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Bar-Scoring (Fitschen)

Entwickelt von Keith Fitschen in Building Reliable Trading Systems (2013). Kernidee: Jeder Bar bekommt einen numerischen Score — den erwarteten Gewinn X Tage nach Entry, berechnet aus historischen Daten. Kein binäres Ja/Nein, sondern ein messbarer Erwartungswert.

Das Problem mit traditionellen Systemen

Klassische Systeme sind binär: Kriterien erfüllt → Einstieg; nicht erfüllt → kein Einstieg. Es gibt keine Unterscheidung zwischen schwachem und starkem Signal. Ein RSI von 38 und ein RSI von 22 lösen denselben Einstieg aus — obwohl der erwartete Gewinn deutlich verschieden ist.

Fitschen: "There are no shades of gray like: this is a weak entry; this is a very strong entry; or this is a good entry even though one logic condition isn't met."

Bar-Scoring löst das.

Der Prozess — Schritt für Schritt

Schritt 1: Kriterium wählen Jedes messbare Merkmal eines Bars eignet sich als Kriterium. Klassische Startpunkte laut Fitschen: RSI, Stochastic, Momentum. Auch Bar-Typ, Volumen-Abweichung, Preis-Standardabweichung verwendbar.

Schritt 2: Messperiode festlegen Wie viele Tage nach Entry soll der Profit gemessen werden? Kurzfristig = 1–3 Tage; mittelfristig = 5–10 Tage. Diese Wahl bestimmt den Charakter des Systems.

Schritt 3: Historische Daten berechnen Für jeden historischen Bar: Kriterium berechnen + Profit X Tage danach (als ob man am nächsten Open eingestiegen wäre).

Schritt 4: In Bins sortieren Alle Bars nach Kriteriumswert von oben nach unten sortieren, in gleich-große Bins aufteilen (mindestens 10, besser 20 Bins mit je vielen Tausend Samples). Jeder Bin enthält dieselbe Anzahl Beobachtungen.

Schritt 5: Ø Return pro Bin berechnen Das ist der Score dieses Kriteriums für jeden Wertebereich.

Schritt 6 (optional): Mehrere Kriterien kombinieren Jedes Kriterium liefert einen Score. Aggregierter Score = Summe aller Einzelscores / Anzahl Kriterien = erwarteter Gewinn X Tage nach Entry.

Konkretes Beispiel: RSI(14) auf NASDAQ-Aktien

Fitschen's primäres Beispiel aus dem Buch: 14-Tage-RSI als Kriterium, 3-Tage-Return als Messperiode, NASDAQ 100 Aktien 2000–2011. 10 Bins à 30.000 Samples:

RSI-Bin Ø Return 3 Tage
> 64.68 −0.15%
60.12 – 64.68 −0.13%
56.94 – 60.12 −0.08%
54.30 – 56.94 −0.06%
51.89 – 54.30 −0.03%
49.54 – 51.89 −0.01%
45.69 – 49.54 +0.01%
42.42 – 45.69 +0.04%
37.08 – 42.42 +0.11%
< 37.08 +0.17%

Was die Tabelle zeigt: Der Score ist keine willkürliche Zahl — er ist der historisch belegte Erwartungswert. Ein RSI unter 37 bedeutet: dieser Bar hat im Durchschnitt +0.17% Return über die nächsten 3 Tage erzielt. Ein RSI über 65 bedeutet: −0.15%. Der Unterschied zwischen dem besten und schlechtesten Bin = 0.32% pro Trade. Klein, aber über viele Trades und mit Selektion erheblich.

Die Counter-Trend-Natur von Aktien ist direkt ablesbar: Je überkauft, desto negativer der Erwartungswert. Je überverkauft, desto positiver.

RSI(13) + Momentum(21): Kombination zweier Kriterien

Fitschen zeigt RSI(14) als Beispiel, betont aber ausdrücklich die freie Parameterwahl: "You could use a seven-day RSI and a one-day return, or a 50-day RSI and a 10-day return — everything is user-defined."

RSI(13) würde praktisch identische Bins liefern wie RSI(14) — leichte Verschiebung der Grenzwerte, gleiche Grundstruktur.

