+62% in vier jaar. Maar driekwart van de markt heb ik nooit gekocht.

Vandaag heeft mijn handelssysteem zijn eerste echte test ondergaan. Vier jaar gesimuleerd, juni 2022 tot eind april 2026. Eén keer per dag rebalanced. Dezelfde regels die het systeem nu draait, toegepast op vier jaar aan historische data.

Het resultaat: +61.81% rendement over vier jaar. €10.000 startkapitaal werd €16.181.

Dat is op zich niet spectaculair. De S&P 500 deed in dezelfde periode ongeveer +30%. Mijn systeem deed dus twee keer markt. Maar dat is niet het hele verhaal. Sterker nog, de meeste interessante observaties komen pas als je verder kijkt dan de bottom line.

De gokken vooraf

Ik had vooraf gegokt: +75% rendement, Sharpe 4.0, max drawdown -8%. Harry, mijn AI-sparringpartner, had gegokt: +55%, Sharpe 1.8, max drawdown -18%.

Het werd: +61.81%, Sharpe 0.60, max drawdown -20%.

Niemand had het volledig goed. Mijn rendementsverwachting zat dichtbij, mijn Sharpe-verwachting was waanzin. Harry's drawdown-voorspelling was bijna exact. Dit zegt iets over hoe moeilijk voorspellen blijft, zelfs als je het systeem zelf hebt gebouwd.

Wat Sharpe 0.60 betekent

Sharpe ratio is een maat voor hoeveel rendement je krijgt per eenheid risico. Hoger is beter.

Voor referentie:

• Passive index fund (S&P 500): ongeveer 0.5
• Warren Buffett over zijn hele carrière: 0.76
• Renaissance Medallion (legendarisch hedgefund): 2.5

Mijn 0.60 zit dus net boven passive index en onder Buffett. Dat is niet slecht, maar ook niet "ik heb een edge gevonden". Voor een eerste versie van een multi-factor model is het redelijk. Voor een productie-systeem dat live gaat met €10.000 echt geld is het een zinvol startpunt.

Wat het zegt: het systeem bedient zich van bestaande effecten (waarde, kwaliteit, momentum), maar het haalt er geen significant alpha uit. Het is net iets beter dan blindeling de markt kopen, niet veel beter.

Year-by-year breakdown

Hier wordt het interessant. Gemiddelden verbergen verhalen.

| Jaar | Eindwaarde | Rendement | Markt context | |------|-----------|-----------|----------------| | 2022 (jun-dec) | €8.336 | -16.6% | Bear market | | 2023 | €9.130 | +8.7% | Markt deed +24% (underperformance) | | 2024 | €12.761 | +39.7% | Bull market, multi-factor werkte | | 2025 | €15.231 | +17.6% | Markt parity | | 2026 (jan-apr) | €16.181 | +4.0% | Mixed |

2024 was het wonderjaar. +40% in 12 maanden, S&P 500 deed +23%. Daar zat de echte outperformance.

2023 is het zorgelijke jaar. De markt herstelde sterk (+24%), maar mijn systeem deed slechts +9%. Dat is een underperformance van 15 procentpunt. In een herstelmarkt waar bijna alles omhoog gaat, koos mijn systeem waarschijnlijk de verkeerde aandelen. Of de juiste aandelen op de verkeerde momenten.

De stille motor: hoe je verliezen behandelt

Mijn systeem heeft meerdere manieren om uit een positie te stappen. Wat de cijfers laten zien is iets fascinerends: de helft van alle exits zijn stop losses, en die verliezen geld. Dat klinkt slecht, maar het is precies hoe trend-volgen werkt.

Je accepteert kleine verliezen vaak, om de zeldzame grote winnaars te kunnen vasthouden. Een ander deel van de exits zijn trailing stops, en die werken bijna altijd. Aandelen die het systeem oppakte, lieten lopen, en pas verkocht werden toen ze begonnen te dalen. Dat zijn de moneymakers.

Het verschil tussen verlies en winst zit niet in het kopen. Het zit in of een aandeel de kans krijgt om te trenden, of dat het te snel wordt afgeschoten. Dat is het echte ambacht in een trend-systeem, en dat is waar mijn V2 research zich op zal richten.

Driekwart van de markt heb ik nooit gekocht

Hier komt de echte verrassing. Mijn systeem handelde in vier jaar slechts 141 unieke aandelen uit een universum van 554. Dat is 25.5%.

Wat is er met de andere 75% gebeurd? Die zijn nooit gekocht omdat ze te duur waren voor mijn portefeuille. Mijn systeem mikt op 14 posities tegelijk. Met €10.000 startkapitaal is dat ongeveer €700 per positie.

