MDAX-Strategie: Von +14% zu -60% Drawdown

Vom +14% zum 60% Drawdown: Die Strategie, die im MDAX scheiterte

Eine Tradingstrategie, die mit einer Trefferquote von 40%, geringem Drawdown und versprochenem ruhigen Hebel präsentiert wurde, wurde schließlich von ihrer eigenen Statistik zermalmt. In wenigen Monaten des Live-Trading am deutschen Index MDAX stieg die Kapitalcurve von 5.000 € auf ein Hoch von +14,60% und fiel dann auf einen Drawdown von 60%, den ihr Entwickler als irreparabel einstufte. Es gab keinen Hack oder leere Versprechen: Es gab eine täglich veröffentlichte Tabelle der Trades, inklusive Gebühren, Spread und Finanzierungskosten. Und genau das macht es zu einem unbequemen Fallbeispiel für jeden, der über den Kauf eines automatischen Systems nachdenkt.

Funktionsweise: Stop-Loss-Einstiege und Trailing-Stops

Die Mechanik war fast schon beleidigend einfach: Agieren auf Tageskerzen des MDAX, immer im Markt – Long oder Short – und Positionsdrehung beim Auslösen des Stop-Loss. Ein Trailing Stop zur Trendbegleitung, Orders, die am Vorabend gepostet wurden, und Ausführung am nächsten Tag. Das Vehikel waren CFDs, obwohl der Entwickler darauf hinwies, dass man dies auch mit ETFs oder Futures replizieren könnte.

Ein Detail, das man nicht aus dem Auge verlieren sollte, ist der Hebel. Bei einem Startkapital von 5.000 € entsprachen 120 Punkte Verlust im Index 2,4% des Kapitals. Das bedeutet, dass Bewegungen, die im Index vernachlässigbar sind, sich auf dem Konto in zweistelligen Prozentwerten niederschlagen. Der angegebene Spread betrug 15 Punkte, die Finanzierungskosten 3%.

Die Backtesting-Statistiken klangen vernünftig: geringer Drawdown, akzeptabler Profit-Faktor, guter Recovery-Faktor und eine Trefferquote um 40%. Keine Reichtumsversprechen, keine unmöglichen Kurven. Auf dem Papier ein solides System.

Warum fiel die Curve von 5.000 € vom Hoch ins Loch?

Die Kapitaltabelle erzählt die ganze Geschichte. Am 9. Februar 2015 startet das Konto bei 5.000 €. Am nächsten Tag bei 4.884 €. Mitte Monat bei 5.141 €. Am 3. März bei 5.475 €. Am 5. März bei 5.519 €. In zehn Handelstagen hatte das System 418 € auf das Startkapital addiert. Am 16. März erreichte die Curve neue Hochpunkte mit kumulierten +14,60%, was der Entwickler der Stärke des deutschen Index zuschrieb.

Dann kam der Kater. Am 30. März fiel das Konto auf 4.770 €, ein Minus von 4,60%. Im April erholte es sich auf 5.480 €. Im Mai wurde das System mit einem Drawdown von 40% in Quarantäne gestellt; die Orders wurden weiterhin gepostet, aber nicht mehr ausgeführt. Das Endergebnis, nun eindeutig, war ein Drawdown von 60% und die Anerkennung, dass das System nicht mehr funktionierte.

Manche argumentieren, jedes System habe eine Lebensdauer und dessen Ende anzuerkennen gehöre zum Handwerk. Dagegen spricht ein kälteres Argument: Wenn die Strategie genau dann zu verlieren begann, als sie den Design-Zeitraum verließ, hat sie vielleicht nie aus den Gründen funktioniert, die der Entwickler glaubte.

Überoptimierung oder Pechsträhne?

Hier liegt der Kern der Sache. Die häufigste Anschuldigung lautete Curve-Fitting: Das System sei an einen bestimmten historischen Abschnitt angepasst und dann blind eingesetzt worden. Der Entwickler selbst räumte die Gefahr der Überoptimierung ein, verteidigte aber, sein System sei nicht optimiert gewesen, und die wahrscheinlichste Erklärung sei, dass es seine Lebensdauer erschöpft habe. Beide Lesarten sind mit den Daten vereinbar.

Die Diskussion wandte sich etwas Praktischerem zu: Scheiterte das System, weil sich der Markt geändert hatte, oder weil es nie einen echten Vorteil besaß? Ohne eine lange Stichprobe von Live-Trades bleibt die Frage unbeantwortet. Und diese Unsicherheit ist genau das, was denjenigen frisst, der sein Geld einer Backtesting-Tabelle anvertraut.

Umgekehrt handeln: Die Theorie der Herde, die Systeme schlägt

Der wiederholt vorgebrachte Gedanke war simpel: Wenn das System verliert, müsste man nur das Gegenteil tun, bis ins letzte Detail. Die zugrunde liegende These ist bekannt – die Mehrheit der Konten verliert, Broker könnten vom Gegenhandel profitieren – und hat ein offensichtliches Problem: Sie funktioniert nicht immer, denn der Feind ist nicht die Richtung, sondern die Kosten.

Die klügste Erklärung in der Diskussion wies darauf hin, dass manche Systeme in beide Richtungen verlieren und die Ursache oft Gebühren oder das Produkt selbst sind. Als Beispiel dienten Optionen, wo dieselbe Strategie bei geringer Volatilität verliert und bei hoher gewinnt, sowie das Casino-Roulette, wo der mathematische Hausvorteil dafür sorgt, dass jedes System verliert, egal wie man es dreht.

Mit diesem Hintergrund ist das Experiment des inversen Handels nicht so kostenlos, wie es klingt: Spread und Finanzierungskosten werden gleich bezahlt, ob man recht oder unrecht hat.

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Das Fazit dieses Epizods ist nicht das eines Betrugs, sondern das eines ehrlichen Systems, das seinen Vorteil verlor. Übrig bleiben die Zahlen, die vollständige Trade-Tabelle und eine billige Lektion: Ein gutes Backtesting sagt sehr wenig darüber aus, was das System in der nächsten Phase tun wird. Wenn der Entwickler wieder eine solche Curve veröffentlicht, lautet die nützliche Frage nicht, wie viel er im Simulator verdient, sondern wie schnell er aufhört zu funktionieren, wenn der Markt die Stimmung ändert.