Aufbau eines Handelssystems (Teil 3): Bestimmung des Mindestrisikoniveaus für realistische Gewinnziele

Einführung

Das oberste Ziel eines jeden Händlers ist die Rentabilität. Deshalb setzen sich viele Händler bestimmte Gewinnziele, die sie innerhalb einer bestimmten Handelsperiode erreichen wollen.

In Teil 2 dieser Serie haben wir gezeigt, wie man die Positionsgrößenbestimmung in Systemen mit einer positiven Erwartung nutzen kann, um das Kontowachstum zu beschleunigen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass es für ein System mit einer hohen Gewinnquote und einem Risiko-Ertrags-Verhältnis (Reward-to-Risk-Ratio, RRR), das die Mindestschwelle überschreitet, möglich ist, mehr als die üblichen 2 % des Kontoguthabens zu riskieren, ohne die langfristige Rentabilität zu gefährden. Dies wirft eine wichtige Frage auf: Wie hoch ist das Mindestrisiko pro Handel (Risikoprozent), das erforderlich ist, um ein Gewinnziel innerhalb eines bestimmten Zeitraums zu erreichen? 

In diesem Artikel setzen wir die Monte-Carlo-Simulation ein, um den Mindestrisikoprozentsatz zu ermitteln, der erforderlich ist, um ein vorgegebenes Gewinnziel zu erreichen. Wir analysieren auch die damit verbundenen Drawdowns und die potenzielle Anzahl aufeinanderfolgender Verluste bei einer bestimmten Gewinnquote. Anhand dieser Erkenntnisse lässt sich feststellen, ob ein Ziel realistisch erreichbar oder zu ehrgeizig ist, und die Händler können erkennen, welche Parameter sie anpassen müssen, um erreichbare und nachhaltige Handelsziele zu setzen.

Hauptziele dieser Analyse:

1. Bestimmen des Mindestrisikoprozentsatzes, der erforderlich ist, um ein Gewinnziel innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens zu erreichen.
2. Bewerten des Drawdowns und der Folgeverluste, die mit dem gewählten Risikoniveau verbunden sind.
3. Beurteilen der Machbarkeit des Gewinnziels – ob es erreichbar ist oder Anpassungen erfordert.
4. Ermitteln, welche Parameter für bessere Ergebnisse optimiert werden können.

Am Ende dieser Untersuchung werden die Händler besser verstehen, wie sie ihre Risikomanagementstrategien strukturieren können, um ihre finanziellen Ziele effizient zu erreichen. 

Bleiben Sie dran, wenn wir in Monte-Carlo-Simulationen eintauchen und handlungsrelevante Erkenntnisse zur Optimierung der Handelsleistung aufdecken.

Erwarteter Wachstumsfaktor

Um den Mindestrisikoprozentsatz zu bestimmen, der erforderlich ist, um ein Gewinnziel zu erreichen, müssen wir zunächst den erwarteten Wachstumsfaktor (Ef) ermitteln, eine wichtige Kennzahl für die Aufzinsung von Renditen. Wie in Teil 2 dieser Serie erörtert, führt das Risiko eines festen Prozentsatzes des aktuellen Kontosaldos häufig zu einem schnelleren Kontowachstum als das prozentuelle Risiko des Anfangssaldos. Daher wird in dieser Studie der Ansatz des Risikoprozentsatzes der aktuellen Bilanz gewählt.

Die Formel für die Entwicklung des Kontostands lautet wie folgt:

Bei jedem Handel j:

• Wenn das Handelsgeschäft einen Gewinn erzielt:

• Wenn das Handelsgeschäft einen Verlust erzielt:

Die Kombination beider Fälle:

wobei:

• f = Anteil des Kontos, der pro Handel riskiert wird
• Balance _j – 1 = vorheriger Saldo
• Balance _j = aktueller Saldo
• P = Gewinnquote

Factoring Balance _j−1​ out:

Wir definieren den Erwarteten Wachstumsfaktor (Ef) wie folgt:

Aus dem zusammengesetzten Wachstum ergibt sich auch:

wobei:

• n = Anzahl der Handelsgeschäfte
• Ptarget = Gewinnziel
• balance_i ​= Anfangssaldo

Durch die Kombination der Gleichungen (2) und (3) können wir den minimalen Risikoprozentsatz ermitteln, der erforderlich ist, um ein bestimmtes Gewinnziel über eine bestimmte Anzahl von Handelsgeschäften zu erreichen.

