Was ist Backtesting und warum funktioniert es?
- Von Thomas
Wen interessieren schon Backtests?
Backtests beruhen nun mal auf Daten aus der Vergangenheit. Diese Daten sind jedem bekannt.
Man kann sich also eine Trading Strategie erstellen, wo man schon weiß, wie der Markt in der Vergangenheit gelaufen ist. Das ist natürlich nicht besonders schwer. Hat mit realem Handel aber nicht viel zu tun.
So ähnliche Kommentare liest man immer wieder. Doch natürlich ist das zu kurz gedacht.
enn heute nutzt die ganze Wissenschaft genau solche oder ähnliche Methoden für Forschungszwecke.
Egal ob in der Medizin, in der Meteorologie, in der Astrophysik oder ganz allgemein bei Unternehmensentwicklungen und -planungen.
Einfach kann man Backtesting anhand von diesen Beispielen erklären.
Stell dir vor, du hast viele Daten über das Wetter der letzten Jahre gesammelt. Du willst nun wissen, wie das Wetter in den kommenden Monaten wahrscheinlich sein wird.
Eine Möglichkeit, das zu tun, ist, deine bisherigen Daten in zwei Teile zu teilen: bekannte Daten (die du schon gesehen hast) und unbekannte Daten (die du zurückhältst und erst später anschaust).
Du verwendest die bekannten Daten, um ein Modell zu erstellen, das versucht, das Wetter zu erklären. Danach testest du dein Modell mit den unbekannten Daten.
Wenn dein Modell auch bei den unbekannten Daten gute Vorhersagen macht, zeigt das, dass dein Modell auch für die Zukunft gut funktionieren kann.
Das bedeutet, dass eine gut gemachte Analyse dir helfen kann, Trends zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, die auch dann verlässlich sind, wenn du neue Daten erhältst.
Hier noch ein anderes Beispiel, diesmal mit mehr Fachjargon
Stell dir vor, du arbeitest in einem Online-Shop und möchtest vorhersagen, wie viele Kunden in den nächsten Monaten einkaufen werden. Du hast dafür Daten über das Kaufverhalten der Kunden aus den letzten drei Jahren.
1. **Bekannte Daten:** Du teilst die Daten der ersten zwei Jahre als “bekannte Daten” ein.
2. **Unbekannte Daten:** Die Daten des dritten Jahres werden als “unbekannte Daten” beiseitegelegt.
3. **Modell erstellen:** Du analysierst die bekannten Daten und stellst fest, dass es verschiedene Faktoren gibt, die den Einkauf beeinflussen.
Zum Beispiel:
– Werbeaktionen
– Jahreszeiten (z.B. Weihnachten)
– Wetter (mehr Einkäufe an regnerischen Tagen)
– Wochentage (mehr Einkäufe am Wochenende)
Du erstellst ein Modell, das diese Faktoren berücksichtigt, um die Anzahl der Einkäufe vorherzusagen.
4. **Modell testen:** Du wendest dein Modell auf die unbekannten Daten an und überprüfst, wie gut es die tatsächlichen Einkäufe des dritten Jahres vorhersagen kann. Wenn dein Modell die Anzahl der Einkäufe in den unbekannten Daten genau vorhersagt, kannst du davon ausgehen, dass es zuverlässig ist.
5. **Modell verfeinern:** Falls dein Modell nicht ganz genau ist, kannst du es weiter verbessern, indem du zusätzliche Faktoren oder feinere Abstimmungen berücksichtigst, bis die Vorhersagen genauer werden.
6. **Vorhersagen für die Zukunft:** Da dein Modell bei den unbekannten Daten gut funktioniert hat, kannst du es nun verwenden, um die Einkäufe in den kommenden Monaten vorherzusagen. Das hilft dir dabei, Lagerbestände besser zu planen, Marketingaktionen zu optimieren und den Kundenservice vorzubereiten.
Auf diese Weise zeigt die statistische Analyse, dass dein Modell, das aus den bekannten Daten gelernt hat und sich bei den unbekannten Daten bewährt hat, dir auch zukünftig dabei helfen kann, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Und das, liebe Trader, ist – in aller Kürze – Backtesting.
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