Das Forschungsteam hinter Olvistium umfasst 15 Personen mit Hintergrund in Quantitative Finance, Machine Learning und Marktmikrostruktur. Was sie tatsächlich tun.
Olvistium verwendet drei separate Reinforcement-Learning-Agenten, jeder optimiert für einen spezifischen Marktzustand:
Ein Meta-Selector klassifiziert alle 60 Sekunden das aktuelle Marktregime und wählt den passenden Agenten. Klassifikation basiert auf einer Kombination von Hurst-Exponent, realisierter Volatilität und Cross-Asset-Korrelationsstruktur.
Modelltyp im Detail. Alle drei Agenten sind Proximal Policy Optimization (PPO) mit einer angepassten Reward-Funktion, die den Sharpe-Ratio über einen 60-Handelstage-Horizont maximiert, mit expliziter Bestrafung für Drawdowns über 8%. Neural-Network-Architektur: 4-Layer MLP mit LayerNorm und ELU-Aktivierung.
Daten aus über 40 Quellen — kommerziell und Open-Source:
Ausschließlich Walk-Forward-Validierung, keine In-Sample-Backtests. Jedes Modell wird auf einem rollierenden 24-Monats-Fenster trainiert und auf den folgenden 6 Monaten getestet. Erst nach robuster Out-of-Sample-Performance in mehreren aufeinanderfolgenden Perioden geht ein Modell in Produktion.
Aktuelle Produktionsmodelle wurden über den Zeitraum 2007–2026 walk-forward validiert — dies umfasst die Finanzkrise 2008, die Eurokrise 2011, den COVID-Crash 2020, die Inflationsschocks 2022–2023 und die Sommer-Volatilität 2024.
Das Forschungsteam ist organisatorisch vom Vertrieb, Marketing und der Geschäftsführung getrennt. Forschungsergebnisse — auch negative Findings, die zu Modell-Deaktivierungen führen — werden intern ohne kommerzielle Rücksichten kommuniziert.
Wenn ein Modell in einer Marktphase konsistent unterdurchschnittlich abschneidet, wird es abgeschaltet. Dies ist im laufenden Jahr bereits einmal geschehen (Deaktivierung des ersten Range-V2-Agenten im April 2026), ohne Verzögerung und ohne Rücksprache mit Marketing.
Neben den quantitativen Modellen überwacht das Team laufend die wichtigsten Makro-Indikatoren mit Einfluss auf europäische und globale Märkte: EZB-Zinsentscheidungen, Bundesbank-Kommentare, ifo-Geschäftsklima, ZEW-Indikator, PMI-Daten aus Deutschland und der Eurozone. Diese fließen als Features in die Modelle, sind aber nicht die primäre Signalquelle.
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