Backtesting: Handelsstrategie richtig testen

Beim Backtesting wird eine Handelsstrategie auf Kursdaten aus der Vergangenheit angewendet, um zu sehen, was sie damals ergeben hätte, bevor echtes Geld im Spiel ist. Es ist einer der günstigsten Wege herauszufinden, dass eine Idee schwach ist, aber ein gutes Ergebnis beweist nicht, dass die Strategie künftig funktioniert. Ein Backtest beantwortet nur eine enge Frage: Passten diese Regeln zur Vergangenheit? Ob sie zur Zukunft passen, ist eine andere Frage.

Kurz gesagt

• Ein Backtest wendet feste Ein- und Ausstiegsregeln auf historische Kurse an und hält Trades, Gewinne, Verluste und den größten Rückgang fest.
• Sein größter Nutzen ist, schwache Ideen früh auszusortieren und zu zeigen, wie tief und wie lang Verlustphasen einer Strategie sein könnten.
• Seine größte Gefahr ist die Überanpassung: Je mehr Varianten Sie auf denselben Daten testen, desto wahrscheinlicher sieht eine davon allein durch Zufall gut aus.
• Gebühren, Slippage und unrealistische Daten können einen Backtest besser aussehen lassen, als der echte Handel gewesen wäre.
• Behandeln Sie das Ergebnis als Hypothese, die Sie mit einem kleinen Betrag oder im Papierhandel prüfen, nie als Prognose.

In diesem Artikel · 10 Min. Lesezeit

1. Backtesting einer Handelsstrategie: die Definition in einem Satz
2. So funktioniert Backtesting, Schritt für Schritt
3. Die Zahl, die zeigt, wie leicht ein Backtest täuscht
4. Häufige Fehler, die einen Backtest zu gut aussehen lassen
5. Vorteile und Grenzen des Backtestings
6. Wo Crypto Go Bot ins Spiel kommt
7. So starten Sie, Schritt für Schritt
8. Checkliste, bevor Sie einem Backtest vertrauen
9. Für wen es sich eignet
10. Wichtige Begriffe
11. Häufige Fragen
12. Quellen

Backtesting einer Handelsstrategie: die Definition in einem Satz

Ein Backtest ist eine Simulation, die eine Handelsstrategie auf historische Marktdaten anwendet, um zu schätzen, wie sie abgeschnitten hätte. Die EU-Vorschriften zur Anlegerinformation regeln, wie solche Zahlen gezeigt werden dürfen: Nach Artikel 44 der Verordnung (EU) 2017/565 muss bei einer Simulation der früheren Wertentwicklung eine deutliche Warnung stehen, dass sich die Zahlen auf eine simulierte frühere Wertentwicklung beziehen und dass die frühere Wertentwicklung kein verlässlicher Indikator für künftige Ergebnisse ist. Die Commodity Futures Trading Commission (CFTC) verlangt in ihrer Werberegel einen ähnlichen Hinweis: Simulierte Ergebnisse haben inhärente Grenzen, stellen keinen tatsächlichen Handel dar und sind mit dem Vorteil des Rückblicks entworfen. Diese Hinweise fassen gut zusammen, wie man jeden Backtest lesen sollte.

Einige Begriffe, die unten wiederkehren. Historische Daten sind die Aufzeichnung vergangener Kurse (manchmal auch Umsätze). In-Sample-Daten sind der Teil der Historie, mit dem Sie die Regeln entwickeln und einstellen; Out-of-Sample-Daten sind ein Teil, den Sie zurückhalten und beim Entwurf nicht anfassen. Slippage ist die Abweichung zwischen dem erwarteten Preis und dem Preis, zu dem Ihr Auftrag tatsächlich ausgeführt wurde.