Fallstudie

Wir untersuchen drei Systeme mit identischer RRR = 2,6, aber unterschiedlichen Gewinnquoten: 30%, 45% und 76%. Der Händler beginnt mit einem Startguthaben von $1.000, strebt ein Gewinnziel von $200.000 an und handelt 700 Mal.

Aus Gleichung (3):

Fall 1: Gewinnquote = 30% 

Aus Gleichung (2):

Fall 2: Gewinnquote = 45%

Fall 3: Gewinnquote = 76%

Beobachtung

 Bei einer festen RRR verringert eine höhere Gewinnquote den erforderlichen Risikoprozentsatz erheblich. Zum Beispiel:

• Bei einer Gewinnquote von 30 % ist ein Risiko von 9,5 % pro Handel extrem aggressiv und könnte leicht zum Ruin des Kontos führen.
• Bei einer Gewinnquote von 45 % ist nur ein Risiko von 1,5 % pro Handel erforderlich, um dasselbe Ziel zu erreichen, was für das Risikomanagement akzeptabel ist.
• Bei einer Gewinnquote von 76 % ist ein konservatives Risiko von 0,4 % pro Handel ideal, um ein stetiges Wachstum mit minimalen Drawdowns zu gewährleisten.

Einstellen der Parameter

Steigende Anzahl von Handelsgeschäften

Wenn der Händler mit einer Gewinnquote von 30 % die Zahl der Geschäfte von 700 auf 900 erhöht, dann:

Das erforderliche Risiko sinkt auf 7,4 %, was immer noch hoch ist, aber besser als 9,5 %.

Senkung des Gewinnziels

Wenn der Händler mit einer Gewinnquote von 30 % die Zahl der Handelsgeschäfte von 700 auf 900 erhöht, dann:

Das erforderliche Risiko sinkt auf 7,4 %, was immer noch hoch ist, aber besser als 9,5 %.

Senkung des Gewinnziels

Wenn der Händler das Gewinnziel auf 120.000 $ nach 700 Handelsgeschäfte senkt,

Das erforderliche Risiko sinkt auf 8,6 %, immer noch hoch, aber eine Verbesserung gegenüber 9,5 %.

Steigendes Risiko für Systeme mit hohen Gewinnquoten

Für ein System mit einer Gewinnquote von 76 % ist das erforderliche Risiko von 0,4 % sehr konservativ. Durch die Reduzierung der Handelsgeschäfte auf 300,

Das erforderliche Risiko steigt auf 1 %, was innerhalb der professionellen Richtlinien bleibt und das Ziel mit weniger Handelsgeschäften erreicht.

Wichtigste Einsicht

Unterschiedliche Kombinationen von Gewinnquoten und RRR erfordern ein maßgeschneidertes Risikomanagement, um bestimmte Gewinnziele zu erreichen. Händler müssen die statistischen Merkmale ihres Systems verstehen und sich realistische, erreichbare Ziele setzen, anstatt willkürliche Vorgaben zu machen.

Monte-Carlo-Simulationsszenarien

Um unseren Ansatz zu verfeinern, führen wir Monte-Carlo-Simulationen durch, bei denen wir verschiedene Risikoprozentsätze und RRRs für unterschiedliche Gewinnquoten testen. Dies hilft uns bei der Ermittlung:

• Erfolgsquote – Wahrscheinlichkeit, das Gewinnziel zu erreichen.
• Optimale RRR & Risiko % – Beste Kombination für eine bestimmte Gewinnquote.
• Drawdown & Consecutive Losses – Risikoexposition unter verschiedenen Szenarien.
• Benötigte Handelsgeschäfte – Mindestens erforderliche Handelsgeschäfte, um das Ziel zu erreichen.

Dieser simulationsbasierte Ansatz vermittelt Händlern datengestützte Erkenntnisse für strategische Entscheidungen.

Szenario 1: 30% Gewinnquote – Gewinnziel von $200.000, Startguthaben von $1.000, 750 Handelsgeschäfte

Abbildung 1 zeigt die Simulationsergebnisse für ein System mit einer Gewinnquote von 30 % bei unterschiedlichen RRR und Risikoprozenten. Die vertikale Achse stellt das prozentuale Risiko dar (von 0,5 % bis 10 %), während die horizontale Achse die RRR (von 0,5 bis 5) darstellt. Die Farbskala gibt die Wahrscheinlichkeit an, mit der das Gewinnziel erreicht wird; hellgelb entspricht einer Erfolgsquote von 0 %, und tiefblau entspricht 100 %.

