Backtesting wendet festgelegte Regeln unter einem Ausführungsmodell auf historische Daten an. Es schätzt, was dieses Modell ergeben hätte, nicht, was ein reales Konto mit Sicherheit erzielt hätte.

1. Regeln schreiben, die eine andere Person reproduzieren kann

Legen Sie das Instrument, die Datenquelle, die Handelssitzung, den Signalzeitpunkt, die Ein- und Ausstiegsorders, die Mengenmethode, die Kosten und die Bedingungen fest, unter denen kein Trade erfolgt. Geben Sie an, ob ein Signal eine abgeschlossene Bar verwendet. Versionieren Sie die Regeln, bevor Sie die Evaluierung durchführen.

Geben Sie für ein Crossover-Beispiel den Durchschnittstyp und die Perioden an, welche Bar die Kreuzung bestätigt und zu welchem frühestmöglichen Zeitpunkt danach eine Order aufgegeben werden kann. Die Anweisung „Beim Crossover kaufen“ lässt wichtige Annahmen zur Orderausführung ungeklärt.

2. Prüfen Sie die Daten, die Sie gekannt haben könnten

Untersuchen Sie fehlende Bars, Zeitzonenwechsel, Anpassungen aufgrund von Corporate Actions und Rollover von Terminkontrakten. Eine aktuelle Liste überlebender Aktien ist nicht zwangsläufig das historische Universum. Veröffentlichungen von Wirtschaftsdaten und Unternehmenszahlen können nach dem Testdatum überarbeitet worden sein.

Werte aus höheren Zeiteinheiten und bestätigte Swing-Punkte können Informationen aus der Zukunft einfließen lassen, wenn sie zu früh verwendet werden. Bewahren Sie die Datenversion und die Testeinstellungen auf, damit das Ergebnis reproduziert werden kann.

3. Orders und Kosten modellieren

Eine Bar, die sowohl das Ziel als auch den Stop enthält, sagt nicht, welche zuerst erreicht wurde. Verwenden Sie feinere Daten, wo dies geeignet ist, oder dokumentieren Sie eine konservative Regel für uneindeutige Fälle. Das Berühren eines Limitpreises garantiert weder eine verfügbare Menge noch eine Orderausführung.

Berücksichtigen Sie die tatsächliche Gebührenstruktur und eine begründete Bandbreite von Annahmen zu ungünstigen Orderausführungen. Es gibt keine universelle Slippage-Toleranz von ein bis zwei Ticks, die für jede Order, jedes Instrument und jedes Ereignis angemessen ist. Die Strategiedokumentation von TradingView erklärt, wie ein Broker-Emulator Orders verarbeitet und welche Grenzen beim Testen bestehen; andere Tools können abweichen.

4. Die Abfolge prüfen, nicht nur die Gesamtsumme

Erfassen Sie Zeitstempel für Einstiege und Ausstiege, Ausführungen, Mengen, Kosten, offenes Exposure und Gründe für übersprungene oder abgelehnte Orders. Untersuchen Sie neben Trefferquote und Profitfaktor auch den Netto-Erwartungswert, den Rückgang gegenüber dem Referenzwert (Drawdown) und die Abhängigkeit von einigen wenigen Ausreißern.

Eine Trefferquote von 45% mit durchschnittlichen Bruttogewinnen, die doppelt so hoch sind wie durchschnittliche Verluste, hat in diesem Modell einen positiven Brutto-Erwartungswert. Kosten oder abweichende realisierte Ergebnisse je Trade können dies ins Gegenteil verkehren. Ein festes Zielverhältnis ist nicht dasselbe wie ein beobachteter durchschnittlicher Gewinn-Trade.

5. Evaluierung und Auswahl getrennt halten

Verwenden Sie einen Teil der Daten, um Regeln zu entwickeln, und einen separaten Teil, um sie zu evaluieren. Wenn Sie die Regeln wiederholt auf den zweiten Teil abstimmen, wird dieser zu einem weiteren Entwicklungsdatensatz. Halten Sie fest, wie viele Varianten ausprobiert wurden, und beziehen Sie ungünstige Perioden ein.

Keine Schwelle von 100 Trades erzeugt für sich genommen statistische Signifikanz. Die Abhängigkeit zwischen Trades, die Variabilität der Ergebnisse je Trade und die Marktabdeckung sind von Bedeutung. Siehe Unsicherheit bei der Stichprobengröße.

Eine Vorwärtssimulation kann dann den zeitlichen Ablauf und den Order-Workflow anhand neu eintreffender Daten prüfen. Es bleibt eine Simulation, und ein gutes Ergebnis erfordert keinen Echtgeld-Test. Pausieren Sie bei einem Sicherheits- oder Implementierungsproblem sofort, anstatt nur weiterzumachen, um eine bestimmte Anzahl zu erreichen.

Risikohinweis: Trading birgt ein erhebliches Verlustrisiko. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse. Siehe unseren vollständigen Risikohinweis.