So funktioniert Backtesting, Schritt für Schritt

Das Vorgehen ist dasselbe, ob Sie programmieren, eine Plattform mit Backtesting-Werkzeug nutzen oder es von Hand im Chart durchgehen:

1. Schreiben Sie die Regeln auf. Wann steigen Sie ein, wann aus, wie viel riskieren Sie pro Trade und wo liegt der Stop-Loss (der Auftrag, der einen Verlusttrade zu einem festgelegten Preis schließt)? Eine Regel, die Sie nicht präzise formulieren können, lässt sich nicht testen.
2. Wählen Sie die Daten. Nehmen Sie einen Zeitraum, der lang genug ist, um steigende, fallende und seitwärts laufende Märkte zu enthalten. Achten Sie darauf, dass die Daten sauber sind und die Werte abdecken, die Sie wirklich handeln würden.
3. Starten Sie die Simulation. Die Software wendet die Regeln Kerze für Kerze an und hält jeden hypothetischen Trade, seine Gebühren und den Kontostand im Zeitverlauf fest.
4. Lesen Sie die Ergebnisse. Schauen Sie über den Endgewinn hinaus: auf den Drawdown (den größten Rückgang von einem Hoch zu einem Tief), die Zahl der Trades, den Anteil gewinnender Trades und die längste Verlustserie.
5. Testen Sie an Daten, die die Regeln nie gesehen haben. Halten Sie einen Zeitraum zurück oder gehen Sie Schritt für Schritt in der Zeit voran (Walk-Forward-Test) und prüfen Sie, ob das Verhalten bleibt.

Bei Kryptowerten kommt ein praktischer Punkt dazu: Die Märkte laufen rund um die Uhr, und die Historie vieler Coins ist kurz. Ein Coin, der seit zwei Jahren existiert, liefert viel weniger Lernstoff als ein Aktienindex mit Jahrzehnten an Kursen. Ein Backtest über eine kurze, einseitige Phase sagt sehr wenig über eine andere Marktphase.

Die Zahl, die zeigt, wie leicht ein Backtest täuscht

Die bekannteste Studie zu diesem Problem ist „Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism“ von David Bailey, Jonathan Borwein, Marcos López de Prado und Qiji Zhu, veröffentlicht 2014. Sie zeigen: Wer genug Varianten einer Strategie auf denselben Daten ausprobiert, kann fast unabhängig vom wahren Wert der Strategie einen guten Backtest erzeugen. In ihrem Beispiel zeigt die beste von nur 7 unabhängigen Konfigurationen bei einem 2-Jahres-Backtest erwartungsgemäß eine annualisierte Sharpe Ratio von 1, während das erwartete Ergebnis auf neuen Daten null ist. (Die Sharpe Ratio misst die Rendite je Risikoeinheit; 1 wirkt solide.) Bei 5 Jahren Daten steigt die Grenze auf 45 Konfigurationen.

Einfach gesagt: Je kürzer Ihre Historie, desto weniger dürfen Sie ausprobieren, bevor der Sieger wahrscheinlich nur Glück ist. Die Autoren weisen außerdem darauf hin, dass die meisten Backtests nicht angeben, wie viele Konfigurationen getestet wurden, sodass Leser das Risiko nicht beurteilen können. Deshalb ist es nach unserer Erfahrung die nützlichste Gewohnheit, jede getestete Version schriftlich mitzuzählen.

Ein zweiter Anhaltspunkt stammt aus einer Studie von 2016 über 888 Handelsalgorithmen auf der Plattform Quantopian. Wie Quantpedia zusammenfasst, fanden die Forscher, dass gängige Backtest-Kennzahlen wie die Sharpe Ratio wenig Aussagekraft für die Wertentwicklung auf neuen Daten hatten (R² unter 0,025, sie erklärten also fast nichts der Schwankung).

Häufige Fehler, die einen Backtest zu gut aussehen lassen

Auf Kosten sollten Sie bei jeder Strategie achten, die oft handelt. Ein Gewinn von einem Bruchteil eines Prozents je Trade kann durch Gebühren und Slippage aufgezehrt werden, und ein Simulator, der jeden Auftrag zum exakten Chartpreis ausführt, sieht das nicht. Der Ratgeber der Verbraucherzentrale zu Kryptoanlagen erinnert zudem daran, wie spekulativ und riskant diese Anlagen sind; auch ein sauberer Backtest ändert daran nichts.

Vorteile und Grenzen des Backtestings

Vorteile. Es kostet kein Kapital, zwingt zu präzisen Regeln und kann eine schlechte Idee an einem Nachmittag aussortieren. Es zeigt auch, wie sich die schlechten Phasen angefühlt hätten: Eine Strategie mit gutem Durchschnitt, aber 50 % Drawdown ist etwas ganz anderes als eine mit 15 %. Und es liefert eine Vergleichsbasis für spätere echte Ergebnisse.

