Ich habe einen Satz in ein Trading-Tool eingegeben. Etwa eine Minute später hatte es echtes Python geschrieben, vier Jahre Marktdaten abgerufen, einen vollständigen Backtest durchgeführt und mir eine Strategie geliefert, die über vier Jahre im Backtest Geld verloren hat.
Dann hat es das getan, was noch kein „AI Trading Bot" zuvor bei mir gemacht hat. Es sagte mir, dass ich falsch lag. Es erklärte mir genau, warum meine Idee verkehrt herum war. Und statt es einfach nur zu sagen, führte es einen zweiten Test durch, um es zu beweisen, und baute die Strategie dann in etwas um, das tatsächlich funktionierte.
Das Tool ist Minara's Strategy Studio. Dies ist die ehrliche Durchführung, inklusive roter Zahlen. Am Ende wirst du verstehen, warum der Satz „Keine Anlageberatung" der wichtigste im gesamten Artikel ist.
Ein Satz rein, eine Quant-Strategie raus
Minaras Versprechen ist einfach: Beschreibe eine Trading-Idee in einfacher Sprache und es verwandelt sie in eine echte, getestete Quant-Strategie. Du kannst auch ein Formular, eine Bildschirmaufnahme eines Strategie-Videos oder Code einfügen. Im Hintergrund greift es auf eine Bibliothek von 500+ Faktoren zu, schreibt echten Python-Code, führt den Backtest aus und zeigt dir die Equity-Kurve und die Kennzahlen – und du kannst sie dann einfach durch Gespräche mit dem Tool weiter verfeinern.
Es gibt zwei Modi. Single-Asset erstellt eine Strategie für einen Coin. Multi-Asset erstellt ein ganzes querschnittliches Portfolio – bewertet einen Korb von Namen nach überlegenen Faktoren, geht long in die besten und short in die schlechtesten. Minaras eigene Einordnung: Querschnittliche Faktormodelle, für die institutionelle Quant-Abteilungen früher Jahre gebraucht haben, sind jetzt mit einem Satz abrufbar. Das ist die Behauptung. Ich habe einen Nachmittag damit verbracht, sie einem Stresstest zu unterziehen.
Strategy Studio: Beschreibe eine Idee, wähle Single-Asset oder Multi-Asset, und es erledigt den Rest.
Das Aufwärmen: Ein Coin, ein Satz
Ich fing klein an. Ich wechselte zu Single-Asset und tippte genau das ein:
„Entwickle eine 15-Minuten-Momentum-Strategie für meine BTC-Position basierend auf der aktuellen Marktsituation"
Das ist die gesamte Eingabe. Ein Satz.
Bevor es eine Zeile Code schrieb, hat es den Markt tatsächlich gelesen: Es zog etwa 200 aktuelle Kerzen, fasste das Regime zusammen (ein scharfer Ausverkauf, eine teilweise Erholung, hohe Volatilität, dann eine Spanne), nannte es eine „Momentum-mit-Filter"-Umgebung und baute erst dann eine EMA-Momentum-Strategie mit einem RSI- und Volumenfilter.
Hier ist der Backtest, den es ausgespuckt hat (BTC, 10x, die zwei Monate bis zum 25. Juni 2026):
+3,47 % bei 4 Trades · maximaler Drawdown -1,87 % · Gewinnrate 75 % · Gewinnfaktor 6,84 · Sharpe 3,51.
Für sich genommen sind +3,47 % nichts, worüber man tweeten müsste. Aber schau dir die Linie direkt daneben an: Im selben Zeitraum ist BTC um 21,63 % gefallen. Die Strategie hat nicht versucht, einen Volltreffer zu landen – sie hat ein paar Prozent gemacht, während sie einem Drawdown von 21 % aus dem Weg ging. Das ist das eigentliche Produkt: nicht „reich werden", sondern „nicht überrollt werden".
Ehrlicher Hinweis: Zwei Monate und vier Trades sind eine winzige Stichprobe. Ein Sharpe von 3,51 bei vier Trades ist eine nette Demo des Workflows, keine Erfolgsbilanz. Weiter zum eigentlichen Test.
