Sehr geehrte Statistic-Trader und Traderinnen,<\/p>\n
in diesem Artikel m\u00f6chten wir uns dem Thema des statistischen Vorteils widmen.<\/p>\n
Wir m\u00f6chten Ihnen in diesem Artikel 3 Tests vorstellen, die Sie mit Ihrer Trading-Software durchf\u00fchren k\u00f6nnen um analysieren zu k\u00f6nnen, ob die Wahrscheinlichkeiten gut stehen, dass Ihr System einen statistischen Vorteil hat.<\/p>\n
Einen 100%-igen statistichen Vorteil nachzuweisen ist in der Wissenschaft nicht m\u00f6glich. Es besteht immer eine kleine Wahrscheinlichkeit daf\u00fcr, dass man einem System einen statistischen Vorteil aberkannt hat, obwohl er diesen besitzt und genauso existiert das Szenario, dass wir ein Handelssystem mit einem bewiesenen Edge traden, obwohl dieses System eigentlich gar keinen statistischen Vorteil hat.
\nDass wir nie zu 100% wissen, ob unser Trading-System einen Edge hat oder nicht, damit m\u00fcssen wir als System-Trader lernen umzugehen.<\/p>\n
Wir k\u00f6nnen Ihnen aber garantieren, dass diese kleine Fehler-Wahrscheinlichkeit deutlich besser ist, als das, was so manche diskretion\u00e4re Trader handeln und zwar ohne irgendeinen Beweis f\u00fcr einen Vorteil am Markt.<\/p>\n
Doch wie testen wir \u00fcberhaupt ein Trading-Systen auf einen statistischen Vorteil?<\/p>\n
Wir f\u00fchren hierzu eine Monte-Carlo-Simulation mit Zufallsdaten durch. Wir generieren mit der Monte-Carlo-Simulation zuf\u00e4llig generierte B\u00f6rsen-Daten und lassen unser Handelssystem auf diesen Daten durchlaufen. Anhand der Ergebnisse k\u00f6nnen wir dann erkennen, ob dieses System \u00fcber einen statistischen Vorteil am Markt verf\u00fcgt oder nicht.<\/p>\n
Der Vorteil an diesem Test ist, dass er die Fehlerquote sehr gering h\u00e4lt und man mit dem Bestehen dieses Tests davon ausgehen kann, dass unser System einen wirklichen Edge am Markt hat.<\/p>\n
Der gro\u00dfe Nachteil dieses Vorgehens ist, dass es einen enormen Aufwand mit sich f\u00fchrt. Im Vergleich zu einem Backtest oder eine Walk-Forward-Analyse ist der Edge-Test mit Zufallsdaten sehr aufwendig und dauert seine Zeit.<\/p>\n
Abgesehen davon erfordert es Verst\u00e4ndnis im Bereich der Monte-Carlo-Simulation, um solch eine Datengenerierung zu programmieren. Denn Vorlagen im Internet existieren nicht.<\/p>\n
Wie aber die \u00dcberschrift dieses Artikels besagt, haben wir drei Methoden f\u00fcr Sie ausgearbeitet.
\nMan sollte, auch wenn die Ergebnisse dieser drei Tests positiv ausfallen, den Test mit den Zufallsdaten definitiv machen.<\/p>\n
Unseren ersten Test nennen wir: Fixer Stop-Loss & Take-Profit Test<\/p>\n
In diesem Test \u00fcberpr\u00fcfen wir, ob unser Einstieg in unserem Handelssystem uns einen Vorteil dar\u00fcber verschafft, in welche Richtung sich der Markt entwickelt. Dazu setzen wir unseren Stop-Loss und einen Take-Profit auf denselben Abstand.<\/p>\n
Als Beispiel: Ihr Handelssystem generiert ein Einstiegssignal. Nun setzen Sie den Stop-Loss um X-Punkte entfernt, sagen wir 25 Punkte und setzen auch den Take-Profit um 25 Punkte vom Einstieg weg. Mit diesem Test soll geschaut werden, ob die Richtungsprognose des Systems gut ist. Es geht also um die Trefferquote. Diese sollte beim Test \u00fcber 50% liegen.<\/p>\n
Liegt die Trefferquote nicht bei \u00fcber 50%, so kann man eventuell davon ausgehen, dass das Einstiegssignal keinen Vorteil im Vergleich zum Zufall bringt. Ein zuf\u00e4lliger Einstieg w\u00e4re somit genauso effektiv.<\/p>\n
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Unser zweiter Test nennt sich: Fixer Candle-Bar Ausstiegs-Test.<\/p>\n
In diesem Test soll nun ausgewertet werden, ob der Einstieg ein gutes Timing als Eigenschaft besitzt. Dieser Test ist auch eine Hilfe daf\u00fcr um zu schauen, ob das Einstiegssignal auch einen in die richtige Trendrichtung f\u00fchrt.<\/p>\n
Wenn Ihr Handelssystem ein Einstiegssignal generiert, so programmieren Sie eine Ausstiegsregelung die besagt, dass nachdem Sie in einen Trade eingestiegen sind, Sie innerhalb von X Candle-Bars (oder andere Bars-Ansichten) aussteigen. Nehmen wir als Beispiel die 15.<\/p>\n
Sie erhalten somit ein Einstiegssignal und programmieren den Ausstieg so, dass Sie den Trade nach den n\u00e4chsten 15 Bars beenden.<\/p>\n
Wenn Ihr Einstiegssignal nach 15 (mehr oder weniger) Bars keinen Profit aufweist, so kann das Timing f\u00fcr das Einstiegssignal zu fr\u00fch sein und sollte zeitlich verschoben werden.