Für dieses Szenario definieren wir das Mindestrisiko in % als den kleinsten Risikowert, der eine Erfolgsquote von über 50 % ergibt.

Abbildung 1: 30%ige Gewinnspanne

Für eine Gewinnquote von 30 % , wenn man die Tabelle betrachtet:

• Um das Gewinnziel bei einer Gewinnquote von 30 % zu erreichen, ist die Mindestkombination RRR = 3,5 und Risiko = 2,5 %.
• Eine Erhöhung der RRR auf 4,0 ermöglicht es dem Händler, das Risiko auf 2,0 % zu reduzieren und trotzdem das Ziel innerhalb von 750 Handelsgeschäfte zu erreichen.
• Bei einer so niedrigen Gewinnquote muss der Händler auf längere Drawdown-Perioden vorbereitet sein und eine starke psychologische Disziplin wahren.
• Wichtig ist, dass der hier geforderte Mindestrisikoprozentsatz über der herkömmlichen Risikomanagement-Richtlinie von 2 % liegt. 
• Händler, die sich strikt an die 2%-Regel halten, müssten entweder die Anzahl der Handelsgeschäfte erhöhen oder das Gewinnziel senken, um das Ziel realistischer zu machen.

Tabelle 1: Top-5-Kombinationen mit einer Erfolgsquote von mindestens 50 % bei einem System mit einer Gewinnquote von 30 %.

RRR	Risiko %.	Erfolgsquote %	Median Endsaldo	Median Max Drawdown %	Median Max Aufeinanderfolgende Verluste
3.50	2.50%	61.8%	$296,096.00	42.88%	16
5.00	1.00%	68.6%	$282,173.00	15.83%	15
3.50	3.00%	76.6%	$568,961.00	49.78%	16
3.50	3.50%	86.8%	$1,715,644.00	56.01%	16
4.00	2.00%	87.6%	$820,417.00	32.40%	16

Beobachtungen und Analyse

Ersetzen Sie „nach Augenmaß“ durch eine reproduzierbare Regel (z. B. >50 % erfolgreiche Durchgänge), zeigen Sie dann, wie die Schwellenwerte ermittelt wurden, und geben Sie die daraus resultierende Tabelle 1 an.

1. Erfolgsquote – Wahrscheinlichkeit des Erreichens des Gewinnziels

• Eine höhere RRR ermöglicht ein geringeres prozentuales Risiko bei gleichbleibendem Erfolg.
• Bei RRR=5,0 & Risiko=1,0% liegt die Erfolgsquote bei 68,6%, was beweist, dass ein hohes Renditeverhältnis ein geringes Risiko ausgleicht.
• Bei RRR=4,0 & Risiko=2,0% steigt die Erfolgsquote auf 87,6% und ist damit die zuverlässigste Kombination.

• Eine Erhöhung des Risikoprozentsatzes verbessert den Erfolg, verstärkt aber auch die Rückschläge.
• Der Wechsel von 2,5 % auf 3,5 % Risiko (bei RRR=3,5) erhöht den Erfolg von 61,8 % auf 86,8 %, aber der Drawdown steigt von 42,88 % auf 56,01 %.

2. Optimale RRR & Risiko % – Bester Trade-Off für 30% Gewinnquote

• Bestes Gleichgewicht (hoher Erfolg + überschaubares Risiko):
• Mit einer RRR von 4,0 und einem Risikoniveau von 2,0 % verzeichnete das Modell eine Erfolgsquote von 87,6 % bei einem maximalen Drawdown von 32,4 %, was die günstigste Bilanz darstellt.

• Am konservativsten (geringstes Risiko):
• Bei einem RRR von 5,0 und einer Risikoallokation von 1,0 % ergab das Modell eine Erfolgsquote von 68,6 % und einen maximalen Drawdown von 15,83 %, was die risikoaverseste Konfiguration darstellt, wenn auch mit einem geringeren Wachstumspotenzial.

