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Glossar
Jeder Begriff, den wir auf der AI-Signale-Plattform verwenden, in einfacher Sprache definiert und mit Querverweisen zur Methodik-Seite.
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Der Score 0-100 % auf jeder Signal-Karte.
Zusammengesetzte Wahrscheinlichkeit, die das Modell einem erfolgreichen Signal zuweist. Berechnet als 0,5 × P_ml + 0,3 × confluence + 0,2 × historische Trefferquote. Unter 60 % → nicht veröffentlicht. 75-89 % → high-confidence. 90 %+ → premium (selten).
Auch bekannt als: Modellwahrscheinlichkeit
Die rohe Wahrscheinlichkeitsausgabe des LightGBM-Modells.
Nach Platt scaling ist P_ml eine echte Wahrscheinlichkeit — 0,7 bedeutet, dass das Modell historisch zu 70 % bei ähnlichen Feature-Vektoren in der Out-of-Sample-Validierung korrekt war. Es geht mit dem größten Gewicht (0,5) in die Confidence-Formel ein.
Modellwahrscheinlichkeiten so machen, dass sie bedeuten, was sie sagen.
Ein Modell, das 0,7 ausgibt, aber nur in 50 % der Fälle richtig liegt, ist unkalibriert. Wir verwenden Platt scaling auf einem zurückgehaltenen Validierungsset, damit die angezeigte Wahrscheinlichkeit tatsächlich der empirischen Trefferquote auf Out-of-Sample-Daten entspricht.
Logistische Regressionsschicht, die rohe Modell-Scores kalibriert.
Bildet die rohe Ausgabe eines Modells über eine kleine logistische Regression, die auf zurückgehaltenen Daten angepasst wird, auf eine wahre Wahrscheinlichkeit ab. Nach Platt scaling bedeutet Score = 0,7, dass „diese Konfiguration in 70 % der Fälle auf Out-of-Sample-Fenstern gewonnen hat".
Auch bekannt als: Win-Rate
Rollierende Out-of-Sample-Win-Rate für ein Tupel (Symbol, Timeframe, Modellversion).
90-Tage rollierender Anteil der TP-Treffer auf der spezifischen Modellversion. Geht mit Gewicht 0,2 in die Confidence-Formel ein. Cold-Start-Default ist 0,55 für neu promotete Modellversionen, bis sich 90 Tage Live-Daten angesammelt haben.
Microsofts Gradient-Boosted-Decision-Tree-Bibliothek — die ML-Engine hinter jedem Signal.
Wir trainieren ein LightGBM-Ensemble pro Tupel (Symbol, Timeframe) — insgesamt 40. Gewählt gegenüber Deep Neural Networks, weil bei tabellarischen Finanzdaten mit begrenzten Stichproben Gradient-Boosted Trees Deep Nets bei Sharpe und Interpretierbarkeit bei zehnfach geringeren Trainingskosten schlagen (Grinsztajn 2022, NeurIPS).
Systematisches Entfernen von Features, um zu verifizieren, dass jedes einen Beitrag leistet.
Für jedes Kandidaten-Feature wird das Modell mit ausgelassenem Feature neu trainiert. Wenn der Out-of-Sample-Sharpe nicht fällt, hat das Feature nicht geholfen und wird entfernt. Unsere 82 finalen Features haben die Ablation aus 140+ Kandidaten überlebt.
Labelling-Schema: TP-/SL-/TTL-Exit-Barrieren statt fester Horizont-Returns.
Nach López de Prado (Advances in Financial Machine Learning, 2018). Jeder Trainings-Bar wird mit dem Ergebnis gelabelt, das aus diesem Einstieg passiert wäre: TP-Treffer (+1), SL-Treffer (-1) oder TTL abgelaufen (0). Weit weniger Label-Leakage als naive „Return bei t+N"-Labels.
Auf vergangenem Fenster trainieren, auf nächstem Fenster validieren, vorwärts gehen, wiederholen.
Training auf einem 6-Monats-Fenster, Validierung auf dem folgenden 1-Monats-Fenster, Vorschieben beider um 1 Monat, wiederholen. Strikte zeitliche Ordnung — niemals zufällige Shuffles. Modelle, die die Akzeptanzschwellen über den gesamten walk-forward Track verfehlen, werden nicht in die Produktion promotet.
