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Beta 2 ist live: Unsere Strategieportfolios S und L im Test

Ein Monat Beta 1 liegt hinter uns. Heute starten wir Beta 2 mit den gefixten Strategien. Hier ist alles, was du wissen musst: Backtests, Risikostufen, Schutzmechanismen und der Weg zur Live-Freigabe.


Beta 2 startet: Portfolio S und L mit gefixten Strategien, Volatility Targeting und neuen Schutzmechanismen.

Die Entwicklung eines Strategieportfolios endet nicht mit dem Backtest. Selbst die saubersten Walk-Forward-Analysen und Monte-Carlo-Simulationen können nicht alles abbilden, was im Live-Betrieb passiert. Echte Spreads, echte Ausführungslatenz, Verhalten bei verschiedenen Brokern. Genau dafür gibt es Beta-Phasen.


Ein Monat Beta 1 unserer Strategieportfolios S und L liegt jetzt hinter uns. Was wir dabei gelernt haben, was wir technisch geändert haben und wie es ab heute mit Beta 2 weitergeht: das ist der Inhalt dieses Artikels und des dazugehörigen Videos oben.


Die Strategieportfolios im Backtest: 2020 bis heute

Parallel zum Beta-2-Launch haben wir die kompletten Backtests beider Portfolios mit den gefixten Strategien neu durchlaufen lassen. Sechs Jahre Daten, von Anfang 2020 bis heute. Bewusst mit fixen Lotgrößen, also ohne Zinseszins-Effekt, damit die Zahlen realistisch und unverfälscht bleiben.


Beide Portfolios laufen auf Tickmill EU Demo, beide mit 10.000 Euro Startkapital. Standard-Risikostufe 1.


Backtest-Vergleich Portfolio S (Basic) und Portfolio L (Premium). Portfolio S: 7 Strategien für Forex, Indizes, Rohstoffe, Nettogewinn +15.156 Euro, Drawdown 5,40 Prozent, Sharpe 2,13, 3.701 Trades, Profitfaktor 1,26. Portfolio L: 12 Strategien auf 6 Märkten, Nettogewinn +19.309 Euro, Drawdown 4,28 Prozent, Sharpe 2,47, 4.282 Trades, Profitfaktor 1,33.
Backtest-Ergebnisse von Portfolio S und L (2020 bis heute), fixe Lots, Standard-Risikostufe 1, 10.000 Euro Startkapital.

Was an beiden Kurven auffällt: keine extremen Aufstiege, keine spektakulären Gewinn-Cluster, keine harten Abstürze. Beide Kurven steigen gleichmäßig und monoton an. Genau das ist das Ergebnis der Robustheitsmethodik, mit der wir die Strategien aufgebaut haben.


Ein Profitfaktor von 1,26 oder 1,33 klingt erstmal nicht spektakulär. Es gibt YouTube-Kanäle und Strategie-Anbieter, die mit Profitfaktor 3 oder 5 werben. Mit Equity-Kurven, die senkrecht nach oben schießen. Genau dieses Spiel spielen wir nicht.


Was wir stattdessen liefern: viele verschiedene, robuste Strategien, jede mit ihrer eigenen Edge in ihrem eigenen Markt. Keine Hexerei, sondern solide Mechaniken, die etwas öfter richtig liegen als falsch. Wenn du das mit ausreichend Diversifikation kombinierst, kommen genau diese gleichmäßigen Kurven heraus.


Wie wir Performance bewerten: der Monte-Carlo-Korridor

Eine Performance-Bewertung anhand einzelner Tage oder Wochen ist statistisch wertlos. Stattdessen nutzen wir einen Monte-Carlo-Korridor, der uns einen erwartbaren Rahmen abbildet. In dieser Simulation werden Trade-Reihenfolgen, Slippage und andere Variablen tausendfach neu durchgespielt. Das Ergebnis: ein Band aus möglichen Equity-Verläufen, in dem sich die reale Performance bewegen sollte.


