rückgabe-Serie einer Strategie, mit einer Klartext-Empfehlung.

Öffnen Sie cBots → Position Sizing (/quant/sizing).

Single-Strategy-Sizing​

Gegeben die Rückgaben einer Strategie (oder die Eigenkapital-Kurve), eine Ziel-Jahres-Volatilität, eine Kelly-Fraktion und eine Hebelwirkungs-Obergrenze, meldet der Sizer:

  • Realisierte Jahres-Volatilität — die Volatilität der eigenen Strategie, annualisiert durch die Quadratwurzel-der-Zeit-Regel.
  • Volatilitäts-Ziel-Sizing — die Exposition, die realisierte Volatilität mit Ihrem Ziel erfüllt (target ÷ realized vol), oben bei Ihrer Hebelwirkung-Limit. Niedrigere-Vol-Strategien erhalten mehr Größe.
  • Full Kelly — der wachstums-optimale Anteil f* = μ / σ² (Mittelwert über Varianz der Rückgaben).
  • Fractional Kelly — f* skaliert durch Ihre Kelly-Fraktion. Half-Kelly (0.5) ist die häufige sichere Wahl; Full Kelly ist berüchtigt zu aggressiv für echte, ungewisse Edges.
  • Empfohlene Exposition — der kleinere (sicherer) von den Volatilitäts-Ziel und Fractional-Kelly-Sizings, oben. Eine Strategie mit keiner positiven Edge (Full Kelly ≤ 0) wird auf null groß gemacht.
POST /api/quant/sizing
{ "returns": [...], "targetVolatility": 0.10, "kellyFraction": 0.5, "leverageCap": 3 }

Portfolio-Allokation​

Geben Sie ihr zwei oder mehr Strategien (ausgerichtete Rückgaben-Serie) und es erstellt ein Buch durch Inverse-Volatilität Risk Parity — jede Strategie gewichtet durch 1 / volatility, normalisiert — sodass Risiko, nicht Dollars, gleichmäßig geteilt wird. Es gibt auch zurück:

  • die Korrelations-Matrix über Ihre Strategien (spot die, die heimlich die gleiche Wette sind);
  • die Projizierte Portfolio-Volatilität bei diesen Gewichten, aus der Sample-Covariance;
  • ein Hebelwirkung-Faktor, der das ganze Buch gegen Ihre Ziel-Volatilität skaliert (oben).
POST /api/quant/portfolio
{ "strategies": [[...], [...]], "targetVolatility": 0.10, "leverageCap": 3 }

Warum es zuverlässig ist​

All diese sind rein, deterministische Domänen-Code (Core.Portfolio) mit keiner Infrastruktur-Abhängigkeit und keinen externen Calls — Unit-getestet für das Vol-Ziel-Skalierung, die Kelly-Formel, die Gleich-Risiko-Eigenschaft von Inverse-Volatilität-Gewichten und die Korrelations-Matrix. Advisory standardmäßig: die Zahlen sind eine Empfehlung, nie ein automatischer Order.