Warum Martingale in einer Prop-Challenge scheitert (und Bold Play es schlägt)

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

Martingale gewinnt an den meisten Tagen und verliert dann alles. In einer Prop-Challenge ohne echten Edge besteht es seltener als der umgekehrte Ansatz: wenige große Trades, so bemessen, dass sie das Ziel erreichen. Hier ist der Grund, mit Zahlen.

Der Aufbau

Nimm eine typische 1-Step-Challenge: 10 % Gewinnziel, 7 % statischer maximaler Drawdown und 5 % Tagesverlustlimit – dieselben Eckdaten wie bei der 1-Step-Evaluation von Lark Funding. Gib dem Trader keinen Edge: 50 % Trefferquote, Chance-Risiko-Verhältnis 1:1. Jeder Trade zahlt 0,05R an Spread und Kommission (ein Spread von 0,5 Punkten bei einem 10-Punkte-Stop). Erlaube 60 Handelstage und bis zu 3 Trades pro Tag.

Vergleiche nun vier Einsatzpläne auf genau denselben Trades:

• Fest 0,5 % und fest 1 % Risiko pro Trade: die „vernünftigen“ Pläne.
• Martingale: Start bei 0,5 %, nach jedem Verlust verdoppeln, nach einem Gewinn zurücksetzen.
• Bold Play: Jeden Trade so bemessen, dass ein Gewinn das Ziel erreicht, gedeckelt, damit ein Verlust weder das Tageslimit noch den maximalen Drawdown bricht.

Jeder Plan bleibt innerhalb der Regeln: Kein Trade darf mehr riskieren, als bis zu einem Limit übrig ist.

Die Ergebnisse (je 20.000 simulierte Challenges)

Simuliert mit dem Simulator Martingale vs. Bold Play dieser Website. Die Obergrenze ohne Kosten liegt bei diesen Regeln bei 7 ÷ 17 = 41,2 %.

Zwei Dinge fallen auf. Erstens ist der „sichere“ Plan mit kleinem Risiko mit Abstand der schlechteste. Zweitens schlägt Martingale festes Risiko nur, weil es im Durchschnitt größer setzt, und es verliert trotzdem klar gegen Bold Play. Doppelte Kosten berühren Bold Play kaum, halbieren Martingale aber fast.

Warum: Ein faires Spiel lässt sich nicht schlagen, und Kosten machen es unfair

Haben die Kurse keine Drift, ist jeder Trade eine faire Wette. Ein tiefes Ergebnis der Wahrscheinlichkeitstheorie, Doobs Optional-Stopping-Theorem, besagt, dass keine Regel darüber, wann oder wie viel man setzt, den Erwartungswert eines fairen Spiels verändern kann. In einer Challenge legt das deine Bestehensquote fest: Mit Ziel T und Maximalverlust D bestehst du in etwa D ÷ (T + D) der Fälle, egal was du tust. Die Herleitung findest du in die echten Chancen, ohne Edge zu bestehen.

Kosten lösen den Gleichstand auf. Jeder Trade zahlt eine Gebühr proportional zu seiner Größe, sodass die Gesamtgebühr mit dem Gesamtbetrag wächst, den du über alle Trades riskierst. Um +10 % zu erreichen, muss ein Trader mit 0,5 % Dutzende Trades durch den Spread schieben. Ein Bold Player braucht zwei oder drei. Mit einem Edge, der nach Kosten negativ ist, ist jeder zusätzliche Trade ein weiterer kleiner, sicherer Verlust.

Das ist das klassische Ergebnis aus Dubins und Savages How to Gamble If You Must (1965): In einem Spiel, das für dich ungünstig ist, maximiert Bold Play – so viel setzen, wie du brauchst oder wie du kannst – die Chance, ein Ziel zu erreichen, bevor du pleite bist. Zaghaftes Spiel maximiert die Zahl der Einsätze und damit den Anteil des Hauses.

