SMC-„Smart-Money“-Strategie: ich bin 188 Trades gelaufen – Trefferquote 17%, schlechter als reines Raten
Smart Money Concepts, der gerade angesagteste „Institutionen-Manipulation“-Spruch in der Trading-Community – Liquidity Sweep, Order Block, Fair Value Gap, Power of Three, Break of Structure. Ich habe dieses Regelwerk so aufbereitet, dass KI daraus ausführbaren Code macht, und bin damit auf BTC im 1-Stunden-Chart 188 Trades gefahren.
Ergebnis: Trefferquote 17,02%, Jahresrendite -1,95%, max. Drawdown -9,31%. Im gleichen Zeitraum HODL („kaufen und liegen lassen“) mit +25,71% p.a.
Nicht dass ich es nicht glaube – ich habe erst die Daten laufen lassen und dann ein Fazit gezogen. Das Problem bei SMC ist nicht, dass die „Konzepte“ falsch wären, sondern dass es sich nicht in wiederholbare Regeln umsetzen lässt: Beim selben FVG liegen zwei Influencer-Positionen drei Kerzen auseinander; bei derselben „Anschaffung→Manipulation→Distribution“ wirkt es im Nachhinein für alles passend – im Voraus weiß man nicht, an welcher Phase man gerade ist.
Drei Wahrheiten:
1️⃣ Die größte Kostenstelle von Influencer-Konzepten ist nicht der Verlust – sondern dass sie dir die Illusion geben, „nach Logik der Institutionen“ zu handeln, sodass du übersiehst: Du hast eigentlich keine Regeln.
2️⃣ Nur Strategien, die man als Code schreiben und in Backtests erfolgreich laufen lassen kann, dürfen über Trefferquote sprechen; in Line-Tutorials ist der größte Teil nicht als Code umsetzbar.
3️⃣ Ich habe eine vereinfachte-Regel-Version getestet – das heißt nicht, dass die Originalautoren zwingend verlieren. Aber wenn du nicht einmal sauber Ein- und Ausstieg sowie Stop-Loss ausformulieren kannst, ist dein Trading nicht „Regelwerk“, sondern Gefühl.
Der richtige KI-Einsatz: Gib jede „Influencer-Strategie“ an sie ab, eine Anweisung – „Schreibe die Ein-/Ausstiege und den Stop-Loss dieser Regeln als ausführbaren Pseudocode, backteste das auf BTC 1h-Daten und gib Anzahl der Trades, Trefferquote, Jahresrendite und max. Drawdown aus.“ Wenn es nicht geht, zeigt das: Es war von Anfang an keine echte Regel.
Welche „Smart-Money“-Strategie hast du gelernt? Verdient oder verloren? Schreib’s in die Kommentare – und im nächsten Beitrag fasse ich den Test von „Influencer-Strategie“ FLOP3 zusammen.
$BTC #Krypto
Diese 188 Trades liefen alle auf $BTC , die Regeln wurden nach den Online-Tutorials umgesetzt – ohne Abkürzungen. Wenn eine Strategie in über zehntausend Chancen nur 17% gewinnt, heißt das nicht „man muss optimieren“, sondern: Die Richtung ist falsch.
Noch ein Maßstab: Der Wert einer Aktivität zeigt sich daran, ob es zusätzlich belohnt, was du sowieso vorhattest zu tun – nicht daran, ob du für die Belohnung noch extra etwas machst. Beim bStocks-Trade-Wettbewerb von Binance ist Aufgabe vier: 1.000 U Kontraktvolumen umsetzen für eine Ziehung – klassisch „umgekehrt ausgerechnet“. Das mache ich nicht.
Benutzt du SMC? Oder hast du es schon aufgegeben?
Smart Money Concepts, der gerade angesagteste „Institutionen-Manipulation“-Spruch in der Trading-Community – Liquidity Sweep, Order Block, Fair Value Gap, Power of Three, Break of Structure. Ich habe dieses Regelwerk so aufbereitet, dass KI daraus ausführbaren Code macht, und bin damit auf BTC im 1-Stunden-Chart 188 Trades gefahren.
Ergebnis: Trefferquote 17,02%, Jahresrendite -1,95%, max. Drawdown -9,31%. Im gleichen Zeitraum HODL („kaufen und liegen lassen“) mit +25,71% p.a.
Nicht dass ich es nicht glaube – ich habe erst die Daten laufen lassen und dann ein Fazit gezogen. Das Problem bei SMC ist nicht, dass die „Konzepte“ falsch wären, sondern dass es sich nicht in wiederholbare Regeln umsetzen lässt: Beim selben FVG liegen zwei Influencer-Positionen drei Kerzen auseinander; bei derselben „Anschaffung→Manipulation→Distribution“ wirkt es im Nachhinein für alles passend – im Voraus weiß man nicht, an welcher Phase man gerade ist.
Drei Wahrheiten:
1️⃣ Die größte Kostenstelle von Influencer-Konzepten ist nicht der Verlust – sondern dass sie dir die Illusion geben, „nach Logik der Institutionen“ zu handeln, sodass du übersiehst: Du hast eigentlich keine Regeln.
2️⃣ Nur Strategien, die man als Code schreiben und in Backtests erfolgreich laufen lassen kann, dürfen über Trefferquote sprechen; in Line-Tutorials ist der größte Teil nicht als Code umsetzbar.
3️⃣ Ich habe eine vereinfachte-Regel-Version getestet – das heißt nicht, dass die Originalautoren zwingend verlieren. Aber wenn du nicht einmal sauber Ein- und Ausstieg sowie Stop-Loss ausformulieren kannst, ist dein Trading nicht „Regelwerk“, sondern Gefühl.
Der richtige KI-Einsatz: Gib jede „Influencer-Strategie“ an sie ab, eine Anweisung – „Schreibe die Ein-/Ausstiege und den Stop-Loss dieser Regeln als ausführbaren Pseudocode, backteste das auf BTC 1h-Daten und gib Anzahl der Trades, Trefferquote, Jahresrendite und max. Drawdown aus.“ Wenn es nicht geht, zeigt das: Es war von Anfang an keine echte Regel.
Welche „Smart-Money“-Strategie hast du gelernt? Verdient oder verloren? Schreib’s in die Kommentare – und im nächsten Beitrag fasse ich den Test von „Influencer-Strategie“ FLOP3 zusammen.
$BTC #Krypto
Diese 188 Trades liefen alle auf $BTC , die Regeln wurden nach den Online-Tutorials umgesetzt – ohne Abkürzungen. Wenn eine Strategie in über zehntausend Chancen nur 17% gewinnt, heißt das nicht „man muss optimieren“, sondern: Die Richtung ist falsch.
Noch ein Maßstab: Der Wert einer Aktivität zeigt sich daran, ob es zusätzlich belohnt, was du sowieso vorhattest zu tun – nicht daran, ob du für die Belohnung noch extra etwas machst. Beim bStocks-Trade-Wettbewerb von Binance ist Aufgabe vier: 1.000 U Kontraktvolumen umsetzen für eine Ziehung – klassisch „umgekehrt ausgerechnet“. Das mache ich nicht.
Benutzt du SMC? Oder hast du es schon aufgegeben?