Strategie Nr. 20 von Andreas: Andreas’ Strategie für smarte, planbare Exits
In diesem Modul geht es um die Strategie von Andreas – ein hervorragendes Beispiel dafür, wie man mit klar definierten Indikatoren und gezieltem Feintuning ein starkes, aber dennoch stabiles Exit-System aufbauen kann. Sein Portfolio ist vielseitig aufgestellt: 44 % Large Caps, 14 % Mid Caps, 30 % Small Caps und 12 % Micro Caps. Die Strategie basiert auf vier Indikatoren: dem Altseason Index über 84, der Bitcoin-Dominanz 8 % unter dem 20-Tage-SMA, dem Pi-Cycle-Top sowie dem ETH/BTC-Verhältnis 200 % über dem Tagestief. Sobald alle vier Bedingungen erfüllt sind, werden täglich 25 % des Portfolios verkauft – ein sehr aggressiver, aber effizienter Ansatz.
Im Backtest erzielte die Strategie ein starkes Ergebnis von 7,45x. Besonders spannend: Die Kombination aus Bitcoin-Dominanz unter dem SMA und ETH/BTC lieferte die entscheidenden Verkaufssignale. Gleichzeitig zeigte sich, dass die Bitcoin-Dominanz als Signalquelle sehr kurz wirkt – ein Indikator also, der punktgenau trifft, aber auch anfällig für kleine Marktverzögerungen ist. Genau daraus ergibt sich ein wichtiges Learning: Je enger und kurzfristiger die Signale, desto größer das Risiko, Gewinnchancen zu verpassen.
Durch Anpassungen wurde die Strategie spürbar robuster. Statt vier Bedingungen genügen nun drei Punkte, um Verkäufe auszulösen – dafür werden nur noch 20 % alle drei Tage verkauft. Das Ergebnis bleibt mit 7,33x nahezu identisch, während sich die Verkäufe deutlich gleichmäßiger über die Zeit verteilen. Noch besser funktioniert das Modell, wenn man zusätzlich konservativere Werte setzt: ETH/BTC bei 150 % statt 200 % und die Bitcoin-Dominanz 6 % unter dem SMA. Das Resultat: ein minimal höheres 7,47x bei deutlich geringerem Risiko – ein Paradebeispiel dafür, dass Feintuning oft mehr bringt als Komplexität.
Das allgemeine Learning: Strategien mit mehreren präzisen, aber anpassbaren Indikatoren ermöglichen eine natürliche DCA-out-Struktur – also ein gestaffeltes, risikoarmes Herausverkaufen aus dem Markt. Statt auf das perfekte Top zu hoffen, werden Gewinne kontrolliert und gleichmäßig realisiert. Das führt zu mehr Stabilität und planbaren Ergebnissen, selbst wenn der Markt kurzfristig abweicht.
Fazit: Andreas’ Strategie zeigt eindrucksvoll, wie man mit klarer Logik, gezieltem Parameter-Feintuning und regelmäßiger Anpassung eine realistische, praxisnahe Exit-Strategie entwickelt. Die wichtigsten Learnings:
1) Eng gesetzte Signale müssen regelmäßig überprüft und angepasst werden.
2) Weniger strikte Bedingungen erhöhen oft die Stabilität.
3) Gleichmäßige, gestaffelte Verkäufe führen zu nachhaltigeren Ergebnissen.
Wer so denkt, handelt nicht impulsiv – sondern intelligent und vorausschauend.
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