Aandelen boven de €700 waren onmogelijk te kopen:

• BKNG (Booking): $4.000+ per aandeel
• MELI (MercadoLibre): $2.000+
• AVGO (Broadcom): $1.500+
• NVDA (na splits): vaak $700+

Dit is een structureel probleem dat geen enkele factor kon oplossen. Je kunt geen positie nemen in BKNG voor €700 als één aandeel $4.000 kost. Dus die werden geskipt, ongeacht hoe goed hun scores waren.

Dat verandert het verhaal fundamenteel. Mijn systeem maakte +62%, maar deed dat met één hand op de rug.

€50.000 als V2 experiment

Toen ik dit besefte, deed ik dezelfde backtest opnieuw met €50.000 startkapitaal. Vier jaar, dezelfde periode, dezelfde regels. Maar nu €3.500 per positie, genoeg om alle aandelen behalve een paar extreme outliers (BRK.A) te kunnen kopen.

Het resultaat: €50.000 werd €86.952. Een rendement van +73.9% over vier jaar. De Sharpe ratio steeg van 0.60 naar 0.75. Drawdown verbeterde van -20% naar -19%. Annualized rendement van 12.7% naar 14.7%.

Het verschil per jaar liet zien wanneer de extra ruimte ertoe deed. In 2024, het bullmarkt-jaar, ging het rendement van +40% naar +48%. In 2022, de bear market, was het verlies kleiner: -13.5% versus -16.6%. Met meer positie-ruimte kon het systeem zijn defensieve mechanismen beter inzetten.

Maar er zit een tweede laag onder. Met €50.000 handelde het systeem in 131 unieke aandelen, niet in 141 zoals bij €10.000. Het kocht andere namen: ADYEN.AS, FICO, AZO, CVNA, en nog elf anderen die met €10.000 niet bereikbaar waren. Het kocht ook niet een aantal namen die €10.000 wel had, zoals MSFT, GOOGL, AMGN. Hoe groter de portfolio, hoe selectiever de ranker, hoe beter de keuzes.

Een interessant detail: NVDA werd met €50.000 maar twee keer gehandeld in plaats van vijf keer, en kostte daardoor -23% in plaats van -47%. Grotere posities betekenen minder herhaalde whipsaws op dezelfde naam. Dat is geen toeval.

Mijn voorlopige conclusie: €10.000 is een prima startbedrag om mee te leren, maar de strategie werkt structureel beter met meer kapitaal. Onder €15.000 mis je een derde van je investeerbare universum. De aandelenkoersen zijn niet ontworpen voor kleine portfolio's.

Wat ik hier wel en niet uit lees

Wat ik wel lees:

• Het systeem is niet gebroken. Het werkt. +62% over 4 jaar is een echt rendement, geen artefact.
• Trailing stop is de echte motor. Aandelen lang laten lopen werkt.
• Risk management werkt. Drawdown van -20% in een 4-jaar window met 2022 erbij is acceptabel.
• 2024 toonde dat multi-factor wel echt edge kan hebben in bull markten.

Wat ik niet lees:

• Niet "ik heb een edge ontdekt". Sharpe 0.60 is geen edge.
• Niet "dit is een bewezen strategie". Vier jaar data is statistisch te kort.
• Niet "ik weet wat 2027 brengt". Dit zijn historische cijfers, niet voorspellingen.

Wat ik niet weet (en eerlijk niet kan weten)

Survivorship bias: mijn universum bevat alleen bedrijven die nu nog bestaan. Bedrijven die in deze 4 jaar failliet gingen of werden overgenomen, zitten niet in mijn dataset. Dat maakt mijn cijfers met 5-10% per jaar te optimistisch. Met survivorship correctie zou +62% misschien +35% zijn geweest. Niet zeker, wel realistisch.

Look-ahead bias: ik heb hard mijn best gedaan om dit te voorkomen (zie de blog over de Sharpe 7 bug). Maar er kunnen subtiele vormen blijven, zoals dat scores op datum X gebruik maken van slotkoersen die op datum X-1 nog niet bekend waren.

Toekomstvoorspellend vermogen: dit is een backtest, geen voorspelling. Wat in 2022-2026 werkte, hoeft in 2026-2030 niet te werken. Markets evolueren. Edges verdwijnen.

Wat nu

Op 22 juni 2026 gaat dit systeem live met €10.000 echt geld. Tussen nu en dan:

• Paper trading vanaf 1 juni
• Definitive position sizing tuning
• Monitoring infrastructure
• Een laatste check op alles

In vijf jaar weet ik of dit edge was, geluk, of survivorship bias. Tot die tijd is het allemaal hypothese.

Wat ik wel weet: vier jaar simulatie heeft me geleerd dat ik een systeem heb gebouwd dat in elk geval niet kapot is. Het werkt zoals ontworpen. Het verliest geld in bear markets, maakt geld in bull markets, en kapt verliezen snel af terwijl het winnaars laat lopen.

Dat is voldoende basis om mee te beginnen. De rest leer ik wel onderweg, met echt geld.