Überanpassung / Curve-Fitting
Zahlenbeispiele verwenden die englische Schreibweise: Das Komma trennt Tausendergruppen, der Punkt die Nachkommastellen. 1,000 bedeutet eintausend, 1.25 eins und ein Viertel.
Wie Rauschen angepasst wird
Entwicklungsdaten enthalten sowohl mögliche Zusammenhänge als auch zufällige Ereignisse. Zusätzliche Filter oder eine Auswahl von Instrumenten und Einstellungen nach der Betrachtung der Ergebnisse können diese Zufallsereignisse erfassen. Zur Zahl der Varianten gehören auch manuell verworfene Ideen. Eine ungewöhnliche Indikatorperiode beweist für sich genommen keinen Fehler; ein verbreiteter Parameter bietet jedoch ebenfalls keinen Schutz. Maßgeblich ist der gesamte Auswahl- und Bewertungsprozess, nicht das Aussehen einer einzelnen Kurve.
Viele Suchversuche verändern die Interpretation
Das beste Ergebnis unter vielen Modellen ist anders zu interpretieren als eine einzelne, im Voraus festgelegte Regel. Abhängige Tests verletzen die Annahmen des Beispiels mit 64.15%, stellen aber nicht automatisch die Glaubwürdigkeit der besten Variante wieder her. Dokumentieren Sie Anzahl und Umfang der Suchversuche. Siehe Bailey und Mitautoren, The Probability of Backtest Overfitting zur Strategieauswahl; daraus lässt sich kein allgemeingültiger prozentualer Abschlag ableiten.
Wie sich das Problem begrenzen lässt
Fixieren Sie die Definitionen und trennen Sie Entwicklung, Validierung und abschließenden Test. Prüfen Sie die Stabilität bei benachbarten Parametern, realistische Kosten und unterschiedliche Zeiträume und legen Sie diese zusätzlichen Auswahlentscheidungen offen. Wird die Strategie an ein weiteres Validierungsergebnis angepasst, ist eine neue, unverzerrte Bewertung erforderlich. Machen Sie den abschließenden Testdatensatz nicht zu Trainingsdaten, ohne dies offenzulegen. Einfachheit hilft, das Verfahren zu kontrollieren, belegt für sich genommen jedoch keinen Vorteil.
Eine wirtschaftliche Erklärung ersetzt keine Tests
Eine überzeugende Erklärung über Nachfrage, Handelssitzungen oder das Verhalten von Banken lässt sich zufälligen Ergebnissen nachträglich zuschreiben. Eine Erklärung sollte eine im Voraus festgelegte Hypothese hervorbringen und Bedingungen benennen, unter denen die Beobachtungen sie nicht stützen würden. Tun Sie nicht jeden Fehlschlag als außergewöhnlichen Markt ab. Zusätzliche Ausnahmen erweitern die Suche nach Regeln. Dokumentieren und überprüfen Sie diese erneut und bewahren Sie gescheiterte Varianten sowie die Gründe für Änderungen auf.
Diagnose und Anwendung
Schwache OOS-Ergebnisse können auch auf einen Regimewechsel, ein Implementierungsproblem oder Unsicherheit zurückgehen. Vergleichen Sie Datenquellen, Zeitstempel der Datenverfügbarkeit und Kosten, bevor Sie Schlussfolgerungen ziehen. Ein Forschungsjournal sollte neben Erfolgen auch Fehlschläge einschließlich Versionen und Datumsangaben enthalten. Im Kurs: Backtesting und Forward-Testing und algorithmischer Handel. Quelle geprüft am 11. Oktober 2026.
