Backtesting ist ein unverzichtbares Werkzeug im Arsenal eines jeden Traders, insbesondere wenn es darum geht, neue Handelsstrategien zu entwickeln oder bestehende zu verfeinern.
In diesem Blogeintrag werden wir erläutern, was Backtesting ist, wie es funktioniert und warum es für Deinen Erfolg im Trading so entscheidend ist.
Backtesting bezieht sich auf den Prozess, bei dem eine Handelsstrategie mittels historischer Marktdaten getestet wird, um deren Wirksamkeit und potenzielle Rentabilität zu überprüfen.
Anstatt echtes Kapital zu riskieren, kannst Du durch Backtesting simulieren, wie eine Strategie in der Vergangenheit abgeschnitten hätte.
Dies gibt Dir wertvolle Einblicke, bevor Du sie in der realen Handelsumgebung anwendest.
1. Daten sammeln: Der erste Schritt beim Backtesting besteht darin, historische Marktdaten zu sammeln.
Diese Daten sollten so umfangreich und präzise wie möglich sein, um eine realistische Auswertung zu ermöglichen.
2. Strategie definieren: Definiere klar die Regeln und Parameter Deiner Handelsstrategie.
Diese könnten z.B. beinhalten, wann Du kaufen oder verkaufen willst, wie viel Du investieren möchtest und welche Indikatoren oder Signale Du verwenden wirst.
3. Simulation durchführen: Setze die definierte Strategie auf die historischen Daten an und simuliere die Handelsaktivitäten.
Es gibt spezialisierte Software, die diesen Prozess automatisieren kann, aber auch manuelle Backtests sind möglich.
4. Ergebnisse analysieren: Nach der Durchführung des Backtests analysierst Du die Ergebnisse, um festzustellen, wie gut die Strategie funktioniert hätte.
Hierbei schaust Du auf Kennzahlen wie Gewinn, Verlust, Risikoparameter und die Anzahl der erfolgreichen Trades.
1. Risiken minimieren: Der größte Vorteil des Backtestings ist, dass Du die Risiken minimieren kannst.
Bevor Du echtes Geld in eine neue Strategie investierst, kannst Du testen, ob diese Strategie überhaupt funktioniert.
2. Strategien verfeinern: Durch das Testen unterschiedlicher Variablen und Parameter kannst Du Deine Strategie optimieren.
Du kannst feststellen, welche Aspekte gut funktionieren und welche Anpassungen notwendig sind, um die Performance zu verbessern.
3. Vertrauen gewinnen: Ein erfolgreicher Backtest gibt Dir das Vertrauen, das Du benötigst, um Deine Strategie auch im realen Markt anzuwenden.
Du weißt, dass die Strategie unter historischen Bedingungen profitabel war und bist dadurch besser vorbereitet.
4. Fehler erkennen: Backtesting hilft Dir auch, Fehler und Schwächen in Deiner Strategie zu erkennen.
Du kannst sehen, wie die Strategie in unterschiedlichen Marktphasen performt und bist deshalb in der Lage, Anpassungen vorzunehmen.
5. Kombination von Strategien: Oftmals lohnt es sich, mehrere Handelsstrategien gleichzeitig zu verwenden.
Durch Backtesting kannst Du herausfinden, welche Strategien gut zusammenpassen und sich gegenseitig ergänzen.
a) Datenqualität:
Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der verwendeten Daten sind entscheidend für den Erfolg des Backtests. Historische Daten sollten umfassend und präzise sein.
Achte darauf, Daten von vertrauenswürdigen Quellen zu verwenden, um Verzerrungen oder Fehler zu vermeiden.
b) Datenarten:
Preis-Daten: Diese umfassen Öffnungs-, Höchst-, Tiefst- und Schlusskurse (OHLC - Open, High, Low, Close) sowie Volumenangaben.