Eine Modelleinstellung (Baumtiefe, Lernrate), die vor dem Training gewählt wird, nicht aus Daten gelernt.
Getunt via Optuna auf einem 70/15/15 Train/Val/Test-Split mit walk-forward Grenzen. Beinhaltet num_leaves, learning_rate, feature_fraction und lambda_l2 von LightGBM. Wird bei jedem wöchentlichen Retrain nur dann neu getunt, wenn der Sharpe der vorherigen Hyperparameter um mehr als 0,3 driftet.
Eine veröffentlichte Empfehlung, einen Trade mit spezifischem Entry/SL/TP einzugehen.
Erzeugt durch die Pipeline (siehe Methodik). Enthält Richtung (long/short), Entry-Preis, Stop-Loss, Take-Profit, R-Ziel, Confidence, TTL und die Modellversion, die es produziert hat. Lebt in einem Append-Only-Log von der Veröffentlichung bis zum Outcome.
Auch bekannt als: Entry-Preis
Der Preis, zu dem das Signal empfiehlt, die Position zu eröffnen.
Immer der Close-Preis des Bars, an dem das Signal generiert wurde. Für GUEST-Tier-Signale ist Entry versteckt (`null`) — nur REGISTERED-Tier und höher sehen den tatsächlichen Preis. Die Signal-Seite markiert GUEST-Karten mit `blurred: true`.
Auch bekannt als: SL
Vorbestimmter Ausstiegspreis, der den Verlust begrenzt, falls der Trade gegen uns läuft.
Berechnet als entry ± ATR(14) × stop_multiplier. Multiplier variiert nach Timeframe: M15=1,0, H1=1,5, H4=2,0, D1=2,5. Eng genug, dass zufälliges Rauschen ihn nicht auslöst; weit genug, dass normale Pullbacks ihn auch nicht auslösen. Wird nach Veröffentlichung nie verschoben.
Auch bekannt als: TP
Vorbestimmter Ausstiegspreis, an dem die Position im Gewinn geschlossen wird.
TP = entry ± ATR(14) × stop_multiplier × R_target. R_target ist 1,5-3,0 abhängig von der Confidence — Signale mit höherer Confidence tragen höhere R-Ziele. Immer so gesetzt, dass das Risk-Reward-Verhältnis mindestens 1,5R beträgt.
Auch bekannt als: R
Standardisierte Risikoeinheit: 1R = die Distanz von Entry zu SL.
Wenn Ihr SL 50 Pips unter dem Entry liegt, ist das Ihr 1R. TP-Treffer bei 100 Pips über dem Entry = +2R. SL-Treffer = -1R. R-Multiples normalisieren über Symbole und Timeframes hinweg — ein 2R-Gewinn auf EURUSD H1 und ein 2R-Gewinn auf XAUUSD H4 repräsentieren denselben risiko-adjustierten Gewinn.
Auch bekannt als: Time-to-live, Ablaufzeit
Maximale Lebensdauer eines Signals, bevor es ungefüllt abläuft.
Standard-TTL nach Timeframe: M15=6 Bars, H1=12 Bars, H4=12 Bars, D1=5 Bars. Wird weder TP noch SL innerhalb der TTL getroffen, wird das Signal als `expired` markiert — es zählt weder als Gewinn noch als Verlust in den Track-Record-Metriken.
GUEST-Tier-Signal, bei dem Entry/SL/TP verborgen sind.
Das Backend setzt `blurred: true` und nullt entry_price, stop_loss, take_profit für GUEST-Tier (anonyme Besucher). Richtung und Confidence sind weiterhin sichtbar. Die UI zeigt die Karte mit einem Blur-Overlay + Upgrade-CTA. REGISTERED-Tier und höher sehen alle Zahlen.
Internes Signal, das vor der Veröffentlichung vom Makro-Overlay blockiert wurde.
Wenn ein anstehendes high-impact Wirtschaftsereignis innerhalb von event_window_hours fällt, wird das Signal blockiert — nie veröffentlicht, nie für Nutzer sichtbar. Blockierungen werden intern geloggt, aber aus Track-Record-Metriken ausgeschlossen (sie waren nie umsetzbar).
Signal, bei dem die TTL ablief, ohne dass TP oder SL getroffen wurden.
