PF‑Effizienz‑Index (PFEI): Nichtlineare Effizienzkennzahl für Handelssysteme / PF Efficiency Index (PFEI): A Nonlinear Efficiency Metric for Trading Systems

Dieses Dokument führt den PF‑Effizienz‑Index (PFEI) als aggregierte, nichtlineare Effizienzkennzahl für diskretionäre und algorithmische Handelssysteme ein. Der PFEI bewertet, wie effizient ein beobachteter Profitfaktor im Verhältnis zu Tick‑Winrate, Trade‑Winrate, Verluststruktur und der Anzahl der Verlusttrades erzeugt wird – und schließt damit Lücken klassischer Einzelkennzahlen wie Profitfaktor, Winrate oder Chance‑Risiko‑Verhältnis. Im ersten Teil werden die zugrunde liegenden Parameter definiert (Profitfaktor, Tick‑Winrate, Trade‑Winrate, Verlustanzahl) und die zweistufige Berechnung des Index beschrieben: Ebene 1 bildet einen Struktur‑Index ohne Robustheitskorrektur, Ebene 2 ergänzt eine asymptotische Robustheitskorrektur über die Verlustanzahl (N‑Faktor). Anschließend wird die Bedeutung von Zähler, Nenner und N‑Faktor erläutert, insbesondere die qualitative Gewichtung der Tick‑Qualität, die explizite Berücksichtigung der Verlustwahrscheinlichkeit im Nenner sowie die Fokussierung auf die Loss‑Seite für die Robustheitsbewertung. Darauf aufbauend werden Schwellenwerte hergeleitet, über die der PFEI in fünf Qualitätszonen eingeteilt wird (KATASTROPHAL, PERFEKT, OPTIMAL, MITTELMÄSSIG, SCHLECHT/ÜBERZOGEN). Diese Zonen dienen als Kohärenz‑Indikatoren und zeigen an, ob Profitfaktor, Wahrscheinlichkeitsstruktur und Verlustmuster noch synchron laufen oder bereits systemisch auseinanderdriften. Im zweiten Teil enthält das Dokument eine praxisorientierte Checkliste zur Ursachenanalyse bei schlechtem PFEI. Schritt für Schritt werden Tick‑Qualität, Trade‑Winrate, Verluststruktur und N‑Faktor, Verlustgröße und Drawdown‑Verlauf, der Profitfaktor im Kontext sowie Regel‑ und Umsetzungsdisziplin untersucht. Auf dieser Basis werden konkrete Maßnahmen zur Optimierung von Setups, Kontext‑Filtern, Stop‑Platzierung, Positionsgröße, Max‑Loss‑Regeln und Trade‑Limit abgeleitet. Der PFEI fungiert damit als Startsignal für eine strukturierte, quantitative Session‑Auswertung, während die eigentliche Diagnose über die Einzelkennzahlen erfolgt. Abschließend wird der PFEI in die bestehende Trading‑ und Quant‑Literatur eingeordnet: Im Unterschied zu Kennzahlen wie Sharpe Ratio, Sortino Ratio oder MAR Ratio fokussiert der PFEI nicht auf Portfolio‑Volatilität oder Drawdown, sondern auf die Effizienz und Robustheit des Profitfaktors auf Trade‑Serien‑Ebene mit besonderem Schwerpunkt auf der Verlustseite. Die vollständige Python‑Implementierung des PF‑Effizienz‑Index (PFEI) – einschließlich Gitterauswertung, Monte‑Carlo‑Simulation und Analyse des gefilterten Subraums – ist diesem Datensatz als Skript beigefügt. Der Code ist bewusst so gestaltet, dass er zum Experimentieren und Replizieren einlädt: Nutzer können die Parameterbereiche für Winraten, Profitfaktor und Verlustserienlänge anpassen, die Zonenzuordnung neu berechnen und prüfen, wie der PFEI unter unterschiedlichen Annahmen reagiert. Sämtliche im Dokument berichteten numerischen Beispiele und Zonenprofile lassen sich mit der beigefügten Python‑Datei in einer Standard‑Scientific‑Python‑Umgebung (NumPy, pandas, Plotly) nachvollziehen und bei Bedarf erweitern. "Alle beschriebenen Kennzahlen und Formeln dienen ausschließlich Bildungs‑ und Forschungszwecken und stellen keine Anlageberatung dar."