Was beim Backtesting am meisten Angst macht, ist nicht die Komplexität des Modells, sondern dass es in den Daten diese 4 Fallstricke gibt.

1. Zeitstempel sind nicht einheitlich oder die Reihenfolge ist falsch; zukünftige Daten geraten in die Vergangenheit;
2. Wiederholte Candlesticks wurden nicht entfernt, sodass dieselbe Kursbewegung mehrfach berechnet wird;
3. Zwischenzeitlich fehlen Candlesticks oder das Volumen, aber die Indikatoren geben dennoch ganz normal Ausgaben;
4. Fehlerhafte Ticks, Aktiensplits oder unterschiedliche Berechnungslogik der Bereinigungen hinterlassen abnorme Preise und erzeugen so falsche Signale.

Ich lasse jetzt das Skript vor dem Backtest erst einen Qualitätsbericht ausgeben: Anzahl der Zeilen vor und nach der Verarbeitung, Duplikate, Lücken, Details zu Anomalien sowie Status der Felder. Wenn die Prüfung nicht besteht, starte ich die Strategie nicht, sondern repariere zuerst die Daten.

Welchen dieser 4 Fallstricke bist du schon mal selbst reingetreten?
A: Doppelte Candlesticks
B: Fehlende Daten
C: Zeitliche Fehlzuordnung
D: Abnorme Preise

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