Die echten Chancen, eine Prop-Challenge ohne Edge zu bestehen

Von Andre

Nur zu Bildungszwecken, keine Finanzberatung. Simulationen und Backtests sind Modelle, keine Versprechen. Prüfe jede Regel bei deiner eigenen Firma.

Angenommen, dein Trading hat überhaupt keinen Edge. Wie stehen deine Chancen, eine Challenge zu bestehen? Auf dem Papier überraschend hoch, bei üblichen Regeln etwa 35–50 %. Dann nehmen Kosten, Trailing Drawdowns und Zeitlimits den Großteil davon wieder weg.

Die eine Formel, die du kennen solltest

Betrachte dein Konto als faires Spiel: Im Durchschnitt bringt jeder Trade null. Du hörst auf, wenn die Equity das Ziel +T oder den Maximalverlust −D erreicht. Weil der erwartete Endwert eines fairen Spiels dem Startwert entspricht (das Optional-Stopping-Theorem), brauchen wir

P(Bestehen) × T − (1 − P(Bestehen)) × D = 0
⇒ P(Bestehen) = D ÷ (T + D)

Das gilt für jede Strategie, Positionsgröße oder Ausstiegsregel, solange es keine Kosten gibt und nichts anderes das Spiel beendet: kein Tageslimit, keine Frist, kein Trailing. Es ist das klassische Ergebnis zum Ruin des Spielers.

Was das für echte Regeln ergibt (vor Kosten)

Programm (Regeln von der Website der Firma)Ziel / MaximalverlustBestehen ohne Edge
Lark Funding 1-Step10 % / 7 % statisch41.2%
FTMO 2-Step (zwei Phasen)10 %, dann 5 % / 10 % statisch50% × 66.7% = 33.3%
FundedNext Stellar 2-Step8 %, dann 5 % / 10 % statisch55.6% × 66.7% = 37.0%
FundedNext Stellar 1-Step10 % / 6 % statisch37.5%
Topstep 50K Combine3.000 $ / 2.000 $ Trailingunter 40 % (Trailing)

Regeln wie auf den Seiten der jeweiligen Firma angegeben; Quellen und Prüfdatum findest du im Regelvergleich.

Deshalb können Challenges wie ein Münzwurf aussehen. Ein Trader ohne Edge „besteht“ in einem Drittel der Fälle oder öfter – und genau deshalb glauben viele Trader nach einem Bestehen, sie hätten einen Edge.

Jetzt kommen die Kosten dazu

Echte Trades zahlen Spread und Kommission. In R gemessen betragen die Kosten pro Trade etwa Spread ÷ Stop. Sobald jeder Trade im Durchschnitt ein wenig verliert, zählt die Zahl der Trades, und kleineres Risiko bedeutet mehr Trades. Simuliert mit dem Bestehenschancen-Rechner (50 % Trefferquote, 1:1, bis zu 2 Trades pro Tag, ohne Zeitlimit):

Lark-1-Step-Regeln (10 % / 7 % / 5 % täglich)0,25 % Risiko0,5 % Risiko1 % Risiko2 % Risiko
Keine Kosten41.0%41.1%40.9%43.8%
Kosten 0,05R1.6%9.9%22.1%30.9%
Kosten 0,10R0.0%1.5%9.9%21.6%

(Der Wert für 2 % ohne Kosten liegt etwas über 41 %, weil ein Drawdown von 7 % keine ganze Zahl von 2-%-Schritten ist: Das Konto ist erst nach vier Verlusten bei −8 % ruiniert.)

Bei FTMOs 2-Step mit 1 % Risiko und 0,05R Kosten bestehen in Phase 1 etwa 26 % und in Phase 2 etwa 47 %, also schaffen rund 12 % beide. FundedNexts Stellar 2-Step kommt unter denselben Annahmen auf etwa 33 % × 48 % ≈ 16 %.

Trailing Drawdowns und Zeitlimits drücken die Quote weiter

Was die Forschung sagt

Das einzige Papier, das wir gefunden haben, das Challenges direkt bewertet, ist ein Arbeitspapier von 2026 (Lim, ohne Peer-Review). Es modelliert eine zweistufige Challenge als First-Passage-Problem: Ein Trader ohne Edge besteht die reibungslose Version in 50 % der Fälle, den realistischen Vertrag aber nur in etwa 30 %, weil Zeitlimits und ähnliche Regeln das Spiel zugunsten der Firma kippen. Mit Transaktionskosten bewertet es eine Challenge für 500 $ im Durchschnitt mit etwa 221 $, und etwa 7,5 % der Käufer erreichen den Funded-Status.

Echte Trading-Daten weisen in dieselbe Richtung. Von rund 450.000 taiwanischen Daytradern pro Jahr waren weniger als 1 % nach Gebühren vorhersagbar profitabel (Barber et al. 2014). Bei brasilianischen Index-Futures verloren 97 % derjenigen, die mehr als 300 Tage daytradeten, Geld (Chague et al., Arbeitspapier).

Was das für dich bedeutet

Quellen

  1. Williams, D. (1991). Probability with Martingales. Cambridge University Press. [Buch]
  2. Dubins, L. E. & Savage, L. J. (1965). How to Gamble If You Must. McGraw-Hill. [Buch]
  3. Lim (2026). The price of a funded account: An actuarial analysis of proprietary trading firm challenges. SSRN. doi:10.2139/ssrn.7178078 [Arbeitspapier, ohne Peer-Review]
  4. Lutsak (2026). The economics of proprietary trading firm challenge models. SSRN. doi:10.2139/ssrn.6814738 [Arbeitspapier, ohne Peer-Review]
  5. Barber, B. M., Lee, Y.-T., Liu, Y.-J. & Odean, T. (2014). The cross-section of speculator skill: Evidence from day trading. Journal of Financial Markets 18, 1–24. doi:10.1016/j.finmar.2013.05.006 [Peer-Review]
  6. Chague, F., De-Losso, R. & Giovannetti, B. (2019). Day trading for a living? SSRN. doi:10.2139/ssrn.3423101 [Arbeitspapier, ohne Peer-Review]
  7. Browne, S. (1999). Reaching goals by a deadline: Digital options and continuous-time active portfolio management. Advances in Applied Probability 31(2), 551–577. doi:10.1239/aap/1029955147 [Peer-Review]

„Peer-Review“ bedeutet: in einer begutachteten Fachzeitschrift veröffentlicht. Arbeitspapiere und Bücher sind nicht begutachtet. Zahlen aus „unseren eigenen Tests“ sind unsere Backtests und Simulationen, keine begutachtete Forschung.

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