Unabhängige Strategie-Analysen
Funktionieren Grid- und DCA-Bots wirklich? Wir haben 70+ getestet. Jeder einzelne ist gescheitert.
Kurzfassung: nein. Wir haben über 70 Grid-, DCA- und Martingale-Bots durch dasselbe Kostenmodell gejagt, das wir auf alles anwenden — auf 13 Jahren echter Daten. Kein einziger hat überlebt. Grid/DCA ist die einzige komplette Kategorie in unserem Audit, die glatt zu 100% stirbt. Die Equity-Kurve, die diese Dinger zeichnen, ist wunderschön. Genau das ist das Problem. Sie ist das Letzte, was du siehst, bevor das Konto weg ist.
Das Verkaufsversprechen — und warum es ein Trick ist
Der Verkaufstext ändert sich nie. Passives Einkommen. Funktioniert in jedem Markt. Eine Trefferquote von über 90 Prozent, per Screenshot aus einem Demokonto. All das kann stimmen und trotzdem wertlos sein — denn die Trefferquote ist der Trick, nicht der Edge.
So funktioniert die Mechanik. Ein Grid staffelt Orders um einen Preis herum und kassiert die Schwankung. Ein DCA- oder Martingale-Bot kauft in festen Abständen in eine Verlustposition nach, zieht den durchschnittlichen Einstieg näher heran und wartet auf den Rücklauf. Beide gewinnen klein und oft. Beide verlieren selten und gewaltig. Der seltene Verlust ist die ganze Strategie. Alles andere ist nur die Vorbereitung darauf.
Was tatsächlich passiert ist, als wir sie getestet haben
Wir haben über 70 davon auf CME-Futures, tickgenauem FX mit echtem Bid/Ask und Krypto-Spot und -Perps laufen lassen. Jede Konfiguration ist gescheitert, sobald echte Spreads und Slippage im Modell waren. Und nicht knapp. Die meisten hatten keinen Edge, bevor auch nur ein Cent Kosten anfiel — sie prognostizieren nichts. Sie wetten darauf, dass der Markt nicht weit genug läuft, um die Position zu ruinieren, bevor sie zurückkommt. Über 13 Jahre Daten tut er es irgendwann immer.
Die hohe Trefferquote hielt in den Zahlen stand. Sie war nur egal. Ein Martingale schließt eine lange Reihe winziger grüner Trades, während der echte Verlust im offenen Drawdown sitzt, wächst, unsichtbar im Trade-Log – bis zu dem Tag, an dem er es nicht mehr ist. Eine Bewegung gegen eine verdoppelte Position löscht ein Jahr „Einkommen“ an einem Nachmittag aus. Wir haben es bei Grid um Grid genau so ablaufen sehen.
Wirklich alle? Auch mit weiteren Grids?
Ja. Über Futures, FX und Krypto hinweg, und über jeden Grid-Abstand und jede Stop-Einstellung hinweg. Das ist der Punkt, auf den es ankommt: Das Scheitern ist strukturell, kein Tuning-Problem. Ein weiterer Grid kauft Zeit und macht den irgendwann fälligen Verlust größer. Ein engerer blutet schneller an den Kosten aus. Es gibt keinen Abstand, der aus einem Münzwurf mit Fat Tails einen Edge macht. Auf FX unter 15 Minuten ist es noch schlimmer — der Spread frisst den Edge, bevor er überhaupt existieren kann, deshalb haben wir das Testen von FX und CFDs unter 30 Minuten komplett eingestellt.
Wir haben versucht, einen zu bauen, der überlebt
Wir wollten eine ganze Kategorie nicht aus Prinzip verwerfen, also haben wir versucht, sie zu retten. Harte Stops. Positionslimits. Nur echte mean-reverting Instrumente, klein dimensioniert. So kannst du einen engen Grid am Leben halten — als ein risikobegrenztes Teil in einem größeren Buch. Aber in dem Moment, in dem du die Kontrollen dranschraubst, die das Sprengen verhindern, verschwindet die glatte Kurve, die ihn verkauft hat. Übrig bleibt eine mittelmäßige Mean-Reversion-Komponente mit einem Marketingnamen. Das ist die ehrliche Ausnahme. Es ist nicht der Passiv-Einkommen-Bot, den dir irgendjemand verkauft.
Wie wir testen
Jede Strategie wird nach Python portiert und gegen echte Kosten laufen gelassen — Spreads und Kommissionen aus Tickdaten modelliert, keine geschätzte Pauschale. Futures kommen von Databento (13 Jahre CME), FX von Dukascopy mit echtem Bid/Ask, Aktien mit liquiditätsbewussten Fills, Krypto als Spot und Perps. Ein schnelles Modell erledigt das Massenporting; das stärkste Modell versucht dann, jeden scheinbaren Gewinner zu zerlegen, und jagt Look-ahead-Bias und unmögliche Fills. Wir hashen den Code, sodass eine unter drei Namen neu veröffentlichte Strategie einmal getestet wird, nicht dreimal. Es ist derselbe Prozess, der rund 78% der getesteten Strategien aussortiert — und 100% der Grid/DCA-Bots.
Research und Bildung, keine Finanzberatung. Keine Signale, keine Renditeversprechen. Unabhängig und nicht mit TradingView verbunden.
Welche Bots — und wer hat sie veröffentlicht?
Du weißt jetzt, dass die Kategorie eine Falle ist. Was diese Seite dir nicht gibt, sind die Namen: welche konkreten veröffentlichten Grid/DCA-Skripte wir getestet haben, wer sie geschrieben hat und die exakten Nach-Kosten-Zahlen hinter jeder Ablehnung. Das ist The No List — jede Strategie, die wir auditiert haben, mit Namen, mit ihrem Urteil und dem Grund, warum sie überlebt hat oder gestorben ist.
Hol dir The No List →FAQ
Funktionieren Grid-Trading-Bots wirklich?
Nicht als eigenständige Systeme, in unseren Tests. Jeder Grid-, DCA- und Martingale-Bot, den wir auditiert haben, ist an einem echten Kostenmodell gescheitert — 100% der über 70, die wir getestet haben. Die hohe Trefferquote ist echt und irrelevant; der seltene Verlust ist die Strategie.
Warum gewinnen Grid/DCA-Bots fast jeden Trade und sprengen trotzdem das Konto?
Sie kassieren viele winzige Gewinner, während der Verlust sich als offener Drawdown ansammelt, versteckt im Trade-Log. Ein Trend gegen eine verdoppelte Position löscht Monate kleiner Gewinne in einer einzigen Bewegung aus.
Lässt es sich mit weiteren Grids oder besseren Einstellungen beheben?
Nein. Das Scheitern ist strukturell, kein Tuning-Problem. Weitere Grids verzögern den Verlust und machen ihn größer; engere Grids bluten schneller an den Kosten aus. Kein Abstand macht aus einem Münzwurf mit Fat Tails einen Edge.
Gibt es irgendeine Version eines Grids, die überlebt?
Nur mit harten Stops, Positionslimits und echten mean-reverting Instrumenten — und dann ist es eine kleine, risikobegrenzte Komponente, kein Passiv-Einkommen-Bot. Die Kontrollen, die ihn am Leben halten, nehmen genau die glatte Kurve weg, die ihn attraktiv gemacht hat.