PPTFBestehensquote einer Challenge
Die Bestehensquote einer Challenge lässt sich nicht nachschlagen — sie lässt sich für die eigene Statistik berechnen. Das Modell lässt eine Stufe viertausend Mal durchlaufen und zeigt, was am häufigsten im Weg steht: das Tageslimit, das Maximallimit oder ein Mangel an Trades.
Rechnung
Der Median der Trades bis zum Ziel ist —. Viertausend Durchläufe je Eingabesatz, ein Zufallszahlengenerator mit festem Seed: bei gleichen Parametern ist das Ergebnis immer dasselbe, sonst ließen sich zwei Varianten nicht vergleichen. Das ist ein Modell und keine Prognose; die Annahmen stehen unten.
Wie viele Menschen eine Challenge tatsächlich bestehen
Öffentliche Statistik, die von den Firmen selbst bestätigt ist, gibt es nicht. Aggregatoren der Prop-Branche veröffentlichen Schätzungen: eine Bestehensquote von Challenges von 5–10 %, bei einstufigen Futures-Programmen höher; mindestens eine Auszahlung erhält etwa die Hälfte derer, die ein Funded-Konto erreichen. Das sind kommerzielle Seiten und keine Primärquelle, deshalb sollte man die Zahlen als Größenordnung behandeln und nicht als Fakt.
Die eigene Rechnung ist aus einem Grund nützlicher als ein fremder Durchschnitt: der Durchschnitt umfasst auch die, die mit einer Größe gehandelt haben, bei der das Tageslimit beim dritten Stop gebrochen wurde. Ihre Wahrscheinlichkeit hängt von Ihren Zahlen ab, und sie ist sofort sichtbar — bewegen Sie den Risikoschieber und sehen Sie zu, wie sich die Verteilung der Ausgänge ändert.
Was die Verteilung der Ausgänge zeigt
- Das Scheitern am Tageslimit überwiegt
- Die Größe ist zu groß: eine Serie gewöhnlicher Stops schließt den Tag. Kuriert wird es durch eine Verkleinerung des Risikos pro Trade und nicht durch Einstiegsgenauigkeit.
- Das Scheitern am Maximallimit überwiegt
- Die Größe ist moderat, aber der Vorteil reicht nicht: das Konto rutscht langsam ab. Eine Verkleinerung des Risikos streckt das Abrutschen hier nur.
- Viel «Trades haben nicht gereicht»
- Das Risiko ist für dieses Ziel zu klein. Die Wahrscheinlichkeit eines Scheiterns ist niedrig, aber Sie erreichen das Ziel auch nicht — die Stufe stößt an das Trade-Limit oder an die Frist.
Warum das Modell mehr ergibt als die Schätzungen der Aggregatoren
Bei den Standardvorgaben zeigt das Modell etwa 43 % Bestehen, während die Aggregatoren 5–10 % geben. Das ist kein Widerspruch: die Zahlen beantworten verschiedene Fragen. Das Modell rechnet, was passiert, wenn Ihre Winrate und Ihr mittleres R tatsächlich diese sind und die ganze Distanz über so bleiben. Das Aggregat zählt alle Challenge-Käufer — auch die, die überhaupt keinen Vorteil haben, und die, die die doppelte zulässige Größe genommen haben.
Prüfen lässt sich das gleich hier: setzen Sie das Risiko auf 2,5 % statt 1,5 % — das Bestehen fällt bei derselben Winrate und demselben R fast um die Hälfte. Der Vorteil hat sich nicht geändert, nur die Größe. Genau daraus besteht die Lücke zwischen der Modellzahl und dem Marktdurchschnitt im Wesentlichen.
Das Unauffällige: die Zahl der Trades pro Tag entscheidet, welches Limit Sie stoppt
- Wenige Trades pro Tag
- Bei drei Trades greift das Tageslimit kaum: die Verluste können sich innerhalb eines Tages nicht ansammeln, und das Scheitern kommt über das Maximallimit — als langsames Abrutschen.
