R-Multiple
Kategorie
Performance-Analyse & Journaling
Unterkategorie
Performance-Kennzahlen
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· Methodik
Ein R-Multiple drückt das Ergebnis eines Trades als Vielfaches des ursprünglich riskierten Betrags (1R) aus. Wer 1.000 € riskiert und 2.300 € gewinnt, verbucht +2,3R; ein voller Stop-Ausstieg ist −1R. Die Normierung macht Trades unterschiedlicher Größe und Konten vergleichbar und ist die Grundlage für Expectancy- und Verteilungsanalysen im Trading-Journal.
Context & Mechanics
Definition
Das R-Multiple – popularisiert durch Van K. Tharp – normiert jedes Trade-Ergebnis auf das initiale Risiko: R-Multiple = Ergebnis ÷ 1R. Dabei ist 1R der Betrag, der beim Einstieg zwischen Einstiegskurs und Stop-Loss steht – bei 1.000 € Risiko pro Trade auf einem 100.000-€-Konto also 1.000 €. Ein Gewinn von 2.300 € ist +2,3R, ein voller Stop −1R, ein Ausstieg am Einstand 0R. Verluste größer als −1R sind ein Warnsignal: Sie entstehen nur, wenn der Stop verschoben, übersprungen (Gap, Slippage) oder ignoriert wurde.
Warum in R denken?
Euro-Ergebnisse sind ohne Kontext bedeutungslos: 2.300 € Gewinn können ein exzellenter Trade mit 1.000 € Risiko oder ein miserabler mit 10.000 € Risiko sein. Die R-Normierung trennt Entscheidungsqualität von Positionsgröße und Kontogröße – dieselbe Auswertung funktioniert für das 10.000-€- wie für das 100.000-€-Konto. Auf R-Basis entstehen die zentralen Journal-Kennzahlen: Die Expectancy in R (im Beispiel-Journal +0,375R pro Trade), die R-Verteilung (Histogramm aller Trades) und das geplante versus realisierte Risk-Reward-Ratio. Die Verteilung zeigt Muster, die Durchschnitte verstecken: abgeschnittene Gewinner (viele +0,5R statt weniger +2R), verschobene Stops (Ausreißer bei −1,4R) oder Revenge-Trades.
R-Multiples im Prop-Trading
Loss Limits lassen sich elegant in R denken: Bei 1 % Risiko pro Trade entspricht ein 5-%-Daily Loss Limit fünf vollen Verlusttrades – eine klare, operationale Tagesgrenze (z. B. Stopp nach drei Verlierern).
Bedeutung für Trader
Wer in R denkt, bewertet Prozesse statt Beträge. Im GlanWick-Journal wird jeder Trade automatisch als R-Multiple erfasst und als Verteilung visualisiert – GlanWick ist ein Trainings- und Simulationstool und selbst keine Prop-Firm.
Execution Beispiel
Ein Trader riskiert auf einem 100.000-€-Konto 1.000 € pro Trade (1R). Drei Trades aus dem Journal: +2.300 €, −1.000 € und −1.400 € (Stop im Gap übersprungen).
- Trade 1: +2.300 € ÷ 1.000 € = +2,3R – geplantes CRV erreicht.
- Trade 2: −1.000 € ÷ 1.000 € = −1R – der Normalfall eines disziplinierten Verlusts.
- Trade 3: −1.400 € ÷ 1.000 € = −1,4R – Warnsignal: Gap oder Slippage prüfen, sonst Stop-Disziplin.
- Journal-Summe: +2,3 − 1 − 1,4 = −0,1R über drei Trades – in R gerechnet sofort vergleichbar, egal ob das Konto 10.000 € oder 100.000 € groß ist.
Execution Risk & Errors
Ergebnisse in Euro statt in R vergleichen und Positionsgrößen-Effekte übersehen
Verluste über −1R hinnehmen, statt Stop-Disziplin und Slippage zu untersuchen
1R nachträglich umdefinieren, wenn der Stop verschoben wurde
Nur den R-Durchschnitt betrachten und die Verteilung ignorieren
R-Multiples ohne konsistentes initiales Risiko berechnen
Häufige Fragen
Was genau ist 1R?
Der Betrag, der beim Einstieg zwischen Einstiegskurs und Stop-Loss steht – das geplante Maximalrisiko des Trades. Alle Ergebnisse werden auf diesen Betrag normiert.
Warum sind Verluste über −1R ein Warnsignal?
Weil sie nur entstehen, wenn der Stop verschoben, ignoriert oder übersprungen wurde (Gap, Slippage). Häufen sie sich, liegt ein Disziplin- oder Ausführungsproblem vor.
Was bringt die R-Verteilung gegenüber dem Durchschnitt?
Sie zeigt Muster, die der Mittelwert versteckt: abgeschnittene Gewinner, gerissene Stops oder Ausreißer. Zwei Journale mit gleicher Expectancy können völlig unterschiedliche Verteilungen haben.
Wie hängen R-Multiples und Expectancy zusammen?
Die Expectancy ist der Durchschnitt aller R-Multiples eines Journals – im Beispiel +0,375R pro Trade. R-Multiples sind die Rohdaten, die Expectancy die Verdichtung.