Performance auch: Curve-Fitting, Überoptimierung, Data-Mining-Bias

Overfitting

Das zu präzise Abstimmen von EA-Parametern auf historische Daten, was eine Strategie hervorbringt, die im Backtest gut abschneidet, aber bei ungesehenen Daten schlecht performt, weil sie Rauschen statt echter Marktmuster ausnutzt.

Wie Overfitting entsteht

Jeder EA hat einstellbare Parameter. Werden alle gleichzeitig über einen langen Backtest optimiert, entstehen Parameter, die zu den idiosynkratischen Merkmalen genau dieser historischen Daten passen, nicht zur zugrunde liegenden Marktdynamik.

Warnzeichen im EA-Marketing

  • Trefferquote über 90 % bei einem über 5-jährigen Backtest ohne Live-Track-Record
  • Strategieparameter, die verdächtig präzise wirken (z. B. EMA-Periode 37, Stop 23,7 Pips)
  • Keine Walk-Forward- oder Out-of-Sample-Performance gezeigt
  • Backtest-Fenster unter 3 Jahren
  • Sharpe Ratio über 3,0 ohne Erklärung

Teilweise Abhilfe

Verwenden Sie weniger, besser interpretierbare Parameter; verlangen Sie vor der Veröffentlichung eine Walk-Forward-Analyse; testen Sie über mehrere Instrumente hinaus über das optimierte Paar hinweg.

Verwandte Begriffe

Siehe auch