10 Min. Lesezeit · Risikomanagement · Oktober 2026

MAE und MFE: Stops und Ziele aus Trade-Daten.

MAE (Maximum Adverse Excursion) ist der größte Buchverlust, den ein Trade zwischen Einstieg und Ausstieg zwischenzeitlich hatte, MFE (Maximum Favorable Excursion) der größte zwischenzeitliche Buchgewinn. Wer beide Werte für jeden Trade mitschreibt, sieht, wie weit Gewinner typischerweise gegen die Position laufen, bevor sie aufgehen, und wie viel Gewinn vor dem Ausstieg wieder verloren geht. Daraus lassen sich Stop-Abstände und Gewinnziele mit Daten statt Bauchgefühl prüfen. Der Artikel zeigt, wie Sie MAE und MFE messen, warum die Normierung in R oder ATR entscheidend ist, wie Sie die Diagramme lesen, was die Edge-Ratio über die Qualität von Einstiegen aussagt und wo die Methode in die Irre führt. Am Ende steht eine kurze Python-Auswertung, die Sie auf Ihre eigene Trade-Liste anwenden können.

Das Wichtigste in Kürze

MAE misst den schlechtesten, MFE den besten Zwischenstand eines Trades gegenüber dem Einstiegskurs; beide werden aus dem Kursverlauf während der Haltedauer berechnet, nicht aus dem Ergebnis.
Vergleichbar werden die Werte erst, wenn sie durch das Anfangsrisiko (R) oder die ATR beim Einstieg geteilt werden, weil sich Volatilität und Positionsgröße zwischen Trades stark unterscheiden.
Aus vorhandenen MAE-Daten lassen sich nur engere Stops sauber nachrechnen: Ein Trade, der am alten Stop ausgestoppt wurde, verrät nicht, wie weit er ohne Stop noch gelaufen wäre.
Die Edge-Ratio teilt die durchschnittliche normierte MFE durch die durchschnittliche normierte MAE und beschreibt, ob Kurse nach einem Einstieg eher in die gewünschte Richtung laufen.
Stop-Parameter, die an denselben Daten optimiert werden, mit denen sie bewertet werden, sind überangepasst; Änderungen gehören erst nach einer Out-of-Sample-Prüfung in ein Live-System.

Was sind MAE und MFE?

Jeder Trade hat zwei Ergebnisse: das realisierte am Ende und den Weg dorthin. MAE und MFE beschreiben diesen Weg. Die Maximum Adverse Excursion ist der größte Abstand, den der Kurs während der Haltedauer gegen die Position gelaufen ist. Die Maximum Favorable Excursion ist der größte Abstand in die gewünschte Richtung. Bei einer Long-Position ergibt sich die MAE aus Einstiegskurs minus tiefstem Kurs bis zum Ausstieg, die MFE aus höchstem Kurs minus Einstiegskurs. Bei einer Short-Position ist es spiegelbildlich.

Das Konzept ist nicht neu. John Sweeney hat ihm schon 1997 ein eigenes Buch bei Wiley gewidmet, mit der Grundidee, die Kursbewegung ab einem festen Einstiegspunkt zu messen und darin wiederkehrende Muster für Stop- und Ausstiegsentscheidungen zu suchen. Heute gehören die Kennzahlen zum Standard vieler Plattformen: Der Strategietester von MetaTrader 5 zeigt Streudiagramme von Ergebnis gegen MFE und MAE samt Korrelationen, die Programmierschnittstelle von NinjaTrader liefert durchschnittliche MAE, MFE und ETD als Kennzahlen.

Kennzahl	Bedeutung	Typische Frage
MAE	schlechtester Zwischenstand gegenüber dem Einstieg	Wie weit laufen Gewinner gegen die Position, bevor sie aufgehen?
MFE	bester Zwischenstand gegenüber dem Einstieg	Wie viel Gewinnpotenzial hatte der Trade zwischenzeitlich?
ETD (End Trade Drawdown)	MFE minus realisiertes Ergebnis	Wie viel vom besten Stand wurde bis zum Ausstieg wieder abgegeben?

