Jeder Quant kennt das Ritual: historische Kurse sammeln, Merkmale entwickeln und einen Backtest durchführen. Doch wenn dieselben Backtests auf illiquide Aktien oder Frontier Markets angewendet werden, brechen die Ergebnisse ein. Fehlende Datenpunkte, Illiquidität, regulatorische Veränderungen und regelrechte Verzerrungen schleichen sich ein. Der Backtest sieht auf dem Papier elegant aus, scheitert aber sofort in der Produktion. Das Problem ist nicht die Strategie allein – es ist der Datensatz selbst. Märkte wie Indien, Südostasien oder sogar Small-Cap-Bereiche in entwickelten Volkswirtschaften bieten einfach nicht die sauberen, hochfrequenten Datensätze, die Modelle, die auf US-Aktien basieren, voraussetzen. Diese Fragilität treibt Entwickler zu einem neuen Ansatz: der synthetischen Datengenerierung. Durch die Konstruktion von konstruierten Datensätzen, die Volatilität, Liquiditätsengpässe und Regimewechsel nachahmen, können Quants die Realität in kontrollierten Umgebungen proben.