Backtesting ist eine Methode, die von Händlern und Investoren verwendet wird, um zu prüfen, wie gut eine Handelsstrategie in der Vergangenheit funktioniert hat. Backtesting ist jedoch nicht so einfach, wie es scheint.
Es gibt verschiedene Arten von Backtesting-Methoden, die von Investoren und Händlern verwendet werden, und jede hat ihre eigenen Vor- und Nachteile.
In diesem Artikel werden wir uns einige der gängigsten Arten von Backtesting-Methoden ansehen, ihre Vor- und Nachteile diskutieren und darüber sprechen, welche Art von Backtesting-Methoden für verschiedene Arten von Händlern und Investoren am besten geeignet sein könnten.
Out-of-sample-Backtesting
Out-of-sample-Backtesting ist eine Methode, bei der eine Handelsstrategie auf einem Teil der historischen Daten getestet wird und dann auf einem anderen Teil der historischen Daten angewendet wird, um festzustellen, wie gut sie funktionieren würde, wenn sie auf zukünftige Daten angewendet würde.
Der Vorteil von Out-of-sample-Backtesting ist, dass es Investoren ermöglicht, die Leistung einer Handelsstrategie auf Daten zu testen, die nicht Teil der ursprünglichen Daten sind, auf denen die Strategie basiert. Es sind also unbekannte Daten.
Ein Nachteil von Out-of-sample-Backtesting ist jedoch, dass es schwierig sein kann, einen ausreichend großen Datensatz zu finden, der sowohl für das In-sample- als auch für das Out-of-sample-Testing ausreichend groß ist. Wenn die Datensätze zu klein sind, kann dies zu einer Verzerrung der Testergebnisse führen und Investoren eine falsche Vorstellung von der Leistung der Handelsstrategie geben.
Die Methodiken, diese in- und out of sample Perioden auszuwählen sind vielfältig. Jeder Entwickler hat hier seine Methodik. Ein allgemein gültiges Verfahren zu nennen, ist daher schwierig.
In-sample-Backtesting
In-sample-Backtesting ist eine Methode, bei der eine Handelsstrategie auf historischen Daten getestet wird, die zu einem bestimmten Zeitraum gehören.
Der Vorteil von In-sample-Backtesting ist, dass es Investoren ermöglicht, die Leistung einer Handelsstrategie auf historischen Daten zu testen, die genau in den von ihnen ausgewählten Zeitraum fallen. Dies kann Investoren eine gute Vorstellung davon geben, wie erfolgreich eine Strategie in der Vergangenheit gewesen wäre, wenn sie auf historische Daten angewendet worden wäre.
Ein Nachteil von In-sample-Backtesting ist, dass es Investoren nicht ermöglicht, die Leistung einer Handelsstrategie auf Daten zu testen, die außerhalb des ausgewählten Zeitraums liegen.
Dies bedeutet, dass Investoren eine falsche Vorstellung davon haben könnten, wie erfolgreich eine Strategie in der Zukunft sein könnte, wenn sie nur auf Daten basiert, die in einem begrenzten Zeitraum getestet wurden. Auf gut Deutsch: man könnte das System damit überoptieren, sodass es künftig deutlich schlechter oder im Worst Case gar nicht mehr funktioniert.
Walk-Forward-Backtesting
Walk-Forward-Backtesting ist eine Methode, bei der eine Handelsstrategie auf historischen Daten getestet wird, die in aufeinanderfolgenden Zeiträumen gruppiert sind. Diese Methode wird auch als “Rolling-Window-Backtesting” bezeichnet. Weiterhin gibt es noch die Option des “Sliding Windows”.
Der Vorteil von Walk-Forward-Backtesting ist, dass es Investoren ermöglicht, die Leistung einer Handelsstrategie auf historischen Daten zu testen, die – das wurde schon erwähnt – in aufeinanderfolgenden Zeiträumen gruppiert sind. Dies gibt Investoren eine bessere Vorstellung davon, wie erfolgreich eine Strategie in der Zukunft sein könnte, da sie auf einer breiteren Basis von historischen Daten getestet wurde.