Zählt im Track Record weder als Gewinn noch als Verlust. Typischerweise verursacht durch niedrige Volatilitätsregimes, in denen der Bar nicht genug bewegt hat, um eine Barriere zu treffen. Wird separat in den Performance-Summaries verfolgt (`n_expired`).
Übereinstimmung mehrerer technischer Signale bei der Richtung.
Score 0-1 aus 5 Teilprüfungen: Multi-Timeframe-Ausrichtung, S/R-Nähe, RSI-Divergenz, MACD-Signal-Line-Cross, EMA-Stack-Ausrichtung. Gleich gewichtet. Geht mit Gewicht 0,3 in die Confidence-Formel ein. Hohe Konfluenz + hoher P_ml = Premium-Signal.
Auch bekannt als: Annualisierter Sharpe
(Mittlere Rendite − risikofreier Zins) / Standardabweichung, annualisiert.
Die Standardmetrik für risiko-adjustierte Renditen. Sharpe 1,0+ ist gut für einen öffentlich veröffentlichten Signal-Service; 2,0+ ist selten und aussagekräftig; 3,0+ ist Hedge-Fonds-Niveau (und betrifft typischerweise Infrastruktur, die Retail-Trader nicht haben). Wird als walk-forward Akzeptanz-Gate verwendet.
Auch bekannt als: PF
Brutto gewonnene R / brutto verlorene R.
Wenn Gewinn-Trades netto +50R bringen und Verlust-Trades netto -20R, ist der Profit Factor 2,5. Ein Profit Factor unter 1,0 bedeutet, dass das System Geld verliert. Über 1,5 ist solide; über 2,0 ist stark. Walk-forward Akzeptanzschwelle ist ≥ 1,5.
Anteil der Signale, bei denen TP vor SL getroffen wurde.
Abgelaufene Signale sind sowohl aus Zähler als auch Nenner ausgeschlossen. Mit unserem typischen R-Ziel von 2,0 ist eine 50-%-Win-Rate profitabel; 55 % ist gut; 60 %+ ist selten. Fixieren Sie sich nicht nur auf die Win-Rate — das durchschnittliche R-Multiple ist wichtiger für das tatsächliche P&L.
Auch bekannt als: Max Drawdown, DD
Größter Verlust von Spitze zu Tal in R-Multiples innerhalb eines Fensters.
Ein -8R Drawdown bedeutet, dass das laufende P&L irgendwann 8R unter den vorherigen Höchststand fiel. Walk-forward Akzeptanzschwelle ist ≤ 15R innerhalb eines 6-monatigen Trainingsfensters. Live-Monitoring der rollierenden 30-Signal-Drawdown löst Auto-Rollback aus, wenn er die Schwelle überschreitet.
Auch bekannt als: R:R, R-Ziel
Wieviel Sie zu gewinnen haben im Vergleich zu dem, was Sie bei einem Trade riskieren.
Ein R-Ziel von 2,0 bedeutet, dass Sie für jeden 1R, den Sie riskieren (Entry → SL-Distanz), 2R auf der Upside (Entry → TP-Distanz) anvisieren. Bei einer Win-Rate von 50 % bei 2R ist der Erwartungswert positiv: 0,5 × +2R + 0,5 × -1R = +0,5R pro Signal.
Wie viel von Ihrem Konto Sie auf ein Signal riskieren.
Nichts, was wir festlegen — das ist Ihre Entscheidung. Standard-prudent Sizing: 0,5 %-1 % des Kontos pro Signal riskieren. Für ein 2 %-Konto-Risiko-Signal mit 50-Pip SL auf EURUSD ist das eine Positionsgröße, sodass 50 Pips × Pip-Wert = 2 % des Eigenkapitals.
Standardisierte Forex-Positionsmenge. 1 Standard-Lot = 100.000 Basiswährungseinheiten.
Mini = 0,1 Lot (10.000), Micro = 0,01 Lot (1.000), Nano = 0,001 Lot (100). Der Pip-Wert skaliert linear mit der Lot-Größe — 1 Pip auf EURUSD ≈ 10 $ pro Standard-Lot, 1 $ pro Mini, 0,10 $ pro Micro.
Kleinste Standard-Preisbewegung in einem Forex-Paar — 0,0001 für die meisten Majors, 0,01 für JPY-Paare.
