Was es bedeutet
Overfitting heißt, eine Regel so lange an vergangene Daten anzupassen, bis sie so genau passt, dass sie bei neuen Daten scheitert. Look-Ahead-Bias heißt, in einem Test Informationen zu nutzen, die damals nicht bekannt gewesen wären, etwa den Schluss einer Kerze, bevor sie geschlossen hat, oder einen Swing, der erst später bestätigt wurde.
Verwandte Probleme: Data Snooping (viele Ideen testen und die beste behalten) und Survivorship Bias (nur Werte testen, die noch existieren).
Warum Trader es nutzen
Beides lässt Backtests besser aussehen als Live-Ergebnisse. Die Abhilfe: einen Teil der Daten ungesehen lassen, bis die Regeln feststehen, und den Code nur geschlossene Kerzen und bestätigte Pivots nutzen lassen.
Chartbeispiele
Auf die Vergangenheit optimiert, auf ungesehenen Daten getestet
So erkennst du es objektiv
- 1Teile die Daten: In-Sample für die Entwicklung, Out-of-Sample für einen einzigen finalen Test.
- 2Zähle, wie viele Varianten du ausprobiert hast.
- 3Prüfe, ob jede Eingabe zum Entscheidungszeitpunkt verfügbar ist.
- 4Achte auf Ergebnisse, die bei neuen Daten einbrechen.
Bullische Nutzung
- 1Eine Regel, die in und außerhalb der Stichprobe ähnlich abschneidet, ist glaubwürdiger.
- 2Wenige Parameter und einfache Regeln überanpassen weniger.
Bärische Nutzung
- 1Eine glatte In-Sample-Kurve, gefolgt von einem Out-of-Sample-Rückgang, ist das klassische Zeichen von Overfitting.
Was es bestätigt
- Walk-Forward-Ergebnisse über mehrere Zeiträume.
- Ähnliche Ergebnisse in verwandten Märkten.
Was es entkräftet
- Regeln nach Sichtung der Out-of-Sample-Ergebnisse geändert.
- Indikatoren, die nachträglich neu zeichnen (Repaint).
So wird ein hypothetisches Setup aufgebaut
Einstieg
Lege jede Regel vor dem Out-of-Sample-Test fest.
Stop
Nutze im Test nur Daten geschlossener Kerzen.
Ziel
Gib In-Sample- und Out-of-Sample-Ergebnisse getrennt an.
Eine hypothetische Illustration, wie das Konzept zu einem Plan wird, keine Empfehlung. Übe es zuerst auf einem Demokonto.
Verwandte Konzepte
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Historische Tests
Das Diagramm ist schematisch: eine Kurve, die auf den ersten Zeitraum optimiert und dann auf ungesehene Daten angewandt wurde. Es zeigt das Muster, nach dem du suchen solltest, kein Ergebnis.
Grenzen: wann es scheitert
- Auch Out-of-Sample-Tests können überangepasst werden, wenn sie oft wiederholt werden.
- Märkte ändern sich, vergangene Robustheit ist also keine Garantie.
- Kleine Stichproben verbergen Verzerrungen.
Wissenscheck
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