Reverse Quant Engineering: Rekonstruktion von Hedgefonds-Strategien

Ein Hebel von 7,3 x sagt mehr aus als alle Jane-Street-Artikel zusammen. Die Methodik, die dies aufdeckte, und ein offenes Repository zur Reproduktion der Arbeit.

Im Jahr 2024 verlor Bill Hwang 20 Milliarden US-Dollar, und die Branche erfuhr davon aus den Nachrichten. Nicht aus einem 13F. Nicht aus einem 13D. Nicht aus Form SHO. Archegos hat nie einen 13F eingereicht – seine Positionen in ViacomCBS, Discovery und Tencent Music wurden über Total Return Swaps strukturiert, die der Regulierungsrahmen nicht als „Beteiligungen“ behandelt. Das ist die Schmerzgrenze dessen, was legal versteckt werden kann.

Bevor wir Jane Street entschlüsseln – wo die SEBI 105 Seiten Material veröffentlichte, das Jane Street viel lieber geheim halten würde – müssen wir uns darüber einig sein, was in öffentlichen Daten überhaupt sichtbar und unsichtbar ist. Sonst baut Ihnen jede LLM-Pipeline eine wunderschön formulierte Halluzination.

Dieser Artikel befasst sich mit dem Fall Jane Street vs. SEBI und der Methodik, die ihn an einem Abend entschlüsselte statt in einer Arbeitswoche eines leitenden Analysten. Die Methodik wurde als offenes Repository mit sechs Techniken, einer Überwachungsebene und Musterverbreitung implementiert. Link am Ende.

Teil 1. Was 13Fs und öffentliche Dokumente nicht zeigen

Wenn Ihr Analyst immer noch denkt, ein 13F sei ein Portfolioschnappschuss, feuern Sie den Analysten. Ein 13F ist eine gefilterte, zeitverzögerte Projektion eines Portfolios:

• Nur Long-Positionen in Wertpapieren gemäß Section 13(f). Keine Shorts. Keine Swaps. Keine festverzinslichen Wertpapiere. Optionen werden nur als Nominalwert angegeben – keine Basispreise, keine Richtung
• 45-tägige Verzögerung. Wenn Sie die Q3-Bestände sehen, ist der Fonds möglicherweise bereits im Q4
• Anträge auf vertrauliche Behandlung. Berkshire verbirgt routinemäßig den Aufbau von Positionen für 3–12 Monate; Agarwal et al. im Journal of Finance haben empirisch gezeigt, dass vertrauliche Bestände systematisch eine höhere Alpha-Rendite erzielen als offengelegte
• Window Dressing. Gegen Quartalsende in „respektable“ Positionen rotieren – akademisch gut dokumentiert, per Konstruktion im 13F unsichtbar
• Form SHO (das einen Teil des Short-Loopholes schließen würde) wurde auf Februar 2028 verschoben

Jede Methodik beginnt mit einer expliziten Liste dessen, was strukturell nicht extrahierbar ist. Andernfalls bauen Sie ein Modell der öffentlichen Maske des Fonds, nicht des Fonds selbst.

Die gute Nachricht: Die Maske muss konsistent sein. Um eine Strategie zu verbergen, benötigt ein Fonds jedes Quartal kostspielige Maßnahmen – Anträge auf vertrauliche Behandlung, Swap-Restrukturierungen, grenzüberschreitende Allokationen. Diese hinterlassen Spuren zweiter Ordnung: Sprachverschiebungen im Form ADV zwischen den Jahren, Einstellungsmuster auf LinkedIn, Patentanmeldungen beim USPTO, wissenschaftliche Veröffentlichungen von Mitarbeitern, Regulierungsdokumente aus anderen Rechtsräumen.

LLMs finden keine neuen Quellen. Die Quellen sind dieselben. Was sich ändert, sind die Kosten für Querverweise. Die Verbindung eines USPTO-Patents mit einem wissenschaftlichen Papier desselben Autors, der vor einem Jahr auf einer Konferenz sprach, an der auch ein ehemaliger Mitarbeiter des Fonds teilnahm – das war früher der gesamte Arbeitstag eines leitenden Analysten. Mit Claude plus Prompt Caching: 2 Dollar an API-Guthaben und 15 Minuten.

