Backtesting wirkt wie ein Beweis: „Das Modell hätte in den letzten zehn Jahren funktioniert.“ Für Privatanlegerinnen und Privatanleger ist die entscheidende Frage jedoch, welche Realität der Test überhaupt abbildet — und welche Grenzen bleiben.
Look-ahead und Datenrevisionen
Wenn ein Modell Informationen nutzt, die am historischen Entscheidungstag noch nicht vorlagen, steigt die Trefferquote künstlich. Ebenso verzerren später revidierte Wirtschaftsdaten das Bild. In Seminaren prüfen wir deshalb zuerst den Datenstand der Quelle.
Regimewechsel
Eine Phase niedriger Zinsen und eine Phase schneller Leitzinsänderungen sind unterschiedliche Umgebungen. Ein Modell, das in der ersten Phase glänzte, kann in der zweiten systematisch danebenliegen — ohne dass die KI das von sich aus betont.
Übertragung auf morgen
Fragen Sie: Welches Fenster wurde getestet? Wie viele Parameter wurden angepasst, bis die Kurve „schön“ war? Welche Kosten (Spreads, Steuern) fehlen in der Simulation? Die Antworten markieren die Grenzen der Aussagekraft — nicht die Qualität Ihrer Intuition.