Die Konzeption eines aussagekräftigen A/B-Tests ist mehr als nur Statistik – sie bildet die Grundlage für fundierte finanzielle Entscheidungen. In diesem Kurs für Fortgeschrittene lernen Sie, wie Sie Hypothesen formulieren und A/B-Testpläne erstellen, die Aufschluss darüber geben, ob neue Algorithmen oder Strategien die Performance tatsächlich verbessern. Zunächst machen Sie sich mit der Logik von Null- und Alternativhypothesen vertraut und wenden anschließend die Prinzipien des A/B-Testens an, um den Einfluss eines Algorithmus auf die Sharpe-Ratio zu messen – einen wichtigen Indikator für die risikobereinigte Rendite. Anhand kurzer Videos, praxisorientierter Texte und praktischer Übungen üben Sie, kontrollierte Experimente zu entwerfen, die echte Verbesserungen von zufälligen Schwankungen unterscheiden. Außerdem lernst du, wie du deinen Testplan für die Überprüfung durch den Quant-Leiter klar dokumentierst und die Ergebnisse statistisch fundiert interpretierst. Am Ende wirst du in der Lage sein, Experimente zu entwerfen, zu erklären und zu bewerten, die Daten in finanzielle Erkenntnisse umwandeln – Fähigkeiten, die für Analysten, quantitative Forscher und Finanzfachleute unverzichtbar sind, die Ideen testen, bevor sie diese in großem Maßstab umsetzen.