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Die Overfitting-Demo
Backtests sind nicht nutzlos, schlechtes Backtesting ist es. Dreh die Optimierung hoch und sieh, wie die In-Sample-Kurve traumhaft wird, während dieselbe Strategie auf ungesehenen Daten stirbt. So lügt ein 'perfekter' Backtest.
Overfitting ist, wenn eine Strategie so eng an vergangene Daten angepasst wird, dass sie zufälliges Rauschen statt eines echten Musters abbildet. Sie sieht auf der Historie, auf der sie gebaut wurde, makellos aus und bricht dann auf ungesehenen Daten zusammen.
So funktioniert's
Zieh den Optimierungs-Regler hoch und klick Run. Die grüne Linie ist die Strategie, bewertet auf den Daten, auf die sie getunt wurde, die rote Linie ist dieselbe Strategie auf frischen Daten, die sie nie gesehen hat. Je härter du optimierst, desto weiter driften beide auseinander.
Strategie tunen
Warum die grüne Linie eine Falle ist
Wenn du eine Strategie hart genug optimierst, findest du keine echten Muster mehr, sondern passt das zufällige Rauschen deines Testzeitraums an. Die In-Sample-Kurve (grün) sieht unglaublich aus, weil sie buchstäblich auf genau diese Daten getunt wurde. Die Out-of-Sample-Kurve (rot) ist dieselbe Strategie auf frischen Daten, auf die sie nie optimiert wurde, und sie bricht zusammen, weil sich das gemerkte Rauschen nie wiederholt.
Die Lösung ist nicht, Backtesting zu vermeiden, sondern immer Daten zurückzuhalten, die die Strategie beim Bauen nie sieht, und sie nur daran zu beurteilen. Dieses Out-of-Sample-Ergebnis ist die einzige Zahl, die die Zukunft vorhersagt.
Häufige Fragen
Was verursacht Overfitting?
Zu viele Varianten testen und nur die behalten, die auf der Historie am besten aussah. Je mehr Regler du drehst, desto mehr passt du Rauschen statt Signal an.
Wie vermeide ich es?
Halte einen Teil der Daten zurück, den die Strategie beim Bauen nie sieht, und beurteile sie nur an diesem Out-of-Sample-Ergebnis. Halte die Zahl der Parameter klein.
Bau mit sauberem In-Sample-/Out-of-Sample-Split, damit du echte Edges findest statt angepasstem Rauschen. Ohne Code.
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