Momentum(21): Fitschen nennt Momentum explizit als geeignetes Scoring-Kriterium neben RSI und Stochastic. Momentum(21) = Close heute − Close vor 21 Tagen (oder normalisiert als prozentuale Veränderung).

So funktioniert die Kombination

Beide Kriterien müssen dieselbe Messperiode verwenden (z.B. beide 3-Tage-Return).

Für jeden Bar: 1. RSI(13)-Wert berechnen → Score aus RSI(13)-Bins ablesen (z.B. +0.16%) 2. Momentum(21)-Wert berechnen → Score aus Momentum(21)-Bins ablesen (z.B. +0.09%) 3. Aggregierter Score = (0.16 + 0.09) / 2 = +0.125% Erwartungswert über 3 Tage

Ein Bar mit RSI(13) = 25 und negativem Momentum(21) bekommt einen höheren Score als ein Bar mit RSI(13) = 25 und positivem Momentum(21) — denn das Momentum bestätigt oder widerspricht dem RSI-Signal.

Was die Kombination bringt

RSI allein misst Überkauft/Überverkauft auf einer Zeitebene. Momentum(21) misst, ob der mittelfristige Trend (21 Tage) in dieselbe Richtung zeigt oder dagegen läuft. Die Kombination erfasst: - Kurzfristiger Extremzustand (RSI) - Mittelfristiger Trend-Kontext (Momentum)

Ist der Score beider Kriterien im untersten Bin → sehr starkes Long-Setup. Sind sie widersprüchlich → neutraler oder schwacher Score → kein Trade.

Weitere Scoring-Kriterien (aus dem Buch)

Fitschen zeigt vier Kriterien-Typen mit Ergebnissen:

Bar-Typ (8 Kategorien nach Open/Close/Range-Verhältnis): Bei Aktien liefert Bar-Typ 4 (Close > Open, Close in unterer Hälfte der Range, Close > gestern) den besten nächsten-Tag-Return (+0.10%). Bei Rohstoffen performen Bar-Typen mit Close < gestern besser — trotz Counter-Trend auf Tagesbasis.

Preis-Standardabweichung (Abweichung vom 20-Tage-Durchschnitt in SDs): Für Aktien — je negativer die SD, desto besser der 5-Tage-Return (bis −1.64 SD: +0.51%). Für Rohstoffe umgekehrt: hohe positive SD = gute Trend-Fortsetzung.

Volumen-Standardabweichung: Aktien mit Volumen > 1.5 SD über Durchschnitt und Aktien mit sehr niedrigem Volumen performen am besten über 5 Tage. Rohstoffe: hohes Volumen (Bin 2: +$58) am stärksten.

Praktische Grenzen

Sample-Größe ist alles: Fitschen braucht viele Tausend Samples pro Bin. Mit 20 Bins und 595.806 Trades = ~30.000 pro Bin. Wer nur ein Instrument oder wenige Hundert Trades hat, bekommt keine stabilen Scores.

Marktklasse bestimmt die Richtung: Aktien = Counter-Trend (niedriger RSI → long). Rohstoffe = Trend-Following (hoher Momentum → long). Denselben Score auf beide anzuwenden wäre falsch.

Zeitstabilität: Scores aus 2000–2011 gelten nicht ewig. Fitschen empfiehlt BRAC-Test (Cross-Market Validation) um Curve-Fitting auszuschließen.

Fitschen selbst: "Bar-scoring is most powerful when there are a lot of instruments. In the commodity world there are fewer than 100 liquid instruments — you'll only have a couple to choose from. But there are thousands of highly liquid U.S. stocks."

Anwendungsbereiche

  • Entry-Selektion: Aus 100 möglichen Trades pro Tag nur die mit Score > Schwellenwert handeln
  • Entry-Timing: Warten bis Bar-Score hoch genug — nicht auf jedes Signal eingehen
  • Exit: Long-Position verlassen wenn Score ins unterste Drittel fällt
  • Kombination mit Candlestick-Patterns: Score definiert das Suchfenster, Pattern liefert den Trigger → candlestick_bar_scoring_synthese

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