Bei Opus 4.7 kosten Cache-Lesevorgänge 0,50 Dollar pro Million Token statt 5 Dollar. Laden Sie das 105-seitige PDF einmal in den Cache und führen Sie dann Hunderte von Prompts für jeweils ein paar Cent aus. Der Arbeitsablauf verschiebt sich von „einer teuren Analyse“ zu „tausend billigen Fragen“.

Teil 2. Jane Street vs. SEBI

Zeitstrahl:

• April 2024: Citadel verklagt Jane Street in New York wegen Veruntreuung von Geschäftsgeheimnissen durch zwei ehemalige Mitarbeiter. Die Beschwerde bezieht sich auf Indien-Optionsstrategien – was SEBI auf den Plan rief
• Februar 2025: Die NSE gibt eine ausdrückliche Verwarnung an Jane Street heraus
• 3. Juli 2025: SEBI veröffentlicht ihre 105-seitige einstweilige Anordnung ohne Anhörung des Gegners, friert ₹ 4.843 Crore (565 Mio. $) ein
• 21. Juli 2025: Verbot nach Hinterlegung einer Sicherheitsleistung aufgehoben
• September 2025: Das Securities Appellate Tribunal setzt persönliche Anhörungen aus, verlangt von SEBI die Offenlegung weiterer Dokumente
• Januar 2026: Ermittlungen werden auf Sensex und andere Strategien ausgeweitet. Noch keine endgültige Anordnung erlassen

Der Gewinn, den SEBI Jane Street für Januar 2023 bis März 2025 bei indischen Optionen zuschreibt: ₹ 43.289 Crore (~ 5 Mrd. $). Die eingefrorenen 565 Mio. $ sind nur „unrechtmäßige Gewinne“ aus bestimmten Handelstagen.

Jane Streets Verteidigung: „reine Indexarbitrage, Erleichterung der Kundennachfrage“. Die Grenze zwischen Market Making und Manipulation bei Derivaten ist tatsächlich dünn. Aber 18 Verfalltage mit einem nahezu identischen Muster, das auch nach der ausdrücklichen Verwarnung durch die NSE fortbesteht – eine schwierigere Verteidigung.

Im Folgenden: Wie Sie aus öffentlichen Dokumenten selbst zu denselben Schlussfolgerungen gelangen.

Teil 3. Sechs Techniken

Die meisten LLM-für-Finanzen-Tutorials sagen: „Laden Sie das PDF, bitten Sie um eine Zusammenfassung.“ Verschwendeter Kontext.

3.1. Feindselige Hypothesenprüfung

Der grundlegende Fehler – das LLM bitten, „die Strategie zu erklären“. Sie erhalten eine ausgefeilte Erzählung, bei der Claude Ihre Suggestivfragen als Schienen benutzt hat.

Das korrekte Muster ist umgekehrt. Sie formulieren die Hypothese; Claude bekommt die Rolle des feindseligen Prüfers:

LLMs sind gut als Korrekturleser, schlecht als Beweisgeneratoren. Verwenden Sie sie im Modus „finde Löcher in meinem Denken“, nicht im Modus „denke für mich“.

3.2. Ensemble konkurrierender Hypothesen

Was ist, wenn die richtige Hypothese nicht die ist, die Sie formuliert haben? Führen Sie mehrere Claude-Instanzen parallel mit unterschiedlichen Interpretationsrahmen aus: „das ist Manipulation“, „das ist legitimes Market Making“, „das ist etwas anderes“. Ein Meta-Prompt vergleicht die drei Ausgaben und identifiziert Divergenzpunkte. Wo alle drei Rahmen bei denselben Fakten zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen gelangen – dort sind die Daten unzureichend. Diagnostizieren Sie Ihre eigenen Unbekannten, was in der Forschung wertvoller ist als jede einzelne Antwort.

