Does ICT / Smart Money Concepts actually work?

Partly, and that is the honest answer. In our testing about 73% of ICT/SMC strategies were rejected — most fail, but the category does not collapse to zero the way grid/DCA does. A minority showed a real conditional edge on specific instruments and sessions.

Why does ICT backtest so well but fail your test?

Because the eye test smuggles in hindsight. Order blocks and sweeps look obvious after the candle closes, so the code fits the label to a known outcome. Add a placebo test on scrambled data and most of the wins keep appearing, which means the rule was reading noise, not the market.

Is any ICT strategy worth trading?

A few survived as a risk-capped structure filter on a normal trend or reversal trade — narrow instrument, tight sizing. Not a do-everything system. The value was the discipline, not the mythology bolted around it.

Is 20-plus tests a big enough sample to trust?

It is smaller than our hundreds-deep categories, and we treat it that way. We report the pattern and the honest caveat rather than pretending two dozen tests carry the weight of two hundred. The direction was consistent enough to publish, but we weight it less than trend-following.

Unabhängige Strategieforschung

Funktionieren ICT- und Smart-Money-Konzepte tatsächlich? Wir haben sie wie alles andere auch getestet.

Etwa 73 % der von uns getesteten ICT- und Smart-Money-Concepts-Strategien wurden verworfen – eine der niedrigsten Verwerfungsraten im gesamten Audit. Das hat uns überrascht. ICT wird oft als reine Erzählung abgetan, doch als Kategorie hat sie sich besser behauptet als die „Breakout“- und „Mean-Reversion“-Gruppen, und sie ist weit entfernt von den „Grid-Bots“, die zu 100 % versagen. Also nein, es ist nicht alles nur Schall und Rauch. Das meiste davon scheitert. Eine Minderheit jedoch nicht. Und ein großer Teil dieser Minderheit bricht zusammen, sobald man die Balken neu mischt.

Die Kategorie scheidet nicht zu 100 % aus, so wie es bei Grid/DCA der Fall ist. Eine Minderheit übersteht die erste Auswahlrunde – doch der Großteil dieser Minderheit schneidet bei durcheinandergewürfelten Daten genauso ab, was bedeutet, dass sie den Markt nie richtig gelesen hat. Illustrative Anteile aus einer bewusst kleinen Stichprobe.

Über 20 getestete ICT-/SMC-Strategien

~73 % wurden nach Berücksichtigung der tatsächlichen Kosten verworfen

Einige wenige zeigten einen bedingten Vorteil – keine, die wir als „Deploy-and-Forget“-Strategie verkaufen würden

Kleinere Stichprobe als bei unseren großen Kategorien – über 20 ICT-/SMC-Tests gegenüber Hunderten von Trendfolge-Strategien. Wir gewichten dies entsprechend und sagen das auch offen, anstatt zwei Dutzend Tests als Naturgesetz auszugeben.

Was ICT und SMC tatsächlich behaupten

Auftragsblöcke. Fair-Value-Lücken. Liquiditätsverschiebungen und Veränderungen der Marktstruktur. Die Prämisse lautet, dass der Kurs nach Stop-Orders sucht, und wenn man erkennen kann, wo das große Geld sitzt, handelt man mit ihm, anstatt von ihm überrollt zu werden. Es ist eine überzeugende Geschichte, die klare Charts liefert.

Wir haben nicht die Philosophie getestet. Wir haben den Code getestet. Die einzige Frage, die unsere Pipeline stellt, ist, ob ein auf diesen Ideen aufbauender Regelkatalog nach Berücksichtigung realer Spreads, Provisionen und Slippage mit Daten, die der Autor nie gesehen hat, Geld einbringt. Die Geschichte hat kein Mitspracherecht.

