Quant-Hedgefonds im Jahr 2026: Ein Due-Diligence-Rahmenwerk nach Strategietyp

"Quant" ist keine Strategie. Es ist eine Produktionsmethode.

Diese Unterscheidung ist wichtig, weil die Ergebnisse der Allokatoren je nach Art des Quant-Fonds unterschiedlich ausfallen. Ein Trendfonds kann operativ einfach sein und dennoch durch Hebelwirkung und Ausführung in die Höhe schnellen. Ein Stat Arb-Fonds kann auf dem Papier marktneutral sein und dennoch ein überfülltes Short-Book mit verstecktem Tail-Risiko sein. Ein alternativer Risikoprämien-Sleeve kann wie ein Diversifikator aussehen und in Wirklichkeit ein Short-Vol-Trade sein.

Die Regulierungsbehörden haben sich auf diese Realität eingestellt. Die SEC und die CFTC haben das Formblatt PF zu einer detaillierteren Berichterstattung über Engagements, Liquidität und Risikokennzahlen gedrängt - ausdrücklich, um die Transparenz des Systemrisikos zu verbessern.

Im Jahr 2026 bedeutet "Quant Hedge Fund Due Diligence" also vor allem eines: die Strategie richtig klassifizieren und dann den Fehlermodus versichern, der diese Kategorie tatsächlich tötet.

Nachfolgend finden Sie eine fünfstufige Taxonomie, einen Benchmarking-Rahmen, den Sie in IC-Diskussionen verwenden können, sowie "Was ist zu fragen / was ist zu vermeiden"-Blöcke, die den echten Prozess vom Marketing trennen.

Ein Benchmarking-Rahmen, den Allokatoren tatsächlich nutzen können

Bevor Sie über Sharpe-Ratios debattieren, sollten Sie sich auf fünf Underwriting-Fragen konzentrieren - und diese dann konsistent für alle Quant-Kategorien beantworten.

1) Was ist die Aufgabe der Strategie im Portfolio?

Renditemotor, Diversifikator, Krisen-Alpha, Carry-Ersatz, defensive Konvexität, Volatilitätsdämpfer. Die meisten Enttäuschungen entstehen, wenn man eine "Renditemaschine" kauft und sie wie einen "Diversifikator" misst, oder andersherum.

2) Was ist das wahre Risikobudget?

Definieren Sie es in drei Zahlen: erwartete Volatilität, erwarteter Peak-to-Trough-Drawdown und Worst-Case-Liquidität (Zeit zum Abbau des Risikos, ohne die Märkte zu bewegen). Prüfen Sie dann, ob die Portfoliokonstruktion diese Zahlen plausibel macht.

3) Woher kommt die P&L - aus dem Beta, den Prämien oder der Umsetzung?

Wenn das "Alpha" hauptsächlich aus Faktorengagement besteht, behandeln Sie es wie Prämien mit Gebühren. Wenn es sich um die Umsetzung handelt (Ausführungsgeschwindigkeit, Erfassung von Mikrostrukturen), sollten Sie Technologie und Kapazität wie bei einem Market-Making-Unternehmen unterschreiben.

4) Woran scheitert es?

Nennen Sie den Ausfallmodus in einem Satz. Wenn Sie das nicht können, haben Sie es noch nicht verstanden.

5) Was würden Sie einlösen?

Eine Vorabverpflichtung. Drawdown ist kein Grund. Eine Inanspruchnahme aufgrund eines fehlerhaften Prozesses, einer Exposure-Drift oder eines Liquiditätsungleichgewichts schon.

Die fünf Kategorien von "Quant" und wie sie scheitern

1) Statistische Aktienarbitrage

Was das ist: Long/Short-Aktien mit hoher Marktbreite und hohem Umsatz, die in der Regel auf Marktneutralität abzielen und Mikroineffizienzen (Mean Reversion, kurzfristiges Momentum, Querschnittssignale) ausnutzen. Der Vorteil liegt oft eher in der Schnelligkeit der Recherche und der Qualität der Ausführung als in einem "Killerfaktor".

