Du hast eine Strategie live geschaltet, und nach drei roten Wochen fragst du dich: Ist das ein normaler Rückschlag, oder funktioniert sie nicht mehr? Wer das vorher schriftlich festlegt, entscheidet nicht aus dem Bauch. Das ist richtig. Nur können die Schwellen, die gerade als Profi-Standard die Runde machen, die beiden Fälle kaum auseinanderhalten. Sie bremsen eine gesunde Strategie fast so oft wie eine tote.
Damit kein Missverständnis entsteht: Kill-Regeln sind kein Stop-Loss für einzelne Trades. Sie entscheiden über die ganze Strategie, also darüber, ob du weniger Geld mit ihr handelst oder sie ganz abschaltest.
Was Horizon vorschlägt
Am 11. Juni 2026 veröffentlichte Horizon, ein Anbieter von Backtest- und Trading-Software, auf X den Artikel „How Top Quants Catch a Dying Strategy Before the Drawdown (Full Framework)“. Bis Anfang Oktober wurde er knapp 169.000-mal aufgerufen.
Die Regeln darin prüfst du jede Woche und vergleichst die Strategie mit ihrem eigenen Backtest:
- Erste Stufe, Einsatz halbieren: Das passiert, wenn die Sharpe Ratio der letzten 90 Tage (Rendite im Verhältnis zur Schwankung) so schlecht ist wie nur die schlechtesten 5 Prozent aller 90-Tage-Abschnitte im Backtest. Oder wenn der Verlust vom letzten Höchststand größer wird als der größte im Backtest. Dann handelst du die Strategie nur noch mit halber Positionsgröße.
- Zweite Stufe, abschalten: Das passiert, wenn der Verlust vom Höchststand das 1,5-Fache des größten Backtest-Verlusts erreicht. Oder wenn die Strategie 1,5-mal so lange unter ihrem alten Höchststand bleibt wie die längste solche Phase im Backtest. Dann pausierst du sie.
Vieles daran stimmt. Die Kill-Regeln sollten schriftlich festgelegt sein, bevor die Strategie live geht. Horizon begründet das so: „the version of you that is down 12% will negotiate“. Die Frage ist also nicht nur, ob deine Regeln gut sind, sondern ob du sie noch befolgst, wenn du 12 Prozent im Minus bist. Wer vorher nichts aufgeschrieben hat, verhandelt in dem Moment mit sich selbst. Richtig ist auch, nicht nur zu messen, wie tief eine Strategie fällt, sondern auch, wie lange sie unter ihrem Hoch bleibt. Und eine Strategie mit einer echten Sharpe von 1,0 macht tatsächlich etwa jedes sechste Jahr Verlust.
Ein Satz im Artikel lautet allerdings: „The exact multipliers matter less than the fact that they exist in writing before launch.“ Ob die genauen Schwellen wirklich egal sind, lässt sich nachrechnen.
Gesunde Strategien werden fast so oft gebremst wie tote
Für die Simulation laufen 5.000 Strategien durch. Jede hat einen dreijährigen Backtest mit einer echten Sharpe von 1,0. Danach geht sie live, und zwar in einem von drei Zuständen: Sie funktioniert unverändert, sie hat nur noch die Hälfte ihres Vorteils, oder sie hat gar keinen mehr. Gezählt wird, wie oft Horizons Regeln anschlagen.
| Live-Zustand | Zeitraum | Einsatz halbiert | abgeschaltet |
|---|---|---|---|
| intakt, Sharpe 1,0 | 1 Jahr | 48 % | 6 % |
| intakt, Sharpe 1,0 | 3 Jahre | 81 % | 33 % |
| halber Vorteil, Sharpe 0,5 | 1 Jahr | 61 % | 11 % |
| halber Vorteil, Sharpe 0,5 | 3 Jahre | 90 % | 51 % |
| kein Vorteil, Sharpe 0 | 1 Jahr | 72 % | 18 % |
| kein Vorteil, Sharpe 0 | 3 Jahre | 95 % | 70 % |
Eine Strategie, an der sich nichts geändert hat, wird in drei Jahren in 81 Prozent der Fälle auf halben Einsatz gesetzt und in einem Drittel der Fälle abgeschaltet. Eine Strategie ganz ohne Vorteil läuft im ersten Jahr in 82 Prozent der Fälle weiter, ohne abgeschaltet zu werden.
Die Regeln reagieren auf alles ein bisschen und auf nichts gezielt.
Warum liegen gesund und tot so dicht beieinander?
Zwei Schwellen, die eine gesunde Strategie früher oder später reißt
Die 5-Prozent-Schwelle wird mit Sicherheit gerissen. Fünf Prozent aller 90-Tage-Abschnitte einer gesunden Strategie liegen per Definition darunter. Wer jede Woche nachschaut, landet früher oder später in einem davon.