Solange wir uns innerhalb dieses Korridors aufhalten, ist alles im grünen Bereich. Erst wenn die Live-Performance schlechter wird als die schlechteste simulierte Variante, würden wir das Portfolio neu bewerten und gegebenenfalls rebalancen.


Wichtig zur Einordnung: Der Drawdown im Livebetrieb kann durchaus höher ausfallen als im Backtest, im worst case bis zum Doppelten. Genau dafür ist die Monte-Carlo-Simulation da. Sie steckt uns einen realistischen Korridor ab, statt uns die rosarote Brille aufzusetzen.

Risikostufen: Was passiert bei Stufe 3

Die Zahlen oben gelten alle für Risikostufe 1. Das ist unser Standard-Setting und das, was wir den meisten Mitgliedern empfehlen, besonders für Prop-Trading und Funded Accounts. Aber der Bot hat einen Risiko-Regler, mit dem du das Risiko skalieren kannst.


Bei Risikostufe 3 mit Zinseszins-Effekt, also basierend auf dem aktuellen Kontowert, sehen die gleichen Backtests dramatisch anders aus:


Vergleichstabelle Risikostufe 1 vs. 3 für Portfolio S und L. Portfolio S Endstand: 25.156 Euro bei Risikostufe 1, 748.446 Euro bei Risikostufe 3. Portfolio L Endstand: 29.310 Euro bei Risikostufe 1, 2.097.232 Euro bei Risikostufe 3. Max Drawdown Portfolio S: 5,40 Prozent bei RS1, 28,20 Prozent bei RS3. Max Drawdown Portfolio L: 4,28 Prozent bei RS1, 23,52 Prozent bei RS3. Profitfaktor bleibt mit ~1,27 und 1,33 in beiden Risikostufen identisch.
Vergleich der Endstände und Drawdowns bei Risikostufe 1 (Standard) und Risikostufe 3 (mit Zinseszins). Der Profitfaktor bleibt nahezu identisch.

Beachte: Der Profitfaktor bleibt bei Risikostufe 1 und 3 nahezu identisch. Das zeigt mathematisch klar: Es ist exakt die gleiche Strategie, nur mit größeren Lots. Was sich verändert, ist der Drawdown und damit die emotionale Belastung beim Handel.


Reality Check: Was du für die höhere Rendite eintauschst

Ein Konto auf eine Dreiviertelmillion oder über zwei Millionen Euro zu hebeln klingt verlockend. Aber genau hier ist Bodenständigkeit Pflicht.


Der Live-Drawdown kann im worst case bis zum Doppelten des Backtest-Drawdowns betragen. Konkret heißt das bei Risikostufe 3: 28 Prozent Backtest-DD bei Portfolio S bedeuten im worst case bis zu rund 56 Prozent live. Bei Portfolio L sind es 23 Prozent Backtest, also bis zu rund 47 Prozent live.


Stell dir das praktisch vor: Du startest mit 10.000 Euro, und dein Konto fällt zwischendurch auf 5.000 oder 6.000 Euro, bevor es sich wieder erholt. Hältst du das emotional aus? Diese Frage musst du dir ehrlich beantworten, bevor du den Regler hochstellst.


Risikostufe 3 ist nichts für Prop-Trading oder Funded Accounts. Die meisten Prop-Firmen haben Drawdown-Limits zwischen 5 und 10 Prozent. Mit Risikostufe 3 ist ein solcher Account innerhalb weniger Wochen gesprengt. Höhere Risikostufen sind nur für eigene private Konten, bei denen du langfristig dabei bist und genau weißt, was du tust.


Unsere klare Empfehlung: Schraub das Risiko eher runter und betreib lieber Funded Accounts, wo der absolute Betrag, den du verwaltest, später ohnehin viel interessanter wird. Mit einem 100.000 oder 200.000 Dollar Funded Account bei Risikostufe 1 bist du langfristig besser dran als mit einem hochgehebelten Privatkonto.


