Backtesting-Grundlagen

Backtesting ist das Rückgrat der modernen Strategieentwicklung im Forex-Handel. Es ermöglicht Händlern zu sehen, wie ein Regelwerk funktioniert hätte, wenn es in der Vergangenheit angewandt worden wäre, bevor echtes Kapital riskiert wird. In seiner einfachsten Form beantwortet Backtesting eine einfache Frage: „Wenn ich im letzten Jahr auf diese Weise gehandelt hätte, hätte ich Geld verdient oder verloren?“ Diese Klarheit ist mächtig, aber nur wenn der Prozess mit Sorgfalt und realistischen Erwartungen angegangen wird.

Der Zweck des Backtestings

Das Ziel des Backtestings ist es nicht, zukünftige Gewinne zu garantieren, sondern eine vernünftige Schätzung zu liefern, wie sich eine Strategie unter verschiedenen Marktbedingungen verhalten könnte. Indem ein Handelssystem gegen historische Daten getestet wird, kann ein Händler Muster von Gewinnen, Verlusten, Drawdowns und Erholung beobachten. Dies hilft bei der Beantwortung wichtiger Fragen: Erzeugt die Strategie konsistente Renditen in verschiedenen Umgebungen? Ist sie robust gegenüber Volatilitätsänderungen? Bricht sie bei großen Nachrichtenereignissen zusammen? Die Antworten zeigen, ob ein System weitere Tests verdient oder verworfen werden sollte.

Manuelles vs. automatisiertes Backtesting

Es gibt zwei Hauptansätze für das Backtesting: manuell und automatisiert. Manuelles Backtesting beinhaltet das Durchscrollen historischer Charts und das Simulieren von Trades auf Basis Ihrer Regeln. Es ist langsam und anfällig für menschliche Voreingenommenheit, gibt den Händlern aber ein greifbares Gefühl dafür, wie ihr System funktioniert. Automatisiertes Backtesting, oft auf Plattformen wie MetaTrader, TradingView oder spezialisierter Software, durchläuft Jahre von Daten in Sekunden und erzeugt präzise Statistiken. Jede Methode hat ihren Platz. Anfänger beginnen oft manuell zu lernen, während erfahrene Händler auf Automatisierung setzen, um Umfang und Objektivität zu bewältigen.

Kernelemente eines Backtests

Jeder Backtest, unabhängig von der Methode, basiert auf ein paar wesentlichen Elementen:

• Einstiegs- und Ausstiegsregeln: Klare, unmissverständliche Anweisungen, wann Käufe, Verkäufe und der Handelsschluss erfolgen sollen.
• Stop-Loss und Take-Profit: Definierte Risikomanagementlevels, die Verluste begrenzen und Gewinne sichern.
• Positionsgröße: Wieviel Kapital pro Trade alokalisiert wird, oft ein Prozentsatz des Eigenkapitals.
• Datenbasis: Historische Preisdaten mit ausreichender Tiefe und Genauigkeit, um reale Bedingungen zu repräsentieren.
• Zeitraum: Das getestete Chartintervall, von Ein-Minuten-Kerzen bis zu Wochencharts.

Wenn eines dieser Elemente vage ist, droht der Backtest bedeutungslos zu werden, da inkonsistente Regeln zu inkonsistenten Ergebnissen führen.

Zeiträume und Stichprobenumfänge

Ein häufiger Fehler beim Backtesting besteht darin, zu wenige Daten zu verwenden. Das Testen einer Strategie nur für drei Monate des EUR/USD während einer Trendphase kann suggerieren, dass sie wunderbar funktioniert, aber das gleiche System könnte während einer Seitwärtsphase zusammenbrechen. Damit die Ergebnisse Gewicht haben, sollte der Backtest Tausende von Trades unter verschiedenen Bedingungen umfassen: trendende, konsolidierende, volatile und ruhige Märkte. Viele Profis testen mindestens fünf bis zehn Jahre an historischen Daten oder mehr, wenn die Strategie auf höheren Zeiträumen operiert. Stichprobenumfang zählt; ohne ihn sind Schlussfolgerungen wackelig.

