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🤖 KI vs regelbasierte Bots: Welche Strategie macht heute Sinn für Krypto-Händler? Handelsbots sind nicht neu, aber 2025 ist das Jahr, in dem KI-gesteuerte Bots beginnen, traditionelle regelbasierte Systeme herauszufordern. 🔹 Regelbasierte Bots – Befolgen strenge Bedingungen (Trend, Momentum, Gitter, Arbitrage). – Transparent und vorhersehbar. – Schwäche: Schwierigkeiten, wenn sich die Marktbedingungen plötzlich ändern. 🔹 KI-gesteuerte Bots – Passen sich neuen Daten an (Sentiment, On-Chain-Flüsse, makroökonomische Signale). – Können Muster erkennen, die Menschen oft übersehen. – Schwäche: „Black-Box“-Verhalten, Risiko der Überanpassung, höhere Kosten. 👉 Für kurzfristige Scalper könnten regelbasierte Bots weiterhin mit Präzision und niedriger Latenz glänzen. 👉 Für Swing-Trader und langfristige Strategien könnten KI-gesteuerte Bots einen Vorteil bieten – wenn sie sorgfältig überwacht werden. ⚠️ Wichtige Erkenntnis: Im Jahr 2025 kombinieren die klügsten Händler oft beides – Regeln für Disziplin, KI für Anpassungsfähigkeit. Welchem vertraust du mehr mit deinem Kapital: KI oder Regeln? — DrLegend — #AlgorithmicTrading #CryptoBots #AITrading
🤖 KI vs regelbasierte Bots: Welche Strategie macht heute Sinn für Krypto-Händler?

Handelsbots sind nicht neu, aber 2025 ist das Jahr, in dem KI-gesteuerte Bots beginnen, traditionelle regelbasierte Systeme herauszufordern.

🔹 Regelbasierte Bots
– Befolgen strenge Bedingungen (Trend, Momentum, Gitter, Arbitrage).
– Transparent und vorhersehbar.
– Schwäche: Schwierigkeiten, wenn sich die Marktbedingungen plötzlich ändern.

🔹 KI-gesteuerte Bots
– Passen sich neuen Daten an (Sentiment, On-Chain-Flüsse, makroökonomische Signale).
– Können Muster erkennen, die Menschen oft übersehen.
– Schwäche: „Black-Box“-Verhalten, Risiko der Überanpassung, höhere Kosten.

👉 Für kurzfristige Scalper könnten regelbasierte Bots weiterhin mit Präzision und niedriger Latenz glänzen.
👉 Für Swing-Trader und langfristige Strategien könnten KI-gesteuerte Bots einen Vorteil bieten – wenn sie sorgfältig überwacht werden.

⚠️ Wichtige Erkenntnis: Im Jahr 2025 kombinieren die klügsten Händler oft beides – Regeln für Disziplin, KI für Anpassungsfähigkeit.

Welchem vertraust du mehr mit deinem Kapital: KI oder Regeln?

— DrLegend —

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Scalper, Achtung vor Gebühren ⚡️ Nach 1000 Trades sieht eine Strategie, die profitabel aussieht, ohne Gebühr aus… 👉 Wird unprofitabel mit Spotgebühren (0,1%) 👉 Bricht kaum mit Futures-Taker-Gebühren (0,05%) 👉 Bleibt nur mit Maker-Gebühren (0,02%) profitabel Deshalb sollten Scalper immer versuchen, die niedrigsten Gebühren möglich zu halten. Überprüfen Sie mein Profil, wenn Sie die vollständige Aufschlüsselung möchten. — DrLegend — #ScalpingTrading #BinanceFutureTrading #tradingtips
Scalper, Achtung vor Gebühren ⚡️
Nach 1000 Trades sieht eine Strategie, die profitabel aussieht, ohne Gebühr aus…
👉 Wird unprofitabel mit Spotgebühren (0,1%)
👉 Bricht kaum mit Futures-Taker-Gebühren (0,05%)
👉 Bleibt nur mit Maker-Gebühren (0,02%) profitabel

Deshalb sollten Scalper immer versuchen, die niedrigsten Gebühren möglich zu halten.
Überprüfen Sie mein Profil, wenn Sie die vollständige Aufschlüsselung möchten.

— DrLegend —
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Handelsgebühren vs. Handelsstil: Warum Scalper auf Kosten obsessiv achten müssenDie meisten Trader stimmen Einstiege, Stops und Ziele ab – vergessen jedoch die Handelsgebühren. Mit Scalping können Gebühren ein gutes System in ein verlustbringendes verwandeln. Beim Swing-Trading sind sie immer noch wichtig, aber viel weniger. Setup (gleich für beide Charts) Gewinnquote: 50 %; R:R: 1:3; Risiko pro Trade: 0,1 % des Anfangskapitals (festes $); Anzahl der Trades: 1.000; Gebühren, die pro Seite auf das nominale Volumen (Einstieg + Ausstieg) erhoben werden: Spot 0,10 %, Futures Taker 0,05 %, Futures Maker 0,02 %; Scalper-Fall: SL –0,1 %, TP +0,3 %; Swing-Trader-Fall: SL –2 %, TP +6 %.

