Backtesting Arena

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⚠ Diese Strategie ist nicht mehr aktiv

Abgeschaltet 2026-06. Im Bulk-Sample (Alle Assets, Produktionsläufe ≥5 Trades, Pair-Median-Aggregat (32 Paare, Stand 2026-06-23). Crypto allein 11/28 Paare, Ø ΔCAGR −9,0% (lauf-gewichtet sogar −20,9% Median). TTM-Standard-Rebuild-Prototyp erreichte +8,6% vs B&H, blieb aber unter ema_cross/supertrend.) schlugen nur 11 von 32 Assets Avg B&H — Ø Strategie +2% vs B&H +10.9% (Ø ΔCAGR -8.9%). Die Daten bleiben einsehbar; im Backtester wird sie nicht mehr angeboten.

Bollinger Bands Squeeze master

Bollinger Bands Squeeze Strategie

Kompression vor Expansion — warte bis sich die Bollinger Bänder eng zusammenziehen, dann reite den Breakout. John Bollingers klassisches Volatilitäts-Zyklus-Spiel.

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Auf einen Blick

Typ:
Volatilität · Trendfolge
Plan:
Pro
Asset-Klassen:
Crypto · Tokenized RWA
Indikatoren:
Bollinger Bands · SMA · StdDev

Community-Performance

ⓘ
CAGR
+1.0%
Trefferquote
33%
Max DD
-17%

Basis: 156 User-Backtests · BTCUSDT · 1d · 4 Jahre

So funktioniert's

Bollinger Bänder umschließen einen gleitenden Durchschnitt (Default SMA-20) in einem festen Standardabweichungs-Abstand (Default 2×). Wenn der Markt volatil ist, sind die Bänder weit. Wenn der Markt ruhig ist, ziehen sie sich eng zusammen.

John Bollinger selbst hat beobachtet: Phasen niedriger Volatilität werden tendenziell von Phasen hoher Volatilität gefolgt — und umgekehrt. Der Squeeze ist also ein Setup, kein Signal: er sagt dir, dass eine Volatilitäts-Expansion kommt, aber nicht in welche Richtung.

Diese Strategie greift die Long-Seite dieser Expansion ab:

  1. Berechne Bollinger Bänder (middle = SMA, upper/lower = middle ± stdDev × σ)
  2. Berechne normalisierte Bandbreite: (upper − lower) / middle — ein relatives Maß wie eng die Bänder sind
  3. Squeeze erkannt wenn Bandbreite unter eine konfigurierbare Schwelle fällt (Default 10%)
  4. BUY wenn nach einem Squeeze der Close über das obere Band ausbricht — der Breakout hat gefeuert
  5. SELL wenn der Close zurück unter die Mittellinie fällt — ein klassischer Mean-Reversion-Exit

Die Squeeze-Schwelle ist der sensibelste Parameter. Niedrigere Schwelle (z.B. 0.05) = nur die engsten Squeezes zählen — wenige, höherwertige Setups. Höhere Schwelle (z.B. 0.2) = mehr Setups, aber auch mehr Fehl-Breakouts. Default 0.1 ist ein guter Startwert auf Tageschart-Crypto; Wochen-Charts wollen vielleicht enger.

Der breakoutDirection-Parameter hat sowohl long_only (Default) als auch both reserviert — aber die Plattform-Engine unterstützt aktuell nur Long-Trades, also verhalten sich beide identisch. Der Parameter bleibt für zukünftigen Short-Strategie-Support.

Einstiegs- & Ausstiegsregeln

Einstieg

  • ●Vorherige Kerze war in Squeeze-Zustand (Bandbreite < Squeeze-Schwelle)
  • ●Aktueller Close bricht über das obere Bollinger Band
  • ●Aktuell keine offene Position

Ausstieg

  • ●Close fällt unter das mittlere Bollinger Band (SMA)
  • ●Aktuell offene Long-Position

Parameter

NameStandardBereichBeschreibung
BB Period205–100Anzahl Kerzen für gleitenden Durchschnitt + Standardabweichungs-Fenster. Standard 20 — Bollingers kanonischer Wert.
Standard Deviation20.5–5Multiplikator für die Standardabweichung. Standard 2.0 = obere/untere Bänder liegen 2σ vom Mittelwert — erfasst ~95% der Preisbewegung.
Squeeze Threshold0.10.01–0.5Normalisierte Bandbreite unter der der Markt als 'im Squeeze' gilt. 0.1 = Bänder sind innerhalb 10% der Mitte. Niedriger = strenger (weniger Trades).

Live-Backtest

Der vorgekochte Mini-Backtest wird täglich aktualisiert — schau gleich rein oder starte einen Live-Lauf in der Arena.

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Performance pro Asset

Top-10 Assets nach durchschnittlichem CAGR (1d-Intervall), aggregiert aus historischen Backtests der Community + Plattform. Tatsächliche Ergebnisse hängen von Parametern und Zeitraum ab.