3.3. Zeitliche Differenz

Derselbe Dokumenttyp (Form ADV ist das produktivste Ziel) von derselben Firma in verschiedenen Jahren. Bitten Sie Claude, Sprachänderungen zu finden, insbesondere in Standardformulierungen. Die meisten Fonds kopieren ADV Jahr für Jahr wörtlich; wenn sich etwas in der Risikomanagementsprache ändert, ist das ein Signal, dass die Compliance-Abteilung entschieden hat, dass die alte Formulierung sie nicht mehr schützt.

Die interessantesten Erkenntnisse: wo alte Formulierungen verschwinden. Eine entfernte Aussage bedeutet fast immer, dass sie nicht mehr wahr ist.

3.4. Dokumentenübergreifende Triangulation

Ein Dokument ist eine Erzählung. Drei Dokumente sind Triangulation. Behauptung aus Quelle A (SEBI-Anordnung), Bestätigung in B (akademische Literatur zur Mikrostruktur am Verfalltag), Widerspruch in C (interne Kommunikation von Jane Street). Claude führt in einer Sitzung den Schnittpunkt von hundert Behauptungen mit Konfidenzwerten durch. Behauptungen, die alle drei Prüfungen bestehen – Betriebswahrheit. Behauptungen, die A bestehen und von B und C widersprochen werden – wo der Regulierer übers Ziel hinausgeschossen ist.

3.5. Prompt Caching

Eine 105-seitige SEBI-Anordnung umfasst ~120k Token. Erster Ladevorgang mit 1-Stunden-Cache: ~1,20 $. Jede weitere Abfrage: ~0,06 $. Nach 50 Abfragen – 4 $ und 50 verschiedene analytische Querschnitte.

Was sich ändert, sind nicht die Kosten, sondern die Struktur der Arbeit: von „drei Fragen pro Dokument“ zu „dreihundert“.

3.6. Adversariale Dokumentenbefragung

Dokument von Partei A (SEBI-Anordnung). Füttern Sie es an Claude und bitten Sie es, die Rolle von As Gegner zu spielen – Jane Streets Verteidigungsteam – und gezielte Fragen zu konstruieren, die bestimmte Tatsachenbehauptungen untergraben würden. Die resultierende Liste ist eine Vorhersage, wie die Verteidigung aufgebaut sein wird. Die endgültige Anordnung mag ein Jahr entfernt sein, Berufungen zwei weitere – aber die Karte der potenziellen Schwachstellen liegt heute in Ihren Händen.

Teil 4. Wie man Halluzinationen besiegt

Ohne dies werden die sechs Techniken zu wunderschön geschriebenem Bullshit. Drei Regeln, im Code über Pydantic erzwungen:

Nachweiskette erzwungen. Jede Behauptung führt eine vollständige Beweiskette mit sich: source_url, source_document_hash, source_page, extraction_timestamp, extraction_model, verification_status. Ohne vollständige Kette – Pydantic lehnt ab.

Wörtliche Zitatprüfung. Jedes Zitat vom LLM wird programmatisch als String-Match mit dem Quelldokument abgeglichen. Nicht gefunden – verification_status="failed", Behauptung verworfen.

Ensemble-Abstimmung. Jede Anreicherung wird N-mal mit unterschiedlichen Startwerten ausgeführt (Standard: 3). Behauptungen mit 2/3+ Übereinstimmung erhalten hohe Konfidenz. Meinungsverschiedenheiten sind im endgültigen Output sichtbar.

Die Konfidenzformel im Code:

Jedes Gewicht hat ein erforderliches weight_justification-Feld. Standardschema: 0,4 für strukturelle Marker, 0,3 für numerische Schwellenwerte, 0,2 für Regex-Muster, 0,1 für semantische LLM-Extraktion (das niedrigste, am subjektivsten).

Bei Vorhersagen – obligatorische adversarial_analysis und falsification_criteria. Pydantic lehnt leere Werte ab.

LLM-Prompt-Engineering macht zehn Prozent der Arbeit aus. Neunzig Prozent ist der Code um das LLM herum, der das erfasst und verwirft, was das LLM erfunden hat.

Teil 5. Kann man Regulierungsbehörden vertrauen?