Was wir festgestellt haben

Wir haben über 20 ICT/SMC-Strategien portiert und sie dem gleichen Prozess unterzogen wie alles andere. Etwa 73 % wurden abgelehnt. Das ist weniger als bei den Kategorien „Mean-Reversion“ und „Breakout“ und ein himmelweiter Unterschied zu „Grid“ und „DCA“, wo jeder einzelne von uns getestete Bot gescheitert ist. Für eine Reihe von Ideen, über die sich das Internet gerne lustig macht, ist das ein besseres Ergebnis, als wir zu Beginn erwartet hatten.

Dann kommt der Teil, der ICT von den ehrlich entwickelten Strategien unterscheidet. Eine ganze Reihe von ihnen bestand den Augentest – saubere Einstiegspunkte, sinnvolle Struktur, eine Kurve, die echt aussah. Also mischten wir die Balken durcheinander. In einem Placebo-Test, bei dem dieselben Regeln mit permutierten und randomisierten Daten gefüttert wurden, „funktionierten“ viele dieser Überlebenden weiterhin. Eine Regel, die bei durcheinandergewürfelten Kursen die gleiche Punktzahl erzielt, hat den Markt nie gelesen. Sie hat keinen echten Vorteil. Sie hat im Rauschen ein Muster erkannt, und Rauschen gibt es überall.

Eine Regel, die bei durcheinandergewürfelten Daten die gleiche Leistung erbringt, hat den Markt nie gelesen. Sie hat dich gelesen.

Warum die meisten ICT-Strategien scheitern

Drei Fehlerquellen haben den größten Schaden angerichtet, und sie alle sind die Folge einer einzigen Sache: ICT wird anhand handverlesener Chartbeispiele vermittelt, bei denen der erfolgreiche Orderblock nach dem Schließen der Kerze immer offensichtlich ist.

Nachträgliche Einordnung. Wenn man ein Lehrbeispiel in Code umsetzt, neigt man dazu, die Einordnung an das bereits bekannte Ergebnis anzupassen. Das ist Überanpassung wie aus dem Lehrbuch – die Regel prägt sich die Trainingscharts ein und hat für neue nichts mehr übrig.
„Look-ahead“-Effekt im Praxistest. Man markiert den Liquiditätsanstieg, weil sich der Kurs bereits umgekehrt hat. Backtests, die das Setup „bestätigen“, stützen sich oft auf einen „Look-ahead“-Bias – Informationen, über die der Handel zum Zeitpunkt der Ausführung noch nicht verfügen konnte.
Als Vorhersage getarnte Beschreibung. Ein Teil hatte keinen Vorteil, bevor auch nur ein Cent an Kosten angefallen war. Sie sagen keine Richtung voraus; sie benennen das, was bereits geschehen ist, nur mit eindrucksvolleren Worten um.

Die Minderheit, die überlebt hat – die ehrliche Ausnahme

Nicht alles ist untergegangen, und genau hier verdient ICT jene Nuance, die Grid/DCA niemals erhält. Einige wenige – deutlich weniger als ein Drittel der von uns getesteten – zeigten einen echten, bedingten Vorteil. Spezifisches Instrument. Spezifische Handelssitzung. Enges Risiko. Im Detail sahen diese weniger wie eine mystische Deutung institutioneller Absichten aus, sondern eher wie ein disziplinierter Strukturfilter, der an einen gewöhnlichen Trend- oder Umkehrhandel gekoppelt war. Der Filter leistete ehrliche Arbeit. Die Mythologie drumherum war optional.

Einsetzbar? Ein paar wenige, in einem engen Bereich, mit geringem Volumen und begrenztem Risiko. Kein Alleskönner-System, wie es in den Kursen angepriesen wird, und kein Material, das dazu einlädt, „den Job zu kündigen“. Das ist der eigentliche Unterschied zwischen dieser Kategorie und den reinen Bot-Kategorien. Grid scheitert zu 100 %. ICT nicht. Das meiste davon scheitert. Ein Teil davon, ehrlich getestet, überlebt – als Komponente, nicht als Glaubensbekenntnis.

