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Funding Rates als BTC-Signal: Wir haben es getestet. Es funktioniert nicht so wie man es erwartet.

Hohe Funding Rates bedeuten überhitzte Longs — also ein Warnsignal. Negative Funding bedeutet Kapitulation der Shorts — also ein Kaufsignal. Das klingt logisch. Wir haben es über 6,7 Jahre BTC-Daten geprüft. Das Ergebnis war das Gegenteil von dem, was wir erwartet haben.

Backtesting Arena·7. Juni 2026·2 Min. Lesezeit·0 Aufrufe
Funding Rates als BTC-Signal: Wir haben es getestet. Es funktioniert nicht so wie man es erwartet.

Vor ein paar Tagen haben wir uns gefragt: Was wäre, wenn wir Funding Rates als Handelssignal nutzen?

Die Idee klingt überzeugend. Funding Rates bei Perpetual-Futures sind die Kosten, eine Longposition offen zu halten. Wenn sie stark positiv sind, zahlen Longs an Shorts — das passiert, wenn der Markt überhitzt und zu viele auf steigende Kurse wetten. Wenn sie negativ werden, drehen die Verhältnisse um.

Daraus lassen sich zwei Handelssignale ableiten:

BUY-Signal: Funding stark negativ → Shorts dominieren → Konträr kaufen. Filter: Funding stark positiv → Longs überhitzt → Bestehende Kaufsignale blockieren.

Klingt plausibel. Also haben wir es getestet.

Die Methode

Datenbasis: Tägliche Funding Rates für BTC von September 2019 bis Juni 2026. Das sind 2.462 Handelstage, gemittelt über Binance und OKX.

Wir haben einen rollierenden 30-Tage-Z-Score berechnet. Der normalisiert das Signal über verschiedene Marktphasen — "extrem hoch" bedeutet dann immer dasselbe, egal ob wir uns in einem Bullenmarkt oder Bärenmarkt befinden.

Verteilung der Z-Score-Werte:

  • Z > +1,5 (extrem viele Longs): 9 % aller Tage
  • Z < −1,5 (extrem viele Shorts): 8,3 % aller Tage
  • Neutralbereich: 82,7 % aller Tage

Selten genug, um relevant zu sein — dachten wir.

Wir haben zwei Szenarien getestet:

Szenario A — Standalone-Strategie: Kaufe, wenn der Z-Score zum ersten Mal unter −1,5 fällt. Verkaufe, wenn er wieder über 0 steigt, oder nach 30 Tagen.

Szenario B — Filter: Nimm Kaufsignale aus einer anderen Strategie — blockiere sie aber, wenn der Z-Score über +1,5 liegt.

Die Ergebnisse

Szenario A produzierte 93 Trades in 7 Jahren:

  • Trefferquote: 53,8 %
  • Durchschnittlicher Return pro Trade: +1,14 %
  • Durchschnittliche Haltedauer: 5 Tage

Technisch leicht positiv. Nach Gebühren wahrscheinlich null oder negativ. Keine tragfähige Strategie.

Szenario B ist die eigentliche Überraschung:

ZustandØ 30-Tage-ReturnTrefferquote
Funding normal (erlaubt)+4,23 %54,1 %
Funding hoch, Z > 1,5 (geblockt)+6,95 %62,3 %
Funding sehr hoch, Z > 2,5+9,87 %64,5 %

Der Filter hätte genau die besten Kaufzeitpunkte blockiert.

Warum?

Weil hohe Funding Rates nicht auf eine Umkehr hinweisen — sie begleiten starke Trends.

In einem echten Bullenmarkt bleibt die Funding Rate wochenlang erhöht. Der Markt bestraft Shorts kontinuierlich, während der Trend weiterläuft. Der Mean-Reversion-Effekt, auf den wir gesetzt haben, existiert — er ist aber zu schwach und zu verzögert, um in 30 Tagen messbar zu sein.

Hohe Funding = der Markt läuft. Kein Ausstiegssignal.

Was wir daraus mitnehmen

Funding Rate Z-Score ist in dieser Form kein nützliches Signal und kein nützlicher Filter für BTC-Käufe.

Man könnte argumentieren: Kombiniere es mit Trend-Kontext. Blockiere Käufe nur bei hoher Funding UND sichtbarer Momentum-Divergenz. Das ist aber dann im Grunde ein Momentum-Divergenz-Signal — das Funding-Element trägt wenig bei.

Wir legen die Idee vorerst auf Eis.

Das Wichtigste daran ist nicht das Ergebnis. Es ist der Prozess: eine Idee formulieren, eine konkrete Implementierung bauen, an echten Daten testen, ehrlich berichten.

Manchmal lautet die Antwort: funktioniert nicht. Das hat genauso viel Wert wie ein positives Ergebnis — es spart Zeit und schützt vor falschen Überzeugungen.


Methodik: Tägliche Funding Rates (Binance + OKX), BTC-Spotpreise, 30-Tage rollierender Z-Score. Keine Transaktionskosten berücksichtigt. Keine Anlageberatung.

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