Die Rolle der Qualität historischer Daten

Nicht alle historischen Daten sind gleich. Kostenlose Daten können Lücken, fehlerhafte Ticks oder eingeschränkte Genauigkeit aufweisen. Für Scalping-Strategien, bei denen ein paar Pips Erfolg oder Misserfolg bestimmen können, kann minderwertige Daten eine falsche Rentabilität vermitteln. Professionelle Händler zahlen oft für erstklassige Tick-Daten, um Genauigkeit zu gewährleisten. Selbst für Swing-Strategien sind verlässliche Daten entscheidend. Ein Backtest ist nur so gut wie die Zahlen, auf die er sich stützt; Müll rein, Müll raus gilt genauso für das Trading wie für die Programmierung.

Realismus in Annahmen zur Ausführung

Einer der größten Fallstricke beim Backtesting ist die Annahme einer perfekten Handelsausführung. In der Realität erleben Trades Slippage, Spreads und Verzögerungen. Ein System, das mit null Transaktionskosten hoch rentabel erscheint, könnte zusammenbrechen, wenn realistische Kosten einbezogen werden. Gute Backtests berücksichtigen durchschnittliche Spreads, Provisionen und gelegentliche Slippage. Dies hält die Erwartungen am Boden und stellt sicher, dass die Strategie nicht auf Bedingungen angewiesen ist, die im Live-Handel nie existieren.

Ergebnisse weise interpretieren

Backtest-Berichte enthalten oft ansprechende Kennzahlen: Gewinnquoten, Profitfaktoren, maximale Drawdowns. Diese Zahlen können blenden, müssen aber vorsichtig interpretiert werden. Eine 90%ige Gewinnrate sieht großartig aus, bis man erkennt, dass der durchschnittliche Gewinn zwei Pips und der durchschnittliche Verlust 50 Pips beträgt. Ein hoher Profitfaktor kann ein paar übergroße Trades maskieren, die die Ergebnisse verzerren. Händler sollten hinter die Schlagzeilen-Figuren graben, um zu sehen, ob die Performance konsistent ist, ob Verlustserien erträglich sind und ob die Drawdowns zu ihrer Risikotoleranz passen. Zahlen ohne Kontext können gefährlich irreführend sein.

Warum Backtesting nicht genug ist

Backtesting ist ein wichtiger Filter, aber nicht das letzte Wort. Ein System, das in einem Backtest gut abschneidet, muss noch in Echtzeit getestet werden, zunächst in Demokonten und dann mit kleinen Mengen an Live-Kapital. Märkte entwickeln sich, Spreads ändern sich und die Psychologie spielt eine Rolle, die Daten nicht erfassen können. Backtesting zeigt, was in der Vergangenheit funktioniert haben könnte; Forward-Testing zeigt auf, ob es in der Gegenwart weiterhin funktioniert. Die Kombination aus beidem bietet die stärkste Grundlage für Vertrauen.

Daten & Metriken

Backtesting ist nur so stark wie die Daten, auf denen es beruht, und die Metriken, die zur Auswertung der Ergebnisse verwendet werden. Trader, die Backtesting leichtfertig behandeln, finden sich oft mit Strategien wieder, die unter realen Bedingungen zusammenbrechen. Im Gegensatz dazu gewinnen diejenigen, die mit Präzision mit Daten umgehen und Leistungsmetriken diszipliniert interpretieren, einen unschätzbaren Vorteil. In diesem Abschnitt werden wir die benötigten Datentypen, häufige Fallstricke im Umgang damit und die bedeutendsten Metriken, die Händler zur Beurteilung der Gesundheit eines Systems verwenden, aufschlüsseln.

Die Bedeutung sauberer historischer Daten

Die erste Regel für aussagekräftiges Backtesting ist, dass saubere Daten wichtig sind. Saubere Daten bedeuten keine fehlenden Kerzen, genaue Preisticks und konsistente Zeitstempel. Im Forex, wo sich die Preise im Bruchteile von Cent bewegen, können selbst geringfügige Datenfehler verzerrte Signale erzeugen. Ein Backtest, der auf fehlerhaften Informationen basiert, kann suggerieren, dass ein System funktioniert, wenn es dies nicht tut – oder schlimmer noch, es kann einen Trader davon abhalten, eine Strategie zu verfolgen, die tatsächlich Wert haben könnte.

Quellen für historische Daten variieren. Kostenlose Datenanbieter stellen oft grundlegende tägliche oder stündliche Kerzen zur Verfügung, aber diese sind für Strategien, die auf Präzision angewiesen sind, wie Scalping oder kurzfristiges Momentum-Trading, unzureichend. Für diese Systeme sind Tick-für-Tick-Daten von Premium-Anbietern unerlässlich. Andererseits kann ein Swing-Trader mit hochwertigen Ein-Stunden- oder Vier-Stunden-Daten, die sich über mehrere Jahre erstrecken, auskommen. Der Typ der Strategie sollte immer das erforderliche Detaillierungsgrad der Daten bestimmen.

