Backtesting

Willkommen zum Quiz Backtesting. Stelle dich der ultimativen Herausforderung und beantworte alle 15 richtig!

Warum kann eine Strategie mit hohem Sharpe Ratio trotzdem unprofitabel sein?

Das Sharpe Ratio berücksichtigt keine Handelskosten oder Slippage. Eine hohe Zahl garantiert daher keine Profitabilität.

Das Sharpe Ratio misst nur die Gewinnwahrscheinlichkeit und nicht die tatsächliche Rendite. Eine hohe Zahl bedeutet immer hohe Gewinne.

Eine Strategie mit hohem Sharpe Ratio kann unprofitabel sein, wenn die absolute Rendite negativ ist. Das Sharpe Ratio misst nur das Risiko-Rendite-Verhältnis, nicht den Gesamtgewinn.

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Was beschreibt der Profit Faktor in einem Backtest?

Der Profit Factor zeigt den Gesamtbetrag der Gewinne, die durch eine Strategie generiert wurden, ohne die Verluste zu berücksichtigen. Ein hoher Wert zeigt an, dass die Strategie insgesamt sehr profitabel war.

Das Verhältnis der Bruttogewinne zu den Bruttoverlusten, das anzeigt, wie profitabel eine Strategie im Vergleich zu ihren Verlusten ist.

Der Profit Factor ist eine Zahl, die die durchschnittliche Anzahl der Trades misst, die von einer Strategie in einem bestimmten Zeitraum durchgeführt werden, und hilft dabei zu verstehen, wie häufig eine Strategie aktiv wird.

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Ich habe eine neue Strategie ausprobiert und nach 23 Trades (66% Trefferquote, CRV 2:1) ein positives Ergebnis. Was soll ich nun tun?

Ich probiere die Strategie live aus. Sie hat super funktioniert. Sollte doch funktionieren!

Ich bin der König der Welt! Ich habe den heiligen Gral im Trading gefunden.

Ich muss mindestens 300 Trades durchgeführt haben, damit ich eine statistisch belastbare Aussage treffen kann.

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Warum ist die Wahl der Handelskosten im Backtesting entscheidend?

Weil realistische Spreads, Kommissionen und Slippage die Performance erheblich beeinflussen und zu überoptimistischen Ergebnissen führen können.

Weil Handelskosten keine Rolle spielen, solange die Strategie profitabel ist.

Weil Backtests automatisch die realen Kosten eines Brokers berücksichtigen. Darum musst du dir über die Handelskosten keine weiteren Gedanken machen.

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Welche Maßnahme hilft, Overfitting zu vermeiden?

Möglichst viele Indikatoren hinzufügen, um perfekte Signale zu bekommen.

Die Strategie auf unbekannten Daten testen (Out-of-Sample-Test).

Die Strategie nur mit Daten aus den letzten zwei oder drei Wochen testen.

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Warum ist eine große Datenhistorie beim Backtesting wichtig?

Um sicherzustellen, dass die Strategie unter verschiedenen Marktbedingungen getestet wird.

Weil mehr Daten immer bessere und höhere Gewinne garantieren.

Damit der Computer langsamer arbeitet und Backtests realistischer wirken.

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Welche Methode eignet sich am besten zur Messung des Strategie-Risikos im Backtesting?

Die beste Methode ist nur den maximalen sowie durchschnittlichen Drawdown zu bestimmen.

Die beste Methode ist die Die Monte-Carlo-Simulation, um verschiedene zufällige Abfolgen von Trades zu testen.

Berechne einfach die durchschnittliche Rendite der letzten 5 und 10 Trades.

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Welche Annahme steckt hinter der Monte-Carlo-Simulation im Backtesting?

Die Monte-Carlo-Simulation geht davon aus, dass die Marktbedingungen in der Zukunft exakt gleich wie in der Vergangenheit bleiben, sodass keine zufälligen Variationen berücksichtigt werden müssen.

