Fehlermodus
Intrabar / Bar-für-Bar-Füllannahme
Ein Bar zeigt nur vier Preise, nicht die Reihenfolge, in der sie auftraten. Schätzt man diese Reihenfolge falsch, erhält ein Trailing Stop eine Ausführung, die er live nie hätte bekommen können.
Ein Tages- oder Stunden-Bar zeigt nur vier Zahlen: Eröffnung, Hoch, Tief, Schluss. Es verbirgt die Reihenfolge, in der diese Preise tatsächlich auftraten. Ein Backtester muss diese Reihenfolge erraten, um zu entscheiden, ob ein Trailing Stop oder eine Limitorder ausgeführt worden wäre. Die naive Annahme ist der Beginn des Problems.
Die meisten günstigen Backtesting-Engines nehmen eine feste Reihenfolge innerhalb jedes Bars an, etwa Eröffnung, dann Hoch, dann Tief, dann Schluss. Die reale Preisentwicklung hält sich nicht an dieses Skript. Ein Bar kann auf sein Hoch steigen, auf sein Tief zurückfallen und wieder nahe der Eröffnung schließen, in beliebiger Reihenfolge, Dutzende Male, wenn man die darunterliegenden Ticks betrachtet. Nimmt man die falsche Reihenfolge an, wird einem Trailing Stop eine Ausführung zu einem Preis gutgeschrieben, den die Strategie zu diesem Zeitpunkt nie hätte erreichen können. Die Engine belohnt einen Handel, der nicht real ist.
Trailing-Stop-Systeme leiden am meisten darunter. Ihr gesamter Vorteil soll aus dem Mitreiten einer Bewegung und dem schnellen Begrenzen von Verlusten resultieren, was bedeutet, dass die genaue Intrabar-Sequenz fast jedes Handelsergebnis entscheidet. Ist die Sequenz großzügig, sieht die Equity-Kurve glatt aus. Ist sie realistisch, bluten dieselben Regeln. Es ist ein enger Verwandter des Look-ahead bias, abzüglich des buchstäblichen Blicks in die Zukunft. Nur eine freundlichere Version der Vergangenheit, Ausführung für Ausführung übergeben.
Wir haben die Lücke direkt gemessen: Das Ausführen von Trailing-Stop-Strategien auf einem naiven Bar-für-Bar-Füllmodell im Vergleich zu einem realistischen Intrabar-Modell, das aus Tick-Daten erstellt wurde, überbewertet die Performance um 42 bis 84 Prozent. Das ist kein Rauschen. Für einen Teil der von uns getesteten Strategien ist diese Lücke der gesamte verkaufte Vorteil. Zieht man ihn ab, ist die Strategie flach oder schlechter. Slippage verschärft dies zusätzlich, da eine Ausführung, die nie wirklich verfügbar war, auch die Kosten für deren Erhalt überspringt.
Ein besserer Parameter wird dies nicht retten. Der Backtest wird eine Frage gestellt, die er nicht ehrlich beantworten kann. Sub-tägliche und Intraday-Systeme benötigen Bar-Daten, die fein genug sind, um einen glaubwürdigen Pfad durch die Kerze zu rekonstruieren, nicht eine Münzwurf-Annahme von Hoch-dann-Tief oder Tief-dann-Hoch. Alles andere, und der Backtest bewertet eine Ausführung, die nie tatsächlich stattgefunden hat.
Die Forschung dahinter
- López de Prado (2018). “Advances in Financial Machine Learning.” Wiley. — Behandelt, wie Backtests zukünftige Informationen preisgeben; dieselbe Leckage-Logik gilt, wenn ein Füllmodell einem Handel einen Preis gibt, den er nicht hätte bekommen können.
- Aronson (2006). “Evidence-Based Technical Analysis: Applying the Scientific Method and Statistical Inference to Trading Signals.” Wiley. — Legt den Evidenzstandard für Handelssignale im Allgemeinen fest, dieselbe Strenge, die eine Intrabar-Füllannahme überstehen muss, bevor ihr Vorteil als real zählt.
Externe Forschung, verlinkt für Kontext und weiterführende Lektüre. FoxAlgo ist unabhängig und nicht mit diesen Autoren oder Verlagen verbunden.
Dies sind die Begriffe hinter The No List — das vollständige Audit, jede benannte Strategie und jeder Indikator, mit seinem Urteil und dem genauen Grund, warum er bestand oder scheiterte.
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