Wichtig ist die Abgrenzung zum Drawdown des Kontos. MAE und MFE gehören zu einem einzelnen Trade und enden mit dessen Ausstieg. Sie sagen nichts darüber, wie sich mehrere gleichzeitig offene Positionen gemeinsam verhalten.

Warum MAE und MFE in R oder ATR messen?

In Preis- oder Kontowährung sind MAE-Werte kaum vergleichbar. Ein Trade mit 50 Euro Buchverlust kann bei kleiner Position am Rand des Stops gestanden haben, ein anderer mit 50 Euro bei großer Position kaum gewackelt haben. Auch der Strategietester von MetaTrader 5 zeigt seine Streudiagramme in der Kontowährung; für die Frage nach dem richtigen Stop-Abstand ist das nur eingeschränkt brauchbar.

Zwei Normierungen haben sich bewährt:

In R: MAE und MFE werden durch das Anfangsrisiko geteilt, also durch den Abstand zwischen Einstieg und ursprünglichem Stop. Eine MAE von 0,6 R heißt: Der Kurs lief 60 Prozent des Weges zum Stop. Diese Form passt, wenn Sie den bestehenden Stop verbessern wollen.
In ATR: MAE und MFE werden durch die Average True Range beim Einstieg geteilt. Das macht Trades in ruhigen und hektischen Marktphasen sowie über verschiedene Märkte hinweg vergleichbar. Diese Form passt, wenn Sie einen Stop überhaupt erst festlegen oder Einstiegssignale vergleichen.

Für die ATR-Variante ist entscheidend, den Wert zum Zeitpunkt des Einstiegs einzufrieren und nicht während des Trades nachzuführen. Sonst fließt Information aus der Zukunft in die Auswertung. Wie die ATR berechnet wird und welche Periode sinnvoll ist, beschreibt der Artikel ATR: der wichtigste Indikator, den niemand richtig nutzt.

Wie liest man ein MAE-Diagramm?

Das klassische Bild ist ein Streudiagramm: auf der waagerechten Achse die MAE jedes Trades, auf der senkrechten das Ergebnis, Gewinner und Verlierer farblich getrennt. Bei vielen regelbasierten Systemen zeigt sich dann ein typisches Muster. Die meisten Gewinner haben eine kleine MAE, sie liefen nach dem Einstieg nur wenig gegen die Position. Verlierer dagegen streuen über den ganzen Bereich bis zum Stop. Ob das für Ihr System gilt, zeigen erst Ihre eigenen Daten.

Die eigentliche Frage lautet: Ab welcher MAE kommen Gewinner kaum noch vor? Liegt das 90-Prozent-Quantil der Gewinner-MAE etwa bei 0,5 R, dann sind neun von zehn Gewinnern nie weiter als bis zur Hälfte des Stop-Abstands gelaufen. Trades, die tiefer ins Minus gehen, enden überwiegend als Verlierer. Ein engerer Stop würde dann viele Verluste verkleinern und vergleichsweise wenige Gewinner abschneiden.

Rechenbeispiel: Ein System hat einen Stop bei 1 R. Von 200 Gewinnern hatten 180 eine MAE unter 0,5 R. Ein Stop bei 0,5 R hätte also 20 Gewinner in Verluste von je 0,5 R verwandelt. Gleichzeitig wären alle Verlierer, deren MAE über 0,5 R lag, bei minus 0,5 R statt minus 1 R ausgestiegen. Ob die Summe besser wird, hängt davon ab, wie groß die 20 verlorenen Gewinne waren und wie viele Verlierer tatsächlich den vollen Stop erreicht hatten. Das rechnen Sie nach, statt es zu schätzen.

Der Strategietester von MetaTrader 5 bietet ein ähnliches Bild mit der Korrelation zwischen Ergebnis und MAE. MetaQuotes beschreibt die MAE dort als Maß dafür, wie gut ein Schutz-Stop eingesetzt wird. Eine einzelne Korrelationszahl ersetzt den Blick auf die Verteilung aber nicht.

Was verrät die MFE über Ausstiege und Gewinnziele?

