Backtesting Desk
Keine Trades in diesem Fenster. Beim Backtest sucht das Desk automatisch die kleinsten Werte (Kapital ≥ 5 USDC, Hebel, EMA), mit denen Orders füllen. Sonst Zeitraum auf 1 Monat oder Gesamt stellen.
Zuerst einen Backtest laufen lassen.
Auto-Tune testet Risiko, Hebel, Stop, TP% und EMAs gegen die aktuelle Stichprobe. Grün im Setup = Wert eher erhöhen, Rot = eher senken.
Ziel eintragen. Desk testet Signale, Filter, Stop, TP, Hebel, Richtung, HA, VWAP, VP/CVD, Fibonacci, Price Action. Kapital bleibt unangetastet. Timeframe und Zeitraum bleiben die gewählten.
WR-Suche jagt die eingegebene Winrate mit allen Schaltern außer Kapital. Bei 5–100 USDC auf Mini-Konten ausgelegt.
Wins, Losses und Zeitraum eintragen. Desk sucht Signale, Stop, TP und Filter so, dass die Trade-Zahl in genau diesem Fenster möglichst genau passt. Timeframe und Kapital bleiben.
Gleiche Zeiträume wie im Setup (Woche bis Gesamt oder Datum). Mindestens 6 Trades. Treffer, wenn Wins und Losses nah am Ziel liegen — sonst die nächstbeste Strategie.
Kurssprung in USDC, Kerzen-Timeframe und Fenster. Desk sucht Beine ohne relevanten Rücksetzer und ohne CHOCH im Lauf, liest dort die Indikatoren, vergleicht die Orte und setzt sie.
Fixierte Werte bleiben beim Backtest unverändert — Indikatoren werden weiterhin aus den Sprüngen gesetzt. Ohne Fixierung kommt TP aus der Sprunggröße, SL aus ATR.
Timeframe wählen. Desk testet Scalping, Swing, BOS, CHOCH, FVG, Breaker Blocks und bärische/bullische Divergenzen plus die übrigen Indikatoren — Ziel: bestes Setup mit möglichst vielen Wins bei tragbaren Losses.
1 Min / 5 Min = Scalping, 15 Min Intraday, 1H–1D Swing. Kapital, Hebel und Fee bleiben. Ergebnis springt nach der Suche in den Chart.
Timeframe und Zeitraum wählen. Es werden alle Indikatoren und Strategien durchgerechnet. Gewonnen hat das Setup mit der längsten Serie von Gewinn-Trades direkt nacheinander.
Aus = Schlösser gelten, Kapital / Hebel / SL / TP bleiben. An = die Suche darf Hebel, SL und TP neu setzen. SL bleibt dabei nie größer als TP.
Rolling-Fenster: auf der Trainingsstrecke lernen, auf der nächsten ungesehenen Strecke testen, dann weiterschieben. 3–5 Fenster, Embargo zwischen Train und Test. Urteil robust / mäßig / schwach.
Prüfen zeigt nur OOS-Trades im Chart. Suchen wählt das Setup, das über alle Testfenster am stabilsten bleibt — nicht das mit der höchsten In-Sample-WR.
2000–4000 Zufallspfade aus den Trade-PnLs: Bootstrap (Endkapital) und Shuffle (Reihenfolge → DD/Ruin). Läuft nach jedem Backtest mit ≥ 6 Trades automatisch. Der Knopf rechnet 4000 Pfade.
P(Gewinn), P(Ruin unter 20 % Kapital), Median und 5 %-Band. Isolated: die Summe der PnLs bleibt bei Shuffle gleich — der Drawdown-Pfad nicht.
Strategie in Text beschreiben. Desk setzt nur die genannten Indikatoren und Regeln und startet den Backtest. Nachfragen ändern die aktuelle Config.
5438 Strategien, davon 5408 aus dem Quant-Vault. Jede Vault-Datei ist auf die Indikatoren der Engine gemappt (EMA, RSI, MACD, BOS, FVG, Sweep, RVOL, Regime, Break-even). Übernehmen startet den Backtest. Die Suche prüft die unterschiedlichen Signal-Kombinationen mit, nicht 5.000 Duplikate.
5438 Treffer
BtcHybrid.py · 1H
Nur Long im Aufwärtstrend: Close > EMA 200, EMA 50 > EMA 200, ADX ≥ 20. Einstieg als RSI-Rücksetzer (nicht Breakout) plus MACD > Signal. Stop 3×ATR, Trail 2×ATR. These: Regime-Persistenz, Whipsaw in der Range ist der akzeptierte Preis.
EmaCross.py · 1H
Sehr lange EMA (800 Stunden ≈ 33 Tage) als Regime-Filter. Long wenn Close die EMA von unten kreuzt. Exit 1 % unter der EMA — Puffer gegen Säge am Schnitt.
EmaCross.json · 1H
Wie EmaCross, EMA 600 und Exit-Puffer 2 % — Werte aus dem Hyperopt-JSON.
