Nikolay Futures-Algos — Reproduktion (ETH)

Verbatim-Port seiner geteilten Engine (intraday_strategy_JIT: Stop / ATR-Take-Profit / Break-Even / LLV-HHV-Trailing / EOD / max-loses-pro-Tag) + die 4 gelieferten Entry-Signale (RISE_FALL, EXPANSION, STOCH, MA_CND_CROSS). Pro Strategie seine optimalen Parameter. Schritt 1: gleiche Ergebnisse treffen.

Stand: 5 von 6 Configs landen im richtigen Korridor deines Charts (cumsum ~+150-220%). Die geteilte Engine + die 4 verbatim-Signale stimmen. Offen: ENVELOPE_BREAKTHROUGH_M30 — dafür kam keine .py-Datei, das Breakout-Signal ist geraten (daher daneben). ATR-Perioden-Kalibrierung gemacht: die Kurven sind robust gegen die ATR-Periode (atr7→atr28 bewegt cumsum nur ±10-20%) → Wilder-14 bleibt, ATR ist NICHT die Ursache der Restdifferenz. STOCH läuft durchgehend etwas heiß (gleiche Familie; evtl. Stoch-Smoothing/Daten-Detail). Einzige echte Lücke = die fehlende ENVELOPE_BREAKTHROUGH-Datei — schick sie, dann ist die Reihe komplett.

	Strategie	TF	Trades	Win%	cumsum%	maxDD	End-Equity	Flags	Match
●	MA_CND_CROSS_H4	4h	451	48%	+166%	-12%	$47,101	eod=0 tp=1 trail=1	✓
●	MA_CND_CROSS_H1	1h	519	48%	+186%	-17%	$53,544	eod=0 tp=0 trail=1	✓
●	STOCH_H4	4h	479	45%	+217%	-12%	$68,742	eod=0 tp=0 trail=1	✓
●	EXPANSION_H4	4h	558	45%	+167%	-17%	$45,512	eod=0 tp=0 trail=1	✓
●	ENVELOPE_BREAKTHROUGH_M30	30m	742	45%	+21%	-35%	$11,597	eod=1 tp=0 trail=0	⚠ inferred
●	RISE_FALL_H1	1h	315	48%	+155%	-13%	$40,239	eod=0 tp=0 trail=1	✓

cumsum% = Summe der per-Trade-P&L in %-von-Equity (Niks Chart-Metrik, nicht-kompoundiert). Start $10k, Risk 1%, Leverage 10, Slippage 5 Ticks, Commission 0.05%/Seite, Tick 0.01. Flags: eod/tp/trail = eod_close/tp_close/trailing_close.

Schritt 1 — ATR- & ER-Filter-Slicing (P&L nach Regime beim Einstieg)

Dominanter Befund: das Vola-Regime (ATR) ist der Hebel, nicht ER (Trend-Qualität). MA_CND_CROSS / STOCH / EXPANSION sind Low-Vol-Harvester — 72-87% des Profits kommen bei ATR-Perzentil < 50. RISE_FALL ist umgekehrt (High-Vol-Momentum: ATR-high +116 vs low +40). ER ist kein robuster universeller Filter (uneinheitlich über die Algos). ENVELOPE = geraten, ignorieren.
⚠️ Aber Vorsicht (Schritt 1b, verifiziert): „Profit in Low-ATR konzentriert" heißt NICHT „Filtern senkt DD" — die echte gefilterte Equity zeigt: r/DD verbessert sich nur bei 3/5 Algos; MA_H4 und STOCH werden SCHLECHTER (DD steigt, weil man in korrelierte Low-Vol-Verluststrecken konzentriert). Tabelle unten.