Pip = „percentage in point". Für EURUSD bei 1,0850 ist die Bewegung auf 1,0851 +1 Pip. Für USDJPY bei 145,20 ist die Bewegung auf 145,21 +1 Pip. Unsere SL/TP-Distanzen liegen typischerweise bei 30-150 Pips, je nach Symbolvolatilität (ATR-skaliert, nicht fix).
Zeitplan der bevorstehenden high-impact Wirtschaftsdaten-Veröffentlichungen und Zentralbank-Ereignisse.
Unser Backend fragt den Kalender-Feed von Forex Factory ab, gegengeprüft mit Bloomberg. High/medium-impact Ereignisse auf Währungen im Paar eines Signals innerhalb von event_window_hours blockieren das Signal. Der Kalender-API-Endpoint ist `/api/public/economic-calendar`.
Wirtschaftsveröffentlichung mit historisch großer Marktreaktion — NFP, CPI, FOMC usw.
Forex Factory markiert Ereignisse rot/orange/gelb nach historischem Volatilitäts-Impact. Rote (high-impact) Ereignisse lösen immer ein Veto auf die relevanten Währungen aus. Orange (medium-impact) löst Veto nur aus, wenn innerhalb engerer event_window (1h für M15/H1, 2h für H4).
Auch bekannt als: event_window_hours
Zeitfenster vor einem high-impact Ereignis, in dem neue Signale blockiert werden.
Standard: 4 Stunden für H1-Signale, 8 Stunden für H4, 24 Stunden für D1, 1 Stunde für M15. Pro Symbol über Backend-Einstellungen konfigurierbar. Ein Signal, das 3 Stunden vor NFP auf USD-Paaren generiert wird → blockiert (innerhalb des 4h H1-Fensters).
Auch bekannt als: Non-Farm Payrolls
Monatlicher US-Beschäftigungsbericht — eines der Forex-Ereignisse mit dem höchsten Impact.
Vom US Bureau of Labor Statistics am ersten Freitag jeden Monats um 12:30 UTC veröffentlicht. Beeinflusst alle USD-Paare stark. Blockiert immer USD-Paar-Signale innerhalb des event_window — 4h für H1, 8h für H4.
Auch bekannt als: Consumer Price Index, Inflationszahl
Headline-Inflationswert — treibt die Erwartungen an die Zentralbankpolitik.
US-CPI wird Mitte des Monats um 12:30 UTC veröffentlicht. EU/UK/JP-Veröffentlichungen folgen regionalen Zeitplänen. Heiße Inflation stärkt typischerweise die lokale Währung (Zinserhöhungs-Erwartungen); kühlende Inflation schwächt sie. High-Impact auf den relevanten Währungspaaren.
Auch bekannt als: Federal Open Market Committee
US-Zentralbank-Zinsentscheidungs-Ausschuss — 8 Sitzungen pro Jahr.
Erklärung + Pressekonferenz veröffentlichen die größten USD-Volatilitäts-Ereignisse. Wir blockieren USD-Paar-Signale 48h vor geplanten Sitzungen (eine längere „Blackout-Periode" als das Standard-Event-Fenster), weil sich die Positionierung in der Vorlaufzeit unvorhersehbar verschiebt.
Auch bekannt als: Relative Strength Index
Momentum-Oszillator, der das Gewinn/Verlust-Verhältnis über 14 Bars misst. 0-100-Skala.
Berechnet als RSI = 100 − 100 / (1 + RS), wobei RS = durchschnittlicher Gewinn / durchschnittlicher Verlust über 14 Bars. Werte > 70 deuten traditionell auf überkauft hin; < 30 überverkauft. Wird als Feature plus Konfluenzkomponente verwendet (Divergenz zwischen Preis und RSI ist ein hochwertiges Reversal-Signal).
Auch bekannt als: Moving Average Convergence Divergence
Trend- und Momentum-Indikator, gebildet aus EMA-Differenzen.
MACD-Linie = EMA(12) − EMA(26). Signal-Linie = EMA(9) von MACD. Histogramm = MACD − Signal. Signal-Line-Crosses (MACD kreuzt über/unter Signal) und Histogramm-Beschleunigung sind die wertvollen Features für unsere Modelle.
Auch bekannt als: Average True Range
Maß für die Bar-zu-Bar-Preisbewegung — bestimmt jede SL/TP-Platzierung.
