Renaissance Medallion: was wir wissen und was nicht.
Der Medallion Fund von Renaissance Technologies ist die beste dokumentierte Anlage-Performance der Geschichte: ca. 66 % p.a. brutto, ~39 % p.a. netto nach 5/44-Fees, seit 1988. Über drei Jahrzehnte. Mit minimalen Drawdowns. Was wir wirklich darüber wissen — und was Marketing-Mythos ist.
Die Zahlen, die man verifizieren kann.
Die Medallion-Performance-Daten stammen aus zwei verlässlichen Quellen: Greg Zuckermans Buch „The Man Who Solved the Market" (2019), das auf internen Quellen basiert, und der 2014er US-Senate-Anhörung zu Renaissance' Basket-Options-Trades, die Performance-Statements offenlegte.
Demnach hat Medallion zwischen 1988 und 2018 eine annualisierte Brutto- Rendite von ca. 66 % erzielt. Nach den (ungewöhnlich hohen) Gebühren von 5 % Management und 44 % Performance bleiben rund 39 % p.a. netto. Zum Vergleich: Buffetts Berkshire hat seit 1965 ca. 20 % p.a. erzielt. Medallion ist also ungefähr doppelt so gut — und das mit deutlich geringeren Drawdowns.
Wer Renaissance baute.
Jim Simons, Mathematiker am MIT und Berkeley, später Co-Erfinder der Chern-Simons-Theorie. Er gründete Renaissance 1982 — nicht mit Trader- Erfahrung, sondern mit dem Gedanken, dass Märkte mit der Mathematik der Mustererkennung lösbar sein könnten.
Die Belegschaft sind keine MBAs, keine Wall-Street-Veteranen. Sondern Sprachwissenschaftler (Robert Mercer kam vom IBM-Spracherkennungs-Projekt), Krypto-Analytiker (Peter Brown, ebenfalls IBM), Astronomen, theoretische Physiker. Das ist kein Zufall: Mustererkennung in verrauschten Daten ist in allen drei Domänen die Kern-Disziplin.
Was wir über die Strategie wissen.
Mehrere Quellen — Zuckerman, eine geleakte Mercer-Email aus einem 2013er Scheidungs-Gerichtsverfahren, akademische Analysen der Senate-Daten — ergeben ein konsistentes Bild:
- Sehr kurze Holding-Perioden. Die meisten Trades dauern Stunden bis wenige Tage. Medallion ist kein Macro-Fonds, kein Stockpicking-Fonds.
- Statistische Arbitrage. Viele kleine, schwache Patterns — keine einzelne „große Idee". Mercer wurde mit dem Satz zitiert: „Wir sind richtig in vielleicht 50,75 % der Trades. Aber wir machen Millionen davon."
- Aktien-fokussiert. Hauptsächlich US-Equities und Futures, in mehreren Tausend gleichzeitig gehaltenen Positionen.
- Massive Daten-Infrastruktur. Renaissance war wahrscheinlich der erste Hedgefonds mit einer wirklich industriellen Daten-Pipeline — Tick-Daten seit den 80ern, plus alles, was sich beschaffen ließ.
- Hedge auf allen Achsen. Sektor-neutral, Markt-neutral, Volatilitäts-kontrolliert. Drawdowns bleiben mathematisch klein.
Was wir nicht wissen: die spezifischen Patterns, die spezifischen Signale, die genauen Risk-Modelle. Renaissance hält das so streng geheim, dass interne Forschungs-Notizen die Firma nie verlassen dürfen. Mitarbeiter unterschreiben lebenslange NDAs.
Warum Medallion seit 1993 geschlossen ist.
Medallion nimmt seit 1993 kein externes Geld mehr an. 2005 wurde sogar das Geld der wenigen verbliebenen externen Investoren zurückgegeben — der Fonds gehört heute praktisch nur noch Mitarbeitern und Ex-Mitarbeitern.
Der Grund ist Capacity. Stat-Arb-Strategien auf so kurzen Zeitskalen haben harte Kapazitätsgrenzen — irgendwann frisst der eigene Market-Impact den Edge auf. Medallion operiert geschätzt bei einer AUM-Grenze von rund 10 Milliarden Dollar. Alles, was darüber geht (Renaissance hat weitere Fonds wie RIEF und RIDA für externe Investoren, mit deutlich schwächerer Performance), arbeitet auf längeren Zeitskalen mit weniger scharfem Edge.
Das ist eine wichtige Lektion: echter Alpha ist limitiert. Wer Ihnen unbegrenzte Skalierung verspricht, hat keinen echten Edge.
Lektion 1: viele kleine Edges schlagen einen großen.
Die einzelne Renaissance-Strategie hat oft nur 51–55 % Hit-Rate. Das ist kaum mehr als Zufall. Aber: wenn Sie 10.000 schwach-positive Trades pro Tag machen, mit niedriger Korrelation untereinander, mittelt sich das Rauschen heraus. Was bleibt, ist ein extrem hoher portfolio-weiter Sharpe.
Für Privat-Quants heißt das: nicht „die perfekte Strategie" suchen, sondern 5–10 schwach-positive Strategien finden und diversifizieren. Korrelation zwischen den Strategien ist hier wichtiger als die Stärke der einzelnen.
Lektion 2: Datenqualität schlägt Modell-Komplexität.
Renaissance hat in den 80ern Wochen damit verbracht, historische Tick-Daten zu säubern. Splits, Dividenden, fehlerhafte Ticks, Wechsel der Exchanges — alles dokumentiert und bereinigt. Erst danach wurden Modelle trainiert.
Mercer wird zitiert: „Wir haben Modelle aufgegeben, weil die Daten falsch waren. Erst Jahre später, mit besseren Daten, hat das gleiche Modell funktioniert." Das ist heute noch wahr. Backtest-Resultate auf Yahoo- Finance-Daten sind oft Müll, weil die Daten Müll sind.
Lektion 3: keine akademischen Veröffentlichungen.
Renaissance publiziert nichts. Keine Konferenz-Talks, keine Whitepapers, keine Interviews mit Trading-Details. Das ist Disziplin — jeder publizierte Edge wird kopiert und stirbt.
Für mich persönlich heißt das: in Mandanten-Mandaten teilen wir Methoden, aber nie spezifische Signale. Wer einen funktionierenden Signal-Generator hat und ihn ins Internet stellt, killt ihn binnen Monaten.
Lektion 4: das Team ist der Edge.
Renaissance hat keine Star-Trader. Die Firma hat ein Team aus ungewöhnlichen Wissenschaftlern und eine Forschungs-Kultur, in der jeder Vorschlag gegen historische Daten geprüft wird, bevor er Geld bekommt. Das ist replizierbar — wenn auch nicht in einer Privat-Garage.
Was Privat-Trader realistisch übernehmen können.
- Mehrere kleine Strategien parallel laufen lassen. 3–5 unkorrelierte Buckets sind realistisch.
- In Datenqualität investieren. Saubere historische Daten, korrekt für Splits/Divs/Survivor-Bias adjustiert.
- Eigene Patterns nicht publizieren. Forum-Posts und YouTube-Videos töten Edges.
- Skalierungs-Grenzen akzeptieren. Ein Setup, das mit 100k funktioniert, funktioniert vielleicht mit 5 Mio nicht mehr.
Was Sie nicht kopieren können: die Daten-Infrastruktur, das wissenschaftliche Team, die Compute-Ressourcen. Medallion ist kein Bauplan — es ist ein Beispiel dafür, was mit den richtigen Ressourcen theoretisch möglich ist.
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