Ein Backtest ist nur so vertrauenswürdig wie die Daten und Annahmen dahinter. Viele Strategien, die auf dem Papier brillant aussehen, sind tatsächlich Artefakte schlechter Daten, versteckter Verzerrungen oder unrealistischer Ausführungsannahmen. Das ist der größte Grund, warum Backtests die Live-Performance nicht vorhersagen.
Lookahead-Bias
Lookahead-Bias passiert, wenn deine Backtest-Logik versehentlich zukünftige Informationen nutzt. Klassisches Beispiel: Einen Tages-Pivot mit dem Hoch und Tief des Tages berechnen und dann Einstiege am selben Tag testen — man nutzt Daten, die zum Einstiegszeitpunkt noch nicht vollständig waren.
Wenn dein Backtest annimmt, du seist exakt an einem Swing-Tief eingestiegen, das erst Tage später durch Price-Action bestätigt wurde, hast du Informationen aus der Zukunft genutzt. Nutze immer nur Daten, die bis einschließlich der Entscheidungsbar verfügbar waren.
Survivorship-Bias
Wenn du eine Strategie nur an Währungspaaren, Aktien oder Brokern testest, die heute noch existieren, schließt du jedes Instrument aus, das delistet wurde, bankrottging oder dessen Broker mitten in der Historie schloss. Das bläht Ergebnisse still auf, weil Ausfälle aus der Stichprobe entfernt werden.
Spread-, Kommissions- und Slippage-Annahmen
Ein Backtest, der Spread, Kommission und Slippage ignoriert, ist Fiktion. Eine Scalping-Strategie, die vor Kosten +0,3R pro Trade netto erzielt, kann nach realistischem Spread und Slippage auf einem Retail-Konto leicht negativ werden.
| Annahme | Realistische Behandlung |
|---|---|
| Spread | Durchschnittlichen historischen Spread nutzen, nicht den engsten je beobachteten |
| Slippage | Ein paar Zehntel Pip/Punkt bei Markteinstiegen hinzufügen, mehr bei News |
| Kommission | Tatsächliche Broker-Kommission pro Lot in jedes Trade-P&L einbeziehen |
| Fill-Annahme | Annehmen, dass Limit-Orders auch bei Preisberührung evtl. nicht gefüllt werden |
Schlechte oder unvollständige historische Daten
- ▸Lücken in Tick- oder Minutendaten können Stop-Outs oder Fill-Preise verbergen, die nie wirklich passierten.
- ▸Kostenlose Datenanbieter passen oder glätten oft historische Hochs/Tiefs — mit einer zweiten Quelle verifizieren.
- ▸Unterschiedliche Broker zeigen unterschiedliche Spreads und sogar leicht unterschiedliche OHLC durch verschiedene Liquiditätsanbieter.
Multiples Testen / Data-Snooping
Wenn du 50 Varianten einer Strategie am selben Datensatz testest und die beste auswählst, hast du im Grunde ein gut aussehendes Ergebnis allein durch Zufall garantiert — das ist Data-Snooping. Je mehr Parameter du anpasst, desto mehr Out-of-Sample-Daten brauchst du, um das Ergebnis zu bestätigen.
Reserviere die letzten 20-30% deiner historischen Daten und schau sie dir erst an, wenn deine Regeln vollständig feststehen. Das Testen an diesem unberührten Holdout ist deine beste Verteidigung gegen Data-Snooping.
Checkliste, bevor du einem Backtest vertraust
- 1.Datenquelle gegen mindestens eine unabhängige Quelle verifiziert.
- 2.Keine Nutzung von zum Entscheidungszeitpunkt nicht verfügbaren Informationen.
- 3.Realistischer Spread, Kommission und Slippage auf jeden Trade angewendet.
- 4.Über mehrere Marktregime getestet, nicht nur ein einziges Trendjahr.
- 5.Zurückgehaltene Daten bestätigen Ergebnisse, nicht nur die In-Sample-Daten zur Regelbildung.