Was schief geht (der eigentliche Fehlermodus):

• Crowding und Short Squeezes: Wenn sich viele Fonds dasselbe Short-Buch teilen, verschwindet die Liquidität, wenn man sie am meisten braucht. Wissenschaftliche Arbeiten belegen weiterhin, dass Crowding die Renditeverteilung verändert und das Crash-Risiko bei anomalem Handel erhöht.
• Versteckte Engagements: "Neutrale" Portfolios können Faktorausrichtungen (Wert/Momentum/Qualität), Sektorverzerrungen oder implizite Short-Vol-Positionierungen durch Rebalancing und Stop-Loss-Logik verbergen.
• Kapazitätsabbau: Die Strategie skaliert so lange, bis sie es nicht mehr tut. Ab einem bestimmten Schwellenwert fressen die Kosten für die Auswirkungen und der Wettbewerb den Vorteil auf.
• Daten-/Label-Leckagen: Insbesondere bei ML-lastigen Geschäften, die alternative Datensätze verwenden, besteht das Risiko nicht in schlechten Modellen, sondern in der Verwendung von Informationen, die zum Zeitpunkt der Entscheidung nicht wirklich verfügbar waren.
  
  

Was Sie fragen sollten (IC-ready):

• Zeigen Sie monatlich die Faktor-Attribution (Beta, Value, Momentum, Qualität, Low-Vol, Sektor, Land). Akzeptieren Sie nicht "es ist neutral".
• Legen Sie eine Kapazitätskarte vor: erwarteter Slippage nach AUM, Umsatz und Liquiditätsbereich.
• Wie konzentriert ist das Short-Buch? Wie sieht das Leihmodell und die Lokalisierungsdisziplin aus?
• Was passiert bei einem eintägigen Squeeze von +8-10 % bei einem einzelnen Namen? Was sind die Risikolimits und Kill-Switches?
  
  

Was ist zu vermeiden:

• "Unser ML findet nicht-lineare Muster" ohne Datenabgleich und ohne Leckage-Kontrollen.
• Ein Backtest mit stabilem Sharpe und keiner Diskussion über Umsatz, Kreditaufnahme und Auswirkungen.
• Ein "marktneutrales" Angebot ohne Offenlegung der Faktorabweichung während Stresswochen.

2) Trendfolge

Was es ist: Zeitreihenmomentum bei liquiden Futures in den Bereichen Zinsen, Devisen, Aktien und Rohstoffen. Das Wertversprechen liegt nicht in stetigen Renditen, sondern in der Krisenkonvexität und der Reaktionsfähigkeit auf das jeweilige Regime - wenn es sich zeigt.

Was schief läuft:

• Chop und Whipsaw: Der Trend scheitert in schwankungsbehafteten, mittelwertumkehrenden Regimen. Das ist ein Merkmal, kein Fehler - es sei denn, es wird als "Allwetter-Carry" verkauft.
• Überfüllte Ausgänge bei denselben Instrumenten: Bei makroökonomischen Schocks handelt jeder mit denselben liquiden Termingeschäften. Die Liquidität ist besser als bei Krediten, aber sie ist nicht unbegrenzt.
• Versteckte Hebelwirkung durch Volatilitätsvorgaben: Viele Programme skalieren Positionen, um ein Volatilitätsziel zu erreichen. Das kann prozyklisch werden: Verkaufen, wenn die Volatilität steigt, kaufen, wenn sie fällt. Dies ist genau die Art von Dynamik, über die sich Regulierungsbehörden und Gremien für systemische Risiken Sorgen machen, wenn sie über den Deleveraging-Druck unter Stress diskutieren.

Was zu fragen ist:

• Wie hoch ist der durchschnittliche und maximale Verschuldungsgrad auf Portfolioebene?
• Was sind die Trendhorizonte (schnell/mittel/langsam) und wie werden sie gemischt?
• Wie verhält sich das Programm, wenn Kurslücken, FX-Gaps oder Limit-Bewegungen auftreten?
• Werden die Signale bei Börsenschluss, zum VWAP oder intraday ausgeführt? Wie sieht der Slippage-Überwachungsprozess aus?

Was ist zu vermeiden:

• Behauptungen über "Krisen-Alpha" ohne Nachweis der Performance in mehreren unterschiedlichen Stresssituationen und über verschiedene Anlageklassen hinweg.
• Keine Offenlegung der Mechanismen des Vol-Targeting und der Drawdown-Kontrolllogik.

3) Makro-Systematisch

Was es ist: Regelbasierte Makroportfolios, die durch Carry, Value, Momentum, Makrosignale und Risikobeschränkungen gesteuert werden. Im Gegensatz zum klassischen Trend hat Macro-Systematic oft mehr Regler: Regime-Klassifikatoren, dynamische Tilts, diskretionäre Overrides oder "politische Reaktionsmodelle".