AssetCAGRvs B&H★Runs
XLMUSDT+20.3%+6.5pp436
BTCUSDT+17.8%-12.3pp377
XAUTUSDT+13.0%+15.9pp513
TRXUSDT+12.0%-43.6pp389
OCEANBTC+10.6%+27.8pp681
BNBUSDT+9.5%-23.6pp356
DOGEUSDT+9.3%+4.2pp386
CLVBUSD+8.2%+82.7pp01
CRVUSDT+6.7%+41.9pp473
BCHUSDT+6.0%+8.7pp346
pp = Differenz zum Avg-B&H · ★ = Robustness-Score 0-100 (CAGR / Win-Rate / Drawdown / Konsistenz).Vollständige Insights →

Pseudo-Code

aufklappen
// Indicators
middle = SMA(close, period)
std    = stddev(close, period)
upper  = middle + std_dev * std
lower  = middle - std_dev * std
bb_width = (upper - lower) / middle

// State tracking
was_squeezing[i] = bb_width[i-1] < squeeze_threshold

// Entry
if was_squeezing and close > upper and position.is_flat:
  BUY

// Exit
if close < middle and position.is_long:
  SELL

Stärken & Schwächen

Stärken

  • ●Positioniert dich vor großen Bewegungen — Squeezes gehen historisch hochvolatilen Expansionen voraus
  • ●Volatilitäts-Zyklus-Ansatz ist John Bollingers Original-Insight — gut dokumentiert
  • ●Funktioniert in allen liquiden Märkten — nicht Asset-Klassen-spezifisch
  • ●Mean-Reversion-Exit (close < middle) hält dich nur solange der Trend hält

Schwächen

  • ●Fehl-Breakouts — nicht jeder Squeeze löst sich mit sauberer Richtungs-Bewegung
  • ●Nur Long — verpasst die Downside-Expansion komplett (wird als Kein-Signal erfasst, nicht als Short)
  • ●Schwellwert-Parameter ist stark markt-abhängig — braucht Kalibrierung pro Asset und Timeframe
  • ●Lagging-Mean-Reversion-Exit kann signifikante Gewinne bei schnellen Reversals zurückgeben

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zu Keltner Channel Breakout?

Beide sind Breakout-Strategien die Bänder um einen gleitenden Durchschnitt nutzen. Keltner nutzt ATR (Average True Range) für die Bandbreite — weiter wenn Volatilität hoch ist. Bollinger Bänder nutzen Standardabweichung — auch volatilitäts-sensitiv, aber mit anderer Math-Basis (StdDev betrachtet alle Close-Bewegungen vs ATR die volle Bar-Ranges inkl. Gaps). Der entscheidende strategische Unterschied: **Keltner ist ein direkter Breakout** (BUY wenn close > upper, jederzeit). **BB Squeeze fügt eine Setup-Bedingung hinzu** (close > upper UND wir waren gerade in einem Squeeze) — es ist ein Filter auf dem Breakout. BB Squeeze tradet weniger, versucht aber selektiver zu sein welche Breakouts genommen werden.

Was passiert wenn ich squeeze_threshold sehr hoch setze (z.B. 0.5)?

Bei Threshold 0.5 (50% Bandbreite) qualifiziert sich fast jede Periode als 'Squeeze' — die Setup-Bedingung wird bedeutungslos. Die Strategie degeneriert zu einem reinen 'close > upper band' Breakout, ähnlich zu einem Momentum-Band-Cross. Nützlich als Kontroll-Experiment um zu sehen wieviel Wert der Squeeze-Filter tatsächlich liefert vs das rohe Breakout-Signal.

Wann scheitert BB Squeeze besonders?

Drei klassische Failure-Modi: 1. **Falscher Breakout** — Bänder squeezen, Preis pumpt über oberes Band, aber es ist ein Fake-Out und kehrt sofort um. Die Strategie kauft am Top des Wicks, wird ein paar Kerzen später an der Mittellinie gestoppt. 2. **Downside-Squeeze** — Bänder squeezen, dann feuert der Breakout *nach unten*. Long-only-Strategie verpasst die Bewegung komplett. Mit einem 'both' (Long+Short)-Parameter wäre das fangbar, aber die Plattform-Engine unterstützt noch keine Short-Trades. 3. **Squeeze-aber-kein-Breakout** — Bänder bleiben wochenlang eng. Die Strategie tradet einfach nicht. Kein Verlust, aber auch keine Chance erfasst. Alle drei sind dem Volatilitäts-Zyklus-Ansatz inhärent. Kombination mit den ATR- oder Bullenmarkt-Ampel-Filtern in unserer Plattform hilft #1 zu vermeiden (falsche Breakouts im Rauschen) und #2 (Downside-Breakouts in Bärenmärkten).

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