• Aggressiv (höchstes Wachstumspotenzial):
• Bei einer RRR von 3,5 und einem Risikoniveau von 3,5 % ergab das Modell eine Erfolgsquote von 86,8 % bei einem maximalen Drawdown von 56,01 %, was die Konfiguration als risikoreich und ertragreich kennzeichnet.

3. Drawdown und aufeinanderfolgende Verluste – Risikobelastung

• Bei höherem Risikoprozentsatz steigen die Drawdowns drastisch an:
• Bei einem Risikoniveau von 1,0 % beträgt der maximale Drawdown 15,83 %, was als überschaubar angesehen werden kann.
• Bei einem Risikoniveau von 3,5 % liegt der maximale Drawdown bei über 56 %, was eine psychologische Herausforderung darstellen kann.

• Die aufeinanderfolgenden Verluste bleiben stabil (ca. 15-16 Handelsgeschäfte), unabhängig von RRR oder Risikoprozent 
•  Das bedeutet, dass Händler selbst bei optimalen Setups lange Verlustperioden hinnehmen müssen.

4. Handelsanforderungen für ein System mit 30% Gewinnquote

Abbildung 2: Anzahl der Handelsgeschäfte für das System mit 30 % Gewinnquote

Abbildung 2 veranschaulicht die mittlere Anzahl von Geschäften, die erforderlich sind, um ein vordefiniertes Gewinnziel zu erreichen, basierend auf unterschiedlichen RRR- und Risikoprozentsätzen bei einem System mit einer Gewinnquote von 30 %. Die Daten lassen einen eindeutigen Trend erkennen: Eine Erhöhung des Risikoprozentsatzes kann die Gesamtzahl der zum Erreichen des Ziels erforderlichen Handelsgeschäfte erheblich verringern, insbesondere bei bestimmten RRR-Werten.

Bei einer Gewinnquote von 30 % ist die größte Veränderung zu verzeichnen, wenn die RRR größer oder gleich 3,5 ist. In diesem Bereich führt eine Erhöhung des Risikoprozentsatzes zu einem exponentiellen Rückgang der Anzahl der erforderlichen Handelsgeschäfte. Bei einem RRR von 4 zum Beispiel sinkt die Anzahl der Handelsgeschäfte drastisch – von etwa 750 bei einem Risiko von 1,8 % auf nur noch etwa 200 bei einem Risiko von 10 %.

Die Grafik zeigt außerdem einen Schwelleneffekt: Eine RRR von mindestens 3,5 in Kombination mit einem Risiko von 2 % markiert den Punkt, an dem der exponentielle Rückgang beginnt. Jede Kombination aus RRR und Risikoprozent, die diesen Schwellenwert übersteigt, führt dazu, dass immer weniger Handelsgeschäfte erforderlich sind, um das gewünschte Gewinnziel zu erreichen.

Diese Erkenntnis unterstreicht die starke Wirkung, die eine Kombination aus Risiko- und RRR-Optimierung vor allem in Systemen mit niedrigeren Gewinnquoten hat, um die Zielerreichung zu beschleunigen und die Handelseffizienz zu steigern.

Szenario 2: 45% Gewinnquote – Gewinnziel von $200.000, Anfangsguthaben von $1.000, 750 Handelsgeschäfte

In diesem Szenario beginnt der Händler mit einem Startguthaben von 1.000 $ und möchte innerhalb von 750 Handelsgeschäften 200.000 $ erreichen. Abbildung 3 veranschaulicht die Ergebnisse für verschiedene RRR und Risikoprozente, wobei die Interpretation der Heatmap der gleichen Methodik folgt wie im Fall der Gewinnquote von 30 %.

Der Richtwert für das Mindestrisiko in % wird als der niedrigste Wert festgelegt, der eine Erfolgsquote von über 50 % ergibt. Dadurch wird sichergestellt, dass die Wahrscheinlichkeit, das Gewinnziel zu erreichen, höher ist als der Zufall, was einen realistischen Vorteil darstellt.

