Das ehrlichste Slippage-Modell ist oft absichtlich falsch. Ein Backtest, der anhand grober historischer Daten präzise Ausführungskosten angibt, behauptet etwas, das die Daten nicht belegen können.
Das klingt nach einem Plädoyer für grobe Annahmen. Tatsächlich gilt das Gegenteil: Verwende ein einfaches, nachvollziehbares Modell und lass es dann mit sich selbst uneins sein. Funktioniert eine Strategie nur mit einer bequem günstigen Schätzung des Ausführungspreises, gehört diese Unsicherheit zum Ergebnis.
Warum kann eine präzise Slippage-Schätzung irreführend sein?
Angenommen, du hast OHLCV-Bars im 1-Minuten-Takt und gibst eine Market-Order über 2,000 Aktien auf. Der Bar zeigt dir die Kursspanne und das Gesamtvolumen einer Minute. Er verrät dir nicht, wie Geld- und Briefkurs zum Zeitpunkt des Ordereingangs standen, wie viele Orders vor deiner in der Warteschlange lagen, wie sich das Volumen über die Minute verteilte oder welchen Anteil davon deine Order verbraucht hätte.
Trotzdem kannst du der Slippage einen Wert zuweisen. Du könntest zum Open des nächsten Bars einen festen Aufschlag in Basispunkten addieren oder die Kosten anhand des Verhältnisses von Ordergröße zu Barvolumen skalieren. Das sind nützliche Näherungen, keine Beobachtungen. Wenn du das Ergebnis als „Slippage: 3.2 Basispunkte“ angibst, wirkt eine Modellentscheidung wie eine Messung.
Ein konkretes Beispiel: Eine Strategie handelt pro Order $20,000 in einer Aktie, deren Volumen im nächsten Bar $400,000 beträgt. Die Beteiligungsquote liegt bei 5%. Ein Modell mit Kosten von 2 Basispunkten veranschlagt $4 pro Order, eines mit 10 Basispunkten $20. Bei 500 Roundtrips beträgt die Differenz vor Provisionen $16,000. Liegt der im Backtest ermittelte Bruttogewinn der Strategie bei $18,000, beeinflusst die Ausführungsannahme das Ergebnis fast so stark wie das Signal.
Bilde eine Spanne ab, die zu deinen Daten passt
Beginne mit einer Basisannahme, die zum Ordertyp der Strategie und zur Auflösung der Daten passt. Bei einer Market-Order musst du Spread und Markteinfluss berücksichtigen. Bei einer Limit-Order brauchst du eine Regel dafür, ob sie überhaupt ausgeführt wird. Davon auszugehen, dass jeder berührte Kurs zu einer Ausführung führt, ist ein anderer Ausführungsfehler.
Führe denselben Backtest anschließend mit einer kleinen Anzahl klar definierter Szenarien durch. Lass Signal, Positionsgröße und Zeitstempel unverändert, damit du Änderungen der Ausführung zuordnen kannst:
| Szenario | Ausführungsannahme | Was wird geprüft? |
|---|---|---|
| Günstig | Basis-Spread und geringer Markteinfluss | Wie stark hängt die Strategie von günstigen Handelsbedingungen ab? |
| Basis | Typischer Spread und Markteinfluss, skaliert nach Beteiligungsquote | Was bedeutet die gewählte Arbeitsannahme für das Ergebnis? |
| Ungünstig | Größerer Spread, höherer Markteinfluss und verzögerte Ausführung | Bleibt der Edge auch in einem plausibel schwierigen Markt bestehen? |
Das sind keine Konfidenzintervalle, sofern du sie nicht statistisch kalibriert hast. Es sind Szenariotests. Erkläre im Bericht, wofür sie stehen, und bilde daraus keinen erfundenen „erwarteten Slippage“-Wert, solange es keine Belege für die zugrunde gelegten Wahrscheinlichkeiten gibt.
Passe das Modell an die Order an
Ein fixer Aufschlag in Basispunkten kann für kleine Orders ein sinnvoller erster Ansatz sein. Bei steigender Beteiligungsquote wird er jedoch zu einer schlechten Erklärung. Erfasse mindestens den Ordergegenwert, das verfügbare Barvolumen und die Beteiligungsquote. Handelt die Strategie Futures, erfasse den Kontraktwert und die relevanten Volumeneinheiten. Handelt sie Spot-Krypto, benenne die Quotierungswährung und den Handelsplatz eindeutig.
Eine einfache Markteinflusskurve kann Kapazitätsengpässe sichtbar machen, ohne vorzugeben, ein Orderbuch nachzubilden. Zum Beispiel kannst du die Kosten als Basis-Spread-Aufschlag plus einen Markteinflussterm definieren, der mit der Quadratwurzel der Beteiligungsquote wächst. Passe die Parameter nur an, wenn du geeignete Ausführungsdaten hast. Andernfalls variiere sie und zeige, wie schnell sich das Ergebnis verschlechtert.
Achte außerdem darauf, dass das Ausführungsmodell die Strategie nicht unbemerkt rettet. Ein Long-Signal, das nach einem starken Anstieg eintrifft, sollte nicht den Tiefstkurs des Bars erhalten, nur weil er innerhalb der Kerze liegt. Verwende eine kausale Ausführungsregel und setze den Preis anschließend Belastungstests aus und verzögere die Ausführung. Verpasst eine verzögerte Order die Bewegung, ist das ein Ausführungsergebnis und kein Störfaktor, den man glätten sollte.
Eine nützliche Frage: Bei welchem Spread, Markteinfluss, welcher Verzögerung oder Beteiligungsquote fällt die Nettoperformance auf null? Dieser Break-even-Punkt ist oft aussagekräftiger als ein einzelner Sharpe-Wert aus dem Backtest.
Nutze Paper-Trading, um die Spanne einzugrenzen
Paper-Trading zeigt nicht, zu welchem Preis deine Order in einer echten Matching-Engine ausgeführt worden wäre. Es kann dir trotzdem sagen, ob der Orderstrom des Backtests den tatsächlichen Entscheidungen des Systems ähnelt: wann Orders erzeugt werden, wie groß sie sind und wie lange sie ausführbar bleiben.
Vergleiche den simulierten Orderpreis mit zeitgleichen Quotes oder den Marktdaten, die dein Paper-Trading-System erfasst. Beobachte die Abweichung nach Instrument, Tageszeit, Ordergröße und Ordertyp. Diese Beobachtungen können die Annahmen für genau dieses Setup eingrenzen. Sie lassen sich nicht ohne Weiteres auf einen anderen Handelsplatz, ein anderes Marktregime oder eine größere Order übertragen.
Kritiker haben recht damit, dass pessimistische Szenarien willkürlich sein können. Ein absichtlich hartes Modell kann eine tragfähige Strategie verwerfen, genauso wie ein günstiges Szenario eine schwache Strategie besser aussehen lassen kann. Erkläre also nicht das härteste Szenario zur Wahrheit. Veröffentliche die Annahmen, zeige die Empfindlichkeit und sammle die Daten, mit denen sich Schätzungen kalibrieren lassen.
Ein Backtest kann die historische Position in der Orderwarteschlange nicht aus einer Kerze ablesen. Er kann zeigen, ob die Idee auch dann noch stimmig wirkt, wenn sich die Ausführung auf Arten verschlechtert, die deine Daten nicht ausschließen können. Das ist eine nützlichere Antwort als eine weitere Nachkommastelle.
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