	Strategie	total	ATR-low	ATR-high	ER-low	ER-high	bestes 2×2-Feld
●	MA_CND_CROSS_H4	+166%	+120% (276)	+47% (171)	+89% (223)	+77% (224)	ERlo/ATRlo +69
●	MA_CND_CROSS_H1	+186%	+152% (254)	+33% (265)	+76% (259)	+110% (260)	ERhi/ATRlo +81
●	STOCH_H4	+203%	+161% (216)	+42% (256)	+120% (236)	+83% (236)	ERhi/ATRlo +84
●	EXPANSION_H4	+173%	+152% (282)	+22% (265)	+92% (273)	+81% (274)	ERlo/ATRlo +111
●	ENVELOPE_BREAKTHROUGH_M30	+22%	-11% (130)	+33% (610)	-15% (370)	+37% (370)	ERhi/ATRhi +41
●	RISE_FALL_H1	+156%	+40% (130)	+116% (184)	+124% (157)	+32% (157)	ERlo/ATRhi +99

Werte = aufsummierte P&L (cumsum %-von-Equity) der Trades in jedem Regime-Bucket, gemessen am Einstiegs-Bar. ATR-Perzentil(252b) Split bei 0.5; ER = Kaufman Efficiency Ratio(10), Split bei der Median-ER des Algos. (Klammern = Trade-Zahl.)

Schritt 1b — ATR-gefilterte Varianten WIRKLICH gebaut (unfiltert → gefiltert)

Algo	Filter	cum%	maxDD	r/DD	Trades	Profit erhalten
MA_CND_CROSS H4	ATR-low	+166→+134	−12→−19	14.4→7.0	66%	80%
MA_CND_CROSS H1	ATR-low	+186→+167	−17→−12	10.9→14.0	71%	90%
STOCH H4	ATR-low	+217→+163	−12→−17	18.3→9.5	57%	75%
EXPANSION H4	ATR-low	+167→+153	−17→−14	9.7→11.1	54%	91%
RISE_FALL H1	ATR-high	+155→+144	−13→−11	11.6→13.6	68%	93%

Ehrlich: der ATR-Filter ist kein freies Lunch — er hält viel Profit auf weniger Trades, aber der DD sinkt nur bei 3/5 (grün). MA_H4 & STOCH (rot) werden schlechter. Die Slice-Summe oben zeigt wo der Profit herkommt, ist aber kein DD-Versprechen.

Schritt 2 — Signale via Optionen KAUFEN (long Call/Put, Debit-Spreads)

Befund: Optionen KAUFEN ist das falsche Vehikel — der Futures dominiert massiv. Diese Algos leben von vielen kleinen Moves (~1.3%/Trade) mit risk-managed Stops; eine gekaufte Option kostet 1.5-7% Prämie (du zahlst den VRP) → pro Trade mehr Kosten als der Move bringt, ×~500 Trades = katastrophal. Ausnahme RISE_FALL (High-Vol-Momentum, große Moves): als 14d naked-ATM-Call/Put sogar positiv (Lim +90 / Exec +38 / r/DD 2.1) — aber weit unter dem Futures. Wichtig: das gilt nur fürs KAUFEN. Prämie VERKAUFEN auf der Signal-Seite dreht das Vorzeichen → Schritt 2b.

Algo	FUTURES Σ move%	r/DD	beste Options-Variante (ΣLim / Exec)
MA_CND_CROSS H4	+594	37	alle negativ (best ≈ −186)
MA_CND_CROSS H1	+418	7	naked ATM 14d: Lim +9 / Exec −74 (≈breakeven)
STOCH H4	+981	18	alle negativ
EXPANSION H4	+1122	44	alle negativ (debit Mid +7)
RISE_FALL H1	+343	7	naked ATM 14d: Lim +90 / Exec +38 / r/DD 2.1 ✓

Σ in %-vom-Spot summiert über alle Signale. BS+DVOL bepreist, gehalten Entry→Exit (cap am Verfall), Lim/Exec wie Vol-Page.

Schritt 2b — Prämie VERKAUFEN auf der Signal-Seite (Bull-Put-Spread bei long, Bear-Call bei short)

