Wie viele Trades braucht ein Backtest?
Eine nachrechenbare Simulation mit 30, 100 und 300 Trades – und die Formel, die dir die Zahl für dein eigenes System gibt.
Kurz gesagt
Für einen typischen Vorteil von +0.2R pro Trade brauchst du grob 100 bis 300 Trades, bevor sich das Ergebnis klar vom Zufall unterscheidet, und ein dünner Vorteil von +0.05R braucht Tausende. In unserer Simulation mass ein System, das in Wahrheit +0.2R mit 40 % Gewinnern zu 2R bringt, über 30 Trades −0.20 R bis +0.60 R und sah in 9.0 % der Backtests mit 100 Trades noch nach Breakeven oder schlechter aus. Dreissig Trades sind ein erster Blick, kein Urteil; je tiefer deine Trefferquote und je grösser deine Gewinner, desto mehr Trades brauchst du.
Was die Simulation zeigt
| System (wahrer Erwartungswert) | Trades | 90 % der Backtests massen | Gemessen 0 oder weniger |
|---|---|---|---|
| 50 % × 1.5R (+0.25 R) | 30 | −0.08 R bis +0.58 R | 18.0 % |
| 50 % × 1.5R (+0.25 R) | 100 | +0.05 R bis +0.45 R | 2.9 % |
| 50 % × 1.5R (+0.25 R) | 300 | +0.13 R bis +0.37 R | unter 0.1 % |
| 40 % × 2R (+0.20 R) | 30 | −0.20 R bis +0.60 R | 29.6 % |
| 40 % × 2R (+0.20 R) | 100 | −0.04 R bis +0.44 R | 9.0 % |
| 40 % × 2R (+0.20 R) | 300 | +0.06 R bis +0.34 R | 1.0 % |
| 30 % × 3R (+0.20 R) | 30 | −0.33 R bis +0.73 R | 28.5 % |
| 30 % × 3R (+0.20 R) | 100 | −0.08 R bis +0.52 R | 15.8 % |
| 30 % × 3R (+0.20 R) | 300 | +0.03 R bis +0.37 R | 3.0 % |
| 60 % × 1R (+0.20 R) | 30 | −0.07 R bis +0.47 R | 17.5 % |
| 60 % × 1R (+0.20 R) | 100 | +0.04 R bis +0.36 R | 2.7 % |
| 60 % × 1R (+0.20 R) | 300 | +0.11 R bis +0.29 R | unter 0.1 % |
| 35 % × 2R (+0.05 R) | 30 | −0.40 R bis +0.50 R | 50.5 % |
| 35 % × 2R (+0.05 R) | 100 | −0.19 R bis +0.29 R | 38.3 % |
| 35 % × 2R (+0.05 R) | 300 | −0.08 R bis +0.19 R | 29.4 % |
Monte-Carlo-Simulation, 20'000 Backtests je Zeile, fester Startwert 20261022. Jeder Trade gewinnt das genannte R mit der genannten Wahrscheinlichkeit oder verliert 1R; Trades unabhängig; ohne Kosten. Bereich = 5. bis 95. Perzentil des gemessenen Ø R.
Drei Erkenntnisse
- 30 Trades trennen kein gutes von einem schlechten System. Jedes Profil mit echtem Vorteil von +0.2R oder mehr mass in 17 bis 30 % seiner Backtests mit 30 Trades null oder weniger.
- Tiefe Trefferquoten brauchen mehr Trades. 30 % Gewinner zu 3R und 60 % Gewinner zu 1R haben denselben wahren Erwartungswert (+0.2R), aber das erste schwankt viel stärker: Nach 300 Trades sah es in 3.0 % der Backtests noch unprofitabel aus, das zweite in unter 0.1 %.
- Glück allein liefert überzeugende Ergebnisse. Ein System ganz ohne Vorteil (50 % zu 1R) zeigte in 18.1 % der Backtests mit 30 Trades +0.2R oder mehr, bei 100 Trades in 3.0 %.
Die Zahl für dein eigenes System
| System | Wahrer Erwartungswert | Streuung eines Trades | Trades, bis das 95-%-Intervall über 0 bleibt |
|---|---|---|---|
| 60 % × 1R | +0.20 R | 0.98 R | 93 |
| 50 % × 1.5R | +0.25 R | 1.25 R | 97 |
| 40 % × 2R | +0.20 R | 1.47 R | 208 |
| 30 % × 3R | +0.20 R | 1.83 R | 323 |
| 35 % × 2R | +0.05 R | 1.43 R | 3'147 |
n = (1.96 × Streuung ÷ Erwartungswert)², aufgerundet; Streuung eines Trades = √(w × (1 − w)) × (b + 1). Normalnäherung, ohne Kosten.
