Der Qullamaggie-Backtest: 4.400 Trades, 50 Jahre, ein ehrlicher Befund

Kristjan Kullamägi, im Netz als „Qullamaggie" bekannt, ist einer der meistkopierten Momentum-Trader der vergangenen zehn Jahre. Seine drei öffentlich beschriebenen Setups — Breakout, Episodic Pivot, Parabolic Short — kursieren in unzähligen Scanner-Nachbauten und YouTube-Erklärvideos. Was bisher fehlte, war ein sauberer, survivorship-freier Rücktest über den gesamten US-Aktienmarkt, nicht nur über die Erfolgsbeispiele, die er selbst in seinen Streams zeigt.

Wir haben genau das gebaut. Aus seinen eigenen Veröffentlichungen haben wir Breakout und Episodic Pivot in messbare Regeln übersetzt, an 1.212 Chart-Beispielen eines Anhängers geeicht und über 9.262 US-Börsentitel seit 1975 rückgetestet — inklusive aller Firmen, die es heute nicht mehr gibt. Das Ergebnis: 4.400 Trades, ein Erwartungswert von +2,79 Prozent je Trade nach Kosten, in jedem vollständig erfassten Jahrzehnt seit den 1980er-Jahren im Plus. Aber der Befund hat einen deutlichen Riss: Ein Setup trägt das gesamte Ergebnis, das andere ist für sich genommen kaum mehr als eine Nullnummer.

Wer ist Kristjan Kullamägi

Kullamägi begann 2011 mit mehreren kleinen Konten von 3.000 bis 5.000 US-Dollar, einige davon hat er nach eigener Aussage verbrannt, bevor der Ansatz funktionierte. Bis rund 2021 kam er auf achtstellige, später auf über 100 Millionen US-Dollar Handelsgewinn. Für die Jahre 2013 bis 2019 nennt er selbst eine jährliche Rendite von 268 Prozent — bei einer Trefferquote von nur 25 Prozent im Jahr 2019 und rund 35 Prozent im Jahr 2020. Der Gewinn kommt also nicht daher, dass er meistens richtig liegt, sondern daher, dass die wenigen richtigen Trades enorm groß ausfallen.

Dieser Track-Record ist wichtig für die Einordnung dieser Studie, deshalb an dieser Stelle unmissverständlich: Er ist selbst berichtet. Kullamägi zeigt in über 400 Live-Streams Broker-Kontostände, das plausibilisiert die Größenordnung — es ist aber keine unabhängige Prüfung durch einen Wirtschaftsprüfer oder eine Aufsichtsbehörde. Diese Studie testet nicht seine Person oder seinen tatsächlichen Kontostand, sondern die Regeln, die er öffentlich als seine Setups beschreibt.

Was wir getestet haben: aus vagen Beschreibungen messbare Regeln

Kullamägi handelt drei Setups. Für diesen Backtest haben wir zwei davon formalisiert:

• Breakout — sein Brot-und-Butter-Setup: ein Kursanstieg von mindestens 30 Prozent in bis zu 63 Handelstagen, gefolgt von einer engen, sich zusammenziehenden Konsolidierung („Basis") über 10 bis 42 Handelstage, Ausbruch über das alte Hoch bei steigenden gleitenden Durchschnitten.
• Episodic Pivot (EP) — ein Kurssprung von mindestens 10 Prozent zur Eröffnung, begleitet von mindestens dreifachem Tagesvolumen, meist ausgelöst durch Quartalszahlen oder andere Nachrichten, bevorzugt bei zuvor „langweiligen" Aktien ohne kürzlichen eigenen Vorlauf.

Der dritte Setup-Typ, der Parabolic Short, ist nicht Teil dieses Rücktests — er verlangt Leerverkäufe mit theoretisch unbegrenztem Risiko und Intraday-Ausführung, die auf Tagesdaten nicht seriös abbildbar ist.