EmaCrossFunding.py · 1H
EmaCross plus Funding-Filter: kein Long wenn der Funding-Satz extrem hoch ist (überhitzter Hebel). Einseitig — kein Richtungs-Signal aus Funding.
EmaCrossFlow.py · 1H
Wie Funding, ohne Crowd-Ratio (keine Orderflow-Datei). Funding-Filter bleibt als Anti-Überhitzung.
count_long_short_ratio nicht im Desk — nur Funding gemappt.
EmaEnsemble.py · 1H
Kein einzelnes EMA-Fenster wählen. Anteil der EMAs 400/600/800/1000/1200 über denen der Close liegt. Einstieg wenn Mehrheit (> 0,5) gekreuzt, Exit darunter. Null freie Parameter — Walk-Forward-stabil.
EmaEnsembleVariants.py · 1H
Einstieg erst über allen EMAs (1,0), Exit wenn Mehrheit verloren (0,4). Hysterese gegen Säge.
EmaEnsembleVariants.py · 1H
Einstieg bei Mehrheit (0,6), Exit erst unter allen EMAs.
Strategy001.py · 5M
EMA 20 kreuzt EMA 50 nach oben, Heikin-Ashi grün und HA-Close über EMA 20. Exit: EMA 50/100 plus rote HA unter EMA 20.
Strategy001_custom_exit.py · 5M
Wie Strategy001, zusätzlich RSI > 70 bei Gewinn als früher Exit (über Gegenkreuz + TP).
Strategy005.py · 5M
Close unter SMA 40, Volumen-Spike, RSI und Stoch %K über Schwelle, Fisher-RSI als Oversold-Guard (hier RSI 26). Exit RSI-Kreuz oder SAR-ähnlich über Stoch-Oben.
Supertrend.py · 1H
Supertrend-Richtung flippt auf up = Long, down = Short. Hyperopt-Werte ATR-Periode 8–10, Multiplikator 4 / 3. Trail an.
FSupertrendStrategy.py · 1H
Drei Supertrend-Lagen analog Freqtrade: ein Supertrend als mechanisches Äquivalent, Long und Short.
SwingHighToSky.py · 15M
CCI und RSI gemeinsam in der Oversold-Zone. Long CCI < −175 und RSI tief. Exit wenn beide oszillatorisch nach oben drehen.
TrendRiderStrategy.py · 1H
Trend-Pullback: Bull-Regime EMA 200, Rücksetzer an die langsame EMA, RSI 30–65, ADX, Volumen über Schnitt. Mehrere Entry-Ideen (Bounce, RSI, Cross, BB, MACD) als Pullback + EMA 9/16.
UniversalMACD.py · 5M
UMACD = EMA12/EMA26 − 1. Long wenn das Verhältnis in einer engen negativen Zone liegt (Mean-Reversion des Spreads). Hier als MACD-Kreuz gemappt.
Bandtastic.py · 15M
Long wenn Close unter unteres Bollinger-Band (1σ Default). Optional RSI/MFI-Guard. Exit am oberen Band über Gegenkreuz / TP.
FSampleStrategy.py · 1H
RSI kreuzt 30 nach oben, Preis unter BB-Mitte, steigender Close. Short analog RSI 70. TEMA durch EMA 9 ersetzt.
TrendFollowingStrategy.py · 5M
Close kreuzt EMA 20 nach oben und OBV steigt. Short invers. OBV statt reinem Preis-Momentum.
VolatilitySystem.py · 1H
Wilder Volatility: |ΔClose| > 2×ATR. Long bei Aufwärts-Impuls, Short bei Abwärts. Gegensignal schließt.
FAdxSmaStrategy.py · 1H
ADX-Filter plus SMA-Kreuz (hier EMA 12/48). Long und Short. Exit wenn ADX unter die Schwelle fällt — hier Gegenkreuz.
FReinforcedStrategy.py · 5M
EMA-Kreuz 8/21 nur in Richtung des höheren Timeframes (SMA ≈ EMA 50 auf grobem Raster). ADX-Exit über Gegenkreuz.
Heracles.py · 4H
Donchian-Prozentband vs Keltner-Weite. Hier Donchian-Break 10 als mechanisches Äquivalent plus ATR-Stop.
InformativeSample.py · 5M
EMA 20 > EMA 50 und Close über höherem SMA (hier Trend-EMA 20 auf 15m ≈ EMA 60 auf 5m).
wtc.py · 30M
WaveTrend WT1 kreuzt WT2 von unten im negativen Bereich = Long. Inverse Short. Stoch als Guard gemappt über RSI-Zone.
FOttStrategy.py · 1H
OTT (Optimized Trend Tracker) ist hier Supertrend 2 / 1,4. VAR/CMO-Schleife nicht 1:1 portiert.
OTT-Indikator genähert als Supertrend.
Zeus.py · 4H
Ichimoku-Base plus KST-Diff — gemappt auf EMA-Trend 26 und RSI-Schwelle. KST nicht 1:1.
