FAQ-Sektion | Häufig gestellte Fragen

Performance beschreibt die relative Wertveränderung eines definierten Messgegenstands über einen festgelegten Zeitraum. Sie gibt an, wie stark sich ein Wert im Verhältnis zu seinem Ausgangspunkt verändert hat. 

Auf welcher Messdimension wird Performance betrachtet? 

Die Aussagekraft von Performance hängt unmittelbar von der gewählten Betrachtungsebene ab: 

• Konto-Ebene (Account Level) 
• Portfolio-Ebene (Portfolio Level) 
• Positions-Ebene (Position Level) 
• Strategie-Ebene (Strategy Level) 

Eine Erläuterung der einzelnen Ebenen findet sich im Abschnitt „Messdimensionen von KPIs“. 

Was misst Performance konkret? 

Performance setzt stets zwei Werte in Beziehung: Ausgangswert ↔ Vergleichswert zu einem späteren Zeitpunkt 

Je nach Messdimension kann dies ein Kontostand, ein Portfoliowert, der Preis einer Position oder ein aggregiertes Strategieergebnis sein. 

Beispiele (je Messdimension) 

Konto-Performance: 
Startkontostand: 10.000 € 
Endkontostand: 12.000 € 
→ Performance: +20 % 
(inklusive realisierter Ergebnisse und Gebühren) 

Portfolio-Performance: 
Startwert Portfolio: 10.000 € 
Aktueller Portfoliowert: 11.500 € 
→ Performance: +15 % 
(inklusive offener Positionen und laufender Kosten) 

Positions-Performance: 
Einstiegspreis: 100 € 
Aktueller Preis: 115 € 
→ Performance: +15 % 
(isolierte Betrachtung der Handelsentscheidung) 

Strategie-Performance: 
Aggregierte Ergebnisse eines regelbasierten Modells über mehrere Trades → Performance unabhängig von Kontogröße oder Gebühren (Bewertung der Handelslogik) 

Wie ist Performance richtig einzuordnen? 

Performance zeigt das Ergebnis, nicht den Weg dorthin. Sie trifft keine Aussage über: zwischenzeitliche Verluste Schwankungsintensität Risikoexposition psychologische Belastung Für eine fundierte Bewertung muss Performance daher immer gemeinsam mit weiteren KPIs betrachtet werden (z. B. Drawdown, Volatilität, Risiko-Kennzahlen). 

Typische Fehlinterpretation 

Eine hohe Performance bedeutet automatisch eine gute Strategie. 

Warum das nicht stimmt: 
Zwei Strategien können dieselbe Performance erzielen, sich jedoch fundamental im Risiko, im Kapitalverlauf und in der Stabilität unterscheiden. 

Kurzfazit 
Performance ist eine zentrale, aber isolierte Kennzahl. Sie liefert einen notwendigen Einstieg in die Bewertung – ersetzt jedoch keine Risiko- oder Strukturbetrachtung.

Der maximale Drawdown beschreibt den größten zwischenzeitlichen Verlust, den ein Messobjekt innerhalb eines definierten Zeitraums erlitten hat. Er misst die Differenz zwischen einem lokalen Höchststand und dem darauffolgenden Tiefpunkt. 

Auf welcher Messdimension wird der maximale Drawdown betrachtet? 

Der maximale Drawdown entfaltet seine Aussagekraft insbesondere auf folgenden Ebenen: 

• Konto-Ebene (Account Level) 
• Portfolio-Ebene (Portfolio Level) 

Die zugrunde liegenden Betrachtungsebenen sind im Abschnitt „Messdimensionen von KPIs“ erläutert.

Was misst der maximale Drawdown konkret? 

Der maximale Drawdown misst nicht das Endergebnis, sondern den schlechtesten Punkt auf dem Weg dorthin. 

Formal betrachtet wird folgende Relation gemessen: Höchststand ↔ tiefster nachfolgender Wert 

Der Drawdown endet erst, wenn ein neuer Höchststand erreicht wird. 

Beispiele (je Messdimension) 

Konto-Ebene: 
Kontostand steigt von 10.000 € auf 14.000 € 
Anschließend fällt der Kontostand auf 10.500 € 
→ Maximaler Drawdown: –25 % 
(Gebühren und realisierte Verluste sind enthalten, da sie den Kontostand beeinflussen.) 

Portfolio-Ebene: 
Portfoliowert erreicht 20.000 € 
Zwischenzeitlicher Rückgang auf 15.000 € 
→ Maximaler Drawdown: –25 % 
(Unrealisierte Verluste und Marktbewegungen wirken direkt auf den Portfoliowert.) 

Wie ist der maximale Drawdown richtig einzuordnen? 