Was schief läuft:

• Das Modellrisiko tarnt sich als Raffinesse: Mehr Freiheitsgrade erhöhen das Risiko einer Überanpassung im Backtest.
• Korrelations-Spitzen: Makroportfolios können in denselben Trades konvergieren (Long Duration, Long USD, Short EM, Long Quality Equities), was zu "Diversifikationsfehlern" führt.
• Liquiditätsinkongruenz zwischen Signal und Ausführung: Die Signale können täglich sein, das Risiko kann innerhalb eines Tages auseinanderklaffen.
  
  

Systemische Gremien haben ausdrücklich darauf hingewiesen, dass Leverage, Margendynamik und Verflechtung den Abbau von Fremdkapital erzwingen und die Volatilität verstärken können, wenn Schocks auftreten.

Was man fragen sollte:

• Wie viele Modellversionen wurden vor der aktuellen Version ausprobiert? Was hat sich geändert und warum?
• Welches sind die Zustandsvariablen, die das Risk-on/Risk-off bestimmen, und wie stabil sind sie?
• Zeigen Sie die Szenario-GuV unter folgenden Bedingungen: Inflationsschock, Zinsschock, USD-Knappheit, Rohstoffspitzen, Aktiencrash.
• Wie sieht die Steuerung von Überschreibungen aus? Wer kann den Knopf drücken, und was wird protokolliert?
  
  

Was ist zu vermeiden:

• "Wir prognostizieren Makro"-Sprache. Bei der Makro-Systematik geht es in der Regel um Risikoprämien und Positionierung, nicht um die Vorhersage des BIP.
• Ein "Black-Box-Regime-Modell" ohne Stabilitätstests und ohne Erklärung der Fehlerbedingungen.

4) Alternative Risikoprämien (ARP)

Was es ist: Systematische Ernte von kompensierten Prämien: Carry, Value, Momentum, Term, Credit, Volatilitätsrisikoprämie, Merger Spreads usw. Häufig in regelbasierter, indexähnlicher Form mit niedrigeren Gebühren als bei Hedgefonds - wennsie richtig eingesetzt werden.

Was schief läuft:

• Das Verpackungsrisiko: ARP kann unbemerkt zu einem Short-Vol- oder Liquiditätsprämienhandel mit unangenehmen Left-Tails werden.
• Überfüllung und Bewertungskompression: Da die Kapitalflüsse auf der Jagd nach Factor-Storys sind, können die erwarteten Renditen sinken und die Drawdowns können sich in überfüllten Segmenten verschlechtern. Jüngste Forschungsergebnisse zeigen, dass "überfüllte Bereiche" die Renditedynamik und das Absturzrisiko verändern.
• Unstimmigkeiten bei den Gebühren: Die Zahlung von Hedge-Fonds-Gebühren für das Engagement in Prämien ist ein struktureller Fehler.

Was Sie fragen sollten:

• Welche Prämien werden geerntet, und wie hoch sind die expliziten Risikolimits dafür?
• Wie hoch ist das Volatilitäts- und Drawdown-Budget für jeden Sleeve?
• Wie verhält sich die Strategie, wenn sich die Kreditspreads ausweiten und die Volatilität gleichzeitig ansteigt?

Ein praktischer "Stress-Proxy" für ARP-lastige Portfolios ist die gemeinsame Überwachung von Kreditstress und Aktienvolatilität (z. B. High Yield OAS und VIX).

Was zu vermeiden ist:

• "Diversifizierende" ARP, die ohne ausdrückliche Offenlegung eine hohe Volatilität oder geringe Liquidität aufweisen.
• ARP-Produkte, die keine saubere Faktor-Attribution und Szenario-Verhalten aufweisen können.

5) Multi-Asset Systematic (oft "Multi-Strat Quant")

Was es ist: Ein Portfolio aus systematischen Sleeves über verschiedene Anlageklassen und Zeithorizonte hinweg, wobei Kapitalallokation und Risikokontrolle an erster Stelle stehen. Zu diesem Bereich gehören Unternehmen, die wie "systematische Multi-Strats" aussehen - oft mit internem Diversifizierungsanspruch.

Was schief läuft:

• Korrelationskonvergenz: Bei Stress konvergieren Hülsen, die in normalen Zeiten unkorreliert aussehen.
• Komplexitätsrisiko: Mehrere Modelle, mehrere Datenpipelines, mehrere Handelssysteme. Betriebliche Ausfälle sind wichtig.
• Risikomanagement als Leistungstreiber: Viele "gute" Ergebnisse ergeben sich aus einer geschickten Risikodrosselung. Wenn man diesen Prozess nicht bewerten kann, kann man auch keine Rendite erzielen.