Was wir in Beta 1 gelernt haben

Ein Monat Beta 1 lieferte uns genau das, was diese Phase liefern soll: nicht statistisch belastbare Performance-Daten, sondern Erkenntnisse über die Mechanik im Live-Betrieb. Ausführung, Positionsgrößen, Schutzmechanismen.


Der größte Fund war ein Bug bei Gold. Und der war technisch wirklich interessant.


Der Gold-Bug: Wenn sich die Welt unter der Strategie verändert

Zum Zeitpunkt der Strategie-Entwicklung notierte Gold bei rund 2.500 Dollar. Heute steht Gold bei über 4.700 Dollar. Eine fast Verdopplung. Aber das eigentliche Problem ist nicht der Preis, sondern die Volatilität.


Gold ist heute ungefähr dreimal so volatil wie im Durchschnitt der Backtest-Historie. Eine typische Tagesbewegung in Gold ist heute dreimal so viele Dollar wert wie damals.


Wir handelten mit festen Lot-Größen, die zum Zeitpunkt der Strategie-Entwicklung kalibriert worden waren. Wenn aber die Volatilität sich verdreifacht und die Lots gleich bleiben, dann verdreifacht sich automatisch das Dollar-Risiko pro Trade. Gold brachte dadurch deutlich mehr Risiko ins Portfolio, als es eigentlich sollte. Die mühsam aufgebaute Diversifikation über mehrere unkorrelierte Strategien wurde schleichend untergraben. Statt eines ausgewogenen Portfolios entstand ein Portfolio, das sich zunehmend in eine Gold-Wette verwandelte.


Die Lösung: Volatility Targeting im EA

Wir haben dem EA beigebracht, sich live an die aktuelle Volatilität jedes gehandelten Instruments anzupassen. Wird der Markt ruhiger, fährt der EA die Lots etwas nach oben. Wird der Markt volatiler, fährt er die Lots automatisch nach unten. Pro Instrument, nicht global, mit klaren Sicherheitsgrenzen nach oben und unten.


Das löst das Problem, das wir bei Gold hatten, strukturell. Egal welches Instrument im Portfolio in Zukunft anfängt zu driften, der EA gleicht es automatisch aus.


Das ist im Übrigen kein exotischer Ansatz. Volatility Targeting wird von institutionellen Trendfolgern seit Jahren so eingesetzt. Wir bringen das jetzt in unseren Portfolio-EA, damit ihr genau diese Logik im eigenen Konto habt, ohne selbst irgendetwas einstellen zu müssen.


Weitere Erweiterungen in Beta 2

Der Gold-Bug war der größte Fund, aber nicht der einzige. Es gab ein paar kleinere Bugs, die wir gefixt haben, und ein paar sinnvolle Erweiterungen, die wir mit eingebaut haben. Die wichtigste davon ist der neue Drawdown-Schutz im Bot.


Adaptive Risiko-Reduktion (Dynamic Money Management)

Sobald dein Konto in einen Drawdown rutscht, fährt der Bot die Lot-Größen automatisch und linear runter. Je tiefer der Drawdown, desto kleiner die Lots. Erholt sich das Konto, wachsen die Lots ebenso automatisch wieder hoch. Bis fünf Prozent Drawdown läuft alles normal. Zwischen fünf und dreißig Prozent reduziert der Bot linear. Bei dreißig Prozent Drawdown handelst du nur noch zehn Prozent der normalen Lots. Das hält dich in tiefen Drawdown-Phasen am Leben.


Kill Switch für den Crash-Fall

Zusätzlich gibt es einen harten Kill Switch. Sobald die Equity um mehr als den eingestellten Maximal-Drawdown unter ihren Höchststand fällt, schließt der Bot alle offenen Positionen sofort und sucht danach direkt wieder nach neuen Einstiegen, mit dem aktuellen Kontostand als neuer Referenz. Der Drawdown wird also neu gemessen.