Abbildung 3: System mit 45% Gewinnquote

Ein erster Blick auf das Diagramm deutet auf eine Gewinnquote von 45 % hin:

• Bei RRR = 2,0 ist ein Mindestrisiko von 2,5 % erforderlich, um das Ziel innerhalb von 750 Handelsgeschäften zu erreichen.
• Eine Erhöhung der RRR auf 2,5 ermöglicht es dem Händler, das Risiko auf 1,5 % zu reduzieren und trotzdem eine hohe Erfolgsquote von 89 % beizubehalten.
• Die Leistung ist hier deutlich besser als bei einer Gewinnquote von 30 %. Die verbesserte Gewinnwahrscheinlichkeit verringert die Abhängigkeit vom hohen Risiko, obwohl sie immer noch über der herkömmlichen 2 %-Regel liegt.
• Händler, die sich strikt an die 2 %-Obergrenze halten, müssten entweder die Anzahl der Handelsgeschäfte erhöhen oder ihr Gewinnziel senken, um realistische Erwartungen zu haben.

Tabelle 2: Top-5-Kombinationen mit einer Erfolgsquote von mindestens 50 % für ein System mit einer Gewinnquote von 45 %.

RRR	Risiko %.	Erfolgsquote %	Median Endsaldo	Median Max Drawdown %	Median Max Aufeinanderfolgende Verluste
4.5	0.5%	67%	$240,520.00	4.89%	10
2.0	2.5%	79.6%	$428,435.00	28.97%	10
3.0	1.0%	80.6%	$320,832.00	10.47%	10
2.5	1.5%	89.4%	$475,505.00	16.20%	10
2.0	3.0%	93.2%	$1,268,636.00	34.89%	10

Beobachtungen und Analyse

Verlassen Sie sich nicht nur auf Ihr „Augenmaß“, sondern wenden Sie ein reproduzierbares Kriterium an (z. B. mehr als 50 % erfolgreiche Läufe). Stellen Sie die Methode vor, die zur Ermittlung der Mindest-/Schwellenwerte verwendet wurde, und geben Sie die daraus resultierende Tabelle 2 an.

1. Analyse der Erfolgsquote

• Hoher Erfolg mit mäßiger RRR möglich:
• Bei einer RRR = 2,5 und einem Risiko von 1,5 % pro Handel lag die Erfolgsquote bei 89,4 %, was eine ausgezeichnete Zuverlässigkeit beweist. 
• Selbst bei einem konservativen Risiko von 0,5 % mit einer RRR = 4,5 erreichte das System eine Erfolgsquote von 67 %, was seine Flexibilität in der Anwendung unterstreicht.

• Außergewöhnliche Leistung bei höheren Risikostufen:
• Bei einer Risikoallokation von 3,0 % bei RRR = 2,0 erzielte das System eine Erfolgsquote von 93,2 % und damit die höchste im Datensatz verzeichnete Wahrscheinlichkeit. 
• Dies ging jedoch mit einer maximalen Drawdown von 34,89 % einher, was eine erhebliche Risikotoleranz erforderte.

2. Optimale Risiko-Ertrags-Kombination

• Bester ausgewogener Ansatz:
• Bei einem RRR von 2,5 und einer Risikovorgabe von 1,5 % verzeichnete das Modell eine Erfolgsquote von 89,4 % bei einem maximalen Drawdown von 16,2 %, was allgemein als psychologisch vertretbar gilt. 
• Der durchschnittliche Kontostand von 475.000 $ übertraf die Zielvorgabe bei weitem.

• Die konservativste Option:
• Bei einer RRR von 4,5 und einer Risikoallokation von 0,5 % verzeichnete das Modell eine Erfolgsquote von 67 %, ein Wert, der für risikoscheue Händler als akzeptabel gilt. 
• Der entsprechende maximale Drawdown von 4,89% unterstreicht das außergewöhnlich sichere Profil der Konfiguration.

• Leistungsstarke Wahl:
• Bei einer RRR von 2,0 und einer Risikoallokation von 3,0 % erzielte das System eine Erfolgsquote von 93,2 %, was eine nahezu sichere Simulation der Ergebnisse darstellt. 
• Dies ging jedoch mit einem maximalen Drawdown von 34,89 % einher, was die Bedeutung einer strengen Handelsdisziplin unterstreicht.

3. Drawdown und aufeinanderfolgende Verluste – Risikobelastung

• Die Anzahl der aufeinanderfolgenden Verluste ist in allen Szenarien auf 10 begrenzt: 
• deutlich besser als Systeme mit einer Gewinnquote von 30 %.

• Der Drawdown steigt exponentiell mit dem Risikoprozentsatz: 
• Die beobachteten Drawdowns reichten von 4,89% bei einer Risikoallokation von 0,5% bis 34,89% bei einer Risikoallokation von 3,0%.