Die MFE beantwortet die umgekehrte Frage: Wie viel Gewinn lag auf dem Tisch? Interessant ist vor allem die Differenz zwischen MFE und realisiertem Ergebnis, im NinjaTrader-Umfeld End Trade Drawdown (ETD) genannt. Ist sie dauerhaft groß, gibt das System viel vom besten Zwischenstand wieder ab. Das kann am Trailing-Stop liegen, an einem zeitbasierten Ausstieg oder an einem Ziel, das selten erreicht wird.

Mit der MFE lassen sich feste Gewinnziele grob prüfen. Ein Ziel bei 2 R wäre bei allen Trades erreicht worden, deren MFE mindestens 2 R betrug. Hier gibt es allerdings eine Falle: Hatte ein Trade sowohl eine MAE über dem neuen Stop als auch eine MFE über dem neuen Ziel, verrät die MAE/MFE-Tabelle nicht, was zuerst kam. Konservativ ist die Annahme, dass der Stop zuerst getroffen wurde. Genauer wird es nur mit dem Kursverlauf selbst.

MetaTrader 5 betrachtet dafür die Korrelation zwischen MFE und Ergebnis als Maß, wie gut ein System sein Gewinnpotenzial realisiert; im idealen Fall läge die Regressionsgerade im MFE-Diagramm im 45-Grad-Winkel. In der Praxis kann kein System genau am Hoch aussteigen, und eine Ausstiegsregel, die das in der Vergangenheit nahezu geschafft hätte, ist eher ein Warnsignal für Überanpassung als ein Erfolg.

Edge-Ratio: wie gut sind die Einstiege?

Die Edge-Ratio, nach Angaben von StrategyQuant zuerst in Curtis Faiths Buch „Way of the Turtle“ öffentlich beschrieben, setzt MFE und MAE ins Verhältnis. In der verbreiteten Form wird jede MAE und MFE durch die ATR beim Einstieg geteilt, dann werden beide über alle Trades gemittelt, und die durchschnittliche normierte MFE wird durch die durchschnittliche normierte MAE geteilt.

Ein Wert über 1 heißt: Nach den Einstiegen lief der Kurs im Mittel weiter in die gewünschte als in die falsche Richtung.
Ein Wert um 1 heißt: Die Einstiege unterscheiden sich in diesem Maß kaum von einem zufälligen Zeitpunkt.
Die Kennzahl hängt stark von der Haltedauer ab. Deshalb lohnt es sich, sie zusätzlich für eine feste Zahl von Kerzen nach dem Einstieg zu berechnen, etwa nach 5, 10 und 20 Kerzen; so werden Einstiegssignale unabhängig von der Ausstiegsregel vergleichbar.

Die Edge-Ratio misst Kursbewegung, nicht Gewinn. Ein Einstieg mit hoher Edge-Ratio kann trotzdem Verluste bringen, wenn Kosten, Slippage oder ein schlechter Ausstieg den Vorsprung auffressen. Sie ist ein Werkzeug, um Einstiegsvarianten zu vergleichen, kein Beleg, dass ein System künftig Geld verdient.

MAE und MFE mit Python auswerten.

Am einfachsten ist es, wenn Backtest-Engine und Live-Bot MAE und MFE bei jedem Trade selbst mitschreiben: Solange die Position offen ist, merkt sich der Code den tiefsten und den höchsten Kurs, beim Schließen landen beide Werte zusammen mit Anfangsrisiko und ATR im Trade-Protokoll. Ein solches Protokoll ist zugleich die Grundlage jedes Trading-Journals. Liegen nur Kerzen vor, lassen sich die Werte nachträglich aus Hoch und Tief zwischen Ein- und Ausstieg berechnen.

Die folgende Auswertung erwartet eine Tabelle mit den Spalten pnl, risiko (Abstand Einstieg bis Stop), mae, mfe und atr, alle in Preis-Einheiten. Sie zeigt die MAE-Quantile der Gewinner, die abgegebenen Gewinne, die Edge-Ratio und rechnet engere Stops nach:

import numpy as np
import pandas as pd

def excursion(bars, entry_price, richtung):
    """MAE und MFE eines Trades aus den Kerzen zwischen Ein- und Ausstieg."""
    if richtung == "long":
        mae = entry_price - bars["low"].min()
        mfe = bars["high"].max() - entry_price
    else:
        mae = bars["high"].max() - entry_price
        mfe = entry_price - bars["low"].min()
    return max(mae, 0.0), max(mfe, 0.0)

