Den Wert X im Backtest berechnen

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Hallo,

 

ich beschäftige mich erst seit einigen Monaten mit Aktien und anderen Wertpapieren. Momentan verwende ich Pro-Realtime um meine Aktien zu analysieren u. Veränderungen abzulesen. Die Verwendung v. unzähligen Indikatoren und unzähligen Parametereinstellungen macht es unmögl. die „beste“Parametereinstellung eines spezifischen Indikators für eine einzelne Aktie zudefinieren. Aufgrund das nicht alle Trader anhand der Chartanalyse Handelsregeln u. -systeme aufbauen, halte ich Standardeinstellungen bei den Parametern für nicht optimal.

 

Ist es praktisch möglich mit einer Software nach der profitabelsten Parametereinstellung (bezogen auf einen definierten Zeitabschnitt) im Backtest suchen zu lassen? Wenn ja, welche Software könnt ihr empfehlen?

 

Viele Grüße

[Yoko]

Wichtig ist, und was gefühlt >99% der Leute in dem Feld falsch machen, ist zwischen einem Development und einem Test-Set zu unterscheiden.

 

Du kannst die Parameter auf einem bestimmten Set per Backtest optimieren. Kritisch ist dann, dass du ein weiteres, möglichst unabhängig Set hast, auf dem du dann final schaust ob die Parameter oder die Strategie Sinn ergibt.

 

Beispielsweise könnte man die optimalen Paramter von 1985-2000 suchen und man sollte dann einmalig von 2000-2015 schauen, ob die gefundene Strategie bzw. die gefunden Parameter sinnvoll sind.

 

Eine andere Strategie wäre es die Parameter auf 250 Aktien aus dem S&P 500 zu optimieren und dann einmalig auf den verbliebenen 250 Aktien zu testen.

 

Problem ist aber, dass Aktien leider stark korrelieren. D.h. selber wenn man diesen Split zwischen Development und Test-Set gemacht hat, hat dies wenig Aussagekraft für die Zukunft denn es ist unklar, ob die Strategie wirklich sinnvoll ist oder nicht. Beispiel: Ich investiere nur in Aktien die mit A beginnen und mit e enden. Da Apple eine super Aktie war, hat dies im Backtest eine traumhafte Performance geliefert. Wird es aber in Zukunft auch so sein?

[bounce]

Ich habe früher mal mit Weathlab viel probiert und programmiert. Rein aus Spaß an den Datenmengen und den Ergebnissen. Allerdings habe ich damals die Einstellungen vorgegeben. So wie es klingt, möchtest du von dem Programm die "idealen" Indikatoren/Parameter finden lassen, ohne selbst iterativ tätig zu werden? Ich kenne kein Programm, was das macht, zumal die Anzahl der möglichen Kombinationen ins Unendliche geht. Ein einfacher Anfang wäre, wie viele Tage der gleitende Durchschnitt haben müsste, um auf den höchsten Profit zu kommen. Das ist an sich ein schneller Optimierungsproblem. Einfach dem Programm eine Schleife vorgeben, dass er deine vorgegebenen Daten (z.B. EUR/USD, S&P 500, etc.) durchrechnen soll, ausgehend von 10 Tage gleitendem Durchschnitt bis z.B. 100 Tage. Die Ergebnisse vergleichst du entsprechend.

 

Ich schließe mich Yoko an. Mein Ergebnis daraus war, dass die Ergebnisse schön aussehen, aber man nichts daraus ableiten kann. Daraus ist auch meine Überzeugung entstanden, dass technische Analyse Unfug ist. Im Nachhinein lassen sich Linien wunderbar eintragen, aber bezogen auf die Zukunft funktioniert das nicht. Wenn ich Muster in erratischen Daten finden will, werde ich immer Muster finden.

 

Heraus kam z.B. dass gleitende Durchschnitte Mega-Renditen bringen in einem langfristigen Aufwärtstrend, in einem schwankenden Markt aber Verluste wegen etlicher Fehlsignale erzeugen. Aber dafür braucht man keine gleitenden Durchschnitt als "Indikator"...Wenn du investierst, wenn es vergleichsweise günstig ist, dann erreichst du das gleiche und ersparst dir die Verluste durch das hin und her. Herausgefunden habe ich auch, dass sich immer irgendwelche Einstellungen finden, die sehr hohe Renditen gebracht habe, diese Einstellungen aber in anderen Indizes etc. herbe Verluste einfuhren. Oder das manche Einstellungen eine Zeit lang sehr gut funktionieren, und dann nicht mehr. Letztendlich war mein logischer Schluss, dass die Ergebnisse willkürlich sind, alles andere wäre auch schwer erklärbar. Dazu habe ich mal gelesen, dass es schon Effekte gibt, die Überrenditen gebracht haben, z.B. am Jahresanfang die Verlierer des letzten Jahres zu kaufen oder im Mai zu Verkaufen und im September wieder einzusteigen. Allerdings sollen diese Strategien nicht mehr funktioniert haben, sobald diese veröffentlich wurden und ein breites Publikum davon Bescheid wusste. Das lässt sich durch das Handeln nach "Erwartungen auf Erwartungen" erklären. Beispiel technische Analyse: Wenn alle eine Unterstützung bei 10.000 Punkten im Dax erkennen, wird die Unterstützung nicht bei 10.000 liegen, sondern deutlich drüber, weil diejenigen, die unbedingt kaufen wollen, schon zuvor kaufen, weil sie davon ausgehen, dass andere das gleiche tun. Für eine wissenschaftlichere Ausführung meiner Darstellung verweise ich auf das sehr interessante Experiment aus der Spieltheorie:

 

https://www.wiwi.europa-uni.de/de/lehrstuhl/fine/mikro/bilder_und_pdf-dateien/WS0809/spieltheorie/zahlenwahlspiel2.pdf