Zusammenfassung
Backtesting ist ein wichtiger Schritt zur Optimierung der Art und Weise, wie Händler an Finanzmarktaktivitäten teilnehmen. Es kann Händlern helfen zu verstehen, ob aktuelle Handelsideen und -strategien sinnvoll sind und ob sie potenzielle Gewinne bringen können.
Wie sieht also das Backtesting einer einfachen Anlagestrategie aus? Was sind beim Testen von Handelsstrategien zu beachten? Gibt es Ähnlichkeiten zwischen Backtesting und simuliertem Handel? All diese Fragen werden wir in diesem Artikel beantworten.
Einführung
Backtesting ist ein Tool, das Händler oder Investoren bei der Erkundung neuer Märkte und Strategien nutzen können. Backtesting kann auf der Grundlage historischer Daten wertvolles Feedback liefern und erkennen, ob eine Anlageidee sinnvoll ist.
Unabhängig von der gehandelten Anlageklasse entfällt durch das Backtesting die Notwendigkeit für Händler, ihr hart verdientes Geld zu riskieren. Mithilfe von Backtesting-Software in einer Simulationsumgebung können Sie spezifische Marktansätze entwickeln und optimieren. Weitere Informationen finden Sie weiter unten.
Was ist Backtesting?
Im Finanzwesen testet Backtesting die Leistung einer Handelsstrategie anhand historischer Daten, um deren Durchführbarkeit abzuwägen. Mit anderen Worten: Es verwendet vergangene Daten, um zu beobachten, wie gut eine Strategie funktioniert. Wenn die Backtest-Ergebnisse positiv ausfallen, kann der Händler oder Investor mit der Umsetzung der Strategie in die Praxis beginnen.
Aber was bedeutet es, ein gutes Ergebnis zu erzielen? Backtesting-Tools werden verwendet, um das Risiko und die potenzielle Rentabilität einer bestimmten Strategie zu analysieren. Optimieren und verbessern Sie dann Ihre Anlagestrategien basierend auf statistischem Feedback, um potenzielle Renditen zu maximieren. Ein fundiertes Backtesting stellt außerdem sicher, dass die Strategie in einem realen Handelsumfeld zumindest umsetzbar ist.
Natürlich können Backtesting-Plattformen oder -Tools auch effektiv beurteilen, ob eine Strategie zu bestimmten Zeiten nicht umsetzbar oder riskant ist. Wenn das Backtesting auf schlechte Handelsergebnisse hinweist, sollte die Handelsidee aufgegeben oder geändert werden. Es ist jedoch auch wichtig, beim Testen die Marktbedingungen zu berücksichtigen. Sobald sich die Marktbedingungen ändern, wird selbst derselbe Backtest zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen führen.
Aus professionellerer Sicht ist das Backtesting von Handelsstrategien absolut unerlässlich, insbesondere von algorithmischen Handelsstrategien (d. h. automatisiertem Handel).
Wie funktioniert Backtesting?
Die implizite Prämisse des Backtestings ist, dass das, was in der Vergangenheit funktioniert hat, möglicherweise auch in Zukunft funktionieren wird. Allerdings ist dies tatsächlich schwer zu bestimmen. Was in einem bestimmten Marktumfeld profitabel ist, kann in einem anderen Umfeld scheitern.
Auch Backtesting mit irreführenden Datensätzen kann zu unbefriedigenden Ergebnissen führen. Daher ist es notwendig, Stichproben von Backtest-Zeiträumen zu finden, die das aktuelle Marktumfeld widerspiegeln. Dies ist aufgrund der Unvorhersehbarkeit des Marktes besonders schwierig zu erreichen.
Bevor Sie eine Strategie erneut testen, sollten Sie genau entscheiden, welche Informationen Sie gewinnen möchten. Wie kann die Strategie umsetzbar sein? Wie kann man umgekehrt persönliche Annahmen auf den Kopf stellen? Wenn das Ergebnis im Voraus vorhergesehen wird, ist es weniger wahrscheinlich, dass es individuelle Vorurteile beeinflusst.
Das Backtesting sollte Transaktionsgebühren, Auszahlungsgebühren und andere Gebühren umfassen, die für die Strategie anfallen können. Es ist auch wichtig zu beachten, dass Backtesting-Software ebenso wie die Beschaffung hochwertiger Marktdaten recht teuer ist.
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Und denken Sie daran, Backtesting ist nur Testen. Ähnlich wie bei technischen Analysen und Diagrammen gibt es keine Garantie dafür, dass ein Test funktioniert, selbst wenn er auf der Grundlage historischer Daten gute Ergebnisse liefert.
Backtesting-Beispiel
Schauen wir uns eine supereinfache langfristige Strategie für Bitcoin an.
Werfen wir einen Blick auf unser Handelssystem:
Wir kaufen Bitcoin beim ersten wöchentlichen Schlusskurs über dem gleitenden 20-Wochen-Durchschnitt.
Und verkaufen Sie Bitcoin beim ersten Schlusskurs unter dem gleitenden 20-Wochen-Durchschnitt.
Diese Strategie erzeugt nur wenige Signale pro Jahr. Schauen wir uns den Zeitraum ab 2019 an.
Bitcoin-Wochenchart von 2019.