Kullamägis eigene Beschreibungen sind qualitativ und teils widersprüchlich: „a big move higher", „tightening range", „stop should not be wider than the ATR…". Um daraus eine testbare Regel zu machen, mussten wir jede vage Formulierung in eine Zahl übersetzen — mit Quellenbeleg und einzeln als Original-Zitat oder Übersetzung gekennzeichnet in unserer vollständigen Zahlen- und Regeldokumentation. Zwei Beispiele aus dem Original, mit Übersetzung ins Deutsche:

„A big move higher sometime in the past 1–3 months. This move can be anywhere from 30–100%+."

„Eine große Aufwärtsbewegung irgendwann in den letzten 1 bis 3 Monaten. Diese Bewegung kann irgendwo zwischen 30 und über 100 Prozent liegen." — qullamaggie.com, „My 3 timeless setups that have made me tens of millions". Übersetzt in unserer Regelfassung als: Kursanstieg ≥ 30 Prozent innerhalb von höchstens 63 Handelstagen.

„Massive volume near the open, ideally the stock should trade the average daily volume the first 15–20 minutes."

„Gewaltiges Volumen nahe der Eröffnung — idealerweise handelt die Aktie schon in den ersten 15 bis 20 Minuten ihr durchschnittliches Tagesvolumen." — qullamaggie.com, „How to master a setup: Episodic Pivots". Übersetzt als konservative Tagesdaten-Näherung: Tagesvolumen ≥ das Dreifache des 20-Tage-Durchschnitts.

Wo sich Original-Quellen widersprachen — etwa bei der Frage, ob der Teilverkauf ein Drittel oder die Hälfte der Position betrifft, oder ob der gleitende Durchschnitt 10 oder 20 Tage als Trailing-Linie dient —, haben wir uns für die primäre, schriftliche Quelle entschieden und die Abweichung als Sensitivität mitgerechnet.

Die 1.212 Beispiele: Eichmaß, nicht Beweis

Bevor wir den Volluniversum-Test gerechnet haben, haben wir das formalisierte Rezept an einer öffentlich kursierenden Sammlung von 1.212 TradingView-Chart-Screenshots geeicht, die ein Kullamägi-Anhänger als „1000 Swing Trading Trades" zusammengestellt hat. Das ist kein Beweis — eine handverlesene Sammlung erfolgreicher Beispiele ist per Definition nicht repräsentativ. Sie ist aber ein Eichmaß: Trifft unsere Regelfassung überhaupt das, was ein erfahrener Kullamägi-Anhänger als typisches Setup zeigt? Diese Gegenprobe steht weiter unten im Abschnitt „Gegenprobe an den Originalen".

Aufbau: survivorship-frei über 50 Jahre

Der eigentliche, belastbare Test ist der Volluniversum-Rücktest: 9.262 US-Börsentitel (NYSE, Nasdaq, AMEX, keine OTC-Werte), 1975 bis 2026, inklusive aller Firmen, die inzwischen von der Börse genommen wurden — sonst würde man nur die Überlebenden testen und das Ergebnis systematisch schönrechnen. Der Scan identifizierte 4.455 gültige Hauptsignale (Breakout und Episodic Pivot zusammen), davon wurden 4.400 zu vollständig abgeschlossenen Trades.

Die Ausführungsannahmen sind bewusst konservativ: Einstieg am Ausbruchstag zum höheren Wert aus Eröffnungskurs und Pivot-Niveau, Stop zum Tagestief des Einstiegstags, Teilverkauf von 50 Prozent nach drei Handelstagen, der Rest läuft auf dem 20-Tage-Durchschnitt als Trailing-Stop — Verkauf erst beim ersten Tagesschluss darunter, keine Intraday-Verletzung. Kostenannahme: 0,2 Prozent je Seite, also je Kauf und Verkauf. Diese Regeln sind die verbindliche Basisfassung aus Abschnitt 5 unserer Regeldokumentation; Alternativen (10-Tage-Trailing, andere Haltedauern, andere Teilverkaufs-Zeitpunkte) haben wir als Sensitivität separat gerechnet, siehe unten.