Der maximale Drawdown ist eine zentrale Risikokennzahl. Er beantwortet nicht die Frage, wie viel verdient wurde, sondern: Wie viel Verlust musste zwischenzeitlich akzeptiert werden, um dieses Ergebnis zu erreichen? 

Er liefert damit eine realistische Einschätzung der Belastbarkeit einer Strategie – sowohl finanziell als auch psychologisch. 

Was misst der maximale Drawdown bewusst nicht? 

Der maximale Drawdown sagt nichts über: 

• die Dauer des Drawdowns 
• die Häufigkeit von Drawdowns 
• die Erholungsgeschwindigkeit 
• die Wahrscheinlichkeit eines erneuten Drawdowns 

Diese Aspekte werden durch weiterführende KPIs (T2/T3) abgebildet. 

Typische Fehlinterpretation 

Ein hoher Drawdown ist automatisch schlecht. 

Warum das zu kurz greift: 

Ein temporär hoher Drawdown kann akzeptabel sein, wenn er selten auftritt, schnell aufgeholt wird oder Teil einer klar definierten Risikostrategie ist. 

Zusammenspiel mit Performance 

Performance und maximaler Drawdown sollten immer gemeinsam betrachtet werden. 

• Hohe Performance bei hohem Drawdown → aggressives Risikoprofil 
• Moderate Performance bei geringem Drawdown → defensiver Ansatz 

Erst die Kombination beider Kennzahlen erlaubt eine fundierte Einordnung. 

Kurzfazit 

Der maximale Drawdown macht sichtbar, was Performance allein verschleiert: das Risiko auf dem Weg zum Ergebnis. Er ist damit eine unverzichtbare Ergänzung zu allen ergebnisorientierten KPIs.

Die Trefferquote gibt an, wie viele Trades mit Gewinn im Verhältnis zur Gesamtzahl aller Trades abgeschlossen wurden. Sie misst die Häufigkeit erfolgreicher Trades, nicht deren Qualität. 

Auf welcher Messdimension wird die Trefferquote betrachtet? 

Die Trefferquote wird primär auf folgenden Ebenen interpretiert: 

• Positions-Ebene (Position Level) 
• Strategie-Ebene (Strategy Level) 

Die zugrunde liegenden Betrachtungsebenen sind im Abschnitt „Messdimensionen von KPIs“ erläutert.

Was misst die Trefferquote konkret? 
Die Trefferquote setzt zwei Größen in Beziehung: 

Anzahl gewinnender Trades ↔ Gesamtanzahl aller Trades 

Jeder Trade wird dabei gleich gewichtet – unabhängig von Gewinn- oder Verlusthöhe. 

Beispiel 
Ein Trader führt 100 Trades aus: 

60 Trades enden mit Gewinn 
40 Trades enden mit Verlust 
→ Trefferquote: 60 % 

Wie ist die Trefferquote richtig einzuordnen? 
Eine hohe Trefferquote bedeutet lediglich, dass viele Trades erfolgreich waren. Sie sagt jedoch nichts darüber aus, 

• wie groß die Gewinne waren 
• wie hoch die Verluste ausgefallen sind 
• ob die Strategie insgesamt profitabel ist 

Die Trefferquote ist daher kein alleiniger Qualitätsindikator. 

Typische Fehlinterpretation 
Eine hohe Trefferquote bedeutet automatisch eine gute Strategie. 

Warum das nicht stimmt: 
Eine Strategie mit vielen kleinen Gewinnen und wenigen großen Verlusten kann eine hohe Trefferquote haben – und dennoch unprofitabel sein.

Zusammenspiel mit anderen T1-KPIs 
Die Trefferquote entfaltet ihre Aussagekraft erst im Zusammenspiel mit: 

• durchschnittlichem Gewinn vs. durchschnittlichem Verlust 
• Profit Factor 
• Drawdown 

Erst diese Kombination zeigt, ob Gewinne strukturell größer sind als Verluste 

Kurzfazit 
Die Trefferquote beschreibt wie oft eine Strategie richtig liegt – nicht wie gut sie richtig liegt. Sie ist eine unterstützende Kennzahl, kein Leistungsnachweis.

Der Profit Factor setzt die Summe aller Gewinne ins Verhältnis zur Summe aller Verluste. Er zeigt, wie effizient eine Strategie Gewinne im Verhältnis zu ihren Verlusten erzielt. 

Auf welcher Messdimension wird der Profit Factor betrachtet? 
Der Profit Factor entfaltet seine Aussagekraft primär auf: 

• Strategie-Ebene (Strategy Level) 
• Konto-Ebene (Account Level) 

Die zugrunde liegenden Betrachtungsebenen sind im Abschnitt „Messdimensionen von KPIs“ erläutert.