Hier dreht alles ins Plus. Signal LONG → Bull-Put-Spread (Puts unter Markt verkaufen); Signal SHORT → Bear-Call-Spread. Theta + VRP + Direction arbeiten jetzt für dich. Pfad-gemanagt (verkaufen bei Entry, bis min(Signal-Exit, Verfall), TP = Credit zu X% zurückkaufen, Settle am Verfall). Definierte-Risiko-Linie = bps_5-15 (Verlust gedeckelt).
⚠️ KORRIGIERT (Bug gefixt): die erste Version war ~6× aufgebläht — die 4h-Algos (MA_H4/STOCH/EXP) hatten pre-2021/epoch-0-Entries, die im Options-Pricer auf den ersten Bar kollabierten (Phantom-Cluster in „2021"). Jetzt nur Trades ab 2021-04-01 (1h+DVOL-Start).
Die Kontrolle entlarvt den Großteil als VRP, nicht Signal-Alpha: einfach blind jeden Tag einen Weekly-Bull-Put verkaufen (Signal ignoriert) macht in ETH schon +0.14%/Trade bei 89% Win. Echtes Signal-Alpha (~2–3× über Kontrolle) gibt es nur bei den Low-Vol-Harvestern MA_H4 / STOCH / EXPANSION — MA_H1 und RISE_FALL liegen unter der Kontrolle. Und r/DD* ist Modell-geschönt (DVOL-BS ohne Jump/Gap-Risk → echter Crash-DD weit größer; naked = undefiniertes Tail-Risk). Per-Algo-Detail (PUT/CALL getrennt, Laufzeiten, ATR) → 💰 Verkauf-Szenarien.

Algo	n	ΣLim	/Trade	win%	r/DD*	vs Kontrolle
MA_CND_CROSS H4	338	+95	+0.28	54%	20.2	~2× besser ✓
MA_CND_CROSS H1	519	+42	+0.08	45%	3.1	unter Kontrolle
STOCH H4	390	+136	+0.35	57%	22.8	~2.5× besser ✓
EXPANSION H4	448	+196	+0.44	65%	32.6	~3× besser ✓
RISE_FALL H1	315	+17	+0.05	49%	1.2	unter Kontrolle
KONTROLLE (immer verkaufen, Signal IGNORIERT)	1868	+263	+0.14	89%	3.2	= reiner VRP-Harvest

bps_5-15 Bull-Put-Spread (sell −5% Put / buy −15% Put), 7d, hold-to-expiry, ETH 2021-04 → 2026 (kombiniert PUT+CALL über alle Signale). ΣLim in %-vom-Spot. Kontrolle = derselbe Spread alle 24h verkauft, Richtung immer bullish, Signal ignoriert. r/DD* = Modell-geschönt (keine Jumps). Qualitativ unverändert (3 Gewinner schlagen die Kontrolle, 2 nicht); nur die Magnitude war durch den Phantom-Cluster verzerrt.

Schritt 2c — ECHTE Tardis-Marks (Modell-Geschöntheit geprüft) im −29% Bär-Fenster

Der entscheidende Real-Daten-Test. Bull-Put-Spread (−5%/−15%) auf jedes LONG-Signal, bepreist mit echten Deribit-Bid/Ask (nicht DVOL-Modell). Fenster = Tardis 2026-01-22…05-23 — und das war kein ruhiger Markt: ETH −28.9% net ($3004→$2135, min $1815), worst 7d −35%, 22% der 7d-Fenster brachen durch den −5%-Short-Strike, 6% durch den −15%-Long-Strike. Echter Crash-Test.

Das Ergebnis steht in der MaxDD-Spalte: signal-gegatet −1.4% vs blind −40.2%. Blindes Put-Verkaufen macht im Bär zwar netto +0.11/Trade bei 82% Win — aber die hohe Win-Rate versteckt ein paar brutale Verlierer (ETH crasht durch beide Strikes → −8.7%/Trade). Das Signal verkauft Puts nur wenn bullish → weicht den Crash-Beinen aus.

Das dreht die Modell-Warnung um: auf echten Marks im echten Crash ist der Wert des Signals nicht der Return, sondern die Crash-Vermeidung — ~29× kleinerer Drawdown. (Realer Spread 6–9%, nicht die Modell-2% — aber der Credit ~1.1–1.3%/Woche deckt ihn, Exec bleibt positiv.)