Das Ergebnis: positiv, in jedem Jahrzehnt

Die Trefferquote von 45,7 Prozent bei einem Payoff von 2,68 ergibt einen klar positiven Erwartungswert — aber der Median von −0,63 Prozent zeigt, dass der typische einzelne Trade leicht negativ ausgeht. Das ist kein Widerspruch: Eine Strategie mit vielen kleinen Verlierern und wenigen großen Gewinnern kann im Durchschnitt deutlich profitabel sein, obwohl der „normale" Trade eine kleine Enttäuschung ist. Genau das ist bei Kullamägis Setups der Fall, und es passt zu seiner eigenen Aussage, mit Trefferquoten von 25 bis 35 Prozent zu arbeiten.

Gegen den Zufall gehalten, hält die Kante über den gesamten Zeitraum: Zehn unabhängige Zufalls-Baselines — Vergleichstage aus demselben Universum, je fünf völlig frei gezogen und fünf jahresgleich zum Signaltag — liegen bis auf eine einzelne Ziehung mit einem großen Zufallstreffer zwischen −0,31 und −0,86 Prozent je Trade. Der Abstand zur echten Strategie beträgt damit durchgehend über drei Prozentpunkte je Trade.

1970er ausgeklammert: nur ein einzelner Trade (zu wenige Kursdaten vor 1980), statistisch nicht aussagekräftig.

Jedes vollständig erfasste Jahrzehnt liegt im Plus, mit einer bemerkenswerten Beschleunigung in den 2020er-Jahren (+4,09 Prozent je Trade). Das ist kein Beleg, dass die Strategie „besser wird" — es fällt zeitlich mit einer besonders volatilen Marktphase (Corona-Erholung, Zinswende, KI-Rally) zusammen, in der Momentum-Strategien generell mehr zu holen hatten.

Die Depot-Simulation

Reine Trade-Statistiken sagen nichts darüber, was ein Depot mit begrenztem Kapital tatsächlich verdient hätte — dafür braucht es eine Positionsgrößen-Regel. Wir haben simuliert: Start mit 100.000 US-Dollar, 0,5 Prozent Risiko je Trade (Kullamägis eigene Kernspanne), höchstens fünf offene Positionen gleichzeitig.

Über die gesamten 50 Jahre kommt das Depot wegen der dünnen frühen Datenlage nur auf eine CAGR von 10,09 Prozent — viele Signale in den 1980er- und 1990er-Jahren mussten mangels freier Positionen verdrängt werden. Im direkt vergleichbaren Fenster seit 1993 verdoppelt sich die jährliche Rendite gegenüber dem SPY-Index mehr als: 15,59 Prozent gegenüber 7,04 Prozent. Von den 4.359 angebotenen Trades in diesem Fenster konnte das Depot wegen des Fünf-Positionen-Deckels nur 2.607 tatsächlich eingehen — mehr als ein Drittel blieb wegen fehlender Kapazität ungenutzt.

Die Kehrseite: wenige Trades tragen fast alles

Der auffälligste Befund dieser Studie ist keine der Kennzahlen oben, sondern ihre Verteilung. Sortiert man alle 4.400 Trades nach Rendite und schaut auf die Summenrendite:

• Die besten 1 Prozent der Trades (rund 44 Stück) liefern 32 Prozent der gesamten Summenrendite.
• Die besten 5 Prozent der Trades (rund 220 Stück) liefern 80 Prozent der gesamten Summenrendite.

Das ist konsistent mit Kullamägis eigener Beschreibung seines Handels — er selbst spricht von Trefferquoten um 25 bis 35 Prozent und einem Gewinn, der aus wenigen sehr großen Positionen kommt. Für einen Nachahmer bedeutet das aber ein reales Umsetzungsrisiko: Wer aus welchem Grund auch immer — verspäteter Einstieg, zu früher Ausstieg, ungünstige Titelauswahl innerhalb des Signal-Sets — einen überproportionalen Anteil dieser wenigen großen Gewinner verpasst, bekommt ein Ergebnis, das deutlich schwächer ausfällt als der hier gemessene Durchschnitt. Die Statistik misst, was alle Signale zusammen ergeben, nicht was ein einzelner Trader mit begrenztem Kapital und begrenzter Aufmerksamkeit tatsächlich einsammelt.