14-Bar-Durchschnitt der True Range (Maximum aus: High-Low, |High-prev_close|, |Low-prev_close|). Passt sich an die Symbolvolatilität an: EURUSD ATR ≈ 30-50 Pips auf H1; XAUUSD ATR ≈ 300-500 Cents. Alle unsere Stops werden in ATR-Einheiten dimensioniert, nie in festen Pips.
Auch bekannt als: BB
20-Perioden gleitender Durchschnitt ± 2 Standardabweichungen — Volatilitäts-Envelope.
Mittelband = SMA(20). Oberes/unteres = mittel ± 2 × stdev(20). Der Preis tendiert dazu, beim Berühren der äußeren Bänder in Ranging-Regimes zur Mitte zurückzukehren; Ausbrüche der äußeren Bänder signalisieren Trending-Regimes. Wird als Feature + Konfluenzgewicht verwendet.
Auch bekannt als: Exponential Moving Average
Aktualitäts-gewichteter gleitender Durchschnitt — reagiert schneller als SMA.
Wir verwenden einen 4-EMA-Stack (5, 21, 50, 200) pro Symbol. Die Ausrichtung des Stacks (alle steigen in dieselbe Richtung, korrekt geordnet) signalisiert ein Trending-Regime. Crossovers zwischen Stack-Mitgliedern sind hochwertige Features. Die Steigung ist ein separates Feature.
Auch bekannt als: S/R, Supply-Demand-Zonen
Preisniveaus, bei denen Käufer (Support) oder Verkäufer (Resistance) historisch dominierten.
Erkannt über 20-Bar-Swing-Pivots. Distanz zur nächsten S/R-Ebene ist ein Feature; Einstiege nahe starker S/R erhalten einen Konfluenz-Boost. Die SL-Platzierung vermeidet es, knapp jenseits einer S/R-Ebene zu sein (Stop-Runs).
Preis und ein Oszillator (RSI, MACD) bewegen sich in entgegengesetzte Richtungen.
Bullische Divergenz: Preis macht ein tieferes Tief, RSI/MACD macht ein höheres Tief → potenzielle Umkehr nach oben. Bearische: Preis höheres Hoch, Oszillator tieferes Hoch → potenzielle Umkehr nach unten. Wir behandeln Divergenzen als hochgewichtetes Konfluenz-Signal.
Täglicher Referenzpreis, berechnet aus High/Low/Close der vorherigen Sitzung.
Pivot = (H + L + C) / 3 vom Vortag. R1/S1-Levels = 2×Pivot − L / 2×Pivot − H. Distanz zum heutigen Pivot ist ein Session-Kontext-Feature; Einstiege nahe Pivots werden separat für die Performance-Analyse verfolgt.
Simulation einer Trading-Strategie auf historischen Daten, um die Performance zu schätzen.
Wir backtesten Modelle auf 5 Jahren historischer Bars (4 für Crypto wegen Datenqualität) unter Verwendung der walk-forward Methodik — niemals zufällige Splits. Auf Ausführungsmachbarkeit gegen Tier-1 ECN Spread- + Slippage-Annahmen getestet. Siehe Methodik-Seite für den vollständigen „getestet vs ungetestet"-Scope.
Auch bekannt als: OOS
Daten, die das Modell während des Trainings nie gesehen hat.
Das walk-forward Validierungsfenster ist OOS für das entsprechende Trainingsfenster. Alle Performance-Zahlen, die wir berichten, stammen aus OOS-Evaluation — niemals In-Sample. Track Record im Live-Signal-Log ist die ultimative OOS-Evaluation.
Automatische Rückkehr zur vorherigen Modellversion, wenn die Live-Performance degradiert.
Ein rollierendes 30-Signal-Fenster pro (Symbol, Timeframe) trackt Live-Sharpe / WR / PF. Wenn eine Metrik für 20 aufeinanderfolgende Signale unter die Schwelle fällt, kehrt die Engine zur vorherigen guten Modellversion zurück. Für den Rollback selbst ist keine menschliche Freigabe nötig.
Anfangsperiode, nachdem eine neue Modellversion promotet wurde, bevor zuverlässige Live-Statistiken existieren.
Für die ersten 90 Tage der Lebensdauer einer neuen Modellversion beträgt die historische Trefferquote standardmäßig 0,55 in der Confidence-Formel (sinnvoller Prior). Nach 90 Tagen OOS-Signalen ersetzt die tatsächliche rollierende Trefferquote den Prior.
