Vom Backtest zum Paper Trading: Polymarket & Kalshi-Strategien live forward-testen

Warum ein Backtest allein nicht ausreicht

Ein Backtest repliziert Märkte, die bereits abgerechnet sind. Ehrlich durchgeführt – gegen das echte Orderbuch, mit tiefenbasierten Ausführungen – ist er der beste günstige Filter für eine schlechte Idee. Aber er teilt eine unvermeidliche Schwäche mit jedem Backtest: Er ist, wenn auch nur leicht, an die Vergangenheit angepasst. Die einzige Möglichkeit zu wissen, ob ein Edge real ist, besteht darin, ihn auf Märkten forward laufen zu lassen, deren Ergebnis noch niemand kennt.

Dafür ist Paper Trading da. Es nimmt die Regel, die den Backtest bestanden hat, und lässt sie in Echtzeit auf Live-Märkten laufen – markiert und abgerechnet genau so, wie es das Live-Orderbuch und die echte Auflösung verlangen. Nichts am Ergebnis ist im Voraus bekannt, sodass der aufgebaute Track-Record eine vorwärtsgewandte Evidenz darstellt, die ein Backtest nicht liefern kann.

Zwei Wege zur Signalzufuhr: eine deployete Regel oder der eigene Bot

Der erste Weg ist der, der vom Backtest Lab abzweigt. Wenn eine Regel einen Backtest überlebt, wird sie mit einem Einsatz, Take-Profit/Stop-Loss und einem maximalen offenen Positions-Cap zum Paper Trading deployt. Sie läuft dann serverseitig gegen Live-Kurse – DepthFeed wertet die Regel aus, öffnet und schließt Positionen und markiert das Buch – ohne eigene Infrastruktur.

Der zweite Weg ist für Menschen, die bereits ein System haben. Jede Strategie erhält eine geheime Webhook-URL; der Bot, Cron-Job oder das Notebook POSTet Buy/Sell/Close-Signale mit einer Markt-ID und einem Dollar-Betrag, und DepthFeed führt sie zum Live-Orderbuch zum Zeitpunkt des Signals aus. Ein Payload kann nie seinen eigenen Kurs festlegen, sodass der Track-Record konstruktionsbedingt ehrlich ist. Idempotenz-Schlüssel machen Wiederholungen sicher, der Token rotiert auf Anfrage, und das Rate-Limit beträgt 120 Signale pro Minute pro Strategie.

Wie Ausführungen und Abrechnung funktionieren

Jede Ausführung wird vom Live-Orderbuch zum Zeitpunkt des Signaleingangs bepreist: Ein Kauf zahlt den besten Ask, ein Verkauf trifft den besten Bid – dieselben Kurse, die die Daten-API und der WebSocket bereitstellen. Positionen werden etwa alle 90 Sekunden aus dem Live-Orderbuch markiert, sodass sich die Equity-Kurve mit dem Markt bewegt, und jede Position rechnet automatisch auf $0 oder $1 ab, wenn der Markt auflöst.

Ein ehrlicher Vorbehalt, der von Anfang an genannt wird: Paper-Ausführungen nutzen die echte angezeigte Liquidität zur Preisfindung, konsumieren sie aber nicht. Eine große Live-Order könnte mehr Slippage sehen als die Paper-Ausführung am Top-of-Book, sodass Paper-Ergebnisse ein fairer Test der Timing- und Richtungsqualität eines Signals sind – und eine leichte Obergrenze für die echte Ausführung einer größenempfindlichen Strategie.

Ein echter Track-Record, kein Spreadsheet

Jede Strategie hält virtuelles Kapital – von $100 bis $1,000,000, standardmäßig $10,000 – und berichtet eine Live-Equity-Kurve, realisiertes vs. unrealisiertes P&L, offene Positionen und ein Einzel-Trade-Log. Es ist dieselbe Berichterstattung, die ein echtes Buch liefern würde – mit Geld, das nicht riskiert wird –, sodass man beobachten kann, wie sich eine Strategie auf Märkten verhält, die sie nie gesehen hat.

Wie viele Strategien gleichzeitig laufen können, skaliert mit dem Plan: eine im kostenlosen Tarif, fünf bei Quant, fünfzehn bei Desk Lite und vierzig bei Desk – genug, um ein ganzes Portfolio von Ideen parallel zu paper-traden und die Equity-Kurven entscheiden zu lassen, welche weiterkommen.

Der vollständige Loop

Die Teile zusammengesetzt ergeben den Workflow als Loop: eine Idee entwickeln, sie im Backtest Lab günstig verwerfen oder beibehalten, den Überlebenden zum Paper Trading deployen und dabei zusehen, wie er auf Live-Büchern einen vorwärtsgewandten Track-Record aufbaut. Hält er stand, hat man eine Strategie, die sowohl auf historischen als auch auf Märkten getestet wurde, die noch nicht passiert waren – und dieselben DepthFeed-Daten und JSON-Strukturen laufen darunter in allen Phasen, sodass zwischen den Stufen nichts neu geschrieben werden muss.