Neulich bin ich auf X auf einen interessanten Artikel gestoßen.

Der Autor beschreibt, wie er im Laufe der Jahre mit einem "Schwungrad"-System langsam vorankam: drei Räder – Cashflow, Kernvermögen und Alpha – die sich gegenseitig befruchten. Im Kern läuft es auf einen Satz hinaus: Überlebe zuerst, überlebe lange genug, dann kommt der Zinseszinseffekt.

Dieses System ist der Autor durch manuelle Praxis entstanden, basierend auf persönlicher Erfahrung und Bauchgefühl. Aber nach dem Lesen kam mir ein Gedanke: Im Grunde ist es eine Disziplin, und genau diese Disziplin ist das, was Menschen am leichtesten aufgeben und was Programme am zuverlässigsten einhalten. Könnte man es aus quantitativer Sicht reproduzieren?

Die Idee der Reproduktion besteht nicht darin, etwas völlig Neues zu erfinden, sondern in der Bestandsaufnahme: Wir haben bereits mehrere bestehende Strategien entwickelt und getestet – die DCA-Strategie, die Rolling-Position-Strategie und die Coin-Auswahl-Engine (Harness) – welche davon verhält sich von Natur aus so, wie es ein bestimmtes Rad erfordert? Wenn es passt, wird es eingesetzt, und mit Geldflüssen zu einem Kreislauf verbunden.

Der Schwerpunkt dieses Beitrags liegt darauf, zu erklären, "warum diese drei ausgewählt wurden, welche Logik dahinter steckt und wie sie auf die Räder passen".

Rad zwei: Kernvermögen ← DCA-Strategie

Was das Konzept erfordert

Das Kernvermögen dient laut Autor dem Zinseszinseffekt, dem "Zeit als Freund nutzen", ohne dass bei extremen Marktbewegungen ein Verkaufszwang entsteht. Es ist nicht zum "Handeln" gedacht, sondern zum "Halten und Warten". Die einzige implizite Handlung ist: kontinuierlich kaufen, niemals aktiv verkaufen.

Was ist DCA?

DCA steht für Dollar Cost Averaging, auf Deutsch "Durchschnittskosteneffekt" oder umgangssprachlich "regelmäßiges Investieren". Die Logik ist extrem einfach: In festen Abständen (z.B. alle 7 Tage) wird unabhängig vom aktuellen Preis ein fester Betrag in einen Vermögenswert investiert.

Die wahre Stärke zeigt sich bei fallenden Kursen: Mit denselben 200 $ kauft man bei niedrigen Preisen mehr Anteile, bei hohen weniger. Über einen langen Zeitraum gleicht sich der Durchschnittskaufpreis auf ein vernünftiges Niveau aus. Es ist keine Marktzeitpunktbestimmung nötig, nur konsequente Ausführung.

Noch wichtiger: DCA enthält von Natur aus keinen aktiven Verkauf – es kauft nur und hält dann. Es ist im Wesentlichen eine Maschine, die "nur rein, nie raus, langsam ansammelt".

Warum ist es das richtige: Verhaltensäquivalenz

"Zeit als Freund nutzen" in einen maschinenausführbaren Befehl übersetzt bedeutet: "Zum festgelegten Zeitpunkt kaufen, nie verkaufen". Das ist verhaltensäquivalent zu DCA, nachdem man die Verkaufslogik entfernt hat. Kein zusätzliches Design nötig – einfach die Take-Profit-Verkaufsfunktion der ursprünglichen DCA entfernen, und schon hat man die Implementierung des Kernvermögens-Rads.

Entsprechender Code:

            javascript
            
            
// Alle N Tage: festen Betrag in Kernvermögen investieren, nur kaufen, nie verkaufen
if (now - lastDca >= DcaIntervalDays * 86400000) {
    var amount = sizeByCash(CoreSymbol, DcaAmount, CoreLeverage, price);
    marketOrder(CoreSymbol, "buy", amount);
    coreInvested += DcaAmount;   // Kumulierte Kosten erfassen, nie eine entsprechende Subtraktion
}

Im gesamten Code gibt es keine Logik zum Verkauf von Kernvermögen – das ist bewusst so, entsprechend "auch bei extremen Marktbewegungen kein Verkaufszwang".

