Backtesting-Fallstricke: Ueberanpassung bei KI-Handelsstrategien vermeiden

Eine Strategie, die auf historischen Daten perfekt funktioniert, kann im Live-Handel versagen, wenn sie überangepasst ist.

Häufige Overfitting-Fallen

Look-Ahead-Bias, Survivorship-Bias, übermäßiges Parameter-Tuning und unzureichende Out-of-Sample-Zeiträume sind die häufigsten Fehler. Jeder einzelne kann eine wertlose Strategie profitabel erscheinen lassen.

Walk-Forward-Analyse

Dies simuliert, wie die Strategie in Echtzeit eingesetzt worden wäre.

Kombinatorische Kreuzvalidierung

CPCV (Combinatorial Purged Cross-Validation) generiert Tausende synthetischer Backtest-Pfade und liefert eine Verteilung der erwarteten Performance statt einer einzelnen irreführenden Eigenkapitalkurve.