Fehlermodus
Cost-fatal
"Cost-fatal" bedeutet, dass die Strategie auf dem Papier tatsächlich funktionierte. Brutto-positiv, netto-negativ — ein echtes Signal, getötet durch den Preis des Handels.
Das ist die ganze Definition. Die ursprünglichen Ein- und Ausstiege hatten einen echten Vorteil, die Eigenkapitalkurve stieg, bevor ein Cent Kosten abgezogen wurde. Dann fügten wir echten Bid/Ask-Spread, Kommission und Slippage hinzu, und die Kurve flachte ab oder fiel. Jeder von der Strategie korrekt aufgerufene Trade kostete immer noch mehr für den Ein- und Ausstieg, als er einbrachte. Keine schlechte Logik. Eine schlechte Rechnung.
Es ist der Fehler, den jeder für den größten hält. Handelskosten sind die Standardwarnung, die jedem Backtest beigefügt ist, und das aus gutem Grund — sie sind unsichtbar, bis man sie ehrlich modelliert. Aber Cost-fatal ist nur unser vierthäufigster Ablehnungsgrund. Die lautere Geschichte ist real. Sie ist nur nicht die Mehrheitsgeschichte. Die meisten Ablehnungen hatten von vornherein keinen echten Vorteil zu verlieren, sodass es nichts gab, was die Kosten auffressen konnten.
Wenn Kosten der eigentliche Killer sind, ist der Zeitrahmen meist der Grund. Eine Strategie, die eine Position stundenlang hält, absorbiert ein paar Punkte Spread über Dutzende von Trades und bemerkt es kaum. Eine Strategie, die alle paar Minuten wieder einsteigt, zahlt diesen Spread bei jeder einzelnen Hin- und Rückreise, und der Vorteil pro Trade schrumpft auf die Größe der Kosten pro Trade. Irgendwann überschreitet er null.
FX unter 15 Minuten ist der sauberste Fall, den wir gesehen haben. Strategien, die auf diesem Zeitrahmen basieren, verlieren so konstant an Kosten, dass wir aufgehört haben, FX- und CFD-Strategien unterhalb des 30-Minuten-Charts vollständig zu testen. Die Einstiegslogik war nicht falsch. Der Spread kommt einfach, bevor der Vorteil ausgezahlt werden kann, und keine Signalabstimmung ändert diese Arithmetik.
Der unangenehme Teil: Ein System kann bei den meisten seiner Trades die Richtung richtig einschätzen und trotzdem jeden Monat Geld verlieren, rein aufgrund seiner eigenen Transaktionskosten. Bruttorenditen sehen aus, als wären sie es wert, gehandelt zu werden. Nettorenditen sagen die Wahrheit. Cost-fatal ist genau die Lücke zwischen diesen beiden Zahlen, und man sieht sie nur, wenn man echten Spread und echte Slippage in jede Ausführung einpreist, anstatt eines reibungslosen Marktes, der nie existierte.
Die Forschung dahinter
- Sullivan, Timmermann & White (1999). “Data-Snooping, Technical Trading Rule Performance, and the Bootstrap.” Journal of Finance 54(5). — Sobald Data-Snooping über etwa ein Jahrhundert Dow-Daten eingepreist ist, hörte die beste In-Sample-Handelsregel auf, den Markt im folgenden Jahrzehnt zu schlagen, derselbe Abstand zwischen "sieht auf dem Papier gut aus" und "übersteht echte Tests", den Cost-fatal misst.
- Brock, Lakonishok & LeBaron (1992). “Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns.” Journal of Finance 47(5). — Ein frühes Beispiel für Brutto-Handelsregelrenditen, die stark aussahen, bevor Reibungsverluste eingepreist wurden, die Art von Ergebnis, für die Cost-fatal-Tests entwickelt wurden, um sie zu stresstesten.
- López de Prado (2018). “Advances in Financial Machine Learning.” Wiley. — Ein Lehrbuch darüber, warum Backtests ihren Vorteil überbewerten, behandelt Overfitting, Datenlecks und falsche Entdeckungen sowie die Validierungsdisziplin, die sie erkennt, bevor man einer Kurve vertraut, dieselbe Ehrlichkeit bezüglich der Testbedingungen, die einen theoretischen Vorteil von einem echten trennt.
Externe Forschung, verlinkt für Kontext und weitere Lektüre. FoxAlgo ist unabhängig und nicht mit diesen Autoren oder Verlagen verbunden.
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