{"id":11692,"date":"2024-07-19T17:01:59","date_gmt":"2024-07-19T15:01:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.trading-ideen.de\/wordpress\/?p=11692"},"modified":"2024-07-19T17:04:55","modified_gmt":"2024-07-19T15:04:55","slug":"theoretisch-hoch-profitabel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.trading-ideen.de\/wordpress\/theoretisch-hoch-profitabel\/","title":{"rendered":"Theoretisch hoch profitabel \u2014 in der Praxis nutzlos"},"content":{"rendered":"

Die Entwicklung von Handelssystemen kann ein komplexes Unterfangen sein. Dabei stellen sich immer wieder grunds\u00e4tzliche Fragen zur Optimierung. Ist es sinnvoll, ein Handelssystem an einen Markt anzupassen oder sollte der Entwickler lieber darauf verzichten? Das Thema Optimierung bzw. die Gefahr der \u00dcberoptimierung hat in den letzten Jahrzehnten mit dem Aufkommen computergest\u00fctzter Algorithmen enorm an Bedeutung gewonnen. Optimierung kann als ein Prozess beschrieben werden, bei dem historische Daten verwendet werden, um die Auswirkungen auf ein Handelssystem zu erkennen. Dies geschieht durch systematische \u00c4nderungen von Programmparametern, Formeln, Indikatoreinstellungen oder anderen Strategiekriterien.<\/p>\n

Ist die profitabelste auch die optimale Systemeinstellung?<\/strong><\/p>\n

Das Ziel der Optimierung ist es, die profitabelste oder optimale Einstellung f\u00fcr ein bestimmtes Handelssystem in Bezug auf ein bestimmtes Wertpapier oder einen anderen Markt zu finden. Wenn wir zum Beispiel eine gleitende Durchschnittsstrategie f\u00fcr den DAX handeln wollen, k\u00f6nnten wir willk\u00fcrlich den Gleitenden Durchschnitt \u00fcber 20 Perioden w\u00e4hlen und dann eine Strategie um diesen herum entwickeln. Alternativ k\u00f6nnten wir aber auch alle Gleitenden Durchschnitte zwischen 2 und 200 ausprobieren und den profitabelsten ausw\u00e4hlen.<\/p>\n

Seit Beginn des Systemhandels gibt es eine anhaltende Diskussion dar\u00fcber, ob Optimierung ein sinnvoller Prozess zur Entwicklung eines Handelssystems ist. Es gibt starke Argumente von Bef\u00fcrwortern und Gegnern. Die grundlegende Kontroverse dreht sich um das Argument, dass die Ergebnisse eines historischen Backtests nicht g\u00fcltig sein k\u00f6nnen, da der Markt nie genau das Gleiche zweimal tut. Die Marktpreise werden sich in der Zukunft nie genau so entwickeln wie in der Vergangenheit.<\/p>\n

Haben historischen Daten keinen Zukunftsbezug?<\/strong><\/p>\n

Es steht au\u00dfer Frage, dass sich die Preise in der Zukunft nie exakt gleich entwickeln werden. Daher darf die These aufgestellt werden, dass jede Optimierung in Wirklichkeit eine Anpassung der Strategie an historische Daten und damit ein nutzloser Prozess w\u00e4re. Sie dient lediglich dazu, eine hohe Performance vorzut\u00e4uschen. Noch weiter gedacht: Weil Optimierung nur eine Methode ist, das System an historische Daten anzupassen, kann die Strategie in der Zukunft nicht funktionieren. Wenn zuk\u00fcnftige Daten keinen Bezug zur Vergangenheit haben, dann muss Optimierung sinnlos sein. Es \u00fcberrascht nicht, dass die Anti-Optimierung oft von H\u00e4ndlern propagiert wird, die sich f\u00fcr \u201eweiche\u201c Analysemethoden interessieren. Dazu geh\u00f6ren beispielsweise Elliott-Wellen, Fibonacci-Techniken, Gann-Methoden, Marktet Profile-Bef\u00fcrworter oder andere intuitive Handelsans\u00e4tze.<\/p>\n

Auch \u201eweiche Analysten\u201c pr\u00fcfen ihre Techniken<\/strong><\/p>\n

Die Ironie besteht darin, dass diejenigen, die die Optimierung am meisten kritisieren, selbst einmal Backtests unternommen haben. Zum Beispiel hat sich jeder Elliott-Waver irgendwann einmal mit der Theorie besch\u00e4ftigt. Wie ist er darauf gekommen, dass die Elliot-Wave-Theorie etwas f\u00fcr ihn w\u00e4re? Die Antwort liegt auf der Hand. Er f\u00fchrte eine Wellenz\u00e4hlung durch und \u00fcberpr\u00fcfte die Theorie anhand von historischen Kursdaten. Er testet also die weichen Techniken und \u00fcberpr\u00fcft sie durch visuelle Betrachtung der historischen Charts. Dabei wird gerne \u00fcbersehen, dass die Elliott-Wellenz\u00e4hlung oder auch die Gann-Techniken sehr leicht an historische Daten angepasst werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Gibt es Backtests mit weichen Techniken?<\/strong><\/p>\n

