Ein Testframework zur Bewertung autonomer FX-Strategien

Zusammenfassung

Das Dokument stellt ein Framework vor, mit dem sich beurteilen lässt, ob eine autonome Handelsstrategie voraussichtlich auch über eine historische Simulation hinaus zuverlässig bleibt. Es behandelt verbreitete Bewertungsfehler, durch die eine Strategie in Backtests erfolgreich erscheinen, an Live-Märkten oder auf bei der Entwicklung nicht verwendeten Daten jedoch schlecht abschneiden kann.

Der vorgeschlagene Ansatz legt Mindesttestzeiträume und Anforderungen fest und wendet sie auf mehrere veröffentlichte Strategien für verschiedene Vermögenswerte an. Den berichteten Ergebnissen zufolge weisen viele Strategien keine verlässliche Anlageperformance nach. Das Framework soll dabei helfen, Kandidaten zu vergleichen und realistischere Erwartungen zu setzen. Der Auszug beschreibt weder die konkreten Tests und Schwellenwerte noch Strategiebeispiele oder detaillierte Ergebnisse. Er stützt daher eher das allgemeine Bewertungsprinzip als ein reproduzierbares Verfahren. Im Titel liegt der Schwerpunkt auf FX, doch laut Text verwalten die bewerteten Strategien eine vielfältige Auswahl an Finanzanlagen.

Kernaussagen

• Die historische Backtest-Leistung sagt möglicherweise keine Ergebnisse an Live-Märkten oder mit unbekannten Daten voraus.
• Bei der Bewertung einer Strategie sollten Mindesttestzeiträume und Anforderungen an die Ausführung festgelegt werden.
• Das Framework wird auf veröffentlichte autonome Strategien für mehrere Vermögenswerte angewendet.
• Laut Auszug zeigen viele Strategien keine verlässliche langfristige Anlageperformance.
• Konkrete Schwellenwerte und Testverfahren werden im Auszug nicht genannt.

Schlagwörter

# Is it a great Autonomous FX Trading Strategy or you are just fooling yourself


# Is it a great Autonomous FX Trading Strategy or you are just fooling yourself









In this paper, we propose a method for evaluating autonomous trading strategies that provides realistic expectations, regarding the strategy's long-term performance. This method addresses This method addresses many pitfalls that currently fool even experienced software developers and researchers, not to mention the customers that purchase these products. We present the results of applying our method to several famous autonomous trading strategies, which are used to manage a diverse selection of financial assets. The results show that many of these published strategies are far from being reliable vehicles for financial investment. Our method exposes the difficulties involved in building a reliable, long-term strategy and provides a means to compare potential strategies and select the most promising one by establishing minimal periods and requirements for the test executions. There are many developers that create software to buy and sell financial assets autonomously and some of them present great performance when simulating with historical price series (commonly called backtests). Nevertheless, when these strategies are used in real markets (or data not used in their training or evaluation), quite often they perform very poorly. The proposed method can be used to evaluate potential strategies. In this way, the method helps to tell if you really have a great trading strategy or you are just fooling yourself.

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