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Backtesting kann ein wichtiger Schritt zur Optimierung Ihrer Interaktion mit den Finanzmärkten sein. Es hilft Ihnen herauszufinden, ob Ihre Handelsideen und -strategien sinnvoll sind und ob sie potenziell Gewinne generieren können.
Doch wie sieht das Backtesting einer einfachen Anlagestrategie aus? Worauf sollten Sie beim Testen von Handelsstrategien achten? Ist Backtesting dem Papierhandel ähnlich? All diese Fragen werden wir in diesem Artikel beantworten.
Einführung
Backtesting ist ein Tool, mit dem Sie (als Händler oder Investor) neue Märkte und Strategien erkunden können. Es kann wertvolles datengesteuertes Feedback liefern und Ihnen sagen, ob Ihre ursprüngliche Idee gültig war.
Unabhängig davon, mit welcher Anlageklasse Sie handeln, müssen Sie beim Backtesting nicht das Risiko eingehen, Ihr hart verdientes Geld zu verlieren. Durch den Einsatz von Backtesting-Software in einer simulierten Umgebung können Sie einen bestimmten Ansatz für einen Markt erstellen und optimieren. Das werden wir jetzt sehen.
Was ist Backtesting?
Im Finanzwesen können Sie mit Backtesting die Realisierbarkeit einer Handelsstrategie bewerten, indem Sie testen, wie sie sich auf der Grundlage historischer Daten entwickelt hätte. Sie nutzen vergangene Marktdaten, um zu sehen, wie eine Strategie funktioniert hätte. Wenn das Backtesting gut funktioniert, können Händler oder Investoren mit der nächsten Phase fortfahren und die Strategie auf eine reale Umgebung anwenden.
Doch was bedeuten in diesem Fall gute Ergebnisse? Nun, der Zweck eines Backtesting-Tools besteht darin, die potenziellen Risiken und die Rentabilität einer bestimmten Strategie zu analysieren. Die Anlagestrategie kann auf der Grundlage statistischer Renditen optimiert und verbessert werden, um potenzielle Ergebnisse zu maximieren. Ein gut durchgeführter Backtest kann auch sicherstellen, dass die Strategie zumindest realisierbar ist, wenn sie in einer realen Handelsumgebung umgesetzt wird.
Natürlich kann eine Backtesting-Plattform oder ein Backtesting-Tool auch hilfreich sein, um nachzuweisen, dass eine Strategie nicht realisierbar oder zu riskant ist. Wenn die Backtesting-Ergebnisse auf eine suboptimale Performance hinweisen, sollte die Handelsidee ignoriert oder geändert werden. Es ist jedoch auch wichtig, die Marktbedingungen zu berücksichtigen, unter denen der Test stattfindet. Das gleiche Backtesting kann zu widersprüchlichen Ergebnissen führen, wenn sich die Marktbedingungen ändern.
Auf einer professionelleren Ebene ist das Backtesting von Handelsstrategien absolut unerlässlich, insbesondere wenn es um algorithmische Handelsstrategien (d. h. automatisierten Handel) geht.
Wie funktioniert Backtesting?
Das Grundprinzip des Backtestings besteht darin, dass das, was in der Vergangenheit funktioniert hat, möglicherweise auch in Zukunft funktionieren wird. Allerdings kann es sehr kompliziert sein, dies festzustellen. Was in einem bestimmten Marktumfeld gut funktioniert, funktioniert in einem anderen möglicherweise nicht.
Ein Kauf zum falschen Zeitpunkt zu tätigen ist überraschend einfach und kann zu sehr schlechten Ergebnissen führen. Aus diesem Grund ist es wichtig, für den Backtesting-Zeitraum eine gute statistische Stichprobe zu finden, die das aktuelle Marktumfeld widerspiegelt. Dies kann besonders schwierig sein, da sich der Markt ständig verändert.
Bevor Sie sich für einen Backtest einer Strategie entscheiden, kann es hilfreich sein, genau zu bestimmen, was Sie wissen möchten. Was würde die Strategie realisierbar machen? Was würde umgekehrt Ihren Hypothesen widersprechen? Wenn Sie die Antworten auf diese Fragen haben, bevor Sie beginnen, wird es schwieriger, dass die Ergebnisse Ihre Voreingenommenheit beeinflussen.
Das Backtesting sollte auch Handels- und Auszahlungsgebühren sowie alle anderen Kosten umfassen, die der Strategie entstehen können. Es ist auch erwähnenswert, dass Backtesting-Software ebenso wie der Zugriff auf hochwertige Marktdaten recht teuer sein kann.
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Und denken Sie daran, dass Backtesting ein Test ist. Wie bei der technischen Analyse gibt es absolut keine Garantie dafür, dass Ihre Strategie funktioniert, selbst wenn sie auf der Grundlage historischer Daten hervorragende Ergebnisse liefert.
Beispiel für Backtesting
Sehen wir uns eine einfache langfristige Strategie für Bitcoin an.
Hier ist unser Handelssystem:
Wir kaufen Bitcoin zum ersten wöchentlichen Schlusskurs über dem gleitenden 20-Wochen-Durchschnitt.
Wir verkaufen Bitcoin zum ersten wöchentlichen Schlusskurs unter dem gleitenden 20-Wochen-Durchschnitt.
Diese Strategie erzeugt nur wenige Signale pro Jahr. Schauen wir uns den Zeitraum ab 2019 an.
Wöchentlicher Bitcoin-Chart seit 2019.