Die Monte-Carlo-Simulation setzt voraus, dass alle zukünftigen Marktentwicklungen vollständig vorhersehbar sind, basierend auf aktuellen Trends und Mustern.

Die Monte-Carlo-Simulation basiert auf der Annahme, dass zukünftige Ergebnisse durch zufällige Variationen der historischen Daten simuliert werden können, um verschiedene mögliche Szenarien zu testen.

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Welche Rolle spielt Slippage beim Backtesting?

Slippage beeinflusst die tatsächlichen Ein- und Ausstiegspreise und kann die Strategie-Performance in der Praxis verschlechtern.

Slippage hat keinen Einfluss auf den Handel, da immer der angezeigte Preis (Ask/Bid) genutzt wird.

Slippage sorgt dafür, dass eine Strategie immer zum besten Preis ausgeführt wird. Sowohl beim Einstieg als auch beim Ausstieg eines Trades.

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Was beschreibt die Korrelation im Backtesting?

Die Korrelation misst die Anzahl der Trades, die mit einer Strategie durchgeführt wurden, und wie viele dieser Trades als erfolgreich oder erfolglos bewertet wurden.

Die Korrelation misst, wie stark die Renditen der getesteten Strategie mit den Renditen des Marktes oder eines Referenzindex zusammenhängen.

Die Korrelation misst die Anzahl der Gewinne und Verluste, die eine Strategie in einem Backtest erzielt, und gibt eine grobe Vorstellung von ihrer Profitabilität.

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Warum ist eine hohe Trefferquote (Win Rate) alleine kein guter Indikator für eine erfolgreiche Strategie?

Weil eine hohe Trefferquote bedeutet, dass die Strategie Overfitting vermeidet und damit der Erfolg sichergestellt ist.

Weil das Chance-Risiko-Verhältnis (CRV) entscheidend ist – eine hohe Trefferquote mit kleinen Gewinnen und großen Verlusten kann trotzdem unprofitabel sein.

Weil nur Strategien mit mindestens 80 % Trefferquote langfristig erfolgreich sein können.

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Warum kann ein Backtest mit hoher historischer Rendite dennoch unzuverlässig sein?

Weil historische Renditen in jedem Fall ein guter Indikator für zukünftige Gewinne sind.

Weil Backtests immer schlechtere Ergebnisse zeigen als eine Strategie unter realen Bedingungen.

Weil es viele Fehlerquellen gibt, wie Overfitting, Look-Ahead-Bias oder unzureichende Berücksichtigung von Handelskosten und Slippage.

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Was ist der Unterschied zwischen In-Sample und Out-of-Sample-Testing?

Beide sind identisch, es werden lediglich unterschiedliche Zeiträume verwendet, was zu variierenden Ergebnissen führen kann.

In-Sample-Testing testet nur den ersten Teil der Daten, Out-of-Sample den zweiten Teil.

In-Sample-Testing nutzt Daten, die zur Strategieentwicklung verwendet wurden, während Out-of-Sample-Testing separate Daten nutzt, um die Strategie unabhängig zu validieren.

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Was ist Overfitting?

Eine Strategie, die absichtlich Verluste erzeugt, um den Markt nachhaltig zu manipulieren.

Ein Verfahren zur Optimierung von Handelsstrategien für maximale Gewinne und Berücksichtigung einer Normalverteilungsfunktion.

Eine Strategie, die zu stark an vergangene Daten angepasst wurde und deshalb in der Zukunft

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Was ist der Sortino Ratio und wie unterscheidet er sich vom Sharpe Ratio?

Der Sortino Ratio misst das Rendite-Risiko-Verhältnis unter Berücksichtigung nur der negativen Abweichungen, während der Sharpe Ratio auch die positiven Schwankungen einbezieht.

Der Sortino Ratio ist dasselbe wie der Sharpe Ratio, nur mit einer höheren Gewichtung für große Gewinne.

Der Sortino Ratio berücksichtigt die Volatilität des Marktes, das Sharpe Ration macht dies nicht.

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