Ichimoku/KST vereinfacht auf Preis vs EMA 26.
multi_tf.py · 5M
RSI 5m überverkauft relativ zu höherem RSI. Mechanisch: RSI 30-Kreuz plus Trend-EMA als grober 1h-Filter.
BTC/ETH-Fremdpaare gibt es im Desk nicht — nur eigener RSI + Trend.
PatternRecognition.py · 1D
TA-Lib CDL-Muster. Desk nutzt Price-Action QM/Fakeout/Flip statt 60 Candlestick-Codes.
Candlestick-Zoo → PA-Cheat-Sheet.
MultiMa.py · 4H
TEMA-Fächer count×gap. Ensemble-EMA deckt die Idee ohne 2000 TEMA-Spalten.
TEMA-Gitter → EMA-Ensemble.
Quant Vault · 15M
This strategy, written in Pine Script, aims to identify potential buy and sell signals based on the 1-2-3 pattern, combined with additional conditions involving Exponential Moving
Quant-Vault, auf die Engine gemappt. ATR nur als Volatilitäts-Hinweis, Stop bleibt Prozent.
Quant Vault · 1D
This strategy generates buy signals when a fast moving average (Fast MA) crosses above a slow moving average (Slow MA).
Quant-Vault, auf die Engine gemappt.
Quant Vault · 1D
This strategy is a trend tracking strategy based on the double cross of 10EMA and 50EMA.
Quant-Vault, auf die Engine gemappt.
Quant Vault · 1D
This strategy utilizes two technical indicators, the 10-day Simple Moving Average (10SMA) and the Moving Average Convergence Divergence (MACD), to determine the trend direction of
Quant-Vault, auf die Engine gemappt.
Quant Vault · 15M
This is a trading strategy that uses only two Simple Moving Average lines (SMA).
Quant-Vault, auf die Engine gemappt.
Quant Vault · 15M
This strategy combines the 123 reversal trading strategy proposed by Ulf Jensen in his book with the Moving Average Convergence Divergence Oscillator (KST) proposed by Martin Pring
Quant-Vault, auf die Engine gemappt.
Quant Vault · 15M
The is a quantitative trading strategy that combines 123 reversal trading techniques and moving average envelope indicators.
Quant-Vault, auf die Engine gemappt.
Quant Vault · 15M
123-Reversal-and-Fisher-Transform-Indicator-Combo-Strategy ChaoZhang This strategy is named "".
Quant-Vault, auf die Engine gemappt.
Quant Vault · 5M
This strategy generates more accurate trading signals by combining the 123 Reversal strategy and the STARC Bands strategy.
Quant-Vault, auf die Engine gemappt. ATR nur als Volatilitäts-Hinweis, Stop bleibt Prozent.
Quant Vault · 15M
This strategy is a quantitative trading system based on timeframe breakout, utilizing the synergistic relationship between 15-minute and 2-minute timeframes to determine trading si
Quant-Vault, auf die Engine gemappt.
Quant Vault · 15M
The 15-Minute Engulfing Breakout Multi-Confirmation Strategy is a technical analysis trading system based on price action and candlestick patterns, specifically designed for the 15
Quant-Vault, auf die Engine gemappt. ATR nur als Volatilitäts-Hinweis, Stop bleibt Prozent.
Quant Vault · 5M
15 MIN-BTCUSDTPERP-BOT ChaoZhang This is my BTCUSDTPERP 15 min bot Best results are on BTCUSDTPERP at binancefutures Results depends of specific volume indicators that works best a
Quant-Vault, auf die Engine gemappt.
Quant Vault · 1D
This strategy is based on the 2/20 exponential moving average line.
Grid/DCA als Band-Range angenähert.
Quant Vault · 1H
2-Moving-Average-Color-Direction-Detection ChaoZhang The filling option is added between the moving averages (it is deactivated by default, activate in configuration if you wish),
Quant-Vault, auf die Engine gemappt.
Quant Vault · 15M
The is a trend following strategy.
RSI 14. Quant-Vault, auf die Engine gemappt.
Quant Vault · 1D
This strategy combines the 200-day Exponential Moving Average (200 EMA), Volume Weighted Average Price (VWAP), and Money Flow Index (MFI) to generate buy and sell signals.
Quant-Vault, auf die Engine gemappt. ATR nur als Volatilitäts-Hinweis, Stop bleibt Prozent.
Quant Vault · 5M
This is a 5-minute scalping strategy aimed at capturing short-term price swings and volatility in the Bitcoin and Gold markets to generate profits.
Quant-Vault, auf die Engine gemappt. ATR nur als Volatilitäts-Hinweis, Stop bleibt Prozent.
Quant Vault · 1D
This strategy is a quantitative trading system based on 24-hour trading volume, price highs and lows, and Fibonacci retracement levels.
Quant-Vault, auf die Engine gemappt.
Windows-Desktop mit dem aktuellen Stand der App. Zip enthält Vektor.exe — entpacken und starten.
Windows .exe herunterladenStand 2026.09.27 · BTCUSDT Perp · Isolated