Warum es funktioniert (oder nicht): EP trägt, Breakout ist schwach

Der Gesamtwert von +2,79 Prozent je Trade verdeckt einen entscheidenden Unterschied zwischen den beiden Setups:

Der Episodic Pivot trägt praktisch das gesamte positive Ergebnis der Studie. Der klassische Breakout — Kullamägis selbst so bezeichnetes „Brot-und-Butter-Setup" — ist für sich genommen nach Kosten kaum mehr als eine Nullnummer: ein Erwartungswert von +0,79 Prozent bei einem negativen Median von −1,37 Prozent bedeutet, dass mehr als die Hälfte der Breakout-Trades im Verlust endet, und der positive Durchschnitt hängt an einer kleinen Zahl großer Ausreißer.

Ein plausibler Grund für diesen Unterschied liegt im Wesen der beiden Signale: Der Episodic Pivot reagiert auf ein konkretes, sofort messbares Ereignis — ein Kurssprung mit dreifachem Volumen, meist ausgelöst durch Nachrichten. Diese Eindeutigkeit lässt sich auf Tagesdaten fast so präzise abbilden wie im Original. Der Breakout dagegen hängt von einer subjektiven Musterlage ab — „tightening range", „higher lows", eine Basis, die sich „richtig" zusammenzieht. Genau diese Unschärfe zeigt sich auch in der Gegenprobe weiter unten: Die Basiskriterien des Breakouts treffen bei den Original-Beispielen am schlechtesten.

Liquiditäts-Sensitivität: der 3-Millionen-Dollar-Filter kostet Signale, nicht Kante

Das Rezept verlangt ein durchschnittliches Tages-Dollarvolumen von mindestens 3 Millionen US-Dollar über 20 Tage — ein Kompromiss aus verschiedenen Sekundärquellen, keine Original-Zahl von Kullamägi selbst. Wir haben den Filter deshalb als Sensitivität variiert:

Die Kante bleibt über alle drei Stufen im selben Bereich — der Erwartungswert schwankt zwischen +2,79 und +3,58 Prozent, nie in die Nähe von null. Bemerkenswert ist aber die Richtung: Ganz ohne Liquiditätsfilter steigt der Durchschnitt (mehr sehr volatile Kleinstwerte im Signal-Set treiben den Mittelwert), aber der Median verschlechtert sich gleichzeitig von −0,63 auf −1,08 Prozent, und die Konzentration auf wenige Ausreißer nimmt zu (beste 5 Prozent liefern dann 92 statt 80 Prozent der Summenrendite). Der 3-Millionen-Dollar-Filter des Rezepts kostet also handelbare Signale, ohne die Kante zu verbessern — aber er macht das Ergebnis gleichmäßiger und praktisch handelbarer, was in einer reinen Durchschnittsbetrachtung leicht untergeht.

Gegenprobe an den Originalen: passt das Rezept auf die eigenen Beispiele?

Bevor wir den Volluniversum-Scan gerechnet haben, haben wir unsere Regelfassung an 283 präzise datierten Beispielen aus der 1.212-Charts-Sammlung gegengeprüft, davon 271 mit vollständig auswertbaren Kriterien (257 Breakout, 14 Episodic Pivot) — konkret: Wie viele der eigenen Vorbilder erfüllen tatsächlich die Kriterien, die wir aus Kullamägis Beschreibungen abgeleitet haben?

