Analyse und Kennzahlen

Out-of-Sample-Test

Beim Out-of-Sample-Test werden Daten von Strategieauswahl und Parameteranpassung zurückgehalten und anschließend zur Bewertung der Leistung auf ungesehenen Beobachtungen verwendet. Sobald Ergebnisse weitere Änderungen lenken, sind diese Daten kein sauberer zurückgehaltener Testsatz mehr für die überarbeitete Strategie. Kein fester Prozentsatz und keine Anzahl von Geschäften garantiert einen aussagekräftigen Test. Vermeiden Sie Datenlecks und beziehen Sie realistische Kosten ein.

Zahlenbeispiele verwenden die englische Schreibweise: Das Komma trennt Tausendergruppen, der Punkt die Nachkommastellen. 1,000 bedeutet eintausend, 1.25 eins und ein Viertel.

Beispiel. Regeln werden anhand von Daten aus 2020–2023 entwickelt, mit einer getrennten Validierung aus 2024 ausgewählt und als eingefrorene Version in einem unangetasteten Test von 2025 bewertet. Ein Entwicklungs-Erwartungswert von +0.30R gegenüber +0.08R im Test identifiziert keine einzelne Ursache. Wird ein Filter nach der Prüfung von 2025 geändert, ist dieses Jahr für die überarbeitete Version kein sauberes OOS mehr.

Stichprobe getrennt von Auswahl

OOS bezeichnet Daten, die nicht zur Auswahl der gerade bewerteten Strategie verwendet wurden, nicht einfach eine anders benannte Datei. Parameter, Instrumente oder Ausnahmen erst nach Einsicht in den Test auszuwählen nutzt ebenfalls dessen Informationen. Weitere Forschungszyklen sind transparent möglich, doch Entwicklungsvalidierung und abschließender Test müssen getrennt bleiben. Bewahren Sie Entscheidungen und Versionen auf, damit klar ist, was der Modellentwickler tatsächlich noch nicht gesehen hatte.

Chronologie und Datenleck

Zufälliges Mischen von Marktzeitreihen kann künftige und vergangene Informationen vermengen. Passen Sie Skalierung, Merkmalsauswahl und Schwellen nur anhand von vor dem Test verfügbaren Daten an. Geschäfte oder Kennzeichnungen, die ein künftiges Intervall abdecken, können Stichprobengrenzen überschreiten; definieren Sie zu ihren Horizonten passende Ausschlüsse. Eine Kalenderlücke allein beseitigt nicht jedes Datenleck. Siehe scikit-learn-Dokumentation zu Datenlecks für Beispiele.

Was bedeutet schwächeres Ergebnis?

Mögliche Ursachen sind Überanpassung, veränderte Marktbedingungen, höhere Kosten, ein Implementierungsfehler oder Unsicherheit durch eine kleine Stichprobe. Untersuchen Sie die Ursachen, statt automatisch Überanpassung festzustellen. Berichten Sie Anzahl der abgeschlossenen Geschäfte, Streuung und sämtliche Gebühren. Auch eine kurze positive OOS-Periode ist kein Rentabilitätszertifikat; sie bleibt eine Schätzung unter einem bestimmten Modell und Messfenster.

Dokumentation macht den Test reproduzierbar

Bewahren Sie Codeversion, Quelldaten, Veröffentlichungskalender und Produktspezifikation auf. Legen Sie fest, wie offene Positionen über Stichprobengrenzen hinweg behandelt werden und wie Indikatoren ihre Anlaufhistorie erhalten. Frühere Beobachtungen zur Berechnung eines Indikators unterscheiden sich von zukünftigen Ergebnissen zur Parameterauswahl. Die Aufzeichnung sollte die genaue Testversion reproduzieren, ohne stillschweigend Wissen aus einer späteren Periode in die frühere Bewertung einzufügen.

Praktisches Protokoll

Erfassen Sie Stichprobengrenzen, Zeitstempel der Informationsverfügbarkeit, Bewertungskriterien und den Handlungsplan, bevor Sie die Ergebnisse lesen. Behalten Sie vollständige Kosten und vergleichbare Positionsgrößen bei. Wenn der Test Änderungen beeinflusst, organisieren Sie eine neue ehrliche Bewertung auf späteren Daten, statt zu behaupten, die früheren Beobachtungen blieben unangetastet. Im Kurs: Backtesting und Forward-Testing. Quelle geprüft am 11. Oktober 2026.

Diagramm und Rechenbeispiel

Lehrinfografik: Out-of-Sample-Test
Lehrdiagramm; die Modelldaten und Annahmen sind in der Grafik angegeben.
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Häufige Fragen

Reicht 70/30 immer?
Nein. Die passende Aufteilung hängt von Horizont, Beobachtungszahl, Abhängigkeit und Auswahlprozess ab.
Darf ich OOS wiederholt ansehen?
Ja. Wenn das jedoch Modell oder Auswahl beeinflusst, werden die Beobachtungen zu Forschungsdaten statt eines sauberen abschließenden Tests.

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Jarosław Wasiński

Chefredakteur, ForexMechanics.com • Makro- und FX-Analyst

Unabhaengiger Analyst und Finanzmarkt-Experte mit ueber 20 Jahren Erfahrung an den Finanzmaerkten. Aktiv im Forex-Handel seit 2004, mit Schwerpunkt auf Fundamentalanalyse, der Struktur des OTC-Marktes und disziplinierter Risikosteuerung des Handelskapitals.

  • Gruender und Chefredakteur von MyBank.pl, der seit 2004 verlaessliche Finanzbildung anbietet.
  • Autor hunderter tiefgehender Marktkommentare, struktureller Analysen und Bildungsmaterialien fuer Trader und Investoren.
  • Verfechter der Markttransparenz. Er foerdert eine Ausbildung, die auf belastbaren Daten und institutionellen Berichten (BIS, ESMA, CFTC) basiert.

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