Ein Nachteil von Walk-Forward-Backtesting ist, dass es schwierig sein kann, die Größe und den Zeitraum jeder Gruppe von historischen Daten zu bestimmen. Wenn die Gruppen zu klein sind oder der Zeitraum zu kurz ist, kann dies zu einer Verzerrung der Testergebnisse führen und Investoren eine falsche Vorstellung von der Leistung der Handelsstrategie geben. Damit sind die Probleme ähnlichg gelagert wie bei den klassischen in und out of sample Optimierungen, die wir ja schon in diesem Artikel kennengelernt haben.
Walk Forward Backtesting, das wir auch Walk Forward Analyse nennen, hat darüber hinaus den Nachteil, dass uns damit Überoptimierungen zwar aufgezeigt werden. Doch was fehlt sind die Lösungsansätze, was man gegen Überoptimierung tut, denn das bleibt uns Walk Forward Backtesting leider schuldig.
Monte-Carlo-Simulation
Monte-Carlo-Simulation ist eine Methode, bei der eine Handelsstrategie auf einer großen Anzahl von simulierten Szenarien getestet wird. Diese Methode wird auch als “Stochastische Simulation” bezeichnet.
Dies gibt Investoren eine bessere Vorstellung davon, wie erfolgreich eine Strategie in der Zukunft sein könnte, da sie auf einer breiteren Basis von simulierten Daten getestet wurde.
Wenn die Parameter jedoch falsch gewählt werden, kann dies zu einer Verzerrung der Testergebnisse führen und Investoren eine falsche Vorstellung von der Leistung der Handelsstrategie kommen.
Trotzdem sind Monte Carlo Simulationen im Trading wichtig, vor allem bei Limit Entry Dip Buyer Systemen. Nichts desto trotz kommen sie auch bei Market Systemen zur Anwedung. Erwähnen möchten wir noch, dass wir die Begriffe Bootstrapping und Re-sampling dem Begriff Monte Carlo vorziehen, auch wenn sich letzteres im Sprachgebrauch der Trader etabliert hat.
Forward-Testing
Forward-Testing ist eine Methode, bei der eine Handelsstrategie in Echtzeit auf aktuellen Daten getestet wird. Diese Methode wird auch als “Live-Testing” bezeichnet.
Dies gibt Investoren eine bessere Vorstellung davon, wie erfolgreich eine Strategie in der Zukunft sein könnte, da sie auf aktuellen Daten getestet wurde.
Ein Nachteil von Forward-Testing ist, dass es schwierig sein kann, eine Handelsstrategie in Echtzeit zu testen, ohne dass es zu realen Verlusten kommt. Daher ist Forward-Testing oft nur für erfahrene Investoren geeignet.
Forward Testing ist also nichts anderes als ein klassischer Track Record im Live Trading.
Fazit
Backtesting ist eine wichtige Methode zur Bewertung der Leistung von Handelsstrategien. Es gibt verschiedene Backtesting-Methoden, von denen jede ihre eigenen Vor- und Nachteile hat.
Es ist wichtig, die richtige Backtesting-Methode für Ihre Handelsstrategie auszuwählen und sicherzustellen, dass die Testergebnisse robust und aussagekräftig sind. Dabei kommt letztlich ein Mix aus all den oben genannten Methodiken zum Einsatz, wobei die Reihenfolge – welche Methode ist wann sinnvoll – von großer Bedeutung ist.
Letztendlich kann eine erfolgreiche Handelsstrategie nur durch eine sorgfältige Planung, kontinuierliche Überwachung und Anpassung sowie durch das Verständnis der zugrunde liegenden Marktfaktoren und Trends erreicht werden. Denn wir dürfen nicht vergessen, dass die meisten Kursbewegungen an den Märkten durch den Zufall getrieben sind.
Wir Trader versuchen bloß anhand statistischer Analysen (Backtesting) etwas Ordnung ist das Chaos zu bringen.
Backtesting Ausbildung
Wir bei thomasvittner.com haben uns auf den Bereich Backtesting spezialisert und geben dieses Wissen an unsere Klienten in Form unserer Wissensleiter, die sie oberhalb in diesem Artikel abgebildet finden, gerne weiter.
Doch jede Reise beginnt mit dem ersten Schritt. Wenn sie von Backtests noch nie etwas gehört haben dann gehen sie es bitte langsam an. Hier empfehlen wir ihnen unseren kostenlosen Basis Trading Kurs “Traden einfach lernen” für den sie sich hier gratis anmelden können.