Rad eins: Cashflow ← Reserve-Mechanismus

Was das Konzept erfordert

Der Autor stellt den Cashflow an die erste Stelle, aber seine Bedeutung liegt nicht darin, reich zu werden, sondern darin, "dass man nicht gezwungen ist, auszusteigen, wenn man am besten einsteigen sollte". Vereinfacht: Mit einem stabilen Cashflow-Zufluss muss man selbst bei starken Markteinbrüchen und Buchverlusten keine Vermögenswerte verkaufen, um zu überleben – man hält durch, bis der Zinseszinseffekt eintritt.

Das ist die Voraussetzung für das gesamte System. Ohne diese Absicherung nützt selbst die beste Wahl des Kernvermögens nichts, wenn man bei einem großen Crash gezwungen ist, zu verkaufen.

Wie wird es in der Quantität abgebildet?

Cashflow ist im Wesentlichen etwas außerhalb des Kontos – Gehalt, Nebenverdienst, IPO-Gewinne. Code kann keine Einkommen aus dem Nichts schaffen.

Aber Code kann den Kerneffekt abbilden: niemals gezwungen sein, Kernvermögen zu verkaufen. Die Methode besteht darin, eine Reservelinie im Konto einzurichten – ein bestimmter Anteil des Kapitals bleibt als Puffer, der bei keiner Order angetastet werden darf. Die DCA-Routine kombiniert mit dieser Linie simuliert den Zustand "nie ausgehender Cashflow".

Im Live-Handel hängt die Höhe dieser Linie tatsächlich davon ab, ob der reale externe Cashflow stabil ist. Dieser Schritt ist auch der indirekteste der drei Reproduktionen – wir reproduzieren die Wirkung, nicht die Ursache.

            javascript
            
            
// Vor jeder Order prüfen: Guthaben abzüglich des Orderbetrags darf nicht unter die Reservelinie fallen
var reserve = equity * ReserveFloorRatio;   // z.B. 10% des Eigenkapitals reservieren
if (balance - DcaAmount < reserve) return;  // Wenn unterschritten, Order auslassen, den letzten Puffer bewahren

Rad drei: Alpha ← Harness + Rolling-Position-Strategie

Das Alpha-Rad ist das komplexeste und muss in zwei Hälften geteilt werden: Woher kommen die Zielmärkte? Wie handelt man, wenn man die Ziele hat? Diese beiden Dinge entsprechen zwei verschiedenen Strategien.

Was das Konzept erfordert

Der Autor sagt, Alpha bedeute "mit minimalen Kosten maximale Gewinne erzielen" und betont, dass die Gewinne nicht ausgegeben, sondern vollständig in das Kernvermögen umgeleitet werden sollen, um das Kapital zu vergrößern.

Zwei Schlüsselbegriffe: "Minimale Kosten" – der maximale Verlust pro Trade muss begrenzt sein, ein einziger Fehler darf nicht das gesamte Kapital ruinieren. "Maximale Gewinne" – wenn der Trade richtig läuft, sollen die Gewinne so weit wie möglich laufen, nicht nach kleinem Gewinn aussteigen. Das ist eine inhärent asymmetrische Struktur: Im schlechten Fall kleine Verluste, im guten Fall große Gewinne.

Obere Hälfte: Harness – die richtigen Coins finden

Im Kryptomarkt gibt es hunderte von permanenten Future-Kontrakten. Wenn man zufällig einen auswählt und eine Strategie darauf anwendet, wird das Ergebnis höchstwahrscheinlich Zeitverschwendung oder sogar Verlust sein. Die Harness löst das Problem, "auf welchen Coins sollte man handeln".

Erste Stufe – Volumenfilter

Alle USDT-Permanent-Futures werden nach dem Dollar-Handelsvolumen (Preis × Volumen) absteigend sortiert, die Top 120 bleiben erhalten.