Sicherlich haben alle \u201eweichen\u201c Trader manuelle Tests durchgef\u00fchrt, bei denen eine begrenzte Anzahl von Handelssituationen \u00fcberpr\u00fcft wurde. Eine offizielle Performance-Statistik f\u00fcr „weiche“ Techniken hat vermutlich noch niemand erstellt. Es ist sogar wahrscheinlich, dass solche manuellen Tests haupts\u00e4chlich in Marktphasen durchgef\u00fchrt wurden, die der Theorie am besten entsprachen. Streng genommen w\u00e4re auch dies eine Optimierung.<\/p>\n

Schauen Sie sich die Performance von spezialisierten Fonds an. Noch besser ist es, einfache Handelssysteme einem Backtest zu unterziehen. Sie werden feststellen, dass es \u00fcber einen l\u00e4ngeren Testzeitraum immer wieder hervorragende Phasen gab, in denen die Kapitalkurve stark verbessert wurde. Hier trifft die Strategie also den Markt sehr gut. Abgel\u00f6st werden die guten Phasen durch Drawdowns, die im Nachhinein so interpretiert werden k\u00f6nnen, dass genau das gegenteilige Handeln zu den Systemsignalen am besten gewesen w\u00e4re. Stellen Sie sich ein primitives Trendsystem vor, das auf gleitenden Durchschnitten basiert. Ich wette, in Trendphasen ist das System hervorragend. Aber was passiert in Seitw\u00e4rtsbewegungen des Marktes?<\/p>\n

Gedankenspiel mit einem einfachen Handelssystem<\/strong><\/p>\n

Wie wir wissen, gab es in den letzten Jahrzehnten starke Trendbewegungen an den Aktienm\u00e4rkten. Meistens bewegten sich die Kurse nach oben. Solche Trendbewegungen lassen sich mit gleitenden Durchschnitten sehr gut erkennen. In der Handelspraxis gibt es eine sehr beliebte Kombination aus einem gleitenden Durchschnitt mit 20 und 50 Perioden. W\u00fcrde man diese Periodenkombination in einem Handelssystem mit einem einfachen Cross Over-System sowohl long als auch short handeln, so h\u00e4tte man einen Handelsgewinn erzielt. Das System h\u00e4tte einen Profitfaktor von 1,46 und w\u00e4re damit recht profitabel gewesen. Siehe Tabelle 1.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Tabelle 1: Systemvergleich mit einem einfachen GD-System<\/em><\/p>\n

Dargestellt sind die Systemkennzahlen mit einem Cross Over-System \u00fcber gleitenden durchschnitte. Die linke Spalte beschreibt beliebte GD- Perioden und die rechte Spalte zeigt optimierte Kennzahlen.<\/em><\/p>\n

Die Systemkennzahlen in Tabelle 1 geben dem Trader zu denken. Die beliebten Einstellungen der Gleitenden Durchschnitte \u00fcber 20 und 50 Perioden funktionieren solide und bringen Gewinne. Soll der Trader nun das System perfektionieren? Die ideale Systemeinstellung w\u00e4re mit zwei Gleitenden Durchschnitten \u00fcber 28 und 78 Perioden optimal gewesen. Damit h\u00e4tte sich der Profitfaktor mehr als verf\u00fcnffacht.<\/p>\n

Gefahr der \u00dcberoptimierung<\/strong><\/p>\n

Die meisten Bef\u00fcrworter der Optimierung sind sich bewusst, dass immer die Gefahr der \u00dcberoptimierung besteht. Ein guter Systementwickler w\u00fcrde daher nicht die mathematisch optimale Periodeneinstellung w\u00e4hlen. Er w\u00fcrde sich mehr f\u00fcr die Form der Kapitalkurve interessieren. Die wichtige Frage: Wie kann die gegebene Kapitalkurve gleichm\u00e4\u00dfiger gestaltet werden?\u00a0Nur weil \u00dcberoptimierung ein Systemrisiko darstellt, hei\u00dft das nicht, dass man \u00fcberhaupt nicht optimieren sollte. Das ist vielleicht vergleichbar mit dem Risiko eines Verkehrsunfalls. Nur weil die Gefahr eines Unfalls besteht, sollte man nicht Auto fahren. Es geht also um die Kenntnis des Systemrisikos und der systemstabilen Verbesserung.<\/p>\n