Was misst der Profit Factor konkret? 
Der Profit Factor bildet folgende Relation ab: 

Gesamtgewinne ↔ Gesamtverluste 

Jeder Trade geht mit seinem realisierten Ergebnis ein – unabhängig von Trefferquote oder Reihenfolge.

Beispiel 

• Gesamtgewinne: +12.000 € 
• Gesamtverluste: –8.000 € 

→ Profit Factor = 1,5 

Einordnung: Für jeden Euro Verlust wurden 1,50 € Gewinn erzielt. 

Wie ist der Profit Factor richtig einzuordnen? 
Der Profit Factor verdichtet mehrere Einzeleffekte zu einer Kennzahl: 

• Trefferquote 
• durchschnittlicher Gewinn 
• durchschnittlicher Verlust 

Er zeigt, ob eine Strategie strukturell profitabel ist – nicht, wie stabil oder wie risikoreich sie dabei agiert.

Orientierungswerte (nicht normativ) 

• < 1,0 → nicht profitabel 
• ≈ 1,0–1,3 → geringe Effizienz 
• > 1,5 → solide Effizienz 
• > 2,0 → hohe Effizienz (Kontext erforderlich)

Diese Werte sind keine Qualitätsgarantie, sondern lediglich Anhaltspunkte. 

Typische Fehlinterpretation 
Ein hoher Profit Factor bedeutet automatisch geringe Risiken. 

Warum das nicht stimmt: 
Ein hoher Profit Factor kann auch durch wenige, sehr große Gewinntrades entstehen – bei gleichzeitig hohen Drawdowns oder langen Erholungsphasen. 

Zusammenspiel mit anderen T1-KPIs 
Der Profit Factor sollte stets gemeinsam betrachtet werden mit: 

• Maximalem Drawdown 
• Drawdown-Dauer / Time to Recovery (T2) 
• Anzahl der Trades 

Erst diese Kombination zeigt, wie belastbar die Effizienz tatsächlich ist. 

Kurzfazit 
Der Profit Factor beantwortet die Frage: Wie viel Gewinn wird pro Einheit Verlust erwirtschaftet? Er ist eine der wichtigsten Effizienzkennzahlen – ersetzt jedoch keine Risiko- und Verlaufsanalyse.

Die Anzahl der Trades gibt an, wie häufig eine Strategie innerhalb eines definierten Zeitraums handelt. Sie ist keine Leistungskennzahl im engeren Sinne, sondern eine Einordnungshilfe für andere KPIs. 

Auf welcher Messdimension wird die Anzahl der Trades betrachtet? 
Die Anzahl der Trades wird primär interpretiert auf: 
Strategie-Ebene (Strategy Level) 
Konto-Ebene (Account Level)

Die zugrunde liegenden Betrachtungsebenen sind im Abschnitt „Messdimensionen von KPIs“ erläutert.

Was misst diese Kennzahl konkret? 
Gemessen wird: 

• Anzahl abgeschlossener Trades ↔ betrachteter Zeitraum 

Offene Positionen werden erst bei Schließung berücksichtigt. 

Beispiel

• Strategie A: 25 Trades pro Jahr 
• Strategie B: 500 Trades pro Jahr 

Einordnung: 
Beide Strategien können profitabel sein – sie unterscheiden sich jedoch fundamental in Struktur, Aussagekraft und operativen Anforderungen. 

Wie ist die Anzahl der Trades richtig einzuordnen? 
Die Anzahl der Trades beeinflusst maßgeblich: 

• die statistische Belastbarkeit anderer KPIs 
• die Aussagekraft von Trefferquote und Durchschnittswerten 
• Kosten, Slippage und operative Komplexität 

Wenige Trades → geringere statistische Stabilität
Viele Trades → höhere Aussagekraft, aber stärkere Kostenwirkung 

Typische Fehlinterpretation 
Mehr Trades führen automatisch zu besseren Ergebnissen. 

Warum das nicht stimmt: 
Eine hohe Handelsfrequenz erhöht zwar die Datenbasis, kann jedoch durch Gebühren, Slippage oder Overtrading die Performance verschlechtern. 

Zusammenspiel mit anderen T1-KPIs 
Die Anzahl der Trades ist insbesondere relevant im Kontext von: 

• Trefferquote (Aussagekraft steigt mit Stichprobengröße) 
• Durchschnittlichem Gewinn/Verlust 
• Profit Factor 

Ohne ausreichende Trade-Anzahl verlieren viele KPIs an Bedeutung. 

Kurzfazit 
Die Anzahl der Trades erklärt unter welchen Bedingungen andere Kennzahlen zustande kommen. Sie bewertet nicht die Qualität einer Strategie – macht deren Kennzahlen jedoch erst einordnungsfähig.