21 augustus 2026 · het volledige proces achter paper #16 (Crabel ORB Nasdaq) — inclusief alles wat faalde
De meeste trading-content laat je alleen de winnaar zien. Dit artikel laat het hele proces zien: 298 pagina's uit 1990, elf backtests, zeven afwijzingen, twee bugs die onze eigen audit vond — en waarom er uiteindelijk precies één strategie overbleef.
Toby Crabels Day Trading with Short Term Price Patterns and Opening Range Breakout is een klassieker die al decennia in vrijwel elke serieuze quant-leeslijst staat. Zijn centrale idee: de markt wisselt continu tussen rust en beweging, en de dag ná een ongewoon rustige dag (een "contractie") heeft een sterk verhoogde kans op een gerichte uitbraak — waarvan de richting zich vroeg in de sessie toont via de eerste beweging vanaf de open. Crabel onderbouwde dat in 1990 met handmatige computertests op futures-data van 1978–1988.
De vraag die ons interesseerde: staat die edge er 36 jaar later nog? Alles aan de markt is sindsdien veranderd — elektronische executie, HFT, 24-uurs handel. Als een publiek boek uit 1990 nog steeds werkt, zegt dat iets fundamenteels over marktstructuur. Als het niet werkt, is dat ook een antwoord.
We hebben het boek integraal doorgenomen en de exacte definities overgenomen: de Stretch (voortschrijdend gemiddelde van de afstand open→dichtstbijzijnde extreme; het exacte venster zit in de community-setup) als uitbraakdrempel, NR4/NR7/inside-day/doji als contractiefilters, en zijn waarschuwing om nooit daags na een expansiedag te handelen. Dat werd één EA met de filterkeuze als instelling.
Elke variant ging door dezelfde pijplijn als al ons werk: backtest over 7,5 jaar (2019–medio 2026) op M15-data, en voor de kandidaten daarna walk-forward-validatie, spread-stress, regime-analyse en Monte Carlo. Dit was de oogst:
| Run | Markt · filter | Verdict | Sharpe | PF | Trades/mnd |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Nasdaq · NR4-filter | PASS — volledige pipeline | 4.34 | 1.35 | 4.7 |
| 2 | Nasdaq · NR4, onafhankelijke data (Dukascopy) | PASS | 6.33 | 1.58 | 4.4 |
| 3 | Nasdaq · Doji-filter | PASS — volledige pipeline | 4.94 | 1.45 | 3.5 |
| 4 | Nasdaq · NR7-filter | PASS | 3.47 | 1.27 | 2.8 |
| 5 | Nasdaq · inside-day + NR4 | positief, te zeldzaam | 4.46 | 1.37 | 1.2 |
| 6 | S&P 500 · NR4 | PASS (zwakker) | 2.18 | 1.17 | 4.6 |
| 7 | Nasdaq · geen filter (controlegroep) | referentie | 1.65 | 1.13 | 19.3 |
| 8 | Nasdaq · gap-continuering | FAIL (nipt) | 1.27 | 1.09 | 3.7 |
| 9 | DAX · NR4 | FAIL | -0.67 | 0.95 | 4.3 |
| 10 | Goud · NR4 | FAIL | -0.76 | 0.95 | 4.9 |
| 11 | Nasdaq daily mean-reversion (backlog-item) | te dun | 0.42 | 1.35 | 0.7 |
Twee dingen vallen op. Ten eerste: Crabels these repliceert. Elke contractiefilter verslaat de controlegroep ruim — de NR4-filter verdubbelt de Sharpe (4.34 tegen 1.65) op een kwart van de trades. Exact het patroon dat hij in 1990 rapporteerde. Ten tweede: de edge is marktspecifiek. Op de DAX en op goud werkt hetzelfde recept aantoonbaar niet. Goud is zelfs consistent met Crabels eigen observatie van destijds: gold fadet zijn gaps. We publiceren die fails net zo prominent als de passes — wie alleen winnaars laat zien, heeft iets te verbergen.
Mooie cijfers zijn het gevaarlijkste moment in research: precies dan wil je ze geloven. Dus volgde een volledige audit: trade-voor-trade-controles op het sessievenster, de richtingsbalans, de entry-tijden en de houdtijden. De cijfers waren grotendeels schoon — maar de audit vond twee echte implementatiebugs.
Na de fixes werd het hoofdresultaat beter (de bugs kostten geld): Sharpe van 3.66 naar 4.34, en een lagere drawdown. Maar belangrijker dan de cijfers: dit is waarom we elke strategie dubbelchecken voordat er ook maar iets mee gebeurt.
Twee laatste horden. Eén: dezelfde regels op een volledig onafhankelijke datafeed (Dukascopy in plaats van onze broker-data). Resultaat: PF 1.58, Sharpe 6.33 — de edge is geen artefact van één datapakket. Twee: echte kosten. Backtests zijn gratis; live betaal je spread en slippage, en bij stop-entries betaal je die op het slechtst denkbare moment. Met onze gemeten round-trip-kosten als overlay blijft er afhankelijk van de datafeed een netto profit factor tussen 1.10 en 1.33 over. Dat is de eerlijke marge: positief, maar de executie bepaalt hoeveel.
Daarom draait de strategie nu eerst in een meetfase op klein formaat in ons eigen portfolio, met vooraf vastgelegde criteria: bij welk verlies hij er definitief uitgaat, en aan welke voorwaarden hij moet voldoen voordat hij meer gewicht krijgt. Geen enkele backtest — hoe mooi ook — slaat die stap over.
Dit hele traject — boek lezen, coderen, elf runs, audit, cross-validatie, kosten-analyse — besloeg 36 uur, omdat vrijwel elke stap door onze AI-pipeline wordt uitgevoerd. Maar de volgorde is belangrijker dan de snelheid: eerst de regels vastleggen, dan testen, dan pas geloven. En hardop opschrijven wat faalde. De cijfers van deze strategie worden vanaf nu dagelijks bijgewerkt in paper #16, naast al onze andere strategieën — de goede en de afgewezen.
De tabel hierboven toont de ruwe testcijfers (bruto, zoals de validatie-pipeline ze rapporteert). Paper #16 toont dezelfde strategie volgens onze site-standaard: netto na commissie en swap — daardoor conservatiever. Beide zijn juist; ze meten met een andere lat. Alle cijfers uit onze eigen backtest- en validatiedata; bruto tenzij anders vermeld. Educatie en research — geen financieel advies. Trading in leveraged producten brengt een hoog risico op verlies met zich mee; handel alleen met geld dat je kunt missen. Resultaten uit het verleden bieden geen garantie voor de toekomst.