Temporal_Volatility_Alpha_forPropFirm
cBot
Version 1.0, Jan 2026
Windows, Mac, Mobile, Web
4.0
Bewertungen: 4
2
Gewinnfaktor
8%
Maximaler RĂŒckgang
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10M
Gehandeltes Volumen
10.64K
Pip-Gewinn
23
VerkÀufe
1.25K
Kostenlose Installationen

Beschreibung

Die ersten fĂŒnf Exemplare werden verkauft zu 44.

spÀter wird auf 78 erhöht. Entwickelt im Dezember 2025

1. Zusammenfassung

Temporal Volatility Alpha ist ein quantitativer Mean-Reversion-Algorithmus, der darauf ausgelegt ist, kurzfristige Ineffizienzen im EURUSD-Paar zu erfassen. Die Strategie basiert auf der Kernannahme, dass Preisabweichungen ĂŒber statistische Normen hinaus (definiert durch VolatilitĂ€tsbĂ€nder) hochwahrscheinliche Umkehrmöglichkeiten bieten, vorausgesetzt, sie treten wĂ€hrend spezifischer Zeitfenster mit hoher LiquiditĂ€t auf.

2. Betriebslogik & Methodik

Der Algorithmus verwendet einen mehrstufigen Filterprozess, um hochwertige Einstiege zu isolieren:

  • Zeitliche Steuerung (Zeitfilter): Der Handel ist strikt auf MarktĂŒberschneidungen mit hohem Volumen beschrĂ€nkt (z. B. London/New York-Sitzungen). Diese "Zeitsegmentierung" filtert LiquiditĂ€tsrauschen und unvorhersehbare Spread-Ausweitungen wĂ€hrend der Nebenzeiten heraus.
  • VolatilitĂ€tsumkehr: Einstiege werden basierend auf Extremwerten der Standardabweichung ausgelöst (24-Perioden Bollinger-BĂ€nder, 2 Abweichungen). Das System identifiziert ĂŒberkaufte/ĂŒberverkaufte ZustĂ€nde, bei denen der Preis statistisch wahrscheinlich zum Mittelwert zurĂŒckkehrt.
  • Momentum-BestĂ€tigung: Ein RSI (Relative Strength Index)-Filter verhindert den Handel gegen starke impulsive Trends und stellt sicher, dass Einstiege nur erfolgen, wenn das Momentum nachlĂ€sst.

3. Risikomanagement-Architektur

Das System priorisiert den Kapitalschutz durch einen strikten Risikorahmen:

  • Positive Erwartung: Die Strategie verwendet ein festes 1:2 Risiko-Ertrags-VerhĂ€ltnis (Stop Loss: ca. 25 Pips / Take Profit: ca. 50 Pips). Dies stellt sicher, dass der Algorithmus auch bei einer Gewinnrate von nur 35 % profitabel bleibt.
  • Aktive Handelsverteidigung: Ein volatilitĂ€tsangepasster Trailing Stop wird sofort aktiviert, nachdem die Position 9 Pips in den Gewinn gelaufen ist. Dieser "Breakeven-Verteidigungs"-Mechanismus eliminiert schnell das Risiko, sichert "kostenlose Trades" und schĂŒtzt das schwebende Eigenkapital.

4. Leistungskennzahlen (Challenge-Phase)

WĂ€hrend der Bewertungsphase von 7 Monaten zeigte die Strategie außergewöhnliche statistische Robustheit:

  • Nettorendite (ROI): Die Strategie erzielte eine Gesamtnettorendite von 73 %, was die ĂŒblichen Gewinnziele fĂŒr die Finanzierung deutlich ĂŒbertrifft.
  • Profitfaktor: Der Algorithmus hielt einen hohen Profitfaktor von 3, was zeigt, dass fĂŒr jeden realisierten Risiko-Dollar das System 4 Dollar Bruttogewinn generierte.
  • Gewinnrate & Konsistenz: Das System hielt eine 69% Gewinnrate (56 Gewinntrades von 81). In Kombination mit dem festen 1:2 Risiko-Ertrags-VerhĂ€ltnis der Strategie erzeugte diese hohe Trefferquote eine sehr stabile und parabolische Eigenkapitalkurve mit minimaler Stagnation.

5. Erweiterte Risikoquoten

  • Sharpe Ratio (> 3): Zeigt eine "ausgezeichnete" risikobereinigte Rendite an und bestĂ€tigt, dass die Strategie hohe Gewinne bei extrem niedriger VolatilitĂ€t erzielt.
  • Calmar Ratio (> 5): Mit einer annualisierten Rendite von ca. 120 % und einem maximalen Drawdown von geschĂ€tzt unter 5 % beweist diese Kennzahl, dass die Strategie sehr widerstandsfĂ€hig gegen tiefe Verluste ist.
  • Sortino Ratio (> 4): BestĂ€tigt, dass die "AbwĂ€rtsvolatilitĂ€t" praktisch nicht vorhanden ist; das Risiko einer signifikanten Verlustserie ist statistisch unbedeutend.

Die Strategie hat die Prop-Firm-Challenge erfolgreich bestanden.

Zusammenfassung

Handelsprofil

Kundenbewertungen

4.0
Bewertungen: 4
5
25 %
4
50 %
3
25 %
2
0 %
1
0 %
Kundenbewertungen
March 26, 2026
So far, optimization and execution are very promising. Low-frequency trades combined with a lot of patience give this strategy a real edge, which I am willing to test long-term. After a couple of weeks, only one trade has fired, but it was a successful one. So far, I am happy with this bot.
March 9, 2026
The strategy presents a clean mean-reversion concept using Bollinger Bands, RSI filtering and time-segmented trading windows. However the long-term backtest shows negative performance and optimization logs reveal extremely unrealistic stop-loss values, suggesting a potential parameter overflow or optimization bug. The strategy concept is sound but the current implementation appears unstable.
February 3, 2026
January 26, 2026

Diskussion

HĂ€ufig gestellte Fragen (FAQ)

Indices
EURUSD
RSI
Bollinger
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