So nutzt du die Formel
Nimm deine erwartete Trefferquote w und deinen Durchschnittsgewinner b in R (Verlierer bei −1R). Die Streuung eines Trades ist √(w × (1 − w)) × (b + 1); die nötige Zahl Trades, bis das 95-%-Intervall die Null ausschliesst, ist (1.96 × Streuung ÷ Erwartungswert)². Ein halb so grosser Vorteil braucht viermal so viele Trades. Den Erwartungswert liefert der Erwartungswert-Rechner; echte Ergebnisse schwanken zusätzlich in der Grösse, was die Streuung und damit die Zahl erhöht.
Methode und Grenzen
- Modell: Jeder Trade gewinnt b R mit Wahrscheinlichkeit w oder verliert genau 1R. Trades sind unabhängig; es gibt keine Gebühren, keine Slippage und kein Funding.
- Durchläufe: 20'000 simulierte Backtests je Profil und Stichprobengrösse, Zufallszahlen aus dem Generator mulberry32 mit festem Startwert 20261022; jeder Lauf des Skripts liefert dieselben Zahlen.
- Nachrechnen: Skript herunterladen und
node edgetrail-sample-size-simulation.jsausführen (Node.js 18 oder neuer, ohne Pakete). - Grenzen: Echte Märkte haben Phasen und Serien, Ergebnisse schwanken in der Grösse, und Kosten sind nie null. All das macht die Bereiche breiter; nimm die Zahlen also als Untergrenze der nötigen Trades.
Die Trades sammeln
Kaum jemand kommt schnell auf 300 echte Trades eines Setups. Bar-Replay geht schneller: Replay läuft auf echten Kerzen von Bybit, Binance, OKX und Coinbase – 4'952 Krypto-Märkte, Stand 4.11.2026, von 1-Minuten- bis Wochenkerzen. Bei Bitcoin reichen die Minutenkerzen bis zum 20. Juli 2015 zurück (BTC-USD bei Coinbase). Jeder Replay-Trade landet mit seinem R im Backtest-Journal des Systems, mit Erwartungswert, Profit-Faktor, Trefferquote und Drawdown neben der Zahl der Trades. Schritt für Schritt: Krypto-Strategie backtesten; ein durchgearbeitetes Setup mit fester Festlegung zeigt der Ratgeber Liquidity Sweeps backtesten, und worauf du bei einem Replay- oder Backtest-Werkzeug achtest, der Ratgeber Backtesting Software für Krypto. Den gemessenen Profit-Faktor liest du neben dem Ratgeber Was ist ein guter Profit-Faktor?, und bevor du die Grösse erhöhst, prüf das Ruin-Risiko mit dem unteren Ende deines Bereichs. Die App ist auf Englisch. Edgetrail kostet 24 $ im Monat oder 199 $ im Jahr; die ersten 50 Founder zahlen einmalig 99 $, danach kostet Lifetime einmalig 249 $. Die ersten 14 Tage sind gratis ohne Kreditkarte, und auf jede Zahlung gibt es 14 Tage Geld zurück.
Stand:
Häufige Fragen
Reichen 30 Trades für einen Backtest?
Als erster Filter ja, als Urteil nein. In der Simulation massen Systeme mit echtem Vorteil von +0.2R oder mehr in 17 bis 30 % der Backtests mit 30 Trades null oder weniger.
Wie viele Trades brauche ich für einen Backtest?
Für einen Vorteil von etwa +0.2R pro Trade grob 100 bis 300 Trades, je nach Trefferquote. Ein halb so grosser Vorteil braucht viermal so viele; bei +0.05R sind es Tausende.
Warum brauchen Strategien mit tiefer Trefferquote mehr Trades?
Ihre Ergebnisse schwanken stärker, weil wenige grosse Gewinner die Summe bestimmen. Bei 30 % Gewinnern zu 3R ist die Streuung eines Trades etwa 1.83R, bei 60 % Gewinnern zu 1R 0.98R.
Kann ich die Simulation nachrechnen?
Ja. Das Skript ist mit festem Startwert veröffentlicht; mit Node.js ausgeführt, liefert es genau die Zahlen dieser Seite.
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