Backtesting
Backtesting bezeichnet die Prüfung eines Prognosemodells oder einer Strategie anhand historischer Daten, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu bewerten.
Dabei wird untersucht, wie gut ein Modell in der Vergangenheit funktioniert hätte. Backtesting zeigt jedoch nicht automatisch, wie gut ein Modell mit zukünftigen Marktbedingungen oder unerwarteten Ereignissen umgehen wird.
Wie Backtesting funktioniert
Backtesting umfasst mehrere Schritte:
- Datenerhebung: Historische Daten für den relevanten Markt oder Vermögenswert werden gesammelt.
- Anwendung des Modells: Das Prognosemodell wird auf die historischen Daten angewendet, um Prognosen zu erzeugen.
- Bewertung der Ergebnisse: Die Prognosen werden mit den tatsächlichen historischen Ergebnissen verglichen, um die Genauigkeit zu messen.
Stärken und Grenzen
Backtesting ist hilfreich, wenn historische Daten repräsentativ für zukünftige Marktbedingungen sind. Es liefert wichtige Hinweise zur Modellqualität. Es kann jedoch irreführend sein, wenn sich Marktbedingungen stark verändern oder wenn ein Modell zu stark auf vergangene Daten optimiert wurde. Ergänzende Verfahren wie Forward Testing können helfen, Modelle unter aktuellen Marktbedingungen zu bewerten.
Anwendung in der Rohstoffpreisprognose
In Rohstoffmärkten wird Backtesting genutzt, um Modelle für Preise von Rohstoffen wie Öl oder Weizen zu verbessern. Durch den Vergleich von Modellprognosen mit historischen Preisbewegungen können Analysten Parameter anpassen und die Qualität zukünftiger Prognosen verbessern. Das unterstützt fundierte Entscheidungen in volatilen Märkten.