Alles wird mit der Vergangenheit verglichen.<\/strong><\/p>\n

Wir m\u00fcssen von der These ausgehen, dass das Backtesting mit quantifizierbaren historischen Daten eine valide Methode zur Analyse der Preisaktivit\u00e4t und zur Projektion zuk\u00fcnftiger Handelsgewinne von Wertpapieren ist. Wenn man \u00fcber diese These nachdenkt, werden fast alle Investitionsentscheidungen auf der Grundlage von historischen Daten getroffen. Bevor wir eine Investition t\u00e4tigen, wollen wir eine historische Performance sehen. Wir wollen wissen, wie hoch die Rendite der jeweiligen Anlage in den letzten Jahren im Vergleich zum Dow Jones Average oder einer anderen Benchmark war. Wir wollen wissen, wie sich die Investitionen eines Fonds in den letzten Jahren entwickelt haben. Stellen Sie sich vor, Sie kaufen eine Immobilie, dann wollen Sie wissen, wie sich die umliegenden Immobilien in der Vergangenheit entwickelt haben.<\/p>\n

Das Verkaufsargument f\u00fcr alle Investitionen ist entweder das Trendargument, dass der Trend nach oben zeigt und weiter steigen wird, oder das langfristige Unterst\u00fctzungsargument, dass der Preis jetzt einen historischen Tiefstand erreicht hat und man das Produkt jetzt g\u00fcnstig kaufen sollte. Beide Argumente basieren auf historischen Daten. In der Praxis kann man sich dem Argument der historischen Daten nicht entziehen.\u00a0Der Grund f\u00fcr die Verwendung historischer Daten in der Investitionsanalyse ist, dass es kaum eine bessere M\u00f6glichkeit gibt, eine Investition zu \u00fcberpr\u00fcfen. Selbst H\u00e4ndler, die sich beim Handel und Investieren ausschlie\u00dflich auf Fundamentaldaten verlassen, wollen wissen, wie sich die Fundamentaldaten in der Vergangenheit entwickelt haben. Letztlich ist jede Handelsstrategie nur eine weitere Investition, ein weiterer Ort, an dem Geld in der Hoffnung auf \u00fcberdurchschnittliche Renditen angelegt wird. Es gibt keinen akzeptablen Grund, das Testen und Entwickeln von Strategien auszuschlie\u00dfen, nur weil historische Daten verwendet werden.<\/p>\n

Es ist niemals alles gleich, doch vieles ist \u00e4hnlich.<\/strong><\/p>\n

Wir k\u00f6nnen davon ausgehen, dass sich ein Markt nie zweimal gleich entwickelt. W\u00e4ren die M\u00e4rkte vorhersehbar, w\u00e4re es eine sehr einfache \u00dcbung, historische Muster zu finden und zu handeln. Die Mehrheit der Trader w\u00e4re dann erfolgreich, was statistisch nicht m\u00f6glich ist.\u00a0Aber selbst wenn man die Risiken einer \u00dcberoptimierung in Kauf nimmt, \u00fcberwiegen die Vorteile des strategischen Handels deutlich. Es ist sogar erfolgreicher, als wenn man Zeit damit verbringt, \u201eweiche\u201c Techniken zu erlernen und zu handeln. Das Testen von Strategien gibt Ihnen einen Rahmen f\u00fcr die Planung von Cashflows, die Projektion von Gewinnen und eine gewisse Planungssicherheit. Weiche Techniken erlauben keine Planung oder Vorhersage, da ihre Ergebnisse nicht nur unvorhersehbar sind, sondern auch auf nicht objektiven Handelseinsch\u00e4tzungen beruhen.<\/p>\n

Ihr Bankier w\u00fcrde Ihnen keinen Kredit f\u00fcr ein Unternehmen gew\u00e4hren, wenn er nicht \u00fcber eine Projektion der zuk\u00fcnftigen Cashflows verf\u00fcgen w\u00fcrde. Sie w\u00fcrden diese Cashflows entweder auf der Grundlage der Vergangenheit des Unternehmens oder auf der Grundlage von Standard-Cashflow-Statistiken \u00e4hnlicher Unternehmen erstellen. Wahrscheinlich w\u00fcrden Sie auch die Cashflow-Projektionen optimieren, um Ihr Projekt so gut wie m\u00f6glich darzustellen. Stellen Sie sich vor, Sie w\u00e4ren der Kapitalgeber. W\u00fcrden Sie einem Trader Geld geben, der Ihnen sagt, dass er mit der Elliott-Wave-Theorie oder mit Fibonacci-Retracements Gewinne erzielen kann? Nein, das w\u00fcrden Sie nicht tun, es sei denn, es gibt verl\u00e4ssliche historische Daten \u00fcber den Erfolg des Traders in der Vergangenheit.<\/p>\n

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