Handelsbedingungen modellieren
Backtests verwenden historische Daten, konfigurierte Handelsplatzgebühren und geltende Ausführungsannahmen. Datenabdeckung, Finanzierungskosten, Slippage und Marktauswirkungen können das Ergebnis wesentlich verändern.
Backtesting & Validierung
Die Strategiefabrik testet Strategiecode anhand historischer Daten unter Berücksichtigung der konfigurierten Gebühren und Ausführungsannahmen. Optimierungswerkzeuge untersuchen die Parameterstabilität, während ein KI-Analyst die Ergebnisse bewertet und den nächsten Schritt empfiehlt.

Illustratives Beispiel · kein Live-Ergebnis
KI-Agenten entwickeln die Idee, schreiben Code und bewerten die Testergebnisse. Review-Ergebnisse können die Strategie zur nächsten Iteration zurückschicken.
Eine beispielhafte Eigenkapitalkurve zeigt Rückschläge entlang des Weges. Prüfen Sie Drawdown und Handelskosten, bevor Sie ein Ergebnis interpretieren.
Vergleichen Sie das Kontoeigenkapital mit dem Saldo geschlossener Trades. Eine offene Position kann das Eigenkapital verändern, bevor ein Trade geschlossen wird.
Backtests verwenden historische Daten, konfigurierte Handelsplatzgebühren und geltende Ausführungsannahmen. Datenabdeckung, Finanzierungskosten, Slippage und Marktauswirkungen können das Ergebnis wesentlich verändern.
Betrachten Sie die Equity-Kurve, Drawdowns, Renditeverteilung und einzelne Trades. Prüfen Sie neben den Kennzahlen auch Zeitraum, Stichprobengröße und Annahmen.
Sensitivitätsanalyse, Walk-Forward-Optimierung und Holdout-Validierung untersuchen, wie sich Ergebnisse außerhalb der gewählten Parameter und Trainingsfenster verändern.
Ein überzeugendes Diagramm ist ein Ausgangspunkt für die Prüfung. Vergleichen Sie die Handelskosten mit dem erwarteten Edge, untersuchen Sie das Out-of-Sample-Verhalten und achten Sie auf eine Konzentration auf wenige Trades oder Zeiträume.
Datenzeitraum, Handelsplatz, Gebühren
Backtest, Walk-Forward, Holdout
Kennzahlen, Trades, Prüfnotizen
Beim Walk-Forward-Testing wird an einem früheren Fenster angepasst und an einem späteren bewertet. Der reservierte Holdout-Zeitraum bleibt außerhalb der Optimierungsfenster.
Lesen Sie die tatsächlichen Split-Daten und Trade-Anzahlen. Wiederholtes Einbeziehen von Holdout-Rückmeldungen über viele Versuche kann dessen Unabhängigkeit schwächen.
Je häufiger eine Strategie handelt, desto stärker hängt ihr Ergebnis von den Ausführungsannahmen ab. Bewegen Sie den Slippage-Regler, um dasselbe Bruttoergebnis unter verschiedenen Kosten zu sehen.
Beispielhafte Annahmen: 12% Bruttorendite, kumuliertes gehandeltes Nominalvolumen entsprechend dem 40-Fachen des Startkapitals und 2 Bps Gebühr je gehandeltem Nominalvolumen. Kosten = Umschlag × (Gebühr + Slippage); 1 Bp = 0,01%. Lineare Illustration; ohne Zinseszins, Finanzierungskosten und Marktwirkung.
Nein. Backtests sind hypothetisch und reagieren empfindlich auf Daten, Annahmen und Auswahl. Validierung hilft dabei, Schwachstellen zu untersuchen, beseitigt aber nicht das Handelsrisiko.
Nein. Es handelt sich um konfigurierte Simulationsstandardwerte. Ihre Börsenstufe und die Instrumentenregeln können abweichen. Prüfen Sie die Annahmen, bevor Sie das Ergebnis interpretieren.
Beim Walk-Forward-Test wird wiederholt auf früheren Daten angepasst und auf späteren Zeitfenstern ausgewertet. Die Holdout-Validierung prüft die gewählten Parameter anhand eines reservierten Zeitraums außerhalb dieser Optimierungsfenster. Prüfen Sie die tatsächlichen Zeiträume, Trade-Anzahlen und Berichte; wiederholtes Nutzen des Holdout-Feedbacks kann dessen Unabhängigkeit schwächen.
Prüfen Sie Drawdowns, Handelskosten, Anzahl und Verteilung der Trades, Haltedauern und Out-of-Sample-Ergebnisse. Achten Sie auf eine Abhängigkeit von wenigen Trades oder einer einzigen Marktperiode. Eine hohe Rendite allein erklärt weder, wie die Strategie sie erzielt hat, noch die zwischenzeitlichen Verluste.
Eine Einstellung, die hervorragend aussieht, während ihre Nachbarwerte schlecht abschneiden, kann fragil sein. Die Sensitivitätsanalyse zeigt, wie sich das Ergebnis um die gewählten Parameter herum verändert. Nutzen Sie sie zusammen mit Walk-Forward- und Holdout-Evidenz, um zu beurteilen, ob das Muster über ein einzelnes ausgewähltes Ergebnis hinausreicht.
Unterschiedliche Instrumente, Datenzeiträume, Bar-Intervalle, Ein- und Ausstiegsregeln, Gebühren oder Annahmen zur Orderausführung können das Ergebnis verändern. Vergleichen Sie die Konfiguration und die verfügbaren Daten zusammen mit den Trade-Aufzeichnungen, bevor Sie einen Unterschied als Verbesserung interpretieren.
Erkunden Sie veröffentlichte Strategien oder öffnen Sie einen Workspace, um mit KI-Agenten Ihre eigene Strategie zu erstellen, zu testen und zu überwachen.
Stratmill ist eine KI-Plattform für Handelsstrategien, keine Finanzberatung und kein Broker. Backtest- und Paper-Trading-Ergebnisse sind hypothetisch. Der Handel birgt das Risiko von Verlusten.