Das Hauptereignis: Ein 30-Aktien-Portfolio und ein Gesichtsaufprall
Hier leben die querschnittlichen Faktoren. Ich wechselte zu Multi-Asset, wählte das TradFi 30-Universum (Mega-Cap-Tech – NVDA, MU, MRVL und Freunde) und fragte nach einem klassischen institutionellen Setup:
„Bewerte dieses Universum nach einem zusammengesetzten Wert+Qualität-Score, gehe long in die Top 10 und short in die Bottom 10, gleichgewichtet, monatliches Rebalancing"
Es baute das Ganze und führte es über vier Jahre durch (Juni 2022 -> Juni 2026). Das Ergebnis war ein Blutbad:
V1: -21,17 % Gesamtrendite · CAGR -5,77 % · maximaler Drawdown -33,83 % · Sharpe -0,22 und es lag weit hinter einem einfachen S&P-Index.
Ein Lehrbuch-Wert+Qualität-Faktor-Portfolio hat vier Jahre lang Geld verloren und wurde vom einfachen Kaufen des Index vernichtend geschlagen. Ein normaler „AI Bot" würde ein solches Ergebnis stillschweigend hinter einem sorgfältig ausgewählten Demo verstecken. Minara hat die roten Zahlen direkt auf den Bildschirm gebracht.
Dann hat es mit mir diskutiert – und es hatte recht
Also habe ich nachgehakt. Ich sagte ihm, dass die Strategie Geld verloren und schlechter abgeschnitten hat, und fragte direkt: Kannst du das tatsächlich so anpassen, dass es einen einfachen Index schlägt, oder ist der gesamte Ansatz hier einfach strukturell schwach?
Seine Antwort war der Moment, in dem das Tool meinen Respekt gewann. Paraphrasiert: Wert + Qualität ist in diesem Universum über diesen Zeitraum strukturell schwach. TradFi 30 sind Mega-Cap-Techs in einem momentumgetriebenen Bullenmarkt. Eine Bewertung nach „günstig + hohe Qualität" shortet systematisch die Gewinner und geht long in die Nachzügler – genau verkehrt herum. Und statt es einfach zu behaupten, sagte es, es würde es beweisen, indem es das Signal umkehrt.
Nicht „hier ist eine Lösung". Zuerst eine Diagnose – dann ein Angebot, die Diagnose mit einem Test zu beweisen.
Die Wende: +829 %, mit einem ehrlichen Sternchen
Es drehte zuerst das Signal um, nur um den Punkt zu beweisen – dann ließ es das tote Gewicht des Short-Beins fallen und hinterließ eine Long-Only-Momentum+Qualität-Strategie. Gleiches Universum, gleiche vier Jahre:
+829,20 % · Sharpe 1,53 · 80 % Gewinnrate · übertrifft Buy-and-Hold um 726 %. Allein das Fallenlassen des Short-Beins brachte den Sharpe von 0,17 auf 1,53.
Und hier ist der Teil, den ich hervorheben möchte: Ohne Aufforderung hat es auf den Haken hingewiesen. Es sagte mir, dass der maximale Drawdown von -42 % real ist und sich jeweils auf drei oder vier Namen konzentriert, und bot dann an, es zu beheben. Ein Tool, das dich davon abhält, seiner eigenen Rekordzahl zu sehr zu vertrauen, ist seltener, als es sein sollte.
Die Lösung: Ein Trendfilter, +1047 %
Ich fragte, wie es mit diesem Drawdown umgehen würde. Es fügte einen 200-Tage-Trendfilter hinzu – halte nur Namen, die über ihrem eigenen 200-Tage-Durchschnitt gehandelt werden, und gehe schrittweise in Cash, wenn die Gewinner nachlassen:
V3: +1047,39 % · Sharpe 1,74 · Calmar 2,07 · Drawdown ~-40 %.
Der gesamte Bogen: Eine Strategie, die Geld verlor, die Korrektur durch die KI und die trendgefilterte Version – mit jedem angezeigten Drawdown. Lies diese Drawdowns. Selbst die „guten" Versionen saßen Papierverluste von über 40 % aus. Darauf kommen wir zurück.
