Transparenz

Methodik

Diese Seite erklärt, wie aus den Firmen-Daten die sechs Eignungs-Scores berechnet werden. Jede Formel ist hier dokumentiert. Wer eine bessere Formel vorschlägt, kann das per Kontakt tun.

Grundprinzip

Eignungs-Scores werden aus den objektiven Firmen-Daten berechnet. Keine manuelle Notenvergabe. Jeder Anbieter startet mit einem Basis-Score, der je nach erfüllten Kriterien angepasst wird.

Die sechs Achsen

AnfängerBevorzugt: Static DD, keine DLL, keine Consistency Rule, Trustpilot ≥ 4, Copy zwischen eigenen Accounts erlaubt.
ScalpingBevorzugt: keine Consistency Rule, Rithmic verfügbar (Latenz), Static DD oder keine DLL, EA/Copy erlaubt.
Algo / CopyPremiert: Copy zwischen eigenen Accounts (Hardstopp wenn explizit verboten), EA erlaubt, Rithmic oder Quantower, keine Consistency Rule.
News-TradingHardstopp wenn News verboten. Bei erlaubt: hoher Score, plus Bonus für keine DLL und Static DD. Bei unbekannt: neutral (5).
Static DDReiner Drawdown-Typ-Score: static = 10, hybrid = 7, eod-trailing = 5, trailing = 2.
SkalierungPremiert: Copy zwischen eigenen Accounts (Multi-Account-Strategien), mehrere Plattformen, One-time-Cost-Modell, etablierter Anbieter.

Datenqualität

Jeder Anbieter trägt ein „Data Quality"-Badge:

  • Verifiziert — die Daten wurden persönlich gegen die offiziellen T&Cs des Anbieters geprüft.
  • Teilweise verifiziert — zentrale Felder geprüft, Detailfelder noch ausstehend.
  • Vorläufig — aus externem Datensatz importiert, noch nicht persönlich verifiziert. Auf der Detail-Seite des Anbieters erscheint ein deutlicher Warnhinweis.

Was bewusst NICHT in die Scores einfließt

  • Persönliche Erfahrung mit Auszahlungen. Subjektiv, nicht reproduzierbar.
  • Firmen-Alter. Indirekt relevant, aber nicht direkt gewichtet.
  • Community-Größe. Schwer messbar, leicht manipulierbar.
  • Affiliate-Provision. Wird intern getrackt, beeinflusst aber keine Bewertung oder Reihenfolge.

Score-Skala

Alle Scores liegen zwischen 0 und 10, einstellig gerundet. Wenn ein zentrales Kriterium explizit ausgeschlossen ist (z. B. News-Trading verboten), liegt der entsprechende Score nahe 0. Bei unbekannten Feldern (in den Daten als null) trägt das Feld neutral bei.

Vorschläge & Korrekturen

Die Formeln stehen unter _build/scoring.py im Code dieser Seite. Wenn du eine Formel für unrealistisch hältst oder ein zusätzliches Kriterium siehst, das einfließen sollte, kontaktiere mich.