Grenzen. Die Vergangenheit ist nur ein Pfad unter vielen, die hätten eintreten können. Der Markt kann sich nächstes Jahr anders verhalten, andere Händler haben sich vielleicht angepasst, und Ihr eigenes Verhalten bei echten Verlusten steckt nicht in der Simulation. Ein Backtest sagt auch nichts über Ereignisse, die in den Daten fehlen. Nach unserer Erfahrung enttäuschen im echten Handel am meisten die Strategien, die nach dem meisten Feintuning am besten aussahen.

Die Sicht von John Bax

In Fauler Investor, cleverer Investor erklärt John Bax, dass technisch jeder einen Trading-Bot bauen kann, ein funktionierender Bot aber ein tiefes Marktverständnis und die Fähigkeit verlangt, die Strategie an sich ständig ändernde Bedingungen anzupassen. Das ist die praktische Lehre des Backtestings: Die Bedingungen Ihres Testzeitraums bleiben nicht gleich, ein Regelwerk ist also nie „fertig“. Das Buch macht auch klar, dass kein System Gewinne garantieren kann, und das ist die richtige Haltung gegenüber jedem simulierten Ergebnis.

Wo Crypto Go Bot ins Spiel kommt

Crypto Go Bot arbeitet nicht mit einem Regelwerk, das Sie an einem Kurschart einstellen. Er ist ein Signal-Bot: Er folgt dem Smart Money, den On-Chain-Bewegungen von Wallets mit nachgewiesener Erfolgsbilanz, gelesen als Niedrig, Mittel oder Stark, und er eröffnet Trades auf Ihrem eigenen Kraken-Konto, mit Take Profit und Stop-Loss als echten Aufträgen bei Kraken. Unser Überblick, wie ein Krypto-Trading-Bot funktioniert, erklärt die Methode. Die Lehre dieses Artikels gilt für jeden Bot und jeden Signaldienst: Fragen Sie, wie die Ergebnisse gemessen wurden, wie viele Versionen getestet wurden und wie die Zahlen nach Kosten aussehen.

Dieselbe Disziplin gilt für die Ausstiegsregeln, die Sie wählen. Unsere Ratgeber zu Stop-Loss und zu wie viel pro Trade riskieren behandeln die Einstellungen, die Sie testen würden, und unser Artikel zu Grid Trading zeigt eine Strategie, deren Backtest stark von der gewählten Spanne abhängt. Frühere Ergebnisse garantieren keine künftigen, und Verlusttrades gehören zum Trading dazu.

So starten Sie, Schritt für Schritt

1. Wählen Sie eine einfache Idee und schreiben Sie ihre Regeln in wenigen Zeilen auf, einschließlich des Ausstiegs.
2. Legen Sie die Zahl der Versionen im Voraus fest. Eine kurze Liste ist besser als endloses Feinjustieren.
3. Teilen Sie die Historie. Entwickeln Sie am älteren Teil, prüfen Sie am neueren, und gehen Sie nach der Prüfung nicht zurück zum Nachjustieren.
4. Rechnen Sie Kosten ein. Nehmen Sie realistische Gebühren und fügen Sie bei schnellen Märkten Slippage hinzu.
5. Schauen Sie auf den schlechtesten Fall, nicht nur auf den Durchschnitt: Drawdown, längste Verlustserie und Zahl der Trades.
6. Gehen Sie eine Weile in den Papierhandel oder mit einem sehr kleinen Betrag, bevor Sie den Regeln vertrauen.
7. Führen Sie ein Journal über jede Version, den Datenzeitraum und das Ergebnis.

Checkliste, bevor Sie einem Backtest vertrauen

• Ich weiß, wie viele Versionen der Regeln ich getestet habe.
• Ich habe an Daten getestet, die die Regeln nicht kannten.
• Gebühren und Slippage sind in den Zahlen enthalten.
• Die Stichprobe hat genug Trades, um etwas auszusagen.
• Ich kann den gezeigten Drawdown in echtem Geld hinnehmen, ohne den Plan zu ändern.

Für wen es sich eignet

Backtesting ist eine Fähigkeit für alle, die eine Handelsidee mit Belegen prüfen wollen, bevor sie Geld dahinter setzen.

