Das eigene Journal ehrlich auszuwerten fällt schwer. Die großen Trades bleiben im Gedächtnis, die Serien kleiner Verluste vergisst man.
Der KI-Agent rechnet den Monat aus Ihrem ATAS-Journal zusammen und zeigt, was in Ihrem Trading funktioniert und was das Ergebnis nach unten zieht. Er sieht auch Dinge, die man selbst leicht übersieht, zum Beispiel dass der ganze Monatsgewinn an einem einzigen Trade hängt. Gibt es zu wenige Trades, sagt der Agent das offen.
Werte meine Trades aus dem ATAS-Journal der letzten 30 Tage aus: Anzahl der Trades, Nettoergebnis, durchschnittlicher Gewinn und durchschnittlicher Verlust, bester und schlechtester Tag, längste Verlustserie. Gib mir danach drei Beobachtungen zu meinen Zahlen. Wenn es zu wenige Trades sind, sag das offen und zieh keine Schlüsse, die die Zahlen nicht hergeben. Ändere nichts.
Was passiert
Der Agent liest das Journal und rechnet. Im Beispiel ist es ein Simulator-Journal mit 10 Trades an zwei Handelstagen. Achten Sie auf die drei Beobachtungen am Ende der Antwort. Jede stützt sich auf Zahlen aus dem Journal.
Werte meine Trades aus dem ATAS-Journal der letzten 30 Tage aus: Anzahl der Trades, Nettoergebnis, durchschnittlicher Gewinn und durchschnittlicher Verlust, bester und schlechtester Tag, längste Verlustserie. Gib mir danach drei Beobachtungen zu meinen Zahlen. Wenn es zu wenige Trades sind, sag das offen und zieh keine Schlüsse, die die Zahlen nicht hergeben. Ändere nichts.
In den letzten 30 Tagen, 2. Okt. bis 1. Nov. 2026, bis 21:49 Uhr Londoner Zeit, enthält das Journal 10 geschlossene Trades. Alle liegen auf ATAS-Sim-Simulationskonten: 1002, 1003 und 1004.
| Kennzahl | Ergebnis |
|---|---|
| Trades | 10: 1 Gewinner, 9 Verlierer |
| Nettoergebnis | +1.125,00 $ |
| Durchschnittlicher Gewinntrade | +1.875,00 $ |
| Durchschnittlicher Verlusttrade | −83,33 $ |
| Durchschnittliches Ergebnis pro Trade | +112,50 $ |
| Bester Handelstag | 9. Okt.: +1.712,50 $, 7 Trades |
| Schlechtester Handelstag | 23. Okt.: −587,50 $, 3 Trades |
| Längste Verlustserie | 9 Trades in Folge, 9.-23. Okt., insgesamt −750,00 $ |
Die Tage richten sich nach der Schlusszeit in der Londoner Zeitzone. Die Serie ist über alle drei Konten zusammen gezählt. Die Kommission im Journal beträgt 0 $, das Nettoergebnis gibt genau diese Daten wieder.
Drei Beobachtungen:
- Das gesamte positive Ergebnis stammt aus einem Trade mit +1.875 $. Die übrigen neun haben 750 $ verloren. Ohne diesen einen Gewinner wäre der Zeitraum im Minus.
- Die Positionsgröße verzerrt den Vergleich. Der Gewinntrade hatte die Größe 5, jeder Verlusttrade die Größe 1. Das Verhältnis von durchschnittlichem Gewinn zu durchschnittlichem Verlust, das 22,5-Fache, lässt sich daher nicht als Chance-Risiko-Verhältnis bei gleicher Größe lesen.
- Auf den 23. Okt. entfallen 78,3 % aller Verluste im Zeitraum: −587,50 $ von −750 $, in nur drei Trades. Die Verluste ballen sich an einem Tag, aber die Daten reichen nicht aus, um das zu erklären.
Die Stichprobe ist klein: 10 Trades an zwei Handelstagen, nur einer davon ein Gewinner. Das reicht nicht, um zu beurteilen, wie stabil die Strategie ist oder welche Erträge zu erwarten sind. Ich habe nichts geändert.
Alles, was der Agent liest, wird Teil Ihrer Unterhaltung mit dem KI-Anbieter. Mehr dazu auf der Seite Sicherheit und Daten.
Dies ist eine Auswertung vergangener Trades. Handelsentscheidungen treffen Sie selbst.