Warum gerade Martingale scheitert

• Es braucht viele Trades. Jeder Zyklus gewinnt nur den Grundeinsatz zurück. Um mit Grundeinsätzen von 0,5 % +10 % zu erreichen, braucht man etwa 20 gewonnene Zyklen, und jeder Trade zahlt Kosten.
• Die Limits brechen die Verdopplung ab. 0,5 %, 1 %, 2 %, 4 %: Vier Verluste in Folge brauchen bereits 7,5 % Spielraum, mehr als der gesamte Drawdown von 7 %. Serien von vier Verlusten kommen bei 50/50 alle paar Dutzend Trades vor. Greift die Obergrenze, holt der nächste Gewinn die Serie nicht mehr auf.
• Es versteckt das Risiko, statt es zu beseitigen. Martingale verwandelt viele kleine Gewinne in einen seltenen, großen Verlust. Eine hohe Trefferquote fühlt sich wie ein Edge an, aber der Durchschnitt bleibt vor Kosten unverändert und wird danach schlechter.

Die Vorbehalte (lies sie, bevor du „voll YOLO“ gehst)

• Tagesverlustlimits begrenzen die Größe. Mit 5 % Tageslimit kann Bold Play nicht das volle 10-%-Ziel auf einen Trade setzen. Es riskiert knapp unter 5 % und braucht daher ein paar Trades. „Bold“ heißt in einer Challenge so wenige und so große Trades, wie die Regeln erlauben.
• Manche Firmen verbieten es. Das Hilfecenter von Lark Funding nennt eine verbotene „All-or-Nothing“-Strategie, und der kostenlose Neustart gilt nur, wenn kein einzelner Trade mehr als 1 % verloren hat. Andere Firmen begrenzen das Risiko pro Trade oder haben Konsistenzregeln. Ein Bestehen, das die Regeln bricht, kann annulliert werden. Mit einer Risikogrenze von 1 % fällt Bold Play in derselben Simulation auf 20,3 %, nicht besser als fest 1 %.
• Es geht ums Bestehen, nicht ums gute Traden. Bold Play erhöht deine Chance, die Evaluation zu bestehen, wenn du keinen Edge hast. Es macht dich nicht profitabel. Auf einem Funded-Konto würde derselbe Ansatz das Konto genauso schnell sprengen.
• Mit einem echten Edge kehrt sich die Antwort um. Ist dein Erwartungswert nach Kosten positiv, lassen kleine Trades den Edge sich aufsummieren. Im Bestehenschancen-Rechner (gleiche Regeln, ohne Zeitlimit) besteht ein Trader mit +0,05R pro Trade bei 0,5 % Risiko in 74 % der Fälle und bei 2 % nur in 52 %. Siehe Positionsgrößen für Prop-Challenges.
• Die Gebühr ist die eigentliche Wette. Eine Challenge ist eine Option, die du von der Firma kaufst. Ein aktuelles Arbeitspapier bewertet eine typische Challenge für 500 $ für einen Trader ohne Edge mit einem Erwartungswert von etwa 221 $ (Lim 2026, ohne Peer-Review). Bessere Positionsgrößen verbessern deine Chancen; sie machen die Gebühr für sich genommen nicht zu einem guten Geschäft.

Probier es selbst aus

Öffne den Simulator und ändere Trefferquote, Kosten oder die Obergrenze pro Trade. Du wirst sehen, wie der Vorsprung von Bold Play schrumpft, je besser der Edge wird, und verschwindet, sobald der Edge positiv ist.

Quellen

1. Dubins, L. E. & Savage, L. J. (1965). How to Gamble If You Must: Inequalities for Stochastic Processes. McGraw-Hill. [Buch]
2. Williams, D. (1991). Probability with Martingales. Cambridge University Press (optional stopping theorem). [Buch]
3. 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]
4. Kaminski, K. M. & Lo, A. W. (2014). When do stop-loss rules stop losses? Journal of Financial Markets 18, 234–254. doi:10.1016/j.finmar.2013.07.001 [Peer-Review]
5. Kelly, J. L. (1956). A new interpretation of information rate. Bell System Technical Journal 35(4), 917–926. doi:10.1002/j.1538-7305.1956.tb03809.x [Peer-Review]
6. 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]

„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.