Backtesting · Grundlagen

Daten-Snooping: warum die schönste Equity-Kurve am Ende oft bricht.

Ein Backtest, der im Sample alles erklärt, draußen oft nichts mehr. Womit das zusammenhängt und woran man es früh erkennt.

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Verfahren

Walk-Forward-Optimierung verständlich gemacht.

Parameter werden nicht einmal geschätzt, sondern rollierend neu. Wie das Verfahren abläuft und was es vor Euphorie schützt.

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KI · Einordnung

Wo KI beim Backtesting hilft – und wo sie nur rattert.

Modellkapazität ist kein Beweis. Eine nüchterne Trennung zwischen echtem Mehrwert und gut aussehender Kurvenanpassung.

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Risikomaße

Drawdown-Tiefe und Erholungsdauer lesen.

Warum eine Sharpe-Ratio allein nicht reicht und wie man die Eigenkapital-Kurve tatsächlich liest.

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Datenqualität

Survivorship-Bias und Look-Ahead-Bias sauber ausschließen.

Zwei Fehler, die einen Backtest systematisch zu gut aussehen lassen. Was im Datenbestand geprüft werden muss.

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Kosten

Transaktionskosten, Slippage und Marktimpact ehrlich modelliert.

Ohne Kosten ist jeder Backtest schön. Wie realistische Kostenannahmen eine Strategie verändern.

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