def auswertung(trades):
    t = trades.copy()
    t["r"] = t["pnl"] / t["risiko"]
    t["mae_r"] = t["mae"] / t["risiko"]
    t["mfe_r"] = t["mfe"] / t["risiko"]
    gewinner = t[t["r"] > 0]
    print("MAE der Gewinner in R:")
    print(gewinner["mae_r"].quantile([0.5, 0.8, 0.9, 0.95]).round(2))
    t["abgegeben_r"] = t["mfe_r"] - t["r"]
    print("Median abgegeben (R):", round(t["abgegeben_r"].median(), 2))
    edge = (t["mfe"] / t["atr"]).mean() / (t["mae"] / t["atr"]).mean()
    print("Edge-Ratio:", round(edge, 2))
    return t

def engerer_stop(t, stop_r):
    """Nur engere Stops: Wer MAE >= stop_r hatte, wäre bei -stop_r raus."""
    r = np.where(t["mae_r"] >= stop_r, -stop_r, t["r"])
    return pd.Series({"stop_r": stop_r, "summe_r": r.sum(),
                      "trefferquote": (r > 0).mean()})

# t = auswertung(pd.read_csv("trades.csv"))
# print(pd.DataFrame([engerer_stop(t, s) for s in (1.0, 0.8, 0.6, 0.4)]))

Die Funktion engerer_stop nimmt bewusst nur Stops an, die enger als der ursprüngliche sind. Für einen weiteren Stop fehlen die Daten, dazu mehr im nächsten Abschnitt. Gebühren und Slippage am neuen Stop sind im Code nicht enthalten und sollten für eine echte Auswertung ergänzt werden.

Grenzen und Risiken der MAE/MFE-Analyse.

Die Methode wirkt präzise, hat aber blinde Flecken. Wer sie übersieht, optimiert sich einen Stop zurecht, der nur auf dem Papier funktioniert.

Nur engere Stops sind prüfbar: Ein Trade, der am alten Stop geschlossen wurde, hat eine MAE von genau 1 R. Wie tief er ohne Stop gefallen wäre, steht nicht in den Daten. Für weitere Stops braucht es einen neuen Backtest mit dem vollständigen Kursverlauf.
Überanpassung: Wird der Stop genau an das Quantil gelegt, das in diesen Daten am besten passt, und anschließend an denselben Daten bewertet, ist das Ergebnis geschönt. Die Auswahl gehört auf einen Teil der Historie, die Bewertung auf einen anderen, unberührten Teil.
Kerzendaten sind grob: Aus Hoch und Tief einer Kerze ist nicht ersichtlich, ob zuerst das eine oder das andere erreicht wurde. Bei großen Kerzen relativ zum Stop entstehen so falsche Reihenfolgen. Feinere Daten oder konservative Annahmen helfen.
Ausführung: Ein Stop-Market-Auftrag wird zum nächsten verfügbaren Kurs ausgeführt. Bei Kurslücken, etwa über Nacht oder nach Nachrichten, liegt der tatsächliche Verlust über dem geplanten, auch über 1 R.
Stichprobe und Regime: Quantile aus wenigen Dutzend Gewinnern schwanken stark. Ändert sich die Volatilität des Marktes, verschieben sich die Verteilungen; eine Normierung in ATR mildert das, beseitigt es aber nicht.
Wechselwirkungen: Ein engerer Stop verändert die Positionsgröße, wenn diese aus dem Risiko pro Trade berechnet wird, und damit Kosten, Hebel und Verlustserien. Mit Hebel können Verluste das eingesetzte Kapital übersteigen; bis zum Totalverlust ist jedes Ergebnis möglich.

MAE und MFE beschreiben die Vergangenheit eines bestimmten Systems in bestimmten Märkten. Sie sind ein gutes Diagnosewerkzeug, aber keine Garantie, dass ein angepasster Stop künftig besser abschneidet. Grundlagen zu verschiedenen Stop-Typen finden Sie in Stop-Loss-Strategien: welcher Stop wann Sinn ergibt.

Was Sie jetzt konkret tun können.