Handelsgebühren vs. Handelsstil: Warum Scalper auf Kosten obsessiv achten müssen

Die meisten Trader stimmen Einstiege, Stops und Ziele ab – vergessen jedoch die Handelsgebühren.
Mit Scalping können Gebühren ein gutes System in ein verlustbringendes verwandeln. Beim Swing-Trading sind sie immer noch wichtig, aber viel weniger.
Setup (gleich für beide Charts)
Gewinnquote: 50 %;
R:R: 1:3;

Risiko pro Trade: 0,1 % des Anfangskapitals (festes $);
Anzahl der Trades: 1.000;
Gebühren, die pro Seite auf das nominale Volumen (Einstieg + Ausstieg) erhoben werden: Spot 0,10 %, Futures Taker 0,05 %, Futures Maker 0,02 %;
Scalper-Fall: SL –0,1 %, TP +0,3 %;
Swing-Trader-Fall: SL –2 %, TP +6 %.
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Die meisten Händler kennen die Regeln des Spiels… aber die Realität steht im Weg: – Eine gute Strategie kann durch Emotionen ruiniert werden 🤯 – Die Märkte hören nicht auf, wenn du Schlaf brauchst 😴 Deshalb habe ich meinen eigenen KI-Bot entwickelt. – Keine Emotionen – Keine Pausen – Vollautomatische Ausführung über die Binance-API 🤖 📊 Folge für exklusiven Inhalt über KI, algorithmische Bots und die Handelsstrategien hinter den Ergebnissen. #AIBot #AlgorithmicTrading
Die meisten Händler kennen die Regeln des Spiels… aber die Realität steht im Weg:
– Eine gute Strategie kann durch Emotionen ruiniert werden 🤯
– Die Märkte hören nicht auf, wenn du Schlaf brauchst 😴

Deshalb habe ich meinen eigenen KI-Bot entwickelt.
– Keine Emotionen
– Keine Pausen
– Vollautomatische Ausführung über die Binance-API 🤖

📊 Folge für exklusiven Inhalt über KI, algorithmische Bots und die Handelsstrategien hinter den Ergebnissen.
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DrLegend
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Backtesting geht nicht darum, die Zukunft vorherzusagen.
Es geht darum, zu testen, ob eine Strategie in der Vergangenheit überleben könnte.

👉 Ohne dies sind ROI-Zahlen bedeutungslos.

Vertraust du deiner Strategie ohne Backtesting?

— DrLegend —
#Backtesting #data #AI #AlgorithmicTrading
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Backtesting geht nicht darum, die Zukunft vorherzusagen. Es geht darum, zu testen, ob eine Strategie in der Vergangenheit überleben könnte. 👉 Ohne dies sind ROI-Zahlen bedeutungslos. Vertraust du deiner Strategie ohne Backtesting? — DrLegend — #Backtesting #data #AI #AlgorithmicTrading
Backtesting geht nicht darum, die Zukunft vorherzusagen.
Es geht darum, zu testen, ob eine Strategie in der Vergangenheit überleben könnte.

👉 Ohne dies sind ROI-Zahlen bedeutungslos.

Vertraust du deiner Strategie ohne Backtesting?

— DrLegend —
#Backtesting #data #AI #AlgorithmicTrading
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🚀 Warum ich nie einer Handelsstrategie ohne angemessenes Backtesting vertraueBeim Handel sehen viele Strategien großartig aus… bis sie mit realen Marktbedingungen konfrontiert werden. Deshalb ist Backtesting entscheidend. Ein angemessenes Backtest ermöglicht Ihnen: Messen Sie nicht nur den ROI, sondern auch das Risiko (insbesondere den maximalen Rückgang). Verstehen Sie, wie eine Strategie in verschiedenen Marktregimen abschneidet. Vermeiden Sie Überconfidence durch „glückliche Trades“. Als Datenwissenschaftler baue ich Python-Handelsbots mit einer einfachen Philosophie: 👉 Renditen sind wichtig, aber das Risikomanagement definiert das Überleben. Ich verwende maschinelles Lernen, um Parameter zu optimieren, Test-Setups zu testen und den Kompromiss zwischen höheren Renditen und kontrollierten Rückgängen zu bewerten. Mein Fokus liegt nicht darauf, die Zukunft perfekt vorherzusagen, sondern darauf, Strategien zu entwickeln, die robust bleiben, wenn sich die Bedingungen ändern.

🚀 Warum ich nie einer Handelsstrategie ohne angemessenes Backtesting vertraue

Beim Handel sehen viele Strategien großartig aus… bis sie mit realen Marktbedingungen konfrontiert werden.
Deshalb ist Backtesting entscheidend.
Ein angemessenes Backtest ermöglicht Ihnen:
Messen Sie nicht nur den ROI, sondern auch das Risiko (insbesondere den maximalen Rückgang).
Verstehen Sie, wie eine Strategie in verschiedenen Marktregimen abschneidet.
Vermeiden Sie Überconfidence durch „glückliche Trades“.
Als Datenwissenschaftler baue ich Python-Handelsbots mit einer einfachen Philosophie:
👉 Renditen sind wichtig, aber das Risikomanagement definiert das Überleben.
Ich verwende maschinelles Lernen, um Parameter zu optimieren, Test-Setups zu testen und den Kompromiss zwischen höheren Renditen und kontrollierten Rückgängen zu bewerten. Mein Fokus liegt nicht darauf, die Zukunft perfekt vorherzusagen, sondern darauf, Strategien zu entwickeln, die robust bleiben, wenn sich die Bedingungen ändern.
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