Anpassung an Brokerunterschiede

Nicht alle Broker verwenden die gleichen Preis-Feeds. Spreads, Ausführungsgeschwindigkeiten und sogar die Art und Weise, wie sie Angebote runden, können sich unterscheiden. Das bedeutet, dass ein auf den Daten eines Brokers backgetestetes System sich in einem anderen Live-Konto anders verhalten kann. Trader passen dies häufig an, indem sie auf mehreren Datenquellen testen oder ihre Backtest-Daten an den Broker anpassen, den sie verwenden möchten. Die Ignorierung dieser Unterschiede kann zu unangenehmen Überraschungen führen, sobald echtes Geld im Spiel ist.

Die Rolle der Datengenauigkeit

Granularität bezieht sich darauf, wie detailliert die Daten sind. Ein einminütiger Datensatz zeigt jede Kerze in feiner Auflösung, während ein täglicher Datensatz alle Ticks in einer einzigen Bar zusammenfasst. Hohe Granularität bietet Genauigkeit, erfordert jedoch erheblichen Rechenaufwand und Speicherplatz. Geringere Granularität spart Ressourcen, birgt jedoch das Risiko, kritische Marktdetails zu verbergen. Beispielsweise kann ein täglicher Datensatz Intraday-Spitzen verbergen, die Stop-Losses ausgelöst hätten. Die allgemeine Regel ist einfach: Verwenden Sie die größtmögliche Granularität der Daten, ohne Ihr System zu überlasten.

Wichtige Leistungsmetriken

Sobald ein Backtest durchgeführt wurde, müssen Trader den Ausgang verstehen. Eine Strategie wird nicht anhand eines einzigen Metrik, sondern anhand einer Kombination bewertet, die ein vollständiges Bild der Leistung zeichnet. Hier sind die am häufigsten verwendeten Metriken:

• Gewinnrate: Der Prozentsatz der Trades, die mit Gewinn endeten. Nützlich, aber alleine irreführend.
• Durchschnittlicher Gewinn vs. durchschnittlicher Verlust: Zeigt das Verhältnis von Ertrag zu Risiko. Ein System mit einer 40% Gewinnrate kann dennoch profitabel sein, wenn der durchschnittliche Gewinn erheblich größer als der durchschnittliche Verlust ist.
• Profitfaktor: Gesamtbruttogewinn geteilt durch Gesamtbruttoverlust. Ein Profitfaktor über 1,5 wird oft als Zeichen von Robustheit angesehen.
• Erwartungswert: Der durchschnittliche Betrag, den ein Trader pro Trade erwarten kann zu gewinnen oder zu verlieren, unter Berücksichtigung sowohl der Gewinnrate als auch des Risiko-Ertrags-Verhältnisses.
• Drawdown: Der Spitzen-zu-Trog-Rückgang des Eigenkapitals. Dies misst die Schmerztoleranz. Eine Strategie mit einer jährlichen Rendite von 60% aber 50% Drawdowns kann für die meisten Personen unhaltbar sein.
• Sharpe Ratio: Ein Maß für das risikoangepasste Renditeverhältnis. Je höher das Verhältnis, desto besser der Ertrag pro Risikoeinheit.
• Recovery Factor: Erwirtschafteter Gewinn im Verhältnis zum maximalen Drawdown. Zeigt an, wie effizient eine Strategie sich von Verlusten erholt.

Die Gefahr, Gewinnraten hinterherzujagen

Eine der häufigsten Fallen bei der Bewertung von Backtests ist, sich zu sehr auf die Gewinnrate zu konzentrieren. Ein System, das 90% der Zeit gewinnt, mag beeindruckend aussehen, aber wenn diese Gewinne winzig sind und der seltene Verlust katastrophal ist, kann das Konto ausgelöscht werden. Viele Trader bevorzugen Strategien mit moderaten Gewinnraten, aber soliden Risiko-Ertrags-Verhältnissen. Eine 50% Gewinnrate mit einem 2:1 Verhältnis von Ertrag zu Risiko ist weit gesünder als eine 90% Gewinnrate mit einem 10:1 Verlustverhältnis. Backtesting muss diese Dynamiken deutlich aufzeigen.