Der größte Backtest-Verlust ist nur der schlimmste Moment eines einzigen Verlaufs. Lässt du dieselbe Strategie gleich lang ein zweites Mal laufen, wird dieser Wert in der Simulation in 51 Prozent der Fälle übertroffen. Und je länger eine Strategie live läuft, desto tiefer fällt ihr schlimmster Rückschlag aus.
Horizon kennt das Problem übrigens. Der Artikel empfiehlt, die Trades tausendfach neu zu mischen und daraus eine Bandbreite möglicher Verläufe zu bauen, einen „performance cone“. Die Regeln messen dann aber doch wieder gegen den einen größten Verlust.
Eine Schwelle, die eine gesunde Strategie zwangsläufig reißt, warnt nicht. Sie sagt nur, wann es so weit ist.
Und die tote Strategie? Horizon schreibt über Strategien, die nur auf die Vergangenheit zugeschnitten waren: „These die fast, usually within weeks. Let them.“
Tote Strategien sterben nicht in Wochen
Eine Strategie ohne Vorteil verliert nicht schnell. Sie verliert langsam und unregelmäßig, und ihre Rückschläge sehen im ersten Jahr kaum anders aus als die einer gesunden. Deshalb schalten die Regeln im ersten Jahr nur 18 Prozent davon ab.
Wie schwer die Unterscheidung grundsätzlich ist, zeigt ein sauberer Test. Statt jede Woche vier Kennzahlen anzuschauen, prüfst du ein einziges Mal, zu einem vorher festgelegten Zeitpunkt, ob die Live-Sharpe deutlich unter der Backtest-Sharpe liegt. Die Schwelle legst du so, dass eine gesunde Strategie nur in 5 Prozent der Fälle fälschlich als tot gilt:
| Live-Zustand | nach 1 Jahr | nach 3 Jahren |
|---|---|---|
| intakt | 5 % Fehlalarm | 5 % Fehlalarm |
| halber Vorteil | 11 % erkannt | 15 % erkannt |
| kein Vorteil | 22 % erkannt | 34 % erkannt |
Die Fehlalarme hast du damit im Griff. Dafür siehst du jetzt, was die Kill-Regeln verdecken: Selbst eine Strategie ganz ohne Vorteil lässt sich nach drei Jahren nur in einem Drittel der Fälle von einer gesunden unterscheiden.
Bei einer Sharpe um 1 kann ein Jahr Live-Daten Pech nicht von einer kaputten Strategie unterscheiden, egal welche Regel du nimmst.
Wenn das laufende Beobachten das nicht leisten kann, wo setzt du dann an?
Die wichtigere Zahl entsteht vor dem Start
Die Simulation ist großzügig. Sie nimmt an, dass die Sharpe aus dem Backtest stimmt. In der Praxis ist sie meist zu hoch, weil du nicht eine Variante getestet hast, sondern viele, und die beste behalten hast.
Wie stark das wirkt: Teste mehrere Varianten einer Strategie, die gar keinen Vorteil hat, über drei Jahre und behalte die beste.
| getestete Varianten | beste Sharpe, die der Zufall im Schnitt liefert |
|---|---|
| 1 | 0,0 |
| 5 | 0,7 |
| 20 | 1,1 |
| 100 | 1,5 |
Wer 20 Einstellungen ausprobiert und bei einer Sharpe von 1,0 landet, hat genau das, was auch der Zufall geliefert hätte. Jede Kill-Regel, die diese 1,0 als Maßstab nimmt, bewacht eine Zahl, die es nie gab.
Horizon beruft sich auf eine Studie von McLean und Pontiff (Journal of Finance, 2016): 97 veröffentlichte Renditefaktoren brachten nach ihrer Veröffentlichung 58 Prozent weniger. Die Autoren schlüsseln das selbst auf. 26 Prozent fehlten schon in Daten außerhalb der ursprünglichen Untersuchung, bevor überhaupt jemand die Studien kannte. Das ist die Obergrenze für Zufallsfunde durch zu viel Ausprobieren. Die übrigen 32 Punkte führen sie darauf zurück, dass andere den Faktor nach der Veröffentlichung gehandelt haben. Horizons Lesart, der größere Teil gehe auf zu viele Nachahmer zurück, ist also gedeckt. Ein Teil des Vorteils wurde weggehandelt, ein Teil war nie da.
Gegen den zweiten Teil hilft die Deflated Sharpe Ratio (Bailey und López de Prado, 2014). Sie fragt nicht, wie hoch die Sharpe ist, sondern ob sie höher ist als das, was nach so vielen Versuchen auch der Zufall geliefert hätte.