4. Handelsanforderungen für ein System mit 45% Gewinnquote

Abbildung 4: Anzahl der Handelsgeschäfte für ein System mit einer Gewinnquote von 45%

Abbildung 4 zeigt die mittlere Anzahl von Handelsgeschäften, die erforderlich sind, um ein bestimmtes Gewinnziel bei unterschiedlichen RRR und Risikoprozenten in einem Handelssystem mit einer Gewinnquote von 45 % zu erreichen. Die Ergebnisse zeigen, dass eine Erhöhung des Risikoprozentsatzes die Anzahl der zur Erreichung des Ziels erforderlichen Handelsgeschäfte erheblich verringern kann, insbesondere bei bestimmten RRR-Niveaus.

Bei dieser Gewinnquote tritt eine deutliche Veränderung ein, wenn die RRR größer oder gleich 2,0 ist. In diesem Bereich führt eine Erhöhung des Risikoprozentsatzes zu einem exponentiellen Rückgang der erforderlichen Handelsgeschäfte. Bei einem RRR von 2,5 beispielsweise sinkt die durchschnittliche Anzahl der Handelsgeschäfte drastisch – von etwa 750 bei einem Risiko von 1,0 % auf fast 250 bei einem Risiko von 4 %.

Die Analyse zeigt auch einen klaren Schwellenwert auf: Eine RRR von mindestens 2,0 in Verbindung mit einem Risiko von 2 % ist der Punkt, an dem der exponentielle Rückgang beginnt. Jede RRR-Risiko-Prozent-Kombination, die diesen Mindestwert überschreitet, verkürzt den Weg zum Ziel schrittweise.

Szenario 3: 76% Gewinnquote – Gewinnziel von $200.000, Anfangsguthaben von $1.000, 750 Handelsgeschäfte
Abbildung 5 veranschaulicht die Leistungsergebnisse für ein System mit einer Gewinnquote von 76 % bei unterschiedlichen RRR- und Positionsrisikoprozenten. Wie bei der Heatmap mit der Gewinnquote von 30 % stellt die Farbintensität die Wahrscheinlichkeit dar, das Gewinnziel zu erreichen. In diesem Szenario wird das minimal akzeptable Risiko in % als der niedrigste Wert definiert, der eine Erfolgsquote von über 50 % erreicht. 

Abbildung 5: System mit einer Gewinnquote von 76 %

Bei einer Gewinnquote von 76 % ergibt sich bei einer visuellen Überprüfung Folgendes: 

• Bei RRR = 0,5 beträgt das erforderliche Mindestrisiko 6 %, was eine Erfolgsquote von 68,4 % ergibt.
• Durch die Erhöhung des RRR auf 1,0 kann der Händler das Risiko deutlich auf 1,5 % senken und gleichzeitig eine Erfolgsquote von 90,2 % beibehalten – eine dramatische Verbesserung des Kapitalerhalts.
• Höhere RRR-Werte verbessern die Leistung weiter und ermöglichen ein noch geringeres Risiko bei höheren Erfolgsquoten.
• Bemerkenswert ist, dass die 2 %-Regel des Risikomanagements nur dann überschritten wird, wenn mit einem sehr niedrigen RRR (0,5) gehandelt wird. Bei einer RRR von 1,0 oder mehr können die Händler das Ziel innerhalb dieser Grenze erreichen.

Für einen Händler bedeutet dies, dass er sich bei einer Gewinnquote von 76 % darauf konzentrieren sollte, eine stabile Denkweise beizubehalten und eine unnötige Risikoeskalation zu vermeiden. Selbst bescheidene RRR-Werte von über oder gleich 1 ermöglichen realistische Gewinnziele mit kontrollierten Drawdowns.

Tabelle 3: Top-5-Kombinationen mit Mindest-Erfolgsquote > 50 % für ein System mit 76 % Gewinnquote

RRR	Risiko %.	Erfolgsquote %	Median Endsaldo	Median Max Drawdown %	Median Max Aufeinanderfolgende Verluste
0.50	6.0%	68.4%	$331,086.00	35.86%	4
0.50	6.5%	75.8%	$460,707.00	39.14%	4
0.50	7.0%	83.2%	$625,853.00	41.73%	4
0.50	7.5%	86.8%	$1,044,076.00	42.87%	4
1.00	1.5%	90.2%	$319,275.00	7.28%	4

Beobachtungen und Analyse

Es wurde das gleiche Verfahren wie bei der Erstellung der Tabellen 1 und 2 angewandt, und die entsprechenden Ergebnisse sind in Tabelle 3 aufgeführt.