Fundamentaldaten: Angaben wie Unternehmensgewinne, Dividenden und andere finanzielle Kennzahlen.
Wirtschaftsdaten: Informationen über Zinssätze, Wirtschaftswachstum und Arbeitsmarktdaten, die Einfluss auf den Markt haben können.
a) Langfristige vs. kurzfristige Zeiträume:
Langfristig: Hier analysierst Du Daten über mehrere Jahre hinweg.
Dies ist besonders sinnvoll, um die Robustheit einer Strategie über verschiedene Marktzyklen hinweg zu testen.
Kurzfristig: Hier konzentrierst Du Dich auf kürzere Zeiträume, z.B. Tage oder Wochen, um die Performance in spezifischen Marktbedingungen zu bewerten.
b) Auswahl des Zeitrahmens:
Die Wahl des Zeitrahmens hängt stark von der Handelsstrategie ab.
Ein Daytrader benötigt minutengenaue Daten, während ein langfristiger Investor möglicherweise mit wöchentlichen oder monatlichen Kursen arbeitet.
c) Berücksichtigung historischer Ereignisse:
Achte darauf, dass Deine gewählten Zeiträume auch Phasen starker Marktbewegungen beinhalten, z.B. Finanzkrisen, Bullenmärkte, Bärenmärkte usw.
Dies ermöglicht eine umfassendere Bewertung der Strategie.
a) Auswahl der Märkte:
Aktien: Einzelaktien, Indizes
Währungen: Forex-Paare
Rohstoffe: Gold, Silber, Öl etc.
Anleihen: Staatsanleihen, Unternehmensanleihen
b) Diversifizierung:
Es ist ratsam, Strategien in verschiedenen Märkten und Marktsegmenten zu testen.
Dies hilft, die Robustheit der Strategie zu überprüfen und zu sehen, wie sie sich in unterschiedlichen Marktbedingungen verhält.
c) Marktbedingungen:
Unterschiedliche Märkte sind unterschiedlich volatil und korrelieren unterschiedlich mit externen Ereignissen.
Daher ist es wichtig, die spezifischen Eigenschaften des ausgewählten Marktes zu berücksichtigen.
1. Keine Überanpassung (Overfitting):
Vermeide es, Deine Strategie so anzupassen, dass sie perfekt auf die historischen Daten passt.
Dies kann zu realitätsfremden Ergebnissen führen, die in der Praxis nicht reproduzierbar sind.
2. Berücksichtigung von Transaktionskosten:
Achte darauf, Transaktionskosten und eventuelle Slippage (Kursabweichungen zwischen Auftragserteilung und -ausführung) in Deine Backtests einzubeziehen, um realistische Ergebnisse zu erzielen.
3. Vielfältige Szenarien testen:
Teste Deine Strategie unter verschiedenen Marktbedingungen (z.B. sowohl während Bullen- als auch während Bärenmärkten), um ihre Widerstandsfähigkeit zu überprüfen.
Beide Methoden bieten einzigartige Vorteile und Herausforderungen, und die Wahl des passenden Ansatzes kann entscheidend für Deinen Erfolg im Trading sein.
Manuelles Backtesting erfordert, dass Du Deine Strategie Schritt für Schritt durchführst und jeden Handel manuell in Diagrammen oder Tabellen aufzeichnest.
Dieser Prozess kann äußerst zeitaufwendig sein, bietet jedoch einige bedeutende Vorteile.
Durch das manuelle Backtesting erhältst Du ein tieferes Verständnis für Deine Handelsstrategie und deren Verhalten in unterschiedlichen Marktbedingungen.
Die ständige Auseinandersetzung mit historischen Daten zwingt Dich, jeden Aspekt der Strategie sorgfältig zu bedenken.
Dadurch lernst Du, die Feinheiten des Marktes besser zu verstehen und gewinnst wertvolle Einblicke, die Dir kein Algorithmus bieten kann.