Die Aufsichtsbehörden drängen ausdrücklich auf umfassendere Informationen über Engagements, Liquidität, Leverage und Risikokennzahlen in der Berichterstattung über private Fonds, da sie der Ansicht sind, dass diese Strukturen Stress auf die Märkte und Gegenparteien übertragen können.

Was Sie fragen sollten:

• Wie wird das Kapital auf die Sleeves verteilt - regelbasiert, diskretionär oder hybrid?
• Was löst das De-Risking aus, und wie oft wird es durchgeführt?
• Welches sind die 10 wichtigsten Positionen nach Risikobeitrag (nicht nach Nominalwert)?
• Wie sieht das Tilgungs- und Liquiditätsprofil im Vergleich zur Liquidität der Basiswerte aus?

Was ist zu vermeiden:

• "Wir sind über Dutzende von Modellen diversifiziert", ohne den Risikobeitrag, die Liquidität und die Aufteilung des Drawdowns zu zeigen.
• Jede Struktur, bei der Sie das Portfoliorisiko nicht mit dem Mantelrisiko in Einklang bringen können.
  
  

Die Due-Diligence-Fragen, die sich gut für alle fünf Kategorien eignen

Unterschreiben Sie den Research-Prozess (nicht das Marketing-Deck)

Bitten Sie jeden Manager, diese Fragen schriftlich zu beantworten:

• Wie viele Hypothesen haben Sie getestet, um zu dem aktuellen Modellsatz zu gelangen?
• Wie sieht Ihr Prozess zur Kontrolle von Datenverlusten aus (Zeitpunkt der Datenverfügbarkeit, Unternehmensmaßnahmen, Revisionen)?
• Wie sieht die Modelländerungspolitik aus? Wer genehmigt die Änderungen und wie werden sie dokumentiert?
• Wie ist die Kadenz der Leistungsüberwachung und was löst eine Risikoprüfung aus?

Liquidität als erstklassiges Risiko versichern

Liquidität bedeutet nicht "kann ich verkaufen". Es geht um die Frage, ob ich in Stresssituationen Risiken abbauen kann, ohne den Markt zu bewegen, und zwar mit der Geschwindigkeit, die meine Liquiditätsbedingungen für die Anleger vorsehen.

Die europäischen Aufsichtsbehörden haben sich ausdrücklich zu den Risiken von Leverage und Liquiditätsinkongruenz bei alternativen Fonds geäußert.

Schlussfolgerung

Im Jahr 2026 ist der Fehler der Allokatoren immer noch derselbe: Sie kaufen "Quant" als Etikett, anstatt es als einen spezifischen Strategietyp mit einem spezifischen Fehlermodus zu verstehen. Der richtige Ansatzpunkt ist die Klassifizierung. Ein Stat Arb Book versagt anders als ein Trendprogramm. ARP scheitert anders als ein makrosystematisches Portfolio. Eine systematische Multi-Asset-Plattform führt wieder eine andere Ebene ein - Kapitalallokation, Governance und Korrelationskonvergenz.

Wenn Sie die Strategie erst einmal in den richtigen Eimer gesteckt haben, wird die Sorgfalt ganz einfach. Sie testen die Engagements (nicht die Marketing-Behauptungen) unter Druck, ordnen die Liquidität den Bedingungen der Anleger zu und erzwingen Transparenz in Bezug auf Hebelwirkung und Risikodrosselung. Sie behandeln Crowding als eine Variable erster Ordnung, weil es die Verteilung der Ergebnisse verändert - oft von "Volatilitätsrisiko" zu "Tail-Risiko". Und Sie bepreisen, was Sie kaufen: Prämien sollten wie Prämien bepreist werden, nicht wie maßgeschneidertes Alpha.

Die letzte Disziplin ist die Governance. Legen Sie im Voraus fest, was Sie dazu veranlassen würde, Ihr Engagement zu reduzieren oder zurückzunehmen: Exposure-Drift, fehlerhafte Ausführung, Liquiditätsinkongruenz oder eine Prozessänderung, die nicht kontrolliert wird. Erledigen Sie diese Arbeit vor dem Drawdown. Das ist der Unterschied zwischen einer soliden systematischen Allokation und einer bedauerlichen.