Erfolg
Der wichtigste Erfolgsfaktor ist die Zeit sich lange genug mit einer Tätigkeit zu beschäftigen, um gut darin zu werden. Zeit ist in der Tat ein wichtiger Faktor für den Erfolg in allen Hochleistungsbereichen, und der Handel ist keine Ausnahme.
Um in irgendeinem Bereich sehr erfolgreich zu werden, werden 10.000 Stunden Engagement geschätzt. In dem Buch The Road to Excellence wird die Zeit auf 10 Jahre geschätzt,
Sportler oder Künstler benötigen diese Zeit von Kind an. Trader benötigen auch noch eine Handels-Strategie die sich im Markt bewährt.
Hier beginnt das eigentliche Problem, warum es kaum erfolgreiche Daytrader gibt.
Man kann eine veröffentlichte erfolgreiche Strategie, sofern solche überhaupt veröffentlicht werden
grosso motto wie folgt backtesten:
Definition der Handelsstrategie: Bevor Sie mit dem Backtesting beginnen, definieren Sie klar die Handelsstrategie, die Sie testen möchten. Dazu gehören spezifische Bedingungen für das Ein- und Aussteigen aus Trades und möglicherweise auch Regeln für das Geldmanagement.
Sammeln und Vorbereiten der Daten: Beschaffen Sie die historischen Daten, die Sie für den Backtest benötigen. Dies könnte Preisdaten, Volumendaten oder andere Indikatoren beinhalten. Diese Daten sollten bereinigt werden, um Fehler oder fehlende Werte zu entfernen. Achten Sie auch auf mögliche Bias wie den Look-ahead-Bias oder Survivorship-Bias.
Programmieren der Handelsstrategie: Wenn Sie eine Handels-Backtest-Plattform verwenden, müssen Sie die Strategie mit der Skriptsprache der Plattform codieren. Wenn Sie nicht mit dem Codieren vertraut sind, gibt es auch Backtest-Software mit Point-and-Click, die jedoch die Komplexität der zu testenden Strategien einschränken könnte.
Durchführen des Backtests: Wenden Sie die Strategie auf die historischen Daten an und führen Sie den Backtest durch. Dabei simulieren Sie Trades basierend auf den Regeln Ihrer Strategie und erfassen die Ergebnisse jedes Trades.
Analysieren der Ergebnisse: Untersuchen Sie die Ergebnisse des Backtests. Zu analysierende Schlüsselmetriken sind Gesamtrendite, Durchschnittsrendite, Standardabweichung der Renditen (als Maß für das Risiko), maximaler Drawdown und Sharpe Ratio (risikobereinigte Renditen). Diese Zahlen geben einen Hinweis auf die Rentabilität und das Risiko der Strategie.
Verfeinern der Strategie: Wenn die Ergebnisse nicht zufriedenstellend sind, ändern Sie die Handelsregeln und wiederholen Sie den Prozess, bis Sie eine gut funktionierende Strategie erhalten. Seien Sie jedoch vorsichtig, dass Sie Ihre Strategie nicht zu sehr an die historischen Daten anpassen ('curve-fitting'), da dies zu einer schlechten Performance im Live-Handel führen könnte.
Out-of-Sample-Test / Forward Testing: Es ist wichtig, Ihre Strategie an Daten zu validieren, die sie während des Optimierungsprozesses nicht gesehen hat (diese Daten nennt man Out-of-Sample-Daten). Dies kann dazu beitragen, das Risiko von Curve-Fitting zu verringern.
Bewerten der Robustheit der Strategie: Robustheitstests wie Walk Forward Analysis, Monte Carlo-Simulation oder Tests in verschiedenen Märkten oder Zeiträumen können durchgeführt werden, um weiter zu evaluieren, wie gut Ihre Strategie unter verschiedenen Bedingungen funktionieren könnte.
Der wichtigste Erfolgsfaktor ist die Zeit sich lange genug mit einer Tätigkeit zu beschäftigen, um gut darin zu werden. Zeit ist in der Tat ein wichtiger Faktor für den Erfolg in allen Hochleistungsbereichen, und der Handel ist keine Ausnahme.
Um in irgendeinem Bereich sehr erfolgreich zu werden, werden 10.000 Stunden Engagement geschätzt. In dem Buch The Road to Excellence wird die Zeit auf 10 Jahre geschätzt,
Sportler oder Künstler benötigen diese Zeit von Kind an. Trader benötigen auch noch eine Handels-Strategie die sich im Markt bewährt.
Hier beginnt das eigentliche Problem, warum es kaum erfolgreiche Daytrader gibt.
Man kann eine veröffentlichte erfolgreiche Strategie, sofern solche überhaupt veröffentlicht werden
grosso motto wie folgt backtesten:
Definition der Handelsstrategie: Bevor Sie mit dem Backtesting beginnen, definieren Sie klar die Handelsstrategie, die Sie testen möchten. Dazu gehören spezifische Bedingungen für das Ein- und Aussteigen aus Trades und möglicherweise auch Regeln für das Geldmanagement.
Sammeln und Vorbereiten der Daten: Beschaffen Sie die historischen Daten, die Sie für den Backtest benötigen. Dies könnte Preisdaten, Volumendaten oder andere Indikatoren beinhalten. Diese Daten sollten bereinigt werden, um Fehler oder fehlende Werte zu entfernen. Achten Sie auch auf mögliche Bias wie den Look-ahead-Bias oder Survivorship-Bias.
Programmieren der Handelsstrategie: Wenn Sie eine Handels-Backtest-Plattform verwenden, müssen Sie die Strategie mit der Skriptsprache der Plattform codieren. Wenn Sie nicht mit dem Codieren vertraut sind, gibt es auch Backtest-Software mit Point-and-Click, die jedoch die Komplexität der zu testenden Strategien einschränken könnte.
Durchführen des Backtests: Wenden Sie die Strategie auf die historischen Daten an und führen Sie den Backtest durch. Dabei simulieren Sie Trades basierend auf den Regeln Ihrer Strategie und erfassen die Ergebnisse jedes Trades.
Analysieren der Ergebnisse: Untersuchen Sie die Ergebnisse des Backtests. Zu analysierende Schlüsselmetriken sind Gesamtrendite, Durchschnittsrendite, Standardabweichung der Renditen (als Maß für das Risiko), maximaler Drawdown und Sharpe Ratio (risikobereinigte Renditen). Diese Zahlen geben einen Hinweis auf die Rentabilität und das Risiko der Strategie.
Verfeinern der Strategie: Wenn die Ergebnisse nicht zufriedenstellend sind, ändern Sie die Handelsregeln und wiederholen Sie den Prozess, bis Sie eine gut funktionierende Strategie erhalten. Seien Sie jedoch vorsichtig, dass Sie Ihre Strategie nicht zu sehr an die historischen Daten anpassen ('curve-fitting'), da dies zu einer schlechten Performance im Live-Handel führen könnte.
Out-of-Sample-Test / Forward Testing: Es ist wichtig, Ihre Strategie an Daten zu validieren, die sie während des Optimierungsprozesses nicht gesehen hat (diese Daten nennt man Out-of-Sample-Daten). Dies kann dazu beitragen, das Risiko von Curve-Fitting zu verringern.
Bewerten der Robustheit der Strategie: Robustheitstests wie Walk Forward Analysis, Monte Carlo-Simulation oder Tests in verschiedenen Märkten oder Zeiträumen können durchgeführt werden, um weiter zu evaluieren, wie gut Ihre Strategie unter verschiedenen Bedingungen funktionieren könnte.