Out-of-Sample-Testing

Um Verzerrungen zu reduzieren, teilen Trader häufig ihren Datensatz in zwei Teile: in-sample und out-of-sample. Die Strategie wird auf den In-Sample-Daten entwickelt und dann auf dem Out-of-Sample-Teil getestet, der während des Designs nicht verwendet wurde. Dies verhindert Overfitting – die Entwicklung eines Systems, das nur auf einem spezifischen Datensatz funktioniert. Out-of-Sample-Testing ist ein Realitätscheck, der zeigt, ob die Strategie auch unter unbekannten Bedingungen Bestand hat. Ein System, das diesen Test nicht besteht, wird in der Regel verworfen oder überarbeitet.

Monte-Carlo-Simulationen

Eine weitere fortgeschrittene Methode zur Belastungsprüfung eines Backtests ist die Monte-Carlo-Simulation. Dabei werden Tausende von zufällig variierten Versionen des Backtests durchgeführt – durch Umstellen der Handelsreihenfolge, Verändern des Slippage oder Anpassung der Spreads –, um zu sehen, wie empfindlich die Ergebnisse auf kleine Änderungen reagieren. Wenn die Leistung unter diesen Anpassungen zusammenbricht, kann das System zu fragil für Live-Märkte sein. Wenn es in den Simulationen stabil bleibt, wächst das Vertrauen in seine Robustheit.

Eigenkapitalkurven und psychologische Belastbarkeit

Zahlen alleine erzählen nicht die ganze Geschichte. Eigenkapitalkurven – Diagramme, die das Wachstum des Kontos im Laufe der Zeit aufzeichnen – sind ebenso wichtig. Eine glatte, stetig ansteigende Kurve inspiriert Vertrauen, selbst wenn die Renditen bescheiden sind. Eine gezackte Kurve mit großen Schwüngen mag technisch profitabel sein, aber emotional unhandelbar. Trader müssen bewerten, ob sie die psychologische Belastung einer Strategie-Eigenkapitalkurve aushalten können. Metriken helfen, Risiken zu quantifizieren, aber Kurven zeigen das erlebte Handelserlebnis.

Vergleich mit Marktbedingungen

Die Leistung muss auch relativ zum Markt beurteilt werden. Hat die Strategie einen einfachen Kauf-und-Halte-Ansatz des Dollar-Index oder Euro übertroffen? Hat es bedeutende Ereignisse wie Zinsschocks, geopolitische Spannungen oder Liquiditätsengpässe überstanden? Benchmarking stellt sicher, dass der Erfolg nicht nur Glück in einem günstigen Umfeld war, sondern eine Reflexion echter Strategiestärke ist.

Daten und Metriken in der Praxis

Das zentrale Mitnehmen ist, dass Backtesting nicht nur darin besteht, ein System durch Daten zu führen – es geht darum, die Daten zu hinterfragen und die Ergebnisse mit mehreren Linsen zu bewerten. Trader, die hier Abstriche machen, fallen oft Illusionen von Rentabilität zum Opfer. Diejenigen, die es rigoros angehen, bauen Strategien, die unterschiedlichen Bedingungen standhalten können und ihnen eine faire Chance auf dem Live-Markt geben, wo Unsicherheit herrscht.

Curve-Fit Vermeiden

Einer der größten Gefahren beim Backtesting ist die Versuchung, eine Handelsstrategie so eng an vergangene Daten anzupassen, dass sie in der Zukunft nutzlos wird. Dieses Problem ist als Curve-Fitting oder Overfitting bekannt. Es tritt auf, wenn eine Strategie entwickelt wird, um historische Preisbewegungen mit unrealistischer Präzision nachzubilden und dabei Rauschen statt echter Signale zu erfassen. Das Ergebnis ist ein System, das auf dem Papier perfekt aussieht, aber zusammenbricht, sobald es den Live-Märkten ausgesetzt wird. In diesem Abschnitt werden wir erläutern, was Curve-Fitting ist, warum es passiert und wie man es vermeidet, wenn man Forex-Strategien entwirft und testet.

Was ist Curve-Fitting?

Curve-Fitting ist der Prozess der Anpassung eines Modells so eng an historische Daten, dass es seine Generalisierbarkeit verliert. Stellen Sie sich vor, Sie passen eine Linie durch ein Streudiagramm: Eine einfache Linie mag den breiten Trend erfassen, während eine wild wellige Linie jeden Datenpunkt berührt, aber keinen Vorhersagewert bietet. Im Handel tritt Curve-Fitting auf, wenn Händler zu viele Indikatoren hinzufügen, Parameter endlos ändern oder Signale filtern, bis der Backtest ein makelloses Wachstum der Eigenkapitalkurve zeigt. Obwohl solche Ergebnisse beeindruckend aussehen mögen, sind sie meist Illusionen, die durch Rauschen entstehen.