Ein weiterer Vorteil des manuellen Backtestings ist seine Flexibilität.
Dies ermöglicht es Dir, auf Sonderfälle und außergewöhnliche Marktsituationen zu reagieren, die von einem automatisierten System möglicherweise übersehen würden.
Dadurch kannst Du potenziell wertvolle Anpassungen an Deiner Strategie vornehmen, die speziell an bestimmte Marktbedingungen angepasst sind.
Allerdings hat manueller Backtesting auch seine Nachteile.
Der Prozess ist sehr zeitintensiv und kann bei umfangreichen Datensätzen äußerst mühsam werden.
Es erfordert eine erhebliche Menge an Disziplin und Geduld, was besonders für Anfänger im Trading herausfordernd sein kann.
Außerdem besteht ein höheres Risiko für menschliche Fehler, die die Ergebnisse verfälschen können.
Im Gegensatz dazu verwendet das automatisierte Backtesting Softwareprogramme oder Algorithmen, um die Handelsstrategie gegen historische Daten zu testen.
Diese Methode bietet eine Reihe von Vorteilen, die sie besonders für fortgeschrittene Händler attraktiv macht.
Einer der größten Vorteile ist die Geschwindigkeit: Ein automatisiertes System kann dieselbe Menge an Daten in einem Bruchteil der Zeit analysieren, die ein manueller Test benötigen würde.
Dies ermöglicht es Dir, mehrere Strategien gleichzeitig zu testen und schnell festzustellen, welche am besten funktioniert.
Automatisiertes Backtesting bietet auch eine hohe Genauigkeit und minimiert das Risiko menschlicher Fehler.
Da die Tests von einem Algorithmus durchgeführt werden, sind die Ergebnisse konsistenter und können leichter repliziert werden.
Zudem kannst Du mit automatisiertem Backtesting komplexe Strategien testen, die für manuelle Methoden zu kompliziert wären.
Algorithmen können komplizierte Berechnungen und Bedingungskombinationen handhaben, die ein menschlicher Trader nur schwer umsetzen könnte.
Dennoch ist auch das automatisierte Backtesting nicht ohne Nachteile. Einer der größten Kritikpunkte ist das Risiko der Überanpassung (Overfitting).
Dies tritt auf, wenn eine Strategie zu stark an die historischen Daten angepasst wird, was zu überoptimistischen Ergebnissen führen kann, die in der realen Welt nicht replizierbar sind.
Ein weiterer Nachteil ist die Notwendigkeit eines technischen Verständnisses.
Um automatisiertes Backtesting effektiv durchzuführen, musst Du in der Lage sein, die Software korrekt zu bedienen und die Ergebnisse zu interpretieren.
Dies kann eine erhebliche Lernkurve darstellen, besonders für Anfänger.
Die bloße Durchführung eines Backtests reicht nicht aus; ebenso wichtig ist das Verständnis und die Analyse der daraus resultierenden Metriken und Kennzahlen.
Diese helfen dabei, die Wirksamkeit der Strategie zu quantifizieren, potenzielle Risiken zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Hier sind einige der wichtigsten Metriken und Kennzahlen, die Du beim Backtesting im Auge behalten solltest.
1. Gesamtrendite (Total Return)
Die Gesamtrendite gibt den prozentualen Gewinn oder Verlust einer Handelsstrategie über den gesamten getesteten Zeitraum an.
Sie ist eine grundlegende Metrik, die Dir einen Überblick über die allgemeine Leistung Deiner Strategie verschafft.
Eine hohe Gesamtrendite ist jedoch nur ein Teil des Bildes; es ist auch wichtig zu verstehen, wie konstant diese Renditen erzielt werden.
2. Annualisierte Rendite (Annualized Return)
Die annualisierte Rendite hilft dabei, die Gesamtrendite auf eine Jahresbasis zu standardisieren, was den Vergleich unterschiedlicher Strategien und Zeiträume erleichtert.