Warum Volumen als ersten Filter? Coins mit hohem Volumen haben zwei Vorteile: Erstens ausreichende Liquidität, sodass Orders nicht durch große Spreads zu viel Kosten verursachen. Zweitens gibt es genügend Teilnehmer, die spekulieren, sodass sich leichter fangbare Trends bilden können. Bei Coins mit geringem Volumen ist der Preis leichter manipulierbar, und selbst die beste Strategie wird unwirksam.

Zweite Stufe – Backtest-Scoring mit gleitenden Durchschnitten

Für jeden qualifizierten Coin wird ein Backtest mit mehreren Kombinationen von gleitenden Durchschnitten (z.B. MA5/20, MA10/30, MA20/60) durchgeführt. Für jede Kombination werden Kernkennzahlen berechnet: Gewinnrate (Anteil gewinnender Trades), Gewinn-Verlust-Verhältnis (durchschnittlicher Gewinn / durchschnittlicher Verlust), maximaler Drawdown, Anzahl der Signale. Diese Ergebnisse werden zu einer Gesamtbewertung gewichtet.

Dieser Schritt soll herausfinden, "ob die Gleitender-Durchschnitts-Strategie auf diesem Coin historisch effektiv war". Nicht jeder Coin hat klare Trends, manche verharren in Seitwärtsbewegungen, die alle Signale als Fehlausbrüche liefern – solche Coins werden vorher aussortiert, um kein Kapital zu verschwenden.

Dritte Stufe – Bonus für Ausbruchspotential

Zur Bewertung kommen zwei dynamische Faktoren hinzu:

• Volatilitäts-Perzentil: Der aktuelle ATR (Average True Range, Maß für die Preisschwankung) im Verhältnis zum historischen Perzentil. Je näher am hohen Ende, desto größer ist die aktuelle Volatilität im historischen Vergleich, was auf größere Kursbewegungen hindeutet.
• Volumenausbruchskoeffizient: Durchschnittliches Volumen der letzten 5 Kerzen ÷ Durchschnittliches Volumen der letzten 50 Kerzen. Wenn dieser Wert deutlich über 1 liegt, deutet dies auf ein ungewöhnlich hohes Handelsvolumen in letzter Zeit hin, was auf einen Kapitalzufluss und einen frühen Ausbruch hindeuten könnte.

Diese beiden Faktoren werden hinzugefügt, um über die statische historische Performance hinaus einen zusätzlichen Schwerpunkt auf "aktuell abweichende" Coins zu legen.

Das Endergebnis ist eine Whitelist von in der Regel 3 bis 5 Coins mit der höchsten Gesamtbewertung in der aktuellen Phase.

            javascript
            
            
// Harness: Volumenfilter → Backtest-Scoring → Ausbruchsfaktoren → Whitelist
var pool = tickers
    .filter(t => t.Symbol.endsWith("USDT.swap"))
    .sort(byQuoteVolumeDesc)
    .slice(0, TopVolumeN);

for (var coin of pool) {
    var volPct  = calcVolPct(records);       // Volatilitäts-Perzentil
    var surge   = calcVolumeSurge(records);  // Volumenausbruchskoeffizient
    var bt      = bestBacktestScore(records, maParamsList);   // Gleitende-Durchschnitte-Backtest-Gesamtbewertung
    var score   = bt * 0.56 + volPct * VolSurgeBonus + surge * VolSurgeBonus;
    if (score >= threshold) whitelist.push(coin);
}

Untere Hälfte: Rolling-Position-Strategie – klein anfangen, groß gewinnen

Mit der Whitelist braucht man noch eine Handelsmethode. Hier kommt die Rolling-Position-Strategie zum Einsatz, die wir bereits dokumentiert haben. Ihre Mechanismen stimmen stark mit den asymmetrischen Anforderungen von Alpha überein.

Was ist die Rolling-Position-Strategie?

Es ist eine Trendfolgestrategie für Futures, basierend auf Kreuzungssignalen gleitender Durchschnitte.