Im Forex, wo die Märkte lärmend sind und sich ständig ändern, ist Curve-Fitting besonders gefährlich. Eine Strategie, die 2019 perfekt funktionierte, könnte 2020 zusammenbrechen, einfach weil sie an Bedingungen angepasst wurde, die nicht mehr existieren. Märkte entwickeln sich, Liquidität verschiebt sich und Volatilitätsregime ändern sich. Das Ziel des Backtestings sollte es sein, Widerstandsfähigkeit aufzubauen, nicht Perfektion.

Warum Händler in die Falle tappen

Mehrere psychologische und technische Faktoren treiben Händler in das Curve-Fitting:

• Das Streben nach Sicherheit: Händler sehnen sich nach der Gewissheit, dass ihr System funktioniert, und ein "perfekter" Backtest fühlt sich wie ein Beweis an, auch wenn er irreführend ist.
• Parameterbesessenheit: Das Anpassen von Stop-Losses, Take-Profits und Indikatoreinstellungen um nur wenige Pips oder Punkte kann die Ergebnisse dramatisch ändern. Es wird verlockend, endlos zu optimieren, bis die Eigenkapitalkurve makellos aussieht.
• Kleine Stichprobenverzerrung: Wenn Händler kurze Datensätze verwenden - vielleicht nur ein paar Monate - riskieren sie, sich auf seltene Ereignisse oder Anomalien zu überanpassen, die sich nicht wiederholen werden.
• Softwarebequemlichkeit: Moderne Backtesting-Plattformen machen es einfach, schnell tausende von Parameterkombinationen durchzuführen, was "Daten-Mining" fördert, das Muster zufällig statt absichtlich findet.

Die Anzeichen von Curve-Fitting

Das frühzeitige Erkennen von Curve-Fitting kann Händler vor verschwendeter Zeit und Geld bewahren. Einige der verräterischen Anzeichen sind:

• Unrealistisch hohe Gewinnraten: Ein System, das in Backtests 95% der Zeit gewinnt, ist fast sicher überangepasst. Märkte sind zu volatil und zufällig für solche Konsistenz.
• Unnatürliche Parameterwerte: Wenn eine Strategie eine gleitende Durchschnittslänge von 17,3 Perioden oder einen Stop-Loss von 47,5 Pips benötigt, um zu funktionieren, ist sie wahrscheinlich zu fein auf einen Datensatz abgestimmt.
• Leistungszusammenbruch außerhalb der Stichprobe: Wenn die Ergebnisse auf den Daten, die zur Gestaltung des Systems verwendet wurden, hervorragend sind, auf ungesehenen Daten jedoch schrecklich sind, ist das System curve-fitted.
• Überkomplizierte Regelwerke: Strategien mit zehn Indikatoren, mehreren Filtern und komplexer bedingter Logik sind oft Anzeichen für Curve-Fitting. Robuste Systeme tendieren dazu, einfach zu sein.

Wie man Curve-Fitting verhindert

Das Vermeiden von Curve-Fitting erfordert Disziplin und die Bereitschaft, Unvollkommenheit zu akzeptieren. Hier sind Methoden, die von ernsthaften Händlern verwendet werden:

• Halten Sie Strategien einfach: Je weniger Parameter, desto geringer das Risiko, Rauschen zu erfassen. Viele robuste Systeme basieren auf nur ein oder zwei Kernregeln.
• Verwenden Sie lange Datensätze: Testen Sie über mindestens fünf bis zehn Jahre Daten, um mehrere Marktbedingungen zu erfassen. Eine Strategie, die nur in einem Regime funktioniert, ist fragil.
• Führen Sie Walk-Forward-Tests durch: Teilen Sie Daten in Segmente und testen Sie die Strategie auf einem Segment, nachdem sie auf dem vorherigen optimiert wurde. Dies simuliert den Zeitablauf und verhindert das Overfitting auf eine einzelne Periode.
• Validieren Sie über Instrumente hinweg: Wenn ein System nur auf EUR/USD funktioniert, aber bei GBP/USD, USD/JPY oder AUD/USD versagt, ist es möglicherweise überangepasst. Breitere Robustheit ist ein gutes Zeichen.
• Begrenzen Sie die Optimierungsdurchläufe: Vermeiden Sie endloses Optimieren von Parametern. Setzen Sie Grenzen und halten Sie sich daran, um unbewusstes Curve-Fitting zu verhindern.

