Risk-Management mit System: Position-Sizing in der Praxis.

Position-Sizing entscheidet über mehr als die Hälfte der Strategie-Performance — und wird trotzdem ständig falsch gemacht. Die drei wichtigsten Verfahren, wann welches sinnvoll ist, und warum „1 % pro Trade" oft die falsche Antwort ist.

Die meisten Trader denken über Position-Sizing in der Form „wie viel Lot pro Trade?" — und das ist bereits der erste Fehler. Die richtige Frage ist: „wie viel Prozent meines Eigenkapitals riskiere ich, wenn dieser Trade gegen mich läuft?". Aus dieser Antwort ergibt sich die Lot-Größe — nicht umgekehrt.

1. Fixed-Fractional — das Standard-Verfahren.

Sie definieren einen festen Prozentsatz Ihres Eigenkapitals (typischerweise 0,5–2 %), der bei Stop-Loss-Auslösung verloren geht. Daraus berechnen Sie vor jeder Order die Lot-Größe rückwärts:

// MT5 / MQL5
double LotSize(double riskPct, double stopPoints) {
    double equity = AccountInfoDouble(ACCOUNT_EQUITY);
    double riskMoney = equity * riskPct / 100.0;
    double tickValue = SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_TRADE_TICK_VALUE);
    double tickSize = SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_TRADE_TICK_SIZE);
    double lots = riskMoney / (stopPoints * tickValue / tickSize);
    return NormalizeLots(lots);
}

Vorteile: einfach zu implementieren, mathematisch sauber, robust. Nachteile: ignoriert Volatilitäts-Unterschiede zwischen Märkten und Phasen — bei volatilen Märkten ist 1 % Risiko oft zu viel, bei ruhigen zu wenig.

2. Volatility-Adjusted Position-Sizing — der nächste Schritt.

Sie normalisieren das Risiko auf eine Volatilitäts-Einheit (typischerweise ATR — Average True Range). Der Stop ist dann nicht ein fester Pips-Wert, sondern ein Multiplikator von ATR. Dadurch wird die Position automatisch kleiner in volatilen Phasen und größer in ruhigen.

# Python / Backtest
def position_size(equity, risk_pct, atr, atr_mult, tick_value, tick_size):
    risk_money = equity * risk_pct / 100
    stop_distance = atr * atr_mult
    units = risk_money / (stop_distance * tick_value / tick_size)
    return units

# Beispiel: 100k Konto, 0.5% Risk, ATR=80 Pips, Stop=2*ATR
size = position_size(100_000, 0.5, 0.0080, 2.0, 10, 0.0001)

Das ist die Variante, die ich für die meisten Strategien empfehle. Ein Trade in EUR/USD bei ruhiger Volatilität (ATR = 50 Pips) hat eine andere optimale Größe als ein Trade in EUR/USD bei FOMC-Volatilität (ATR = 150 Pips) — mit Volatility-Sizing automatisch adressiert.

3. Kelly-Criterion — die theoretische Obergrenze.

Das Kelly-Kriterium berechnet die mathematisch optimale Position-Größe, gegeben Trefferquote und Risk-Reward-Ratio. Die Formel:

f* = (p × b − q) / b

p = Trefferquote
q = 1 − p (Verlustquote)
b = Gewinn / Verlust  (Risk-Reward-Ratio)
f* = optimaler Anteil des Eigenkapitals

Bei 55 % Trefferquote und 1,5:1 Risk-Reward ergibt das f* ≈ 0,25 — also 25 % des Kapitals pro Trade. Setzen Sie das niemals in Echt um. Kelly geht von perfekter Kenntnis der wahren Trefferquote aus. Da unsere Schätzungen aus Backtests immer Unsicherheit enthalten, ist die übliche Praxis: Fractional Kelly — typischerweise 0,1–0,25 × f*.

Bei obigem Beispiel also 2,5–6,25 % Risiko pro Trade — schon deutlich näher an vernünftigen Werten, aber für die meisten Setups immer noch zu hoch.

Warum „1 % pro Trade" oft falsch ist.

„Nie mehr als 1 % pro Trade riskieren" ist die meist-zitierte Trading-Regel. Sie ist nicht falsch, aber zu pauschal. Das richtige Risiko hängt von mehreren Faktoren ab:

• Wie viele parallele Trades haben Sie offen? 5 parallele Trades à 1 % = bis zu 5 % Drawdown bei korrelierten Märkten.
• Wie hoch ist Ihre Trefferquote? Bei 70 % Hitrate kann 2 % vertretbar sein. Bei 35 % Hitrate ist auch 1 % aggressiv.
• Wie viele Strategien laufen gleichzeitig? Jede Strategie braucht ihr eigenes Risk-Budget — und das Portfolio-Risiko ist nicht die Summe.
• Wie hoch ist Ihre Risiko-Toleranz? Ein 30 %-Drawdown akzeptierst Sie oder schmeißt Sie? Das bestimmt das Pro-Trade-Risiko.

Mein Decision-Tree für Position-Sizing.

Wenn ich für einen Mandanten Position-Sizing-Regeln baue, gehe ich so vor:

1. Welche Max-Drawdown-Toleranz hat der Trader? (Typisch: 15–25 %)
2. Wie viele Strategien parallel? Wie korreliert?
3. Für jede Einzel-Strategie: Backtest-Statistik (Hitrate, RR, Sharpe, Max Concurrent Trades)
4. Daraus Pro-Trade-Risiko, das im Worst-Case (alle korrelierten Trades verlieren) im Max-DD-Budget bleibt
5. Volatility-Adjustment dann obendrauf (typisch ATR-basiert)

Das Ergebnis liegt für die meisten Strategien zwischen 0,25 % und 1,5 % pro Trade — mit Volatility-Adjustment für die Dynamik. Klingt konservativ, ist aber das, was Strategien langfristig am Leben hält.

Drei häufige Fehler, die ich sehe.

• Pyramidieren bei Verlusten („Martingale"): Sie verdoppeln nach jedem Verlust. Funktioniert im Backtest oft erstaunlich lang — und löscht dann das Konto in einem einzigen Drawdown.
• Pyramidieren bei Gewinnen ohne klare Regeln: Sie bauen eine laufende Position weiter aus, haben aber keine Regel für die kombinierte Stop-Distanz. Bei der Drehung verlieren Sie die kumulierten Gewinne — und mehr.
• Vergessen, das Konto-Equity laufend zu aktualisieren: Ihr Bot rechnet mit Start-Kapital, obwohl Sie im Drawdown 20 % weniger haben — und riskiert plötzlich 1,25 % statt 1 %.

Position-Sizing als Code, nicht als Disziplin.

Das Wichtigste: Position-Sizing ist Code, nicht Disziplin. Wenn Sie Risiko-Regeln mental ausführst — „naja, dieser Trade sieht so gut aus, ich machen Sie den mal mit 3 %" — sind Sie kein Trader, Sie sind ein Zocker mit Plan.

Schreiben Sie die Regeln in den Bot. Lassen Sie den Bot rechnen. Sie genehmigen Trades, Sie überschreiben keine Size. Das ist der Unterschied zwischen einem System und einer Idee.

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