Diese Strategie erzeugte innerhalb des gemessenen Zeitrahmens fünf Signale:
Gekauft für ca. 4.000 $
Für etwa 8.000 US-Dollar verkauft
Für etwa 8.500 US-Dollar verkauft
Für etwa 8.000 US-Dollar verkauft
Kaufen Sie für ca. 9.000 $
Daher deuten unsere Backtest-Ergebnisse darauf hin, dass die Strategie zu diesem Zeitpunkt profitabel gewesen sein dürfte. Bedeutet das, dass es in Zukunft definitiv funktionieren wird? Nicht. Dies bedeutet lediglich, dass die Strategie im Rückblick auf diesen speziellen Datensatz zu diesem Zeitpunkt profitabel gewesen sein müsste. Dieses Ergebnis kann nur als grobe Basislinie verwendet werden.
Beachten Sie, dass wir nur Daten betrachtet haben, die älter als zwei Jahre sind. Wenn Sie daraus einen ausführbaren Plan machen möchten, müssen Sie zu einem früheren Zeitraum zurückkehren und ihn mit weiteren Preisaktionen testen.
Dennoch ist dies kein schlechter Anfang. Solange die ursprüngliche Idee Bestand hat, können wir durch weitere Verfeinerung daraus eine Anlagestrategie entwickeln. Möglicherweise können weitere Parameter und technische Indikatoren hinzugefügt werden, um das Signal zuverlässiger zu machen. Es hängt alles von der Philosophie, dem Anlagehorizont und der Risikotoleranz ab.
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Backtesting versus simulierter Handel
Nachdem wir nun ein allgemeines Verständnis von Backtesting haben, haben wir sehr einfache Anlagestrategien untersucht und wissen auch, dass die Wertentwicklung in der Vergangenheit nicht die zukünftigen Ergebnisse widerspiegelt.
Wie können wir also eine systematische Strategie für die aktuellen Marktbedingungen optimieren? Wir können auf realen Märkten experimentieren, ohne tatsächliches Kapital zu riskieren. Diese Praxis wird „Forward Performance Testing“ oder „Paper Trading“ genannt.
Beim simulierten Handel (Papierhandel) handelt es sich um die Simulation von Strategien in einer Echtzeit-Handelsumgebung. Es wird als „simulierter Handel (Papierhandel)“ bezeichnet, da die Transaktion zwar aufgezeichnet wird, aber keine echten Mittel verwendet werden. Auf diese Weise können Sie nicht nur die Strategie optimieren, sondern auch die Leistung der Strategie verstehen.
Klingt großartig, also wo soll ich anfangen? Binance Futures Testnet ist der perfekte Ort, um heute Strategien zu testen, ohne Kapital zu riskieren. Sie können in nur wenigen Minuten ein Konto erstellen und Ihre Strategien in einer simulierten Umgebung testen, genau wie beim Echtzeithandel auf dem realen Markt.
Wir müssen uns hier davor hüten, „Rosinen herauszupicken“, was bedeutet, nur einen bestimmten Teil der Daten auszuwählen, um eine bestimmte Tendenz zu bestätigen. Die Bedeutung des Vorwärtstests besteht darin, die Strategie zur Verifizierung in eine voreingestellte reale Umgebung zu bringen. Wenn das System Handlungsvorschläge macht, können Sie darauf zurückgreifen und diese ausführen. Wenn Sie Trades, die „gut aussehen“, ausschließlich aufgrund persönlicher Vorlieben auswählen, ist die Prüfung der Strategie durch das System wirkungslos.
Manuelles vs. automatisiertes Backtesting
Beim manuellen Backtesting werden Diagramme und historische Daten analysiert und Geschäfte basierend auf der Strategie manuell ausgeführt. Automatisiertes Backtesting ist im Wesentlichen dasselbe, mit der Ausnahme, dass der Prozess durch Computercode automatisiert wird, beispielsweise mithilfe einer Programmiersprache wie Python oder einer speziellen Backtesting-Software.
Viele Händler nutzen Google- oder Excel-Tabellen, um die Leistung ihrer Strategie zu bewerten. Diese Dokumente funktionieren ähnlich wie Strategietesterberichte und enthalten verschiedene Informationen wie: Handelsplattform, Anlageklasse, Handelszeiten, Anzahl der profitablen und verlustbringenden Trades, Sharpe Ratio, maximaler Drawdown, Nettogewinn usw.
Einfach ausgedrückt wird die Sharpe-Ratio verwendet, um den potenziellen Return on Investment (ROI) der Strategie im Verhältnis zum Risiko zu bewerten. Je höher der Sharpe-Ratio-Wert, desto attraktiver ist eine Anlage- oder Handelsstrategie.
Der maximale Drawdown bezieht sich auf den Zeitpunkt, an dem die Handelsstrategie im Vergleich zum vorherigen Höchststand am schlechtesten abschneidet, d. h. den größten prozentualen Rückgang des Portfolios während des Analysezeitraums.
Zusammenfassen
Viele systematische Händler und Investoren verlassen sich stark auf Backtesting-Strategien. Dies ist ein unverzichtbares Werkzeug im Toolkit eines jeden algorithmischen Händlers.
Gleichzeitig ist die Interpretation der Backtesting-Ergebnisse jedoch nicht einfach. Backtesting-Methoden können leicht durch persönliche Voreingenommenheit beeinträchtigt werden. Backtesting allein ist möglicherweise nicht in der Lage, eine tragfähige Handelsstrategie zu etablieren, kann jedoch sehr hilfreich sein, um Handelsideen zu testen und den Finger am Puls des Marktes zu behalten.