Der Einwand
„Echte Märkte sind nicht normalverteilt. Vielleicht funktionieren die Regeln dort besser.“
Mit mehr extremen Tagen gerechnet (t-Verteilung mit vier Freiheitsgraden, gleiche Schwankung) ändert sich fast nichts: Gesunde Strategien landen in drei Jahren zu 82 Prozent auf halbem Einsatz und zu 33 Prozent im Aus. Wechseln sich ruhige und wilde Phasen ab, werden gesunde Strategien etwas öfter abgeschaltet, zu 36 Prozent. Echte Märkte machen die Regeln nicht treffsicherer, eher ein wenig nervöser.
Was du stattdessen tust
- Erst die Grundlage prüfen, dann sie bewachen. Zähl, wie viele Varianten du getestet hast, und vergleich deine Sharpe mit dem, was der Zufall bei so vielen Versuchen liefert. Schlägt sie den Zufall nicht klar, brauchst du keine Kill-Regel, weil es nichts zu verteidigen gibt.
- Wissen, wie stark die Kennzahl schwankt. In der Backtesting Arena verschiebt sich die jährliche Rendite (CAGR) eines Tages-Backtests schon so stark, wenn du benachbarte Parameter um ein, zwei Schritte verstellst, dass erst Unterschiede ab 17,9 Prozentpunkten als echter Befund gelten. Im Extremfall waren es 45,8 Punkte bei einer Rendite von rund 33 Prozent. Ein kleinerer Unterschied sagt nichts.
- Selten prüfen, und zu festen Terminen. Ein Test zu einem festen Zeitpunkt hat eine bekannte Fehlalarmquote. Wer laufend prüfen will, braucht Verfahren, die genau dafür gebaut sind. Ein sequentieller Test (SPRT) oder ein vorab festgelegter Prüfplan hält die Fehlalarmquote über alle Prüfungen hinweg niedrig. Ein CUSUM-Verfahren legt fest, wie lange eine gesunde Strategie im Schnitt läuft, bis es zum ersten Mal falsch Alarm schlägt.
- Gegen den Markt messen. Eine Long-Strategie verliert im Bärenmarkt Geld, auch wenn ihr Vorteil noch da ist. Ob sie kaputt ist, zeigt der Vergleich mit Buy & Hold, nicht die nackte Kurve.
- Neue Einstellungen nur an neuen Daten testen. Da sind sich alle einig, Horizon eingeschlossen.
Getestet: Die Schwellen „schlechteste 5 Prozent“, „1,0-facher“ und „1,5-facher Backtest-Verlust“ kannst du dir als Frühwarnsystem sparen. Das bewahrt dich davor, bei einer gesunden Strategie in einem normalen Rückschlag den Einsatz zu halbieren und eine tote für gesund zu halten, nur weil sie noch keine Schwelle gerissen hat.
Wie gerechnet wurde
Tägliche Renditen, normalverteilt und unabhängig, 2 Prozent Schwankung pro Tag, aufs Jahr hochgerechnet mit 365 Tagen, 5.000 Durchläufe je Tabellenzeile. Backtest drei Jahre mit Sharpe 1,0, live ein oder drei Jahre mit Sharpe 1,0, 0,5 oder 0. Geprüft wird wöchentlich; das 90-Tage-Fenster und der Verlust vom Höchststand beginnen mit dem Live-Start. Wer täglich prüft, halbiert bei gesunden Strategien über drei Jahre in 87 statt 81 Prozent der Fälle den Einsatz; das Muster bleibt in allen geprüften Varianten gleich. Test zum festen Zeitpunkt: einseitiger Test auf die Differenz der Sharpe-Werte, Standardfehler aus beiden Zeitraumlängen. Auswahl der besten Variante: erwartete höchste Sharpe von K Varianten ohne Vorteil bei drei Jahren Daten, 20.000 Durchläufe. Rauschschwelle: Arena-Tool arena_is_distinguishable, Probe vom 31.07.2026, abgerufen am 08.10.2026.
FAQ
Sind Kill-Regeln dasselbe wie ein Stop-Loss? Nein. Ein Stop-Loss beendet einen einzelnen Trade, wenn er zu weit ins Minus läuft. Kill-Regeln beurteilen die ganze Strategie über viele Trades hinweg und entscheiden, ob du sie mit weniger Geld weiterlaufen lässt oder abschaltest.
Hat Horizon die Regeln selbst getestet? Der Artikel nennt keinen Test der Schwellen. Er schreibt, die genauen Faktoren seien weniger wichtig als die Tatsache, dass es sie schriftlich gibt.
Gilt das auch bei einer höheren Sharpe? Je höher die echte Sharpe, desto deutlicher hebt sich eine tote Strategie ab. Die Werte hier gelten für eine Sharpe um 1, eine typische Größe für Strategien, die live gehen.
Soll ich gar keine Kill-Regeln haben? Doch, aber mit Schwellen, deren Fehlalarmquote du kennst, und gegen eine Grundlage, die du vorher gegen den Zufall geprüft hast.
Keine Anlageberatung, keine Empfehlung, keine Prognose — historische Muster sind keine Zusage.
Study the Past — Improve your Future 🥋