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R-Multiple & SQN (System Quality Number)

"Don't believe anything anyone tells you unless they can show you their track record in terms of R-multiples — otherwise they are just telling you about a portion of their recommendations." — Van Tharp

R-Multiple: Der universelle Trade-Maßstab

R ist das initiale Risiko eines Trades — der Betrag, den der Trader verliert wenn der Stop ausgelöst wird.

R-Multiple = Tatsächlicher P/L ÷ Initialer Risikobetrag

Beispiele: - Stop bei -$500, tatsächlicher Verlust -$500 → -1R - Stop bei -$500, tatsächlicher Gewinn +$1.500 → +3R - Stop bei -$500, tatsächlicher Verlust -$1.500 (Stop überrissen) → -3R

R-Multiples lösen das Percent-Gain-Bias Problem: "Aktie stieg 150%" sagt nichts über den Trade-Qualität. Mit R-Multiples: wenn Stop 25% unter Einstieg war und Aktie +150% → +6R. Wenn später gestoppt bei +3.5×Risiko → 3.5R. Wenn 1% Depotrisiko → +3.5% Depot-Gewinn. Klar, messbar, vergleichbar.

Die R-Multiple-Analyse: Was sie zeigt

Tharp's Schlüsselbeobachtung an zwei konträren Trade-Serien:

Hohe Trefferquote, schlechtes Ergebnis (Need-to-Be-Right Bias): - 7 Gewinner, 3 Verlierer (70% Trefferquote) - Gewinner-Summe: +1.5R (Gewinne zu früh genommen) - Verlierer-Summe: -10R (Verluste laufen gelassen) - Netto: -8.5R bei 70% Trefferquote

Niedrige Trefferquote, gutes Ergebnis (Golden Rule Trading): - 3 Gewinner (+3R, +4R, +3R), 7 Verlierer (alle -1R) - Netto: +3R bei 30% Trefferquote

→ Direkte Bestätigung von erwartungswert_edge (Penfold: E(R) > 0 ist entscheidend, nicht Trefferquote) und turtle_trading_system (Dennis/Eckhardt: Exits > Entries).

SQN: System Quality Number

SQN = (Expectancy / σ_R) × √n

Wobei: - Expectancy = Durchschnittliche R-Multiple über alle Trades - σ_R = Standardabweichung der R-Multiples - n = Anzahl der Trades in der Stichprobe

Normiert auf 100 Trades (Tharp's Standard): - SQN₁₀₀ = (Expectancy / σ_R) × √100 = (E / σ) × 10

Beispiel (aus Tharp's Software-Review): - E = 0.46R, σ = 2.42R, n = 838 Trades - SQN = 0.46/2.42 × √838 = 5.52 (excellent) - SQN₁₀₀ = 0.46/2.42 × 10 = 1.91 (acceptable)

Interpretation (Tharp'sche Skala): | SQN₁₀₀ | Systemqualität | |---------|----------------| | < 0 | Negative Expectancy | | 0–1 | Über Zufall, aber schwach | | 1–2 | Akzeptables System | | 2–4 | Gutes System | | > 4 | Excellent |

SQN vs. Sharpe Ratio

Konzeptuell ähnlich, aber unterschiedlich:

Aspekt Sharpe Ratio SQN
Basis Rendite / σ(Rendite) Expectancy(R) / σ(R)
Skala Rendite in % Rendite in R-Units
Leverage-Einfluss Ja Nein (R ist leverage-unabhängig)
Standard Jahres-annualisiert Normiert auf 100 Trades

SQN hat den Vorteil, leverage-unabhängig zu sein — ein System mit E=0.5R und SQN=2.0 ist dasselbe System egal ob 0.5% oder 2% pro Trade riskiert wird. Sharpe würde unterschiedlich aussehen.

Verbindung zu deflated_sharpe_ratio (López de Prado): Beide adressieren das Problem, dass nackte Performance-Zahlen ohne σ-Normierung sinnlos sind.

Anwendung: R-Multiple als universeller Vergleichsmaßstab

Tharp's praktischer Ansatz: Konvertiere alles zu R-Multiples.

Wenn jemand ein Trading-System präsentiert: 1. Was war das initiale Risiko (R)? 2. Wie war die Verteilung der R-Multiples? 3. Was ist die Expectancy? Was ist die σ? 4. Wie hoch ist der SQN?

Ohne diese Information ist jede Performanceangabe ("+400% dieses Jahr") inhaltsleer.

Verbindungen