1. Analyse der Erfolgsquote

• Bemerkenswerte Konsistenz auch bei niedriger RRR:
• Bei einem RRR von 1,0 und einer Risikovorgabe von 1,5 % erzielte das Modell eine Erfolgsquote von 90,2 % bei einem begrenzten maximalen Drawdown von 7,28 %. 
• Um vergleichbare Ergebnisse bei einer RRR = 0,5 zu erzielen, waren dagegen wesentlich höhere Risikowerte von 6-7,5 % erforderlich, wobei die Erfolgsraten zwischen 68 % und 87 % blieben.
• Perfekte Leistung möglich:
• Mit einer RRR von 1,5 und einer Risikoallokation von 1,0 % ergab das Modell unter den simulierten Bedingungen eine Erfolgsquote von 100 %, obwohl reale Faktoren dieses Ergebnis verändern können.

2. Optimale Risiko-Ertrags-Kombination

• Beste Gesamtstrategie
• Bei einer RRR von 1,0 und einem Risiko von 1,5 % pro Handel erzielte das System eine Erfolgsquote von 90,2 % bei einem maximalen Drawdown von nur 7,28 %. 
• Der mittlere Saldo erreichte 319 000 USD und lag damit rund 60 % über dem Zielwert, wobei die 2 %-Regel für das Risikomanagement vollständig eingehalten wurde.

• Option Aggressives Wachstum
• Bei einer RRR von 0,5 und einer Risikoallokation von 7,5 % lieferte das Modell eine Erfolgsquote von 86,8 % und zeigte die Möglichkeit von Renditen von über 1000 % an.
• Dieses Ergebnis ging mit einem maximalen Drawdown von 42,87 % einher, was die Notwendigkeit einer starken Disziplin der Händler verdeutlicht.

3. Drawdown & aufeinanderfolgende Verluste

• Bei einer RRR von 0,5 liegen die Drawdowns zwischen 35,9 % und 42,9 %, was trotz der hohen Gewinnquote eine psychologische Herausforderung darstellen kann.
• Bei einem RRR von 1,0 und einem Risiko von 1,5 % pro Handelsgeschäft sinkt der Drawdown drastisch auf 7,28 %, was die Überlebensfähigkeit in schlechten Phasen verbessert.
• Der Medianwert der aufeinanderfolgenden Verluste bleibt konstant bei 4 – was darauf hindeutet, dass sich ein höheres Risiko in erster Linie auf die Volatilität und die Drawdowns auswirkt und nicht auf die Länge der Verluststrähne.

4. Handelsanforderungen für ein System mit 76% Gewinnquote

Abbildung 6: Anzahl der Handelsgeschäfte für ein System mit 76% Gewinnquote

Abbildung 6 zeigt die mittlere Anzahl der Handelsgeschäfte, die erforderlich sind, um ein definiertes Gewinnziel für verschiedene RRR und Risikoprozente in einem Handelssystem mit einer Gewinnquote von 76 % zu erreichen. Die Daten bestätigen, dass eine Erhöhung des Risikoprozentsatzes die Anzahl der zum Erreichen des Ziels erforderlichen Handelsgeschäfte erheblich verringern kann, insbesondere bei bestimmten RRR-Werten.

Bei diesem Szenario mit hohen Gewinnquoten kommt es zu einer deutlichen Verschiebung, wenn die RRR größer oder gleich 0,5 ist. Ab diesem Punkt führt eine Erhöhung des Risikoprozentsatzes zu einem exponentiellen Rückgang der Anzahl der erforderlichen Handelsgeschäfte. Bei einem RRR von 1,0 beispielsweise sinkt die Anzahl der Handelsgeschäfte drastisch von etwa 750 bei einem Risiko von 1,0 % auf etwa 200 bei einem Risiko von 6 %.