Kombination mehrerer schwacher Lerner, die jeden einzelnen übertrifft.
Das LightGBM jedes Tupels (Symbol, Timeframe) ist selbst ein Ensemble aus ~500 Entscheidungsbäumen, die sequenziell angepasst werden, um Residuen vorheriger Bäume zu korrigieren. Auch das Gewicht 0,5 auf P_ml + 0,3 auf Confluence + 0,2 auf Hit-Rate in der Confidence-Formel ist ein Ensemble (verschiedener Signalquellen).
Differenz zwischen Signal-Entry-Preis und tatsächlichem Fill-Preis, den Sie erhalten.
In der Validierung nehmen wir 0,5-Pip Slippage zusätzlich zu Tier-1 ECN-Spreads an. Live-Trading zeigt typischerweise 0,3-1,5 Pip Slippage, je nach Broker, Kontogröße und Marktbedingungen. Slippage spielt am meisten bei tight-stop M15-Signalen eine Rolle, wo sie 5-10 % des R-Ziels aushöhlen kann.
Auch bekannt als: Währungspaar
Zwei-Währungs-Notierung wie EURUSD — Wert der Basis in Bezug auf die Quote.
EURUSD 1,0850 bedeutet 1 EUR = 1,0850 USD. Majors (USD auf einer Seite): EURUSD, GBPUSD, USDJPY, AUDUSD, USDCAD, NZDUSD, USDCHF. Crosses: kein USD (EURJPY, GBPJPY). Exoten: Emerging-Market-Währungen. Wir traden nur Majors + XAUUSD + BTCUSD/ETHUSD.
Differenz zwischen Bid- (Verkauf) und Ask-Preisen (Kauf).
Tier-1 ECN-Broker-EURUSD-Spreads typischerweise 0,1-0,3 Pips. Weiter bei Minors (0,5-1,5), exotischen Paaren (5-50) und XAUUSD (2-4). Der Spread frisst sich in jeden Trade — ein 2-Pip-TP nach einem 0,5-Pip-Spread lässt Ihnen 1,5 Pips netto. Warum wir keine Exoten traden: Allein der Spread übersteigt oft 1R.
Auch bekannt als: Electronic Communication Network
Brokermodell, das Orders an einen Pool von Liquiditätsanbietern leitet, nicht an einen Dealing-Desk.
ECN-Broker (IC Markets, Pepperstone, Tickmill) bieten typischerweise engere Spreads + schnellere Ausführung als Market-Maker-Broker, im Austausch gegen eine Provision pro Seite (3-7 $ pro Standard-Lot). Unsere Methodik geht von Tier-1 ECN-Ausführung aus — Slippage-Toleranzen weiten sich für Non-ECN-Setups.
Kryptowährung in Fiat oder Stablecoin notiert — BTCUSD, ETHUSD.
Wir traden BTCUSD und ETHUSD auf H1/H4/D1. M15 wird bei Crypto übersprungen, weil die Spread- + Slippage-Reibung relativ zum ATR zu hoch ist. Crypto-Märkte laufen 24/7 ohne Wirtschaftskalender-Veto — aber wir wenden zusätzliche Drawdown-Filter an.
Wie leicht eine Position eingegangen oder verlassen werden kann, ohne den Preis zu bewegen.
Hohe Liquidität (EURUSD London-Sitzung) → enge Spreads, geringe Slippage. Niedrige Liquidität (USDJPY-Tiefs in der Asien-Session, Feiertagswochenenden) → weitere Spreads, höhere Slippage, Gaps. Wir machen die Tageshandelssession zu einem Feature, damit das Modell liquiditätsregime-bewusstes Verhalten lernt.
Eine von Asien/London/NY/Overlap — bestimmt Liquidität, Volatilität und Richtungs-Biases.
London (07-16 UTC) ist am liquidesten für EUR/GBP. Die NY (12-21 UTC)-Überlappung mit London ist das Fenster mit der höchsten Volatilität. Asien (22-07 UTC) ist ruhiger außer bei JPY-Ereignissen. Die Session ist ein Feature in jedem Modell — Strategien variieren nach Session-Bias.
Die Methodik-Seite verbindet diese Begriffe zur vollständigen Pipeline. Die Track-Record-Seite zeigt sie in Aktion.