Algo (LONG only)	n	ΣLim	ΣExc	/Trade	win%	MaxDD	Øcredit	Øspread
MA_CND_CROSS H4	16	+6.9	+4.9	+0.43	75%	−0.4	1.24%	9%
MA_CND_CROSS H1	9	+5.2	+4.3	+0.57	78%	−0.1	1.15%	8%
STOCH H4	12	+4.6	+3.5	+0.38	67%	−1.4	0.90%	8%
EXPANSION H4	20	+10.3	+8.0	+0.51	80%	−0.2	1.17%	6%
RISE_FALL H1	11	+5.1	+3.7	+0.46	73%	−0.2	1.19%	7%
POOL (3 Winners)	48	+21.8	+16.3	+0.45	75%	−1.4	1.13%	7%
BLIND (alle 48h, Signal IGNORIERT)	56	+6.3	+2.4	+0.11	82%	−40.2	1.32%	6%

PUT-Seite (LONG-Signale). ΣLim/ΣExc in %-vom-Spot summiert. Lim = @mid (geduldiges Limit), Exec = Spread gekreuzt (sell@bid / buy@ask). Gehalten bis min(Signal-Exit, Verfall). Sample dünn (9–48 Trades, ein Fenster) — aber der DD-Kontrast −1.4 vs −40.2 ist zu krass für Zufall. Quelle run_nik_credit_tardis.py.

Schritt 2d — CALL-Seite getrennt: SHORT-Signale → Bear-Call-Spread (echte Marks, gleiches Bär-Fenster)

Hier ist die Lehre eine andere als bei den Puts — und das ist der ehrliche Punkt. Bear-Call-Spread (+5%/+15%) auf jedes SHORT-Signal. Alle Algos netto positiv, DD winzig. Aber: BLIND schlägt das Signal (+0.96 vs +0.47/Trade). Logisch — in einem −29%-Bär ist blindes Call-Verkaufen ein Selbstläufer (Calls verfallen fast immer wertlos). Das Signal-Gating kostet hier Return.

Die Regime-Asymmetrie (warum EIN Fenster nicht reicht): ein Bär-Fenster bestraft blindes Put-Verkaufen (−40 DD) → Put-Schutz bewiesen. Dasselbe Fenster belohnt blindes Call-Verkaufen (−5.2 DD = Regime-Glück, kein echtes Risiko) → Call-Schutz nicht testbar. In einem Bull-Fenster würde blindes Call-Verkaufen explodieren und dann würde das Signal schützen — aber so ein Fenster gibt's in Tardis nicht. Ein Fenster validiert immer nur die Schutzseite, deren Blind-Version gerade bestraft wird.

Algo (SHORT only)	n	ΣLim	ΣExc	/Trade	win%	MaxDD	Øcredit	Øspread
MA_CND_CROSS H4	11	+5.2	+4.0	+0.48	82%	−0.1	1.42%	5%
MA_CND_CROSS H1	27	+6.5	+3.5	+0.24	56%	−0.4	1.16%	6%
STOCH H4	15	+7.9	+6.3	+0.52	80%	−0.4	1.32%	6%
EXPANSION H4	11	+4.4	+3.3	+0.40	64%	−0.7	1.25%	5%
RISE_FALL H1	10	+7.2	+5.9	+0.72	70%	−1.2	1.42%	6%
POOL (3 Winners)	37	+17.5	+13.6	+0.47	76%	−0.7	1.33%	6%
BLIND (alle 48h, Signal IGNORIERT)	56	+53.8	+50.1	+0.96	89%	−5.2	1.30%	6%

CALL-Seite (SHORT-Signale). Blind > Signal hier nur weil das Fenster ein Bär war — die −5.2 DD von Blind sind Regime-Glück, kein robustes Risikomaß. Quelle run_nik_credit_tardis.py.

Schritt 2e — Der fehlende Beweis: Call-Schutz im +168% Bull-Fenster (Modell)

Das Spiegelbild — und es bestätigt die Asymmetrie exakt. Tardis hat kein Bull-Fenster, also im Modell (DVOL+BS): ETHs stärkste 16 Wochen (2025-04-20…08-10, +168%). Bear-Call-Spread (+5%/+15%) auf SHORT-Signale vs blind.