Wie wir testen

Jede Strategie wird auf Python portiert und anhand realer Kosten getestet – Spreads und Provisionen werden anhand von Tick-Daten modelliert, nicht anhand einer geschätzten Pauschalzahl. Futures stammen von Databento (13 Jahre CME), Devisen von Dukascopy mit echten Geld-Brief-Kursen, Aktien mit liquiditätsbewussten Ausführungen, Kryptowährungen als Spot- und Perpetual-Kontrakte. Ein schnelles Modell übernimmt den Großteil der Portierung; das leistungsstärkste Modell versucht dann, jeden scheinbaren Überlebenden zu entlarven, indem es nach Look-Ahead-Verzerrungen und unmöglichen Ausführungen sucht, und der Placebo-/Permutationsdurchlauf deckt Regeln auf, die nur auf genau der historischen Datenreihe funktionieren, auf der sie basieren. Wir hashen den Code, sodass ein unter drei Namen erneut veröffentlichtes ICT-Skript nur einmal und nicht dreimal getestet wird. Es ist derselbe Prozess, der etwa 78 % aller von uns getesteten Modelle – und etwa 73 % der ICT/SMC-Beiträge – aussortiert.

Möchten Sie den vollständigen Überblick? Im Forschungszentrum finden Sie die Aufschlüsselungen nach Typ für die übrigen Kategorien.

Forschung und Bildung, keine Finanzberatung. Keine Signale, keine Renditeversprechen. Unabhängig und nicht mit TradingView verbunden.

Welche ICT-Skripte haben überlebt, und wer hat sie veröffentlicht?

Sie kennen nun die Struktur der Kategorie: Die meisten scheitern, eine Minderheit hält stand, und im Placebo-Test fallen die Mitläufer durch. Was diese Seite Ihnen nicht verrät, sind die Namen – welche konkreten veröffentlichten ICT/SMC-Skripte wir getestet haben, wer sie verfasst hat und wie das genaue Ergebnis nach Abzug der Kosten für jedes einzelne ausfiel. Das ist „The No List“: jede von uns geprüfte Strategie, namentlich genannt, mit der Begründung, warum sie Bestand hatte oder scheiterte.

„The No List“ abrufen →

FAQ

Funktionieren ICT/Smart-Money-Konzepte tatsächlich?

Teilweise, und das ist die ehrliche Antwort. In unseren Tests wurden etwa 73 % der ICT/SMC-Strategien abgelehnt – die meisten scheitern, aber die Kategorie bricht nicht wie Grid/DCA auf null zusammen. Eine Minderheit zeigte einen echten bedingten Vorteil bei bestimmten Instrumenten und Handelssitzungen.

Warum schneidet ICT im Backtest so gut ab, scheitert aber in Ihrem Test?

Weil der „Eye-Test“ den Nachhinein-Effekt mit einbezieht. Orderblöcke und Sweeps erscheinen nach dem Schließen der Kerze offensichtlich, sodass der Code das Ergebnis einem bekannten Ausgang zuordnet. Fügt man einen Placebo-Test mit verschlüsselten Daten hinzu, tauchen die meisten „Gewinne“ weiterhin auf, was bedeutet, dass die Regel Rauschen interpretiert hat, nicht den Markt.

Lohnt es sich, eine ICT-Strategie zu handeln?

Einige wenige haben sich als Filter mit begrenzter Risikostruktur bei normalen Trend- oder Umkehr-Trades bewährt – eng gefasstes Instrument, strenge Positionsgröße. Kein Alleskönner-System. Der Wert lag in der Disziplin, nicht in der Mythologie, die darum herum aufgebaut wurde.

Sind mehr als 20 Tests eine ausreichend große Stichprobe, um darauf zu vertrauen?

Sie ist kleiner als unsere Kategorien mit Hunderten von Einträgen, und wir behandeln sie auch entsprechend. Wir berichten über das Muster und den ehrlichen Vorbehalt, anstatt so zu tun, als hätten zwei Dutzend Tests das Gewicht von zweihundert. Die Richtung war konsistent genug, um veröffentlicht zu werden; wir würden ihr jedoch weniger Gewicht beimessen als dem Trendfolgehandel.