Keine Blackbox – du kannst den Code lesen
Nichts davon ist ein Bauchgefühl. Es ist echter Python-Code auf einem Framework namens xstrategy. Ich klickte auf den Code-Tab und las ihn Zeile für Zeile: eine Strategy-Klasse, eine alpha()-Methode und Faktorimporte mit Namen wie jkp_fcf_me und einem Z-Score der operativen Gewinnrendite für Value, plus jkp_qmj_prof (QMJ Profitabilität) und jkp_f_score (Piotroski) für Qualität – kombiniert mit einem NaN-bewussten Combine, sodass Namen mit fehlenden Daten sauber herausfallen.
Der tatsächlich generierte Strategie-Code – bearbeitbar, überprüfbar und bereit, deinen eigenen Code einzufügen.
Du musst keiner Blackbox vertrauen. Du kannst genau lesen, was es tut, es ändern oder deinen eigenen Code mitbringen.
Handel damit
Backtests sind Theorie. Der Trade-Tab ist live: Perpetuals auf Hyperliquid mit drei Modi – Autopilot (setze eine Strategie ein und lass sie laufen), AI Copilot oder Manuell. Du zahlst ein, wählst die Strategie, klickst auf Start.
Live-Perps-Handel mit einer eingesetzten Strategie. Beachte die Zeile, die im Produkt eingebaut ist: „Minara kann Fehler machen. Keine Anlageberatung."
Ein Handelsprodukt, das dir auf seinem eigenen Bildschirm sagt, dass es falsch liegen kann – das ist die richtige Einstellung. Das ist echtes Geld, echter Hebel und eine Verwahrungs-Wallet. Behandle es entsprechend.
Veröffentliche es
Es gibt ein öffentliches Board mit dem Titel „Top-Strategien, ehrlich gemessen". Du kannst deine eigenen veröffentlichen, und andere können sie forken, mit Sternen versehen und kopieren. Entscheidend ist, dass die Rangliste den maximalen Drawdown direkt neben den Renditen zeigt – eine +3.363 %-Strategie trägt also auch ihren -42 %-Drawdown offen zur Schau.
Das öffentliche Board – buchstäblich „ehrlich gemessen", mit maximalem Drawdown neben jeder Rendite.
Ich habe meine eigene V3 auf diesem Board veröffentlicht. Im Moment steht sie auf Platz 11 (+1.047 % Backtest, Sharpe 1,74, -40,53 % Drawdown), neben Erstellern, die vierstellige Backtest-Renditen posten – jede einzelne mit ihrem Drawdown im Blick.
Die kalte Dusche (lies diesen Teil zweimal)
Die Zahlen +829 % und +1047 % sind Backtests in einem Einmal-pro-Zyklus-Zeitraum. 2022–2026 war eine KI-Mega-Cap-Rally. Momentum-Strategien produzieren wunderschöne Backtests innerhalb eines solchen Trends und kehren sich hart um, wenn er endet.
Die Drawdowns von über 40 % sind nicht hypothetisch; sie sitzen in denselben Ergebnissen, konzentriert auf eine Handvoll Namen. Ein Backtest ist keine Prognose, und Live-Handel mit Hebel fügt Gebühren, Slippage und Funding hinzu, die ein Backtest herunterspielt.
Die ehrliche Schlussfolgerung ist also nicht „das druckt Geld". Es ist, dass das Tool wie ein Quant denkt: Es sagte mir, dass meine Idee verkehrt herum war, bewies es, baute sie um und weigerte sich, das Risiko zu verstecken. Das ist das eigentliche Produkt – Urteilsvermögen auf Abruf, kein Glücksspielautomat.
Was es kostet und wie du es ausprobieren kannst
Die kostenlose Stufe gibt dir 300 Credits – genug, um echte Backtests wie die obigen durchzuführen. Kostenpflichtige Pläne: Lite 19 $/Monat (1.400 Credits), Starter 49 $/Monat (4.000) und Pro 199 $/Monat (20.000 + API-Zugriff).
Preise für Einzelpersonen. Strategy Studio ist kostenlos zum Starten.
Wenn du selbst daran herumspielen möchtest, kannst du auf der kostenlosen Stufe hier beginnen:
→ minara.ai/app/trade?r=SLASH1S → nur 100 kostenlose Lite-Tarife hier
Ein Tool, das dir immer nur zustimmt, ist nicht intelligent – es ist ein Spiegel. Als Minara mir zum ersten Mal sagte, dass ich falsch lag, hörte es auf, ein Spielzeug zu sein, und begann, nützlich zu sein.