\nNach diesem Test l\u00e4sst sich sehr gut erkennen, ob wir innerhalb der programmierten Bars-Anzahl eine positive Marktentwicklung in unsere Richtung verbuchen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Fangen Sie aber auch hier nicht an mit Curve-Fitting. Es geht hier nur um einen kleinen Test, der Ihnen helfen soll, Ihr Handelssystem zu pr\u00fcfen.<\/p>\n
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Unser dritter und letzter Test nennt sich: Zuf\u00e4lliger Ausstieg Test.<\/p>\n
In unserem dritten und letzten Test geht es schon sehr intensiv um die Edge-Pr\u00fcfung. W\u00e4hrend die anderen beiden Tests Ihnen helfen zu verstehen, ob Ihr Einstiegssignal eine predictive Power hat, so k\u00f6nnen wir mit dem dritten Test schon eher nachweisen ob die Wahrscheinlichkeit besteht, dass wir einen Edge in unserem Trading-System haben.<\/p>\n
Hier programmieren wir nun einen zufallsgenerierten Ausstieg. Wenn wir nun unser Entry-Signal erhalten haben und im Trade sind, so w\u00fcrde der Zufallsalgorithmus den Ausstieg bestimmen.
\nWas k\u00f6nnen wir nun aus diesem Test f\u00fcr Schl\u00fcsse ziehen? Wenn unser Handelssystem mit einem zuf\u00e4llig generierten Ausstieg profitabel ist, so steigt die Wahrscheinlichkeit enorm an, dass wir einen statistischen Vorteil in diesem System haben.<\/p>\n
Am Ende dieses Tests sollte man sich die Trefferquote und das Verh\u00e4ltnis von durchschnittlichem Gewinn zu durchschnittlichen Verlust anschauen. Wobei der durchschnittliche Gewinn und der durchschnittliche Verlust die wichtigeren Parameter sind, als die Trefferquote.<\/p>\n
Aber es m\u00fcssen Kennzahlen sein, mit denen Sie psychisch problemlos klarkommen sollten.<\/p>\n
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Die oberen drei Tests behandeln, wie Sie sicherlich schon gemerkt haben, die Signifikanz von Einstiegssignalen. Noch wichtiger, unserer Meinung nach, sind die Ausstiegssignale.
\nAber die Tests die Sie durchf\u00fchren um dies zu \u00fcberpr\u00fcfen sind identisch mit den oberen Tests. Sie k\u00f6nnen diese Systematiken einfach auf die Exit-Logik antizipieren.<\/p>\n
Bei der \u00dcberpr\u00fcfung des Ausstiegs ist, im Normalfall, ein einfacher Robustheitstest die effektivste und effizienteste L\u00f6sung.<\/p>\n
Dies bedeutet, dass wir unsere Exit-Parameter um eine minimale Abweichung nach oben und nach unten verschieben und somit testen, ob unsere Backtest-\/Walk-Forward-Ergebnisse sich drastisch \u00e4ndern. Dies sollte n\u00e4mlich, bei einem robusten System, definitiv nicht der Fall sein.<\/p>\n
Wenn es aber um die effektivste und effizienteste Exit-Strategie geht, so geht das nur mit einer aufwendigen und sauberen Walk-Forward Analyse.<\/p>\n
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Wir hoffen wir konnten Ihnen in diesem, f\u00fcr unser Verh\u00e4ltnis, kurzen Content-Artikel wirklich sinnvolle Methoden aufzeigen, mit denen Sie Ihren statistischen Vorteil am Markt \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Bevor es an die gr\u00f6\u00dferen Tests wie Walk-Forward-Analyse, Monte-Carlo-Simulationen und das Risk- und Moneymanagement geht, sollte man in der Lage sein mit den oben erw\u00e4hnten Tests sich einiges an Arbeit zu ersparen. Denn mit diesen Test-Methoden kann man, recht einfach, gute Handelssysteme von schlechten Handelssystemen filtern.<\/p>\n
Wir w\u00fcnschen Ihnen ein erfolgreiches Trading!<\/p>\n
Mit freundlichen Gr\u00fc\u00dfen aus Berlin,<\/p>\n
Statistic-Trading<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"