Das Bild ist zweigeteilt. Die „harten", eindeutig messbaren Kriterien — Kursvorlauf, Lage zu den gleitenden Durchschnitten, Mindestkurs, ADR-Schwelle — treffen bei rund 79 bis 95 Prozent der Beispiele zu. Das bestätigt: Die Grundrichtung der Regelübersetzung ist korrekt. Die „weichen", auf einer Konsolidierungsphase basierenden Kriterien — wie lange die Basis dauert, wie tief sie geht, und vor allem der Liquiditätsfilter — treffen dagegen nur bei rund 35 bis 37 Prozent zu. Und wenn man verlangt, dass alle Kernkriterien eines Breakout-Beispiels gleichzeitig erfüllt sind, bleiben von 257 geprüften Beispielen nur fünf übrig — 1,9 Prozent.

Das bedeutet nicht, dass unsere Regelfassung falsch ist. Es bedeutet, dass die von einem Anhänger zusammengestellte Beispielsammlung lockerer ist als das verbindliche, für den Backtest scharf definierte Rezept — insbesondere beim Liquiditätsfilter, den viele der historischen Beispiele klar unterschreiten (Median-Dollarvolumen aller 271 geprüften Beispiele rund 1,1 Millionen Dollar, bei den am Filter scheiternden Beispielen nur rund 168.000 Dollar, vor dem Jahr 2000 teils deutlich darunter). Das ist ein Hinweis darauf, dass Kullamägi selbst in der Praxis flexibler urteilt, als seine schriftlichen Regeln es nahelegen — und ein Grund, weshalb unser Backtest die Ergebnisse konsequent auch ohne und mit gelockertem Liquiditätsfilter ausweist (siehe oben).

Grenzen dieser Studie

Vier Einschränkungen gehören zu jeder ehrlichen Wiedergabe dieses Ergebnisses:

• Tagesdaten statt Intraday. Kullamägi steigt nach eigener Beschreibung auf Basis von Ein-, Fünf- und 60-Minuten-Kerzen ein und aus — „enter on the opening range highs". Ein Rücktest auf Tagesdaten kann das nur annähern (Einstieg zum Ausbruchstag, Stop zum Tagestief), nicht exakt nachbilden. Jede so übersetzte Regel ist im Original-Rezept einzeln als Näherung gekennzeichnet.
• ADR-Schwelle aus Sekundärquellen. Der 4-Prozent-Schwellenwert für die tägliche Handelsspanne stammt aus Sekundärquellen, nicht aus einer belegten Original-Aussage von Kullamägi selbst; Community-Implementierungen seines Scans nutzen dagegen 5 Prozent — wir haben mit 5 Prozent gegengerechnet: Trefferquote und Erwartungswert bleiben nahezu unverändert (46,0 Prozent, +3,33 Prozent je Trade).
• Selbst berichteter Track-Record. Wie eingangs beschrieben, ist Kullamägis persönlicher Handelserfolg nicht unabhängig testiert. Diese Studie testet die von ihm veröffentlichten Regeln gegen historische Marktdaten — nicht seine tatsächlichen, individuellen Trades.
• Die Beispielsammlung ist lockerer als das Rezept (siehe oben) — ein Hinweis, dass die exakte Kalibrierung der Basiskriterien (Dauer, Tiefe, Liquidität) Interpretationsspielraum hat, den unterschiedliche Trader unterschiedlich ausfüllen würden.

Die beiden Setups laufen mit den hier gezeigten Kennzahlen als eigene, täglich aktualisierte Scanner: Scanner Qullamaggie: Momentum-Ausbruch und Scanner Qullamaggie: Episodic Pivot. Weitere eigene Rücktest-Studien — etwa zum Insolvenz-Trio als Short-Strategie — stehen in der Rubrik Studien.

Stand der Zahlen: 6. August 2026.

Dieser Beitrag ist eine historische Auswertung öffentlich beschriebener Handelsregeln und keine Anlageberatung. Er enthält keine Kauf- oder Verkaufsempfehlung, keine Prognose und keine Aussage über einzelne, heute börsennotierte Unternehmen. Vergangene Ergebnisse — ob simuliert oder real — sind kein verlässlicher Indikator für künftige Renditen. Wer Anlageentscheidungen trifft, sollte die eigene Lage und die eigenen Risiken prüfen, im Zweifel mit fachlicher Beratung.