- Viele Trades pro Tag
- Bei fünf und mehr kippt das Bild: das Tageslimit wird zur Hauptursache des Scheiterns, weil eine Serie aus drei oder vier Stops in einen Tag passt.
- Was man dagegen tut
- Das ist ein Schieber und keine Konstante: setzen Sie Ihre reale Zahl von Trades ein. Dieselbe Strategie mit derselben Statistik besteht eine Challenge unterschiedlich, je nachdem, wie die Trades auf die Tage verteilt sind.
Annahmen des Modells
Die Rechnung ist genau so ehrlich, wie ihre Annahmen stimmen. Sie sind einfach, und alle vier erhöhen die Wahrscheinlichkeit gegenüber der Realität — die erhaltene Zahl sollte man also als Obergrenze betrachten.
| Annahme | Wie es im Leben ist |
|---|---|
| Alle Trades sind unabhängig | Serien treten geballt auf: der Markt wechselt das Regime, und Verluste kommen in Bündeln |
| R ist bei allen Trades gleich | Das reale R streut, und der Schwanz großer Verluste ist dicker als im Modell |
| Die Winrate ist konstant | Sie ändert sich mit dem Marktregime und mit Ihrem Zustand |
| Es gibt keine Slippage und keine Gaps | Ein Stop wird bei Nachrichten und zur Eröffnung schlechter als der Preis ausgeführt |
Deshalb beantwortet das Modell nicht die Frage «bestehe ich». Es beantwortet eine andere, nützlichere: welches der Limits Sie zuerst stoppt — und was zu ändern ist, damit es nicht mehr die Hauptursache des Scheiterns ist.
Wie gerechnet wird
Eine analytische Formel hat diese Aufgabe nicht: der Ausgang hängt von der Reihenfolge der Trades ab und nicht nur von ihrer Zusammensetzung. Deshalb läuft die Rechnung als Durchmusterung — viertausend simulierte Versuche, in jedem folgen die Trades einer auf den anderen, bis einer von vier Ausgängen eintritt.
| Modellschritt | Was passiert | Im Beispiel |
|---|---|---|
| Ein Trade | mit der Wahrscheinlichkeit der Winrate ein Gewinn von R Risiko, sonst ein Verlust von einem Risiko | 42 % auf +1,5R, 58 % auf −1R |
| Ein Tag | die gesetzte Zahl von Trades in Folge, das Tagesminus sammelt sich innerhalb des Tages | 5 Trades pro Tag |
| Ausgang eines Versuchs | Stufenziel, Tageslimit, Maximallimit oder Ende des Trade-Limits | 10 % · 5 % · 10 % · 200 Trades |
| Ergebnis | der Anteil der Versuche, die mit jedem der Ausgänge endeten | 43,1 % bestehen |
Die Erwartung eines Trades wird gesondert gerechnet und im Urteil gezeigt: Winrate × R − (1 − Winrate). Bei einer Winrate von 42 % und einem mittleren R von 1,5 sind das +0,05 Risiko pro Trade — ein Vorteil besteht, aber ein dünner, und genau deshalb hängt der Ausgang so stark von den Limits ab.
Warum sich das Ergebnis beim Neuladen nicht ändert. Der Zufallszahlengenerator ist deterministisch: dieselben Vorgaben ergeben dieselbe Zahl. Das ist Absicht — sonst erhielten zwei Menschen mit gleichen Zahlen verschiedene Ergebnisse und könnten sie nicht abgleichen.
Wie man das Ergebnis liest
Die absolute Prozentzahl ist hier weniger nützlich als die Verteilung der Scheiterursachen: sie zeigt, was genau zu ändern ist. Sehen Sie nach, welcher der drei Scheiter-Ausgänge der häufigste ist.