Natürlicher Einwand: Wenn die Methodik auf Regulierungsdokumenten aufbaut und Regulierer nachweislich voreingenommen sind – was begründet dann das Vertrauen?

Gültigkeit der Kritik. Der Drehtüreffekt zwischen SEC und Industrie ist dokumentiert (Mary Jo White, Jay Clayton). Selektive Durchsetzung ist real – Madoff wurde 16 Jahre lang nicht gefasst, trotz der Whistleblower-Berichte von Markopolos in den Jahren 2000, 2005 und 2007. Nach 2008 wurde kein einziger Top-Manager einer Großbank strafrechtlich verfolgt, verglichen mit über 1.000 Verurteilungen nach der S&L-Krise der 1980er Jahre. Die SEC-Durchsetzungsabteilung hat 1.300 Mitarbeiter gegenüber einer Industrie mit Millionen.

Warum dies für die Methodik nicht relevant ist.

Voreingenommenheit wirkt in eine Richtung. Ein Regulierer kann es ablehnen, ein Verfahren einzuleiten. Aber die Veröffentlichung einer 105-seitigen Anordnung ist eine andere Kategorie von Entscheidung. An diesem Punkt geht das Risiko für den Regulierer von Übertreibung aus, nicht von Untertreibung: Der Gegner hat die Ressourcen, um schwache Argumente vor Gericht zu zerlegen.

SEBI ≠ SEC. SEBI gegen eine US-Firma – die Politik ist umgekehrt: Souveränität demonstrieren, inländische Privatanleger schützen. Grenzüberschreitende Durchsetzung ist systematisch härter als inländische.

Zahlen vs. Erzählung. Die SEBI-Anordnung enthält eine Erzählung („Manipulation“, „hinterhältiges Schema“) und einen Tatsachenabschnitt mit spezifischen Zahlen (Tabellen 7, 8, 16, 17). Die Erzählung kann gedreht werden. Die Zahlen stammen aus Börsenaufzeichnungen und Maklerberichten, die Jane Street selbst in die indischen Regulierungssysteme eingegeben hat. Die Fälschung von Zahlen ist eine strafrechtliche Haftung für Mitarbeiter der Regulierungsbehörde.

Adversariale Validierung. Jane Street kämpft aktiv. Top-Anwälte. Hat Berufung eingelegt. Sie bestreiten die Interpretation („das ist keine Manipulation, das ist Arbitrage“), nicht die Fakten („wir haben nicht so viel Basiswert gekauft“). Wären die Zahlen fabriziert, wäre dies ihr erstes Argument vor dem SAT. Das kontradiktorische System tut seine Arbeit.

Was die Methodik damit macht. Trennung nach Behauptungstyp: Tatsachenbehauptungen → vertrauen (überprüfbar, adversariell validiert); Kausal-/Absichtsbehauptungen → gegen andere Quellen triangulieren; rechtliche Einordnungen → nicht unser Bereich, auf die endgültige Anordnung warten. Die adversariale Dokumentenbefragung (Teil 3.6) holt speziell die Verteidigungsperspektive aus dem Dokument selbst.

Regulierer sind nicht neutral. Aber veröffentlichte Durchsetzungsanordnungen durchlaufen einen adversariellen Filter, der ihre Tatsachenbehauptungen robuster macht als die meisten alternativen Quellen. Vertrauen Sie den Zahlen, nicht der Erzählung.

Teil 6. Quant-Mechanik: Das Orderbuch am 17. Januar 2024

„Jane Street hielt 20 %+ des täglich gehandelten Werts“ klingt nach einer rauchenden Pistole – für sich genommen beweist es nichts.

BANKNIFTY ist ein Index der 12 größten indischen Banken. Indexoptionen werden bar gegen den gewichteten Durchschnitt der letzten 30 Minuten des Handels der enthaltenen Werte abgerechnet. Ein Market Maker, der in diesem Moment eine große Gamma-Position hält, muss durch Bargeld und Futures absichern.

Die Absicherung eines Market Makers bewegt technisch gesehen den Markt. Wenn Ihre Optionsposition den Verkauf von 200 Mio. $ Basiswert in 30 Minuten erfordert, erzeugt Ihr eigener Fluss Abwärtsdruck. Das ist Physik, nicht Absicht.

