Wie man richtiges Backtesting im algorithmischen Handel durchführt

AndyVentura • 10.5.2025, 15:17:44

Wie man richtiges Backtesting im algorithmischen Handel durchführt

Backtesting ist eine der wichtigsten Methoden, um Handelsstrategien zu überprüfen, bevor man echtes Kapital einsetzt. Es handelt sich dabei um die Simulation einer Handelsstrategie anhand historischer Marktdaten, um deren Performance, Robustheit und Risiken zu bewerten. Doch Backtesting ist mehr als nur das einfache Durchspielen von Daten – es erfordert sorgfältige Planung, präzise Umsetzung und kritische Analyse, um valide Ergebnisse zu erzielen.

Warum ist Backtesting wichtig?

Bevor Sie eine Handelsstrategie live einsetzen, möchten Sie wissen, wie sie sich in der Vergangenheit verhalten hat. Backtesting bietet diese Möglichkeit und hilft dabei:

• Strategien zu validieren: Erkennen Sie, ob Ihre Strategie potenziell profitabel ist.
• Risiken zu identifizieren: Verstehen Sie Drawdowns und Verlustphasen.
• Parameter zu optimieren: Finden Sie optimale Einstellungen für Ihre Strategie.
• Vertrauen aufzubauen: Steigern Sie Ihr Vertrauen in systematisches Trading.

Grundlegende Voraussetzungen für korrektes Backtesting

Um Backtesting richtig durchzuführen, sollten folgende Bedingungen erfüllt sein:

1. Hochwertige und saubere historische Daten: Die Qualität der Daten bestimmt die Aussagekraft des Backtests. Die Daten sollten vollständig, korrekt und frei von Fehlern sein.
2. Realistische Annahmen: Transaktionskosten, Slippage, Spread und Liquidität müssen berücksichtigt werden.
3. Konsistenter Zeitrahmen: Die Strategie sollte in einem klar definierten Zeitrahmen getestet werden.
4. Robuste Software: Nutzen Sie zuverlässige Backtesting-Tools oder Programmiersprachen wie Python mit Bibliotheken wie Backtrader, Zipline oder QuantConnect.

Schritt-für-Schritt-Anleitung für korrektes Backtesting

1. Strategie definieren

Formulieren Sie eine klare und präzise Handelsstrategie. Definieren Sie Ein- und Ausstiegssignale, Positionsgrößen, Risikomanagement-Regeln und weitere relevante Parameter.

2. Daten vorbereiten

Beschaffen Sie historische Kursdaten (Open, High, Low, Close, Volumen) in der passenden Frequenz (z.B. Minuten-, Stunden- oder Tagesdaten). Bereinigen Sie die Daten von Ausreißern, Fehlzeiten und Fehlern.

3. Transaktionskosten und Slippage einbeziehen

Rechnen Sie realistische Kosten in Ihre Berechnungen ein. Transaktionskosten können pro Trade oder pro gehandeltem Volumen anfallen. Slippage entsteht durch Verzögerungen zwischen Signal und Ausführung.

4. Backtest implementieren

Programmieren oder konfigurieren Sie Ihre Strategie im Backtesting-Tool. Achten Sie darauf, dass alle Handelsregeln korrekt umgesetzt sind und die Daten chronologisch verarbeitet werden.

5. Simulation starten

Führen Sie den Backtest über den definierten Zeitraum durch. Beobachten Sie dabei die Performance-Kennzahlen wie Gewinn, Verlust, Trefferquote, durchschnittlicher Gewinn/Verlust, maximaler Drawdown und Sharpe Ratio.

6. Ergebnisse analysieren

Bewerten Sie die Strategie anhand der Performance-Kennzahlen. Achten Sie auf Überanpassung (Overfitting), unrealistische Gewinne oder zu geringe Handelsaktivität.

7. Robustheitstest durchführen

Testen Sie die Strategie auf verschiedenen Datenabschnitten (Walk-Forward-Analyse) und mit leicht veränderten Parametern, um die Stabilität zu überprüfen.

8. Optimierung und erneutes Testen

Optimieren Sie Parameter vorsichtig, um die Strategie zu verbessern, ohne Overfitting zu provozieren. Danach erneut Backtests durchführen.

Wichtige Fehler beim Backtesting vermeiden

• Look-Ahead Bias: Vermeiden Sie, dass zukünftige Informationen in den Backtest einfließen.
• Survivorship Bias: Nutzen Sie vollständige Datensätze inklusive ausgefallener oder delisteter Wertpapiere.
• Unrealistische Annahmen: Vernachlässigen Sie keine Kosten, Slippage oder Liquiditätsprobleme.
• Nicht ausreichende Testdauer: Testen Sie Ihre Strategie über verschiedene Marktphasen (Bullen-, Bärenmärkte).

Beispiel: Einfaches Backtesting in Python mit Backtrader

import backtrader as bt

## Definieren der Strategie
class SimpleStrategy(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=20)

    def next(self):
        if not self.position:
            if self.data.close[0] > self.sma[0]:
                self.buy()
        else:
            if self.data.close[0] < self.sma[0]:
                self.sell()

## Cerebro Engine initialisieren
cerebro = bt.Cerebro()

## Daten laden
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2019,1,1), todate=datetime(2020,1,1))
cerebro.adddata(data)

## Strategie hinzufügen
cerebro.addstrategy(SimpleStrategy)

## Startkapital setzen
cerebro.broker.setcash(10000)

## Transaktionskosten definieren
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

## Backtest starten
print(f'Startkapital: {cerebro.broker.getvalue():.2f} USD')
cerebro.run()
print(f'Endkapital: {cerebro.broker.getvalue():.2f} USD')

Fazit

Richtiges Backtesting ist essenziell für den Erfolg im algorithmischen Handel. Es hilft, Handelsstrategien objektiv zu bewerten und Risiken zu minimieren. Die Verwendung hochwertiger Daten, realistischer Annahmen und sorgfältiger Analyse sind dabei entscheidend. Durch konsequentes Backtesting können Trader fundierte Entscheidungen treffen und ihre Erfolgschancen am Markt deutlich verbessern.