Wichtig zur Einordnung: Unter normalen Marktbedingungen sollte der Kill Switch eigentlich nie greifen. Wenn er regelmäßig auslöst, ist er zu eng eingestellt. Er ist eher ein Wohlfühlschalter für den Flash-Crash-Fall. Besser haben als brauchen.


Bessere Logs und Plausibilitätschecks

Parallel zu den Fixes haben wir die internen Logs und die Plausibilitätschecks verschärft. Falls in Zukunft ähnliche Probleme auftreten sollten, fallen sie uns deutlich früher auf.


Was Beta 2 jetzt testet, und warum nur Demo

Beta 2 läuft ab heute für mindestens zwei Wochen. Sollten wir in dieser Zeit weitere Fehler finden, verlängern wir die Phase entsprechend, bis alles sauber läuft.


Ganz wichtig: ausschließlich auf Demo-Konten. Wir können nicht garantieren, dass alles fehlerfrei läuft. Deswegen wollen wir, dass du den Bot in dieser Phase nicht mit echtem Geld handelst, sondern auf einem Demo-Konto.


In dieser Zeit schauen wir uns drei Dinge an:


  • Ob die Fixes in der Praxis sauber greifen.

  • Ob die Schutzmechanismen wie geplant funktionieren.

  • Ob die Positionsgrößen über alle Strategien jetzt wirklich harmonisiert sind.


Erst wenn die Beta sauber durchläuft und wir keine kritischen Auffälligkeiten mehr sehen, geben wir grünes Licht für Live-Konten. Bis dahin: nur Demo.


Feedback ist Teil der Beta

Falls dir während der Beta etwas auffällt, du Fragen zu den neuen Parametern hast oder unerwartetes Verhalten beobachtest, melde dich in der Community. Unser Team und die Mitglieder springen schnell mit ein. Genau dafür ist diese Phase da.


Und genauso wichtig: Wir verstecken Bugs nicht. Eine Beta-Phase ist dafür da, dass wir sie finden, bevor jemand mit echtem Geld davon betroffen ist. Niemand in Beta 1 hat einen echten Verlust durch die Bugs erlitten, weil die Beta unter kontrollierten Bedingungen lief. Genau deshalb machen wir das so.


Sei in Beta 2 dabei

Hol dir Zugriff auf Portfolio S, Portfolio L und das komplette KT-Terminal mit allen Tools. Beta-2-Zugang inklusive.





Hypothetische Backtestergebnisse. Vergangene Performance ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse. Live-Drawdowns können höher ausfallen als Backtest-Drawdowns. CFDs sind komplexe Instrumente und bergen ein hohes Risiko, schnell Geld zu verlieren. 75 % der Kleinanlegerkonten verlieren Geld beim CFD-Handel. Überlegen Sie sorgfältig, ob Sie die Funktionsweise von CFDs verstehen und ob Sie es sich leisten können, das hohe Risiko einzugehen. Dieser Artikel stellt keine Anlageberatung oder Kaufempfehlung dar.

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Offenlegung zur hypothetischen Performance:
Hypothetische Performanceergebnisse unterliegen zahlreichen Einschränkungen. Die dargestellten Ergebnisse basieren auf historischen Daten und können erheblich von realen Gewinnen oder Verlusten abweichen.
Ein wesentlicher Nachteil hypothetischer Ergebnisse besteht darin, dass sie ohne finanzielles Risiko erstellt wurden. Daher können sie die tatsächlichen finanziellen Risiken des Handels nicht vollständig widerspiegeln. Verluste im echten Handel könnten zu Handelsunterbrechungen führen, was die Ergebnisse stark beeinflussen kann. Zusätzlich gibt es viele Faktoren, die bei der Umsetzung eines Handelsprogramms in der Praxis nicht vollständig simuliert werden können und somit die tatsächliche Performance erheblich abweichen lassen können.

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