Zahlen aus der Anordnung

SEBI dokumentiert den 17. Januar 2024 als den erhellendsten Tag. Zahlen von den Seiten 25–40 (Tabellen 7, 8, 16, 17):

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Teil 7. Was diese Techniken Ihnen heute bringen

Wir haben eine Anordnung von 2025 über Ereignisse aus den Jahren 2023–2024 entschlüsselt – was bringt Ihnen das heute? Wenn die einzige Ausgabe eine Rekonstruktion einer veralteten Strategie wäre, wäre dies eine Methodik für Journalisten, nicht für Händler.

Jede Technik ist ein Musterdetektor, der auf den heutigen Daten läuft. Jane Street ist ein Lehrbeispiel. Fünf Anwendungen auf Live-Daten:

1. Hebel von 7,3 x als Detektor-Signatur. Jeder Market Maker, der durch öffentliche Daten (kombinierte 13F + Options Clearing Corp-Daten + Volumenberichte der Handelsplätze) beobachtbar ist und ein Verhältnis von Optionsnominalwert zu Basiswertposition von über 5 x aufweist, ist ein Jane-Street-vor-2025-Setup. Die aktive Überwachung der 20–30 größten HFT-Firmen bietet Frühwarnung für: (a) Short-Volatilität auf ETFs mit Engagement, falls ein Regulierer zu handeln beginnt, (b) Kapazitätsmöglichkeiten, falls eine Firma nach Durchsetzungsmaßnahmen aussteigt.

1. LTP-Wirkungsanalyse als Due Diligence. SEBIs Methode ist jetzt Teil des regulatorischen Werkzeugkastens. Jeder Allokator sollte nach Juli 2025 im Due-Diligence-Fragebogen nach LTP-Wirkungskennzahlen fragen. Wenn Ihr Fonds Market Making betreibt – bauen Sie diese Überwachung jetzt intern auf.

1. Asymmetrisches P&L-Muster für Echtzeit-Screening. Überprüfen Sie für jede mehrgliedrige Strategie in Ihrer Portfoliogewinnung auf systematische Loss-Leader-Muster zwischen den Gliedern. Wenn sie existieren – Compliance-Risiko unabhängig von der Absicht.

1. Indische Optionen als umsetzbarer struktureller Einblick. 61 % des weltweiten Aktienoptionsvolumens werden in Indien gehandelt (Daten April 2025). Jane Street zog sich zurück – das Liquiditätsvakuum wird auf Tower, Citadel Securities, Optiver, IMC verteilt. Ein offenes Fenster für 6–18 Monate, danach wird SEBI voraussichtlich Beteiligungsobergrenzen einführen. Live-Trades: Kapazitätsaufbau in Indien, Short-Positionen auf Firmen mit übermäßigem Indien-Umsatz ohne Diversifizierung.

1. JSI/JSI2/Singapur/Hongkong als Regulierungsarbitrage-Vorlage. Diese Struktur wurde von mindestens einem Dutzend ausländischer HFT-Firmen verwendet. SEBI schafft Präzedenzfall. Für jedes ausländische HFT, dem Sie ausgesetzt sind (direkt oder über ETF), überprüfen Sie öffentliche Einreichungen auf DTAA-Routing. Falls vorhanden – erhöhen Sie die Risikoprämie für Regulierungen nach oben.

Jedes ist ein historisches Muster, das in ein zukunftsgerichtetes Screening-Kriterium umgewandelt wurde. Die Methodik zur Identifizierung von (a) gehebelten Optionsstrukturen, (b) aggressivem LTP-Wirkungsverhalten, (c) asymmetrischen P&L-Fingerabdrücken, (d) Chancen in strukturell verzerrten Märkten, (e) Regulierungsarbitrage-Architekturen – Live-Tools, anwendbar auf die heutigen 8-Ks, 13Ds, ADVs.

Teil 8. Was ist im Repository?