• Einsteiger mit einer ersten Idee: Die Regeln aufzuschreiben und an vergangenen Kursen zu testen zeigt schnell, ob die Idee weiteren Aufwand wert ist, solange Sie das Ergebnis als Ausgangspunkt verstehen.
• Spot-Trader mit einer festen Methode: Ein Backtest hilft, Varianten bei Einstieg oder Ausstieg zu vergleichen und die übliche Länge von Verlustserien kennenzulernen, bevor eine echte kommt.
• Nutzer eines Bots oder Signaldienstes: Zu wissen, wie Backtests täuschen, hilft, bessere Fragen zu den angegebenen Ergebnissen eines Werkzeugs zu stellen.
• Vorsichtiger Anleger mit kleinem Budget: Erst testen, dann klein handeln hält die Kosten einer falschen Idee niedrig, solange das Geld verloren gehen darf, ohne Ihre Pläne zu gefährden.

Wichtige Begriffe

• Backtest: Simulation einer Strategie auf vergangenen Marktdaten.
• Überanpassung: Eine Strategie so eng an Vergangenheitsdaten anpassen, dass sie an neuen Daten scheitert.
• Out-of-Sample: zurückgehaltene Daten, die nicht zum Entwickeln der Regeln dienten.
• Drawdown: Rückgang von einem Hoch zum folgenden Tief, in Prozent.
• Slippage: Differenz zwischen dem erwarteten und dem tatsächlich erhaltenen Preis.
• Papierhandel: Handel mit virtuellem Geld in Echtzeit, um zu sehen, wie sich die Regeln live verhalten.

Häufige Fragen

Was ist ein Backtest im Trading?

Ein Test einer Handelsstrategie an historischen Kursen. Die Regeln werden auf vergangene Daten angewendet, um die Trades und das Ergebnis zu sehen, die sie erzeugt hätten.

Wie mache ich ein Backtesting meiner Strategie?

Schreiben Sie präzise Regeln für Einstieg, Ausstieg und Risiko, wählen Sie einen langen und abwechslungsreichen Datenzeitraum, simulieren Sie mit realistischen Kosten und prüfen Sie die Regeln anschließend an Daten, die sie nicht kannten.

Kann ein Backtest künftige Gewinne vorhersagen?

Nein. Er zeigt nur, wie die Regeln zur Vergangenheit passten. Simulierte Ergebnisse müssen deutlich als solche gekennzeichnet werden, weil sie mit Rückblick entworfen sind und keinen tatsächlichen Handel darstellen.

Was ist Überanpassung im Backtest?

Man stellt die Regeln so lange ein, bis sie zu eng zu den Vergangenheitsdaten passen. Je mehr Versionen Sie an denselben Daten testen, desto wahrscheinlicher ist ein gutes Ergebnis nur Glück.

Wie viele Daten brauche ich für ein Krypto-Backtesting?

Eine feste Zahl gibt es nicht. Ein längerer Zeitraum mit steigenden, fallenden und seitwärts laufenden Phasen ist aussagekräftiger, und bei kurzer Historie lassen sich nur sehr wenige Varianten sinnvoll testen.

Reicht ein Backtest, bevor ich einen Bot nutze?

Nein. Er ist ein erster Filter. Lassen Sie einen kleinen Betrag oder Papierhandel folgen und vergleichen Sie die Ergebnisse immer mit Kosten und realen Bedingungen.

Nutzt Crypto Go Bot Backtesting?

Crypto Go Bot folgt Smart-Money-Signalen aus On-Chain-Bewegungen und nicht einem Regelwerk, das an einem Kurschart eingestellt wurde. Die Fragen dieses Artikels helfen Ihnen trotzdem, jedes Trading-Werkzeug zu beurteilen, auch wie seine Ergebnisse gemessen werden.

Quellen

• Wikipedia, Backtesting
• Bailey, Borwein, López de Prado und Zhu, Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism: The Effects of Backtest Overfitting on Out-of-Sample Performance, Notices of the American Mathematical Society, Mai 2014
• Wiecki, Campbell, Lent und Stauth, All that Glitters Is Not Gold: Comparing Backtest and Out-of-Sample Performance on a Large Cohort of Trading Algorithms, zusammengefasst von Quantpedia, 4. Mai 2016
• Verordnung (EU) 2017/565, Artikel 44 (Informationen über die Wertentwicklung)
• CFTC, 17 CFR 4.41, Advertising by commodity pool operators, commodity trading advisors, and the principals thereof
• Verbraucherzentrale, Kryptoanlagen: Was sind die Risiken?