Zuerst zum gleitenden Durchschnitt: Der gewichtete Durchschnitt der Schlusskurse der letzten N Kerzen ist der EMA (Exponential Moving Average). Der EMA gewichtet aktuelle Kurse stärker und reagiert schneller als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Das Kreuzungssignal funktioniert so: Wenn der kurzfristige EMA (z.B. EMA5) von unten den langfristigen EMA (z.B. EMA10) kreuzt, nennt man das "Golden Cross" – ein Kaufsignal, da die kurzfristige Aufwärtsbewegung stärker ist als die langfristige. Das Gegenteil ist ein "Death Cross" – ein Verkaufssignal (Short).

"Rolling Position" bedeutet: Nach jedem Take-Profit, wenn die Richtung des gleitenden Durchschnitts noch intakt ist (der Trend also anhält), wird sofort eine neue Position eröffnet, um dem Trend zu folgen. In einem starken Trend kann diese Methode die Gewinne Runde für Runde rollieren und durch Zinseszinseffekte vermehren, anstatt nur einen Ausstieg zu machen.

Jeder Trade hat einen harten Stop-Loss: Sobald sich der Kurs um mehr als einen festgelegten Betrag (z. B. -8 %) gegen die Position bewegt, wird die Position zwangsweise geschlossen. Dieser Stop-Loss begrenzt den maximalen Verlust jedes Trades – egal wie schlecht der Markt läuft, der Einzelverlust überschreitet diese Zahl nicht. Das ist der Mechanismus, der die „minimalen Kosten“ erzeugt.

Warum es funktioniert: Die Anpassung an die asymmetrische Struktur

Alpha erfordert „minimale, gedeckelte Kosten + möglichst großen Gewinn“ – eine asymmetrische Ertragsstruktur. Die Rollover-Strategie besitzt diese Struktur von Natur aus:

• Harter Stop-Loss = der „Eintrittspreis“ pro Wette; maximal dieser Verlust, nicht mehr.
• Trailing Take-Profit + fortlaufende Verlängerung der Position = wenn der Trade richtig läuft, lässt man den Gewinn mit dem Trend laufen, theoretisch ohne Obergrenze.

Beide sind im Grunde zwei Seiten derselben Medaille. Konkreter Code:

            javascript
            
            
// Kosten gedeckelt: Bei hartem Stop-Loss sofort aussteigen – das ist die Obergrenze des Einsatzes pro Wette
if (pnlPct <= -AlphaStopPct) close("Harter Stop-Loss");

// Gewinne laufen lassen: Je höher der Peak, desto mehr Rücksetzer sind erlaubt, um großen Gewinnern ausreichend Atemraum zu geben
var giveback = Math.max(15, maxPnl * 0.3);
if (maxPnl - pnlPct >= giveback) close("Trailing Take-Profit");

// Wenn der Trend nach Take-Profit noch besteht, Position verlängern und weiter halten – Gewinne werden reinvestiert
if (shouldRoll(records, direction)) openAlpha(direction, price);

Organische Integration: Alphas Gewinne zurück ins Kernportfolio

Die Coin-Auswahl-Engine findet die Assets, die Rollover-Strategie erzeugt Gewinne – aber das reicht noch nicht. Wie im Originaltext: Der wahre Wert von Alpha liegt darin, „dem Kernportfolio Kapital zuzuführen“. Deshalb muss es eine Kapitallinie geben: Die von Alpha erzielten Gewinne werden in einer Richtung zurück in das Kernportfolio investiert; bei Verlusten wird das Kernkapital auf keinen Fall angegriffen.

            javascript
            
            
// Wenn sich die realisierten Alpha-Gewinne auf eine bestimmte Schwelle summieren, wird das Kern-Asset nachgekauft
if (alphaPnlBank >= AlphaSweepMin) {
    var amt = sizeByCash(CoreSymbol, alphaPnlBank, 1, price);
    marketOrder(CoreSymbol, "buy", amt);   // Gewinne fließen ins Kernportfolio, vergrößern die Basis
    coreInvested += alphaPnlBank;
    alphaPnlBank = 0;
}

Genau diese Linie verwandelt drei unabhängige, separate Strategien von „laufen parallel“ in „einen sich gegenseitig speisenden Kreislauf“: Sparplan füttert kontinuierlich das Kernportfolio, Coin-Auswahl-Engine identifiziert Kandidaten, Rollover-Strategie mit kleinem Einsatz erzielt große Gewinne, und diese fließen zurück ins Kernportfolio, das dadurch wächst und den zukünftigen Multiplikator immer kleiner macht.

