Bewusst eine White Box

1. Multi-Fenster-Instabilitäts-Engine

Der MVIE-Basisscore verbindet drei rollierende Z-score-Metriken — Absorption Ratio (PCA-Varianzkonzentration), Instability Score (Korrelationsstruktur-Änderungsrate) und Priority Drift (MST-Zentralitäts-Rangdrift) — über 30/60/90-Tage-Fenster:

# Pseudocode — MVIE composite pipeline# AR, IS, and PD are each rolling Z-score outputs (30/60/90-day windows)AR = z_score(pca_variance_share(asset_returns, top_components=3))IS = z_score(correlation_structure_change_rate(correlation_matrix, baseline))PD = z_score(network_centrality_drift(min_spanning_tree, window=rolling_window))MVIE = (0.40 * AR) + (0.35 * IS) + (0.25 * PD)

2. Netzwerktopologie-Analyse

Spearman-Korrelation bildet einen Minimum Spanning Tree (d_ij = sqrt(2(1 − ρ_ij))). Eigenvektor-, Betweenness- und Degree-Zentralität auf dem MST quantifizieren systemische Hubs — und speisen Priority Drift bei Rangänderungen:

• Eigenvektor-Zentralität — Hub-Assets, deren Stress sich über den MST ausbreitet (z. B. SPY)
• Betweenness-Zentralität — Brückenknoten zwischen getrennten Clustern (Ansteckungspfade)
• Degree-Zentralität — Direkte Konnektivität; mit Rangdrift für Priority Drift (PD)

3. Probabilistische Strategie-Engine

Zusammengesetzte Regime-Lesungen (AR · IS · PD) speisen eine probabilistische Szenarioschicht — illustrative BULLISH / BEARISH / NEUTRAL Labels mit Volatilitätsbändern, ausgerichtet auf denselben Makro-Risiko-Stack wie das Dashboard:

Composite weights (engine — matches MVIE pipeline):  Absorption Ratio (AR):           40%  Instability Score (IS):          35%  Priority Drift (PD):             25%Output:  Direction:    BULLISH | BEARISH | NEUTRAL  Probability:  P(direction) ∈ [0, 1]  Envelope:     ±2σ volatility band (illustrative)  Horizon:      5 trading days, best / base / worst projections

4. Veto-Protokoll

Das Veto-Protokoll ist eine Modell-Override-Regel. Bei MVIE > 75 (RED-Regime) werden alle BULLISH-Szenario-Labels unabhängig von Mikroindikatoren zu NEUTRAL oder defensiven Overlays umklassifiziert. In Krisenregimen behandelt die Engine Mikro-Lesungen als hochrauschig; die defensive Szenario-Narrative hat Vorrang.

5. LLM-Analysten-Schicht

Eine Large-Language-Model-Schicht synthetisiert quantitative Outputs in strukturierte institutionelle Berichte. Der Prompt ist compliance-gesperrt — keine Anlageberatung, nur analytische Szenarien. Ausgabe im Markdown-Format mit expliziten Risikorahmen-Abschnitten.