Diskussion zum Artikel "Aufbau eines Handelssystems (Teil 1): Ein quantitativer Ansatz"

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Neuer Artikel Aufbau eines Handelssystems (Teil 1): Ein quantitativer Ansatz :

Viele Händler bewerten Strategien auf der Grundlage kurzfristiger Ergebnisse und geben profitable Systeme oft zu früh auf. Die langfristige Rentabilität hängt jedoch von einer positiven Erwartungshaltung durch eine optimierte Gewinnrate und ein optimiertes Risiko-Ertrags-Verhältnis ab, zusammen mit einer disziplinierten Positionsgröße. Diese Grundsätze können mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen in Python mit bewährten Metriken validiert werden, um zu beurteilen, ob eine Strategie robust ist oder im Laufe der Zeit wahrscheinlich scheitern wird.

Ein durchweg profitables Handelssystem beruht auf dem Zusammenspiel von drei zentralen Säulen:

  1. Gewinnrate
  2. Rendite-Risiko-Verhältnis (RRR)
  3. Risikoausmaß (über Positionsgröße)

Diese drei Variablen sind die grundlegenden Triebkräfte für wichtige Leistungskennzahlen wie Gewinnfaktor, Erholungsfaktor und Inanspruchnahme. Viele Händler machen jedoch den Fehler, sich fast ausschließlich auf die Gewinnrate zu konzentrieren und dabei die entscheidende Bedeutung von RRR und Positionsgröße bei der Bewertung der Effektivität ihrer (automatischen) Handelssysteme zu übersehen.

Um letztendlich erfolgreich zu sein und auf den Märkten aktiv zu bleiben, müssen Händler die Dynamik ihres Handelsvorteilsverstehen – insbesondere die Gewinnrate, die RRR und die optimale Positionsgröße, die diesen beiden Metriken entspricht.

Dieser Artikel soll Händlern helfen, ihre Strategien langfristig zu bewerten, indem sie statistische Ergebnisse aus Backtests in eine Monte-Carlo-Simulation einbeziehen. Dieser Ansatz erzeugt eine breite Palette möglicher Ergebnisse und bietet eine zusätzliche Ebene des Vertrauens, die dem Händler hilft zu entscheiden, ob ein System fortgesetzt, verbessert oder verworfen werden sollte.


Autor: Daniel Opoku

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