Sie zeigt Dir, wie viel Gewinn Deine Strategie durchschnittlich pro Jahr generiert hat und ist besonders nützlich für den Vergleich langfristiger Performance.
3. Volatilität
Die Volatilität misst die Schwankungsbreite der Renditen einer Strategie und dient als Indikator für das Risiko.
Hohe Volatilität bedeutet größere Schwankungen und daher potenziell höhere Risiken.
Eine stabile Strategie sollte eine akzeptable Rendite bei möglichst geringer Volatilität bieten.
4. Sharpe-Ratio
Die Sharpe-Ratio ist eine Kennzahl, die das Risiko einer Strategie im Verhältnis zur erzielten Rendite misst.
Sie berechnet das Verhältnis der überschüssigen Rendite (Rendite über dem risikofreien Zinssatz) zur Volatilität.
Eine höhere Sharpe-Ratio deutet auf eine bessere risikoadjustierte Performance hin.
5. Maximum Drawdown
Der Maximum Drawdown gibt den maximalen Verlust an, den die Strategie innerhalb des getesteten Zeitraums verzeichnet hat.
Er zeigt Dir, wie stark der Wert Deines Portfolios vom Höchststand bis zum Tiefststand gefallen ist.
Ein geringer Maximum Drawdown ist ein Zeichen dafür, dass die Strategie in der Lage ist, Verluste gut zu begrenzen.
6. Gewinn-Verlust-Verhältnis (Win/Loss Ratio)
Das Gewinn-Verlust-Verhältnis gibt das Verhältnis der Anzahl gewonnener zu verlorenen Trades an. Es bietet Einblicke in die Erfolgsquote der Strategie.
Ein Verhältnis größer als 1 weist darauf hin, dass mehr Trades gewonnen als verloren wurden.
Doch auch diese Metrik sollte im Kontext anderer Kennzahlen betrachtet werden, da eine hohe Gewinnquote nicht zwangsläufig hohe Gewinne bedeutet.
7. Durchschnittlicher Gewinn und Verlust
Diese Metrik zeigt Dir den durchschnittlichen Gewinn und Verlust pro Trade.
Sie hilft Dir zu verstehen, wie groß die Gewinne sind, wenn Deine Strategie erfolgreich ist, und wie groß die Verluste sind, wenn sie scheitert.
Eine Strategie sollte darauf abzielen, dass die durchschnittlichen Gewinne signifikant höher sind als die durchschnittlichen Verluste.
8. Erwartungswert (Expectancy)
Der Erwartungswert gibt den durchschnittlichen Gewinn pro Trade an, wenn sowohl die Gewinnquote als auch das Verhältnis von durchschnittlichem Gewinn zu durchschnittlichem Verlust berücksichtigt werden.
Ein positiver Erwartungswert deutet darauf hin, dass die Strategie im Durchschnitt profitabel ist.
9. Kalmar-Ratio
Die Kalmar-Ratio ist ähnlich wie die Sharpe-Ratio, aber statt der Volatilität berücksichtigt sie den Maximum Drawdown.
Sie berechnet die annualisierte Rendite im Verhältnis zum Maximum Drawdown und ist besonders nützlich, um die Robustheit der Strategie gegen große Verluste zu bewerten.
10. Sortino-Ratio
Die Sortino-Ratio ist eine Variation der Sharpe-Ratio, die sich nur auf die "Downside"-Volatilität konzentriert, also die negativen Renditeschwankungen.
Dies ist besonders praktisch, um das Risiko einer Strategie zu messen, indem nur die schädlichen Schwankungen berücksichtigt werden.
Zwei wichtige Faktoren, die oft übersehen werden, sind die Transaktionskosten und die Slippage.
Diese können einen signifikanten Einfluss auf die tatsächliche Profitabilität einer Strategie haben und sollten daher nicht ignoriert werden.