Die Strategie erzeugte innerhalb des getesteten Zeitrahmens fünf Signale:
Kaufen Sie für ca. 4.000 $
Verkauf für ca. 8.000 $
Kaufen Sie für ca. 8.500 $
Verkauf für ca. 8.000 $
Kaufen Sie für ca. 9.000 $
Somit zeigen unsere Backtesting-Ergebnisse, dass diese Strategie profitabel gewesen wäre. Bedeutet das, dass es eine Garantie dafür ist, dass es weiterhin funktioniert? NEIN. Dies bedeutet einfach, dass die Strategie durch die Betrachtung dieses spezifischen Datensatzes einen Gewinn erzielt hätte. Dieses Ergebnis kann als ungefähres Ergebnis betrachtet werden.
Denken Sie daran, dass wir uns nur Daten aus weniger als zwei Jahren angesehen haben. Wenn wir dies in eine umsetzbare Strategie umsetzen möchten, könnte es sich lohnen, in die Vergangenheit zu reisen und es mit weiteren Handelsdaten zu testen.
Trotzdem ist es ein vielversprechender Anfang. Unsere ursprüngliche Idee scheint gut zu sein, und vielleicht können wir darauf basierend und mit zusätzlicher Optimierung eine Anlagestrategie entwickeln. Vielleicht möchten wir mehr technische Messungen und Indikatoren einbeziehen, um die Signale zuverlässiger zu machen? Es kommt auf die individuellen Vorstellungen, den Anlagehorizont und die Risikotoleranz an.
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Vergleich von Backtesting und Papierhandel
Wir haben nun eine grobe Vorstellung davon, wie Backtesting aussehen kann und haben uns eine ganz einfache Anlagestrategie angeschaut. Die Wertentwicklung der Vergangenheit spiegelt jedoch nicht zukünftige Ergebnisse wider.
Wie können wir also eine systematische Strategie optimieren, um sie an die aktuellen Marktbedingungen anzupassen? Wir könnten es auf einem realen Markt versuchen, aber ohne echte Gelder zu riskieren. Diese Methode wird auch als Future Performance Testing oder Paper Trading bezeichnet.
Beim Papierhandel handelt es sich um die Simulation einer Strategie in einer realen Handelsumgebung. Dies wird als Papierhandel bezeichnet, da die Transaktionen zwar dokumentiert und protokolliert werden, jedoch keine tatsächlichen Mittel verwendet werden. Dadurch erhalten Sie einen zusätzlichen Schritt, der es Ihnen ermöglicht, die Strategie zu verbessern und sich ein Bild von ihrer Leistung zu machen.
Das ist großartig, aber wo soll ich anfangen? Das Binance Futures-Testnetz ist der perfekte Ort, um hier und jetzt Strategien zu testen, ohne jedoch Ihr Geld zu riskieren. Sie können in wenigen Minuten ein Konto erstellen und Strategien in einer Umgebung testen, die Echtzeitmärkten ähnelt.
Beim „Picken“ muss man vorsichtig sein. Dabei wird nur eine Teilmenge der Daten ausgewählt, um eine voreingenommene Sichtweise zu bestätigen. Der Ausgangspunkt für das Testen besteht darin, die Strategie so zu testen, als wäre es ein Echtzeittest. Wenn das System Sie auffordert, etwas zu tun, tun Sie es. Wenn Sie aufgrund Ihrer persönlichen Voreingenommenheit nur Trades auswählen, die „gut“ aussehen, ist der systematische Strategietest nicht gültig.
Manuelles oder automatisches Backtesting
Beim manuellen Backtesting werden Diagramme und historische Daten analysiert und Trades entsprechend der Strategie manuell platziert. Automatisiertes Backtesting ist im Wesentlichen dasselbe, der Prozess wird jedoch durch Computercode automatisiert (unter Verwendung von Programmiersprachen wie Python oder spezieller Backtesting-Software).
Viele Händler nutzen Google- oder Excel-Tabellen, um die Leistung einer Strategie zu bewerten. Diese Dokumente funktionieren wie Strategietesterberichte. Sie können alle Arten von Informationen umfassen, wie z. B. Handelsplattform, Anlageklasse, Handelszeitraum, Anzahl der Gewinn- und Verlustgeschäfte, Sharpe Ratio, maximaler Verlust, Nettogewinn usw.
Kurz gesagt hilft die Sharpe-Ratio bei der Beurteilung der potenziellen Kapitalrendite einer Strategie im Verhältnis zu ihren Risiken. Je höher der Wert der Sharpe Ratio, desto attraktiver ist die Anlage- oder Handelsstrategie.
Der maximale Verlust stellt den Moment dar, in dem Ihre Handelsstrategie im Vergleich zum letzten Höchststand die schlechteste Performance aufwies (d. h. den größten prozentualen Rückgang Ihres Portfolios während des analysierten Zeitraums).
Schlussfolgern
Viele systematische Händler und Investoren verlassen sich bei ihren Strategien stark auf Backtesting. Es ist eines der wesentlichen Instrumente im Werkzeugkasten eines Algo-Händlers.
Gleichzeitig kann die Interpretation von Testergebnissen kompliziert sein. Es ist einfach, eigene Vorurteile in die Backtesting-Methode einzubeziehen. Backtesting allein wird wahrscheinlich keine brauchbaren Handelsstrategien hervorbringen, aber es wird Ihnen helfen, einige Ideen zu testen und mit dem Markt auf dem Laufenden zu bleiben.