Wenn jede Technik im One-Shot-Modus funktioniert, spricht nichts dagegen, sie in eine kontinuierliche Überwachung umzuwandeln – über RSS-Feeds von Regulierern, USPTO-Patentzuweisungen, APIs für Gerichtsakten. Und weiter – die Extraktion wiederkehrender struktureller Muster aus analysierten Fällen und deren Abgleich mit anderen Fonds. Architektonisch dieselbe Codebasis. Drei Commits:

Commit 1: Plattform. Sechs Techniken in src/reverse_quant/techniques/. CachedCorpus. Anthropic-Client-Wrapper mit Wiederholungslogik und Kostenverfolgung. EDGAR-Fetcher für 13F und ADV. Notebook 01: End-to-End auf dem SEBI-Dokument – die Analyse aus diesem Artikel, ausführbar für 4–8 $.

Commit 2: Überwachungsebene. monitors/ – EDGAR-RSS-Poller (funktionsfähig), USPTO/PACER/Regulierer-Pressestubs. pipelines/ – Triage/Anreicherung/Dedup/Orchestrator. alerts/ – stdout/file funktionsfähig, Slack/Email-Stubs. SQLite-Speicher mit vollständigem Herkunftsschema. Notebook 04 zeigt, wie die Überprüfung halluzinierte Behauptungen aufdeckt.

Commit 3: Musterverbreitung. patterns/ – Extraktion/Bibliothek/Abgleich/Vorhersage. Drei Startmuster aus dem Jane-Street-Fall, handkuratiert, markiert als reviewed_by_human=True. Transparente Konfidenzformel im Code. Obligatorische adversariale Analyse und Falsifikationskriterien bei jeder Vorhersage. Notebooks 05–06.

Stack: Python 3.11+, Typannotationen, ruff/mypy-sauber, Tests mit simulierten LLM-Clients, SQLAlchemy, Pydantic v2. MIT-Lizenz.

Laden Sie die SEBI-Anordnung über den Link in data/README.md herunter; der Durchlauf kostet ~4–8 $.

Was selbst das beste LLM nicht liefern kann

• Tick-Daten zur direkten Überprüfung der SEBI-Behauptungen sind nicht öffentlich verfügbar
• Interne Compliance-Protokolle von Jane Street fehlen – Sie wissen nicht, was die Firma in Echtzeit gesehen hat
• Absicht – ein LLM kann nicht zwischen Manipulation und Market Making unterscheiden, das erfordert eine förmliche Beweisaufnahme
• Numerische Überprüfung – Claude hat Crore und Millionen Dollar mindestens einmal pro zehn Durchläufen verwechselt. Jede Zahl wird von Hand überprüft
• Was als nächstes passiert – die endgültige Anordnung könnte freisprechen, verurteilen oder teilweise bestätigen

Fazit

Das Dokument eines Regulierers ist das informationsdichteste Artefakt, das ein Fonds in der Öffentlichkeit hinterlässt. Nicht weil es die Strategie enthüllt (es enthüllt weniger als ein 13F), sondern weil es das einzige Dokument ist, das weder vom Fonds noch von seinem Marketing verfasst wurde. SEC, SEBI, FCA – diese Leute haben Vorladungsbefugnis, und sie schreiben für Gerichte, nicht für die Öffentlichkeit.

Im Jahr 2020 kostete die Entschlüsselung der Struktur eines durchschnittlichen Hedgefonds 50.000–100.000 Dollar und 2–3 Monate Arbeit eines leitenden Analysten. Im Jahr 2026 sind es 50–100 Dollar und ein Abend. Ein neues Gleichgewicht, in dem Fonds, die wissen, dass ihr öffentlicher Fußabdruck auf diese Weise analysiert wird, beginnen werden, ihn sorgfältiger zu kontrollieren – was die nächste Runde des Spiels einleitet.

Wenn Sie bei einem Fonds oder Allokator arbeiten und an einer internen Nutzung interessiert sind, steht eine geschlossene Beratung zur Verfügung.

Meine Ressourcen

Handel hier: https://polymarket.com/?r=zostaff

Telegram-Kanal: https://t.me/zostaffsmartarc

GitHub: https://github.com/zostaff