Walk-Forward-Analyse erklärt

Walk-Forward-Analyse verdient besondere Aufmerksamkeit, da sie eines der besten Mittel gegen Curve-Fitting ist. Anstatt Parameter auf dem gesamten Datensatz zu optimieren, teilt der Händler die Daten in Abschnitte. Das System wird auf dem ersten Abschnitt optimiert und dann auf dem nächsten getestet. Der Prozess wiederholt sich, indem er sich durch die Zeit bewegt. Diese Methode simuliert den realen Prozess des Entwerfens einer Strategie, des Handels damit und des Anpassens, während sich die Bedingungen entwickeln. Ein System, das die Walk-Forward-Tests besteht, hat eine weitaus höhere Wahrscheinlichkeit, in Live-Märkten erfolgreich zu sein.

Regularisierung und Einfachheit

Mit einem Konzept aus der Statistik und dem maschinellen Lernen können Händler "Regularisierung" anwenden, indem sie die Komplexität bestrafen. Die Idee ist, dass jeder zusätzliche Parameter sich mit erheblicher Verbesserung der Robustheit rechtfertigen muss, nicht nur mit geringfügig besseren Backtest-Ergebnissen. Eine einfachere System wird standardmäßig bevorzugt, da Einfachheit das Risiko der Erfassung von Rauschen verringert. Ein gleitender Durchschnittsüberkreuzungssystem kann in Backtests schlechter abschneiden als ein komplexes neuronales Netzwerk, aber im realen Handel wird es oft länger überleben.

Die Rolle des Live-Tests

Das Forward-Testing, oder das Papierhandel, ist eine weitere Verteidigungslinie gegen Curve-Fitting. Anstatt sich ausschließlich auf Backtests zu verlassen, setzen Händler ihr System in einem Demokonto unter aktuellen Marktbedingungen live um. Dies liefert Echtzeit-Beweise, dass das System über historische Eigenheiten hinaus überleben kann. Selbst einige Wochen erfolgreiches Forward-Testing können Schwächen aufdecken, die Backtests nicht hätten erkennen können.

Fallstudie: Das perfekte, aber nutzlose System

Betrachten Sie einen Händler, der auf EUR/USD-Daten von 2015–2018 eine Strategie entwirft. Nach Dutzenden von Anpassungen zeigt der Backtest 98% Rentabilität mit einer Eigenkapitalkurve, die in einer geraden Linie ansteigt. Ermutigt startet der Händler das System im Januar 2019 live. Innerhalb von Wochen bricht das System zusammen. Was ist passiert? Der Händler hat unbewusst an die niedrige Volatilitätsumgebung von 2015–2018 angepasst. Als die Volatilität 2019 anstieg, brach das System zusammen. Dieses Beispiel veranschaulicht, warum Robustheit wichtiger ist als Perfektion.

Robustheit über Perfektion bauen

Das Ziel des Backtests besteht nicht darin, ein fehlerfreies System zu schaffen – es geht darum, eines zu bauen, das widerstandsfähig ist. Eine Strategie mit einem Profitfaktor von 1,5, moderaten Rückgängen und Stabilität über mehrere Paare und Zeitrahmen hinweg ist weit mehr wert als ein System mit einer 99%igen Gewinnquote, das außerhalb eines Datensets zusammenbricht. Händler müssen Unvollkommenheiten akzeptieren, denn die Märkte selbst sind unvollkommen. Robustheit ist der wahre heilige Gral, nicht die Illusion von Perfektion.

Letzte Gedanken zum Curve-Fitting

Das Vermeiden von Curve-Fitting erfordert einen Wandel in der Denkweise. Anstatt zu fragen: „Wie kann ich diesen Backtest perfekt aussehen lassen?“ müssen Händler fragen: „Wie kann ich sicherstellen, dass diese Strategie in echten Märkten überlebt?“ Indem sie die Systeme einfach halten, über Zeit und Instrumente hinweg testen und der Versuchung endloser Parameteranpassungen widerstehen, können Händler die Falle des Curve-Fitting umgehen. Auf diese Weise geben sie sich eine realistische Chance, Strategien zu entwickeln, die nicht nur gestern, sondern auch morgen funktionieren.