Mitschreiben: Erweitern Sie Backtest und Live-Bot so, dass jeder Trade MAE, MFE, Anfangsrisiko und ATR beim Einstieg protokolliert. Ohne diese Felder ist jede spätere Analyse Rekonstruktion.
Normieren: Rechnen Sie alle Werte in R und, wenn Sie Märkte oder Phasen vergleichen, zusätzlich in ATR um.
Ansehen, bevor Sie rechnen: Zeichnen Sie das MAE-Streudiagramm getrennt nach Gewinnern und Verlierern und lesen Sie die Quantile der Gewinner ab.
Daten teilen: Legen Sie vor der Analyse fest, welcher Zeitraum zur Auswahl von Stop-Varianten dient und welcher unberührt zur Prüfung bleibt.
Nur engere Stops nachrechnen und Kosten sowie Slippage einbeziehen; weitere Stops nur mit neuem Backtest prüfen.
Automatisch überwachen: Lassen Sie eine periodische Auswertung Stop-Vorschläge erzeugen, übernehmen Sie diese aber erst nach der Out-of-Sample-Prüfung und dokumentieren Sie jede Änderung am Regelwerk.

So wird aus einem gefühlten Stop eine überprüfbare Regel, deren Grenzen Sie kennen.

Häufige Fragen.

Was ist der Unterschied zwischen MAE und MFE?

MAE (Maximum Adverse Excursion) ist der größte zwischenzeitliche Buchverlust eines Trades gegenüber dem Einstiegskurs, MFE (Maximum Favorable Excursion) der größte zwischenzeitliche Buchgewinn. Beide beschreiben den Kursverlauf während der Haltedauer, nicht das realisierte Ergebnis, und werden für die Analyse von Stops und Ausstiegen genutzt.

Wie bestimmt man mit MAE einen Stop-Loss?

Man normiert die MAE aller Trades in R oder ATR und betrachtet die Verteilung der Gewinner. Liegt zum Beispiel das 90-Prozent-Quantil deutlich unter dem bisherigen Stop, lässt sich ein engerer Stop nachrechnen. Die Auswahl sollte auf einem Teil der Daten erfolgen und auf einem anderen, unberührten Teil geprüft werden, sonst droht Überanpassung.

Warum sollte man MAE und MFE in R oder ATR messen?

In Kontowährung hängen die Werte von Positionsgröße und Marktvolatilität ab und sind zwischen Trades kaum vergleichbar. In R geteilt durch das Anfangsrisiko zeigen sie, wie weit ein Trade relativ zum Stop lief. In ATR geteilt durch die Volatilität beim Einstieg werden Trades aus ruhigen und unruhigen Phasen vergleichbar.

Was sagt die Edge-Ratio aus?

Die Edge-Ratio teilt die durchschnittliche, durch die ATR normierte MFE durch die durchschnittliche normierte MAE. Ein Wert über 1 bedeutet, dass der Kurs nach den Einstiegen im Mittel weiter in die gewünschte als in die falsche Richtung lief. Sie misst Kursbewegung, nicht Gewinn, und eignet sich vor allem zum Vergleich von Einstiegsvarianten.

Kann man mit MAE-Daten auch einen weiteren Stop testen?

Nein, nicht zuverlässig. Trades, die am bisherigen Stop geschlossen wurden, haben eine MAE in Höhe dieses Stops; wie weit sie ohne Stop noch gelaufen wären, ist nicht bekannt. Für einen weiteren Stop braucht es einen neuen Backtest mit dem vollständigen Kursverlauf.

Quellen und Stand.

Maximum Adverse Excursion: Analyzing Price Fluctuations for Trading Management (John Sweeney) — John Wiley & Sons / Wiley-VCH
Testing Report (MFE, MAE und Korrelationen im Strategietester) — MetaQuotes / MetaTrader 5 Hilfe
TradesPerformanceValues (AverageMae, AverageMfe, AverageEtd) — NinjaTrader Dokumentation
Edge Ratio in StrategyQuant X — StrategyQuant

Stand: 30. Oktober 2026. Produkte, Funktionen und Preise ändern sich schnell; maßgeblich sind die Angaben der Anbieter und Behörden.

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