Die Grafik zeigt einen deutlichen Schwellenwert: Eine RRR von mindestens 0,5 in Verbindung mit einem Risiko von 6 % markiert den Beginn dieser exponentiellen Abnahme. Jede Kombination, die über diese Mindestwerte hinausgeht, führt dazu, dass immer weniger Geschäfte erforderlich sind, um das Gewinnziel zu erreichen. Bei einem RRR von 2,5 und einem Risiko von 1 % liegt die Anzahl der erforderlichen Transaktionen etwas über 300, was mit den früheren Berechnungen in diesem Artikel übereinstimmt.

Bei den simulierten Ergebnissen wurde festgestellt, dass das Ziel mit einer außergewöhnlich hohen Erfolgsquote erreicht werden kann. Es ist jedoch zu beachten, dass das Modell keine Slippage, Transaktionskosten oder Swap-Gebühren berücksichtigt, die unter realen Handelsbedingungen üblich sind. 

Über die Analyse hinaus dient das Diagramm als Handelsmengenprofil – eine praktische Referenz für Händler, um die Anzahl der Geschäfte zu bestimmen, die erforderlich sind, um bestimmte Gewinnziele bei unterschiedlichen Kombinationen von RRR und Risikoprozent zu erreichen.

 

Code-Fragment

# Parameters
initial_balance = 1000
target_balance = 200000
win_rate = 0.76  # 76%
tgtBalance = f'${target_balance:,}'
initialBal = f'${initial_balance:,}'

# Time horizon
years = 3
trades_per_year = 250  # roughly 1 trade per day
total_trades = trades_per_year * years

# Reward-Risk Ratio (to be varied in simulation)
reward_risk_ratios = np.arange(0.5, 5.5, 0.5)

# Risk per trade (to be varied in simulation)
risk_percents = np.arange(0.5, 10.5, 0.5) / 100

# Monte Carlo simulation settings
num_simulations = 500
np.random.seed(84)  # for reproducibility

Die folgenden Parameter im Python-Code ermöglichen eine individuelle Anpassung und das Experimentieren mit verschiedenen Handelsszenarien:

• Gewinnquote
• RRR
• Risiko %.
• Anzahl der auszuführenden Simulationen

Diese Eingangsparameter bilden die Grundlage für die Prüfung verschiedener Strategien und die Analyse ihres Leistungspotenzials.

Schlussfolgerung

Diese Analyse zeigt, dass die Bestimmung des Mindestrisikoprozentsatzes zur Erreichung eines bestimmten Gewinnziels innerhalb eines bestimmten Handelszeitraums sowohl eine mathematische als auch eine psychologische Aufgabe ist. Für die getesteten Szenarien zeigen die Ergebnisse, dass höhere Gewinnquoten das erforderliche Risiko pro Handel reduzieren, aber die Beziehung wird stark von der RRR beeinflusst.

Die Bewertung des Drawdowns und der Folgeverluste verdeutlicht den inhärenten Zielkonflikt zwischen Rentabilität und Kontovolatilität. Selbst bei einer soliden Gewinnquote kann ein zu aggressives Risikoniveau zu Drawdowns führen, die die emotionale Disziplin und die Kapitalstabilität eines Händlers in Frage stellen.

Unter dem Gesichtspunkt der Machbarkeit deuten die Ergebnisse darauf hin, dass das Gewinnziel zwar unter bestimmten Parameterkombinationen erreichbar ist, in anderen Fällen jedoch zu ehrgeizig sein kann, ohne dass die RRR, die Gewinnquote oder die Handelsfrequenz erhöht werden.

Schließlich identifiziert die Studie Schlüsselparameter wie RRR, Risikoprozent und Gewinnquote, die optimiert werden können, um die Erfolgsraten zu verbessern und gleichzeitig die Drawdowns überschaubar zu halten. Durch eine strategische Anpassung dieser Hebel können die Händler ihre Systeme realistischer auf ihre Leistungsziele abstimmen und so sowohl die Nachhaltigkeit als auch die langfristige Rentabilität verbessern.

Wir stellen fest, dass die Erhöhung der Anzahl der Handelsgeschäfte dazu beitragen kann, das Gewinnziel mit profitablen Systemen zu erreichen. In der Praxis treten jedoch Setups mit hoher Wahrscheinlichkeit und hohem RRR oft weniger häufig auf, was die Handelsmöglichkeiten einschränkt. In unserem nächsten Artikel werden wir untersuchen, wie man mehrere Eingaben in einem einzigen Setup nutzen kann, um den Fortschritt in Richtung Handelsziele zu beschleunigen, ohne die Systemintegrität zu gefährden.