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Trading bots: what the data says

Exchanges list every bot type with zero performance numbers. We replayed them out-of-sample with real fees and slippage. Below: each type, where it exists, and our verdict — including the negative ones and an honest “untested” where we have no study yet.

Grid-Bot

OOS: negativ

Legen Sie eine Preisspanne fest, lassen Sie den Bot bei jeder Schwankung günstig kaufen und teuer verkaufen – beworben als stetiges Einkommen aus Seitwärtsmärkten.

OKXBybitGate.io
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DCA / Martingale-Bot

96% Gewinne, netto-negativ

Automatisch nachkaufen und die gesamte Position bei einem kleinen Anstieg schließen — beworben mit Gewinnraten über 90%.

OKXBybitGate.io
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Signal-Bot

−99,7 % ehrlich nachgespielt

Trades automatisch aus Signalkanälen oder TradingView-Alerts ausführen – beworben als Kopie der Fähigkeiten der Anrufer ohne Bildschirmzeit.

OKXBybit
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Funding-Rate-Arbitrage-Bot

kein belegter Edge (−14 % OOS)

Spot halten, Perpetual shorten, Funding-Zahlungen kassieren — vermarktet als delta-neutral, marktunabhängige Rendite.

OKXBybitGate.io
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Wiederholungskauf (DCA-Sparplan)

in Ordnung als Sparen – messen vs. Halten

Kaufen Sie unabhängig vom Preis einen festen Betrag nach Zeitplan – vermarktet als stressfreie Art zu akkumulieren.

OKXBybitGate.io
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Iceberg / TWAP-Ausführung

Ausführungswerkzeug, kein Alpha

Große Aufträge über die Zeit in kleine versteckte Stücke aufteilen — vermarktet an Wale, die Märkte bewegen, indem sie Größe zeigen.

OKXBybit
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Smart Portfolio / Rebalancer

noch nicht von uns getestet

Halten Sie einen Korb, gleichen Sie automatisch auf Zielgewichte aus – vermarktet als Diversifikation auf Autopilot.

OKXBybitGate.io
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Our alternative is boring on purpose. Presets that survived out-of-sample testing, running on a public paper track — losing streaks included — plus the optimizer that produced them. Try any of it with $0 at risk on the virtueller Floor, and check what the trades would cost on the Gebührenseite first. Prefer to see the tiers first? They are on the demo hub, Money-Button.

Method in one line: in-sample optimization is easy, so we only trust out-of-sample results with real fee and slippage models — and we publish the failures. The full pipeline is documented in the research journey. Nothing here is investment advice.