Transaktionskosten sind die Gebühren und Kosten, die mit dem Kauf und Verkauf von Finanzinstrumenten verbunden sind. Sie können in verschiedenen Formen auftreten, darunter:
Maklergebühren: Diese sind die Gebühren, die Dein Broker für die Durchführung eines Handels erhebt.
Spreads: Der Spread ist die Differenz zwischen dem Kauf- und Verkaufspreis eines Finanzinstruments. Je größer der Spread, desto höher die versteckten Kosten.
Kommissionen: Einige Plattformen erheben eine Kommission für jede Transaktion, die durchgeführt wird.
Transaktionskosten können sich schnell summieren, besonders wenn Du häufig handelst. Ihre Berücksichtigung ist daher essentiell, um die tatsächliche Rentabilität einer Strategie zu ermitteln.
Slippage tritt auf, wenn ein Handel zu einem anderen Preis ausgeführt wird als dem ursprünglich geplanten. Dies kann aus mehreren Gründen passieren:
Marktvolatilität: In volatilen Märkten kann der Preis sich schnell ändern, sodass der Handel zu einem anderen Preis abgeschlossen wird.
Liquidität: Bei weniger liquiden Märkten kann es länger dauern, bis ein Käufer oder Verkäufer gefunden wird, was ebenfalls zu Slippage führen kann.
Auftragsgröße: Große Aufträge können den Marktpreis beeinflussen und Slippage verursachen.
Slippage kann sowohl zu positiven als auch zu negativen Abweichungen führen, aber in den meisten Fällen wird sie als Kostenfaktor betrachtet, da sie den erwarteten Gewinn schmälert.
Die Nichtberücksichtigung von Transaktionskosten und Slippage kann zu einer erheblichen Überschätzung der Rentabilität Deiner Handelsstrategie führen.
Ein Backtest, der diese Faktoren nicht einbezieht, liefert möglicherweise rosige Ergebnisse, die in der Realität nicht erreichbar sind.
Realistische Tests, die diese Kosten berücksichtigen, geben Dir ein genaueres Bild davon, wie Deine Strategie in echten Marktbedingungen performen könnte.
Integration von Transaktionskosten und Slippage in Backtestin.
1. Festlegung der Kostenstrukturen:
Erfahre die spezifischen Kosten Deines Brokers, einschließlich Kommissionen und Spreads.
Diese Werte kannst Du dann in Deinen Backtesting-Algorithmus integrieren.
Viele Backtesting-Plattformen ermöglichen die Eingabe von festen Kosten oder prozentualen Gebühren, die bei jedem Handel abgezogen werden.
2. Automatische Berechnungen:
Wenn Du eine automatisierte Backtesting-Plattform verwendest, kannst Du häufig die Transaktionskosten als Parameter eingeben.
Die Software zieht dann die entsprechenden Kosten von jedem Handel ab und liefert realistischere Ergebnisse.
1. Historische Daten analysieren:
Analysiere historische Daten, um ein Gefühl für die durchschnittliche Slippage in verschiedenen Marktbedingungen und für verschiedene Instrumente zu bekommen.
Du kannst diese Informationen dann nutzen, um eine durchschnittliche Slippage in Dein Backtesting einzubeziehen.
2. Verwendung von Schätzungen:
Eine einfache Methode, Slippage zu berücksichtigen, ist die Annahme eines festen Prozentsatzes oder Dollarbetrags, der von jedem Handel abgezogen wird.
Dies kann auf Basis Deiner historischen Analyse geschehen.
3. Simulationsbasierte Anpassungen:
Einige fortgeschrittene Backtesting-Plattformen bieten die Möglichkeit, die Slippage dynamisch zu simulieren, basierend auf der Marktlage und der Liquidität zum Zeitpunkt des hypothetischen Handels.
Diese Ansätze sind oft genauer, erfordern jedoch eine tiefergehende Konfiguration und mehr Daten.