Blindes Call-Verkaufen in den +168%-Rally: −60.2 / DD −62% (Calls laufen tief ins Geld → zerlegt). Signal-gegatet nur +3.8 / DD −3.2% — das Signal verkauft Calls nur wenn bearish → weicht der Rally aus. (Signal-gegatet ist im Raging-Bull nur ~breakeven — korrekt: man soll im Bull kaum Calls verkaufen, der Algo feuert dort kaum Short-Signale. Nur EXPANSION +0.51.)

Symmetrie komplett: Bär → blind-PUT DD −40 vs signal −1.4 (29×). Bull → blind-CALL DD −62 vs signal −3.2 (19×). In jedem Regime zerlegt blindes Verkaufen die falsche Seite; das Signal ist ein Regime-Filter, dessen Wert der Drawdown ist, nicht der Return.

Algo (SHORT only, Modell)	n	ΣLim	/Trade	win%	MaxDD
MA_CND_CROSS H4	9	−0.3	−0.03	44%	−2.3
MA_CND_CROSS H1	20	−2.2	−0.11	35%	−2.3
STOCH H4	15	−1.6	−0.10	40%	−2.7
EXPANSION H4	11	+5.6	+0.51	82%	−0.6
RISE_FALL H1	7	−2.8	−0.40	29%	−3.8
POOL (3 Winners)	35	+3.8	+0.11	54%	−3.2
BLIND (alle 48h, Signal IGNORIERT)	52	−60.2	−1.16	67%	−62.0

MODELL (DVOL+BS, kein echtes Marks — Bull-Fenster vor Tardis). Bestätigt: das Signal schützt die Call-Seite im Bull genauso wie die Put-Seite im Bär. Quelle: run_nik_algo_credit + windowed bear-call probe.

Schritt 3 — Options-P&L nach ATR-Regime (KAUFEN, naked ATM 14d)

Hypothese war: Optionen funktionieren im High-Vol (große Moves). Teils widerlegt — die Prämie skaliert mit der Vola mit (an der DVOL gepreist), also kein gratis High-Vol-Rescue. Nur RISE_FALL ist im High-ATR positiv (+89); MA_CND_CROSS H1 hat eine positive Low-ATR-Tasche (+95); der Rest bleibt in jedem Regime negativ.

Algo	total Lim	ATR-low	ATR-high
MA_CND_CROSS H4	−630	−403	−198
MA_CND_CROSS H1	+9	+95	−86
STOCH H4	−376	−109	−215
EXPANSION H4	−357	−41	−234
RISE_FALL H1	+90	+3	+89

Gesamtfazit (3 Schritte): Diese Trend-Algos gehören als Futures getradet. Der ATR-Filter ist KEIN freies Lunch: er verbessert r/DD nur bei 3/5 (MA_H1, EXPANSION, RISE_FALL) — bei MA_H4 und STOCH wird der DD schlechter (Schritt 1b). Wo der Profit im Slice sitzt (Low-Vol für MA/STOCH/EXP, High-Vol für RISE_FALL) sagt also nicht voraus, dass Filtern die Equity glättet. Optionen KAUFEN auf Trend-Signale verliert (Prämie > Move, VRP gegen dich). Aber Prämie VERKAUFEN auf der Signal-Seite (Schritt 2b) gewinnt. Der echte Wert zeigt sich auf realen Tardis-Marks (Schritt 2c): im −29%-Bär-Fenster hat blindes Put-Verkaufen einen −40% Drawdown, signal-gegatet nur −1.4% — das Signal ist ein Crash-Vermeidungs-Filter fürs Put-Verkaufen (es sagt dir, wann du NICHT short Puts sein sollst). Symmetrisch (Schritt 2e, Modell-Bull +168%): blindes Call-Verkaufen DD −62%, signal-gegatet −3.2%. In jedem Regime ist der Wert des Signals der Drawdown, nicht der Return — genau deine Priorität: kleiner DD > hoher CAGR. Definierte-Risiko-Spreads statt naked. (Sample dünn — Tardis ein Fenster, 9–48 Trades; Bull-Seite Modell.)

Quelle: run_nik_algos.py (verbatim Engine + Signale) + run_nik_filters.py (Slicing) + build_nik_algos_page.py. Bars: ETH-USDT-SWAP native CSVs (30m/1h/4h), ATR=Wilder(14) intraday + Tages-ATR(14). Annahmen markiert.