Es gibt eine Zahl, die in fast jedem Trading-Post auftaucht, und sie ist fast immer eine Illusion: „Diese Strategie hat +180 % gemacht." Oder +900 %. Oder eine Win-Rate von 94 %.
Solche Zahlen sind nicht gelogen. Sie sind schlimmer — sie sind wahr, aber irreführend. Sie entstehen dadurch, dass jemand einen glücklichen Einstiegszeitpunkt gewählt, zu wenige Trades betrachtet, gegen den falschen Vergleichswert gemessen und die Strategie auf genau den Daten optimiert hat, auf denen er sie dann testet.
Wir bauen ein Backtesting-Tool. Es wäre einfach, dir solche Zahlen zu liefern — sie verkaufen sich gut. Wir tun es bewusst nicht. Dieser Beitrag erklärt die vier Prinzipien, an denen wir uns festhalten, auch wenn sie kleinere, unspektakulärere Ergebnisse produzieren.
1. Der Durchschnitt aller Einstiege — nicht der beste
Die meisten Backtests berichten das Ergebnis eines einzigen Einstiegszeitpunkts. Und ein einziger Zeitpunkt lässt sich immer so wählen, dass das Ergebnis glänzt. Verschiebe den Start um eine Woche, und dieselbe Strategie kann ins Minus drehen.
Backtesting Arena berichtet nicht einen Einstieg. Das Tool lässt dieselbe Strategie von jedem möglichen Startzeitpunkt im Zeitraum laufen und mittelt das Ergebnis. Ein glücklicher Tag kann das Resultat nicht schönen, ein unglücklicher kann es nicht ruinieren.
Der Grund ist einfach: Ein Backtest ist eine Behauptung über Wiederholbarkeit, nicht über einen perfekten Trade. Wenn die Rendite nur an einem einzigen Startdatum existiert, ist sie kein Edge. Sie ist Zufall, der sich als Können verkleidet.
2. Unter 30 Trades ist eine Anekdote, kein Beweis
Eine Win-Rate von 90 % klingt nach Elite — bis du siehst, dass die Strategie sechs Trades gemacht hat. Sechs Münzwürfe können auch 90 % Kopf zeigen.
Unter etwa 30 Trades ist ein Backtest keine Evidenz, sondern eine Anekdote. Win-Rate, CAGR, Drawdown — alle schwanken wild, wenn die Stichprobe winzig ist. Du liest Rauschen und hältst es für ein Signal.
Zwei Läufe können beide 60 % Win-Rate zeigen: einer mit 8 Trades, einer mit 120. Dieselbe Schlagzeile — aber das Konfidenzintervall des ersten ist riesig, das des zweiten eng. Nur einer ist belastbar.
Deshalb sitzt bei uns ein Qualitäts-Hinweis direkt am Chart. Eine geringe Trade-Zahl wird markiert, nicht versteckt. Du siehst „kleine Stichprobe", bevor du dich in eine schöne Equity-Kurve verliebst. Und das gilt in beide Richtungen: Eine hervorragend aussehende Strategie mit neun Trades bekommt denselben Vorbehalt wie eine schlechte. Lieber untertreiben wir, als dir eine Zahl zu verkaufen, die nicht trägt.
3. Der ehrliche Benchmark: Average Buy & Hold
Die meisten Backtests vergleichen gegen „am ersten Tag kaufen und halten". Dieser Benchmark ist durch sein Startdatum manipuliert. Wähle ein Datum vor einem Moonrun, und Buy & Hold sieht unschlagbar aus. Wähle eines vor einem Crash, und alles schlägt es.
Wir vergleichen stattdessen gegen Average Buy & Hold — dieselbe Logik wie bei unserer Strategie-Mittelung, nur aufs bloße Halten angewandt: halten, aber von jedem möglichen Einstieg aus, dann mitteln. Kein einzelner Glücks-Start kann das passive Halten schönrechnen.
Das verändert das Bild. Auf einem Coin, der einmal explodiert und danach jahrelang geblutet hat, sieht Day-1-Buy-&-Hold großartig aus. Der über alle Einstiege gemittelte Wert ist oft tief negativ — und genau das ist die Zahl, der reale Halter tatsächlich ausgesetzt waren.
Der unbequeme Teil: Gegen Average Buy & Hold hören manche Strategien, die „den Markt schlagen", auf, ihn zu schlagen. Gut. Genau dafür ist der Benchmark da.
4. Out-of-Sample als Veröffentlichungs-Gate
Jede Strategie lässt sich so tunen, dass sie auf Vergangenheitsdaten perfekt aussieht. Genug Parameter, genug Versuche, und du passt das Rauschen exakt an. Das ist kein Edge. Das ist Kurvenanpassung.
Die Falle: RSI-Periode, SMA-Periode, jeden Filter — alles auf derselben Historie optimieren, bis die Equity-Kurve wunderschön ist. Sie wird wunderschön sein. Und sie wird zerfallen, sobald echte, ungesehene Daten kommen.
Unsere Regel, bevor wir irgendeine Performance-Aussage veröffentlichen: Out-of-Sample. Auf einem Ausschnitt der Historie tunen. Auf einem Ausschnitt testen, den das Tuning nie gesehen hat. Überlebt der Edge, ist er vielleicht echt. Verdunstet er, war er Anpassung.
Ein konkretes Beispiel aus eigener Sache: Wir haben einmal einen Bitcoin-Zyklus-Indikator gebaut, für den wir zuvor öffentlich argumentiert hatten. Ehrliche Tests zeigten, dass er Buy & Hold deutlich unterlag. Also haben wir ihn als Kontext-Werkzeug ausgeliefert, nicht als Handels-Signal — mit dem Vorbehalt direkt über dem Chart. Genau deshalb bekommst du von uns keine „94 % Win-Rate, +900 % CAGR"-Schlagzeile. Solche Zahlen existieren. Sie sind fast immer In-Sample-Fantasie.
Was das für dich heißt
Diese vier Prinzipien machen unsere Ergebnisse kleiner und weniger spektakulär, als sie sein könnten. Das ist beabsichtigt. Ein kleinerer, echter Edge, auf dem du stehen kannst, ist mehr wert als eine große Zahl, die beim ersten echten Trade zusammenbricht.
Teste es selbst. Crypto-Backtests sind kostenlos, ohne Anmeldesperre — und jedes Ergebnis ist der Durchschnitt jedes Einstiegs, mit sichtbarer Trade-Zahl und Average Buy & Hold daneben.
Study the Past — Improve your Future. 🥋