Es ist nützlich, auch das Gegenteil zu prüfen: setzen Sie das Risiko auf 0,5 % und sehen Sie, wie die Bestehenswahrscheinlichkeit fällt, nicht wegen der Limits, sondern weil die Trades ausgehen. Ein Optimum der Größe existiert, und es liegt nicht am Rand des Bereichs — das ist der unauffälligste Schluss des Modells.
Häufige Fragen
Warum ändert sich das Ergebnis bei denselben Vorgaben nicht?
Der Zufallszahlengenerator arbeitet mit festem Seed. Das ist Absicht: mit «echter» Zufälligkeit würde die Zahl bei jeder Bewegung des Schiebers driften, und zwei Parametersätze ließen sich nicht vergleichen.
Welche Winrate und welches R setzt man ein, wenn es keine Statistik gibt?
Keine. Nach Augenmaß eingesetzte Zahlen ergeben eine Antwort, der man nicht trauen kann — und sie sieht genauso überzeugend aus wie eine echte. Zuerst zweihundert Trades eigener Historie, dann das Modell.
Warum erhöht eine Verkleinerung des Risikos die Wahrscheinlichkeit nicht immer?
Weil sie in zwei Richtungen wirkt: das Scheitern an einem Limit wird seltener, aber Sie erreichen das Stufenziel langsamer und stoßen häufiger an das Trade-Limit. Im Diagramm sieht man das als Fluss von «Tageslimit» zu «Trades haben nicht gereicht». Das Optimum liegt meist nicht am Rand.
Berücksichtigt das Modell Mindesthandelstage?
Nein, dafür gibt es den Tagesplan: dort setzen Mindesttage und die Consistency Rule die Dauer einer Stufe. Hier wird die Wahrscheinlichkeit gerechnet, das Ziel zu erreichen, ohne die Drawdown-Limits zu brechen.
Was ist mittleres R und wie berechnet man es?
Es ist das Verhältnis des durchschnittlichen Gewinntrades zum durchschnittlichen Verlust, ausgedrückt in Risikoeinheiten. Addieren Sie alle Gewinne, teilen durch ihre Zahl, dasselbe für die Verluste, und teilen das Erste durch das Zweite. R = 1,5 bedeutet, dass der durchschnittliche Gewinn eineinhalbmal größer ist als der durchschnittliche Verlust.
Warum viertausend Durchläufe und nicht mehr?
Weil sich die Zahl darüber hinaus nur noch im Zehntelprozentbereich ändert, die Rechnung aber bei einer Schieberbewegung sofort laufen muss. Mehr Durchläufe ergäben dieselbe Zahl und eine merkliche Verzögerung.
Wie viele Trades braucht die Historie, damit man dem Modell trauen kann?
In der Größenordnung von mindestens zweihundert. Bei einer kleineren Stichprobe sind Winrate und mittleres R zu grob geschätzt: eine Verschiebung um fünf Prozentpunkte verändert die Bestehenswahrscheinlichkeit um ein Mehrfaches.
Warum berücksichtigt das Modell keine Serien in Folge?
Weil es die Trades als unabhängig rechnet, während sie im Leben geballt auftreten: der Markt wechselt das Regime, und Verluste kommen in Bündeln. Das ist eine von vier Annahmen, und alle erhöhen die Wahrscheinlichkeit. Die erhaltene Zahl ist eine Obergrenze und keine Schätzung.
Kann man mit diesem Modell zwei Firmen vergleichen?
Ja, und das ist seine Hauptanwendung. Setzen Sie Ihre Statistik und die Limits der ersten Firma ein, notieren die Verteilung der Ausgänge und dann die Limits der zweiten. Der Seed ist fest, deshalb kommt der Unterschied in den Zahlen von den Bedingungen und nicht vom Zufall.
Was ist für das Bestehen wichtiger: die Winrate oder R?
Ihr Produkt. Eine Winrate von 40 % bei R = 2 ergibt eine positive Erwartung, eine Winrate von 55 % bei R = 0,8 eine negative. Deshalb ist es sinnlos, Strategien nach der Winrate allein zu vergleichen.
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