Was Quantifizierung hier wirklich bewirkt

Zusammenfassend: Der Wert der Replikation liegt nicht darin, „schlauer“ zu sein, sondern darin, „disziplinierter“ zu sein.

Das Originalkonzept ist nicht schwer zu verstehen, sondern schwer umzusetzen: In Panik verkaufen, wenn der Markt stark fällt; aus FOMO nachkaufen, wenn stark gestiegen; aufhören wollen, nach einem kleinen Verlust; gezwungenermaßen liquideren, wenn dringend Geld benötigt wird – und dabei die Kernassets verlieren, die man eigentlich halten sollte. Diese Fehler passieren nicht, weil man das Prinzip nicht versteht, sondern wegen der Emotionen.

Der Code wird nicht zum Verkauf gezwungen (Reservelinie fängt auf), hat kein FOMO (handelt nur nach Whitelist und Signalen), setzt nicht aus (selbst wenn Alpha seine kleinen Kosten verliert, wartet er auf den nächsten Trade und greift nie das Kernportfolio an). Wir haben diese Theorie nicht besser gemacht; wir haben nur die menschenfeindlichsten Aspekte einem emotionslosen Ausführer übergeben.

Das ist nur ein erster bescheidener Versuch

Es muss klar sein: Das ist noch lange nicht das Ende, und ein Teil offensichtlich eine andere Umsetzung eines anderen Pfads.

Das wahre Alpha im Original – Token-Launches, Vorverkäufe, frühe strukturelle Chancen – nutzt Informationen und Ressourcen, um mit kleinem Einsatz große Gewinne zu erzielen. Dagegen sind Rollover + gleitende Durchschnitte eine andere Form der Realisierung von „kleiner Einsatz, große Gewinne“: Sie verlassen sich auf Trendbewegungen, um Erträge zu erzielen. Die Pfade sind unterschiedlich, aber der innere Kern ist identisch. In seitwärts tendierenden Märkten erleidet diese Trendstrategie unweigerlich wiederholte kleine Verluste durch Stop-Losses. Sie ergänzt die ursprünglichen Chancen und bildet gemeinsam die Alpha-Ertragsquelle. Die wirklich knappen Chancen müssen weiterhin vom Menschen erkannt werden; nach dem Gewinn wird manuell entlang derselben Linie zurück ins Kernportfolio investiert.

Außerdem: Ein gut aussehender Backtest bedeutet nicht, dass man im Live-Handel Geld verdient. Gebühren, Funding-Raten, Slippage – diese werden im Backtest leicht übersehen, im Live-Handel fressen sie nach und nach die Marge weg. Der Code wahrt die Disziplin, aber er kann nicht instinktiv bremsen, wenn es konservativ sein sollte.

Daher sollte der nächste Schritt nicht sein, mit viel Kapital loszulegen, sondern zuerst mit einem Simulationskonto und kleinen Positionen über einen längeren Zeitraum zu laufen: Drehen sich die Räder wirklich gegenseitig? Bringt der Alpha-Teil tatsächlich einen Mehrwert oder ist er nur leere Mühe? Dann mit echten Daten Schritt für Schritt optimieren.

Der Satz aus dem Original gilt auch für die Verfeinerung dieses Systems: Man kann langsam sein, aber man darf nicht aufhören.

(Obiges ist nur die Aufzeichnung eines Ansatzes und stellt keine Anlageberatung dar.)

Original-Link: Mein Flywheel-System von Null auf Millionen: Cashflow · Kernasset · Alpha

Strategie-Quellcode: Flywheel-Quant-System