Backtest auswerten: Welche Kennzahlen bei einem Trading-Bot wirklich zählen

Wer einen Backtest auswertet, bekommt fast immer dieselben Kennzahlen: Nettogewinn, Trefferquote, Profit Factor, maximaler Drawdown. Dazu kursieren Richtwerte, ab wann eine Strategie als gut gilt. Solche Schwellen sind Faustregeln ohne festes Fundament. Wichtiger ist zu verstehen, was jede Zahl tatsächlich misst - und wo sie bei einer automatisierten Strategie in die Irre führt.

Trefferquote: allein ohne Aussage

Eine hohe Trefferquote fühlt sich gut an, sagt aber nichts, solange das Verhältnis von durchschnittlichem Gewinn zu durchschnittlichem Verlust fehlt. Eine Strategie, die sieben von zehn Trades gewinnt, bei Verlusten aber jeweils das Dreifache abgibt, verliert Geld. Eine mit vier Gewinnern von zehn kann profitabel sein. Aussagekräftig ist erst der Erwartungswert pro Trade, der beides zusammenführt.

Profit Factor: kompakt, aber empfindlich

Der Profit Factor teilt die Summe aller Gewinne durch die Summe aller Verluste. Er ist kompakt und gut vergleichbar, hat aber zwei Schwächen. Bei wenigen Trades schwankt er stark - ein einziger großer Gewinner kann ihn deutlich nach oben ziehen. Und er reagiert empfindlich auf Kosten: Liegt der durchschnittliche Gewinn pro Trade nur knapp über den Ausführungskosten, kippt ein solider Wert schon durch etwas mehr Slippage unter eins.

Maximaler Drawdown: eine Untergrenze, keine Obergrenze

Der maximale Drawdown ist der größte Rückgang vom Höchststand der Kapitalkurve bis zum folgenden Tief. Er wird gern als das Schlimmste gelesen, was die Strategie anrichten kann. Tatsächlich ist er nur das Schlimmste, was auf genau diesem einen historischen Pfad passiert ist. Dieselben Trades in anderer Reihenfolge hätten einen tieferen Rückgang ergeben können, und die Zukunft hält sich an keine Reihenfolge. Sinnvoller ist es, den historischen Wert als Mindestmaß zu behandeln und das Risiko so zu planen, dass auch ein deutlich tieferer Rückgang tragbar bleibt.

Die Kennzahlen, die selten jemand anschaut

• Anzahl der Trades: Wenige Trades machen jede andere Kennzahl unsicher, egal wie gut sie aussieht
• Längste Verlustphase, in Trades und in Kalenderzeit: Wochen ohne neuen Höchststand entscheiden oft mehr über das Durchhalten als die Tiefe des Drawdowns
• Verteilung über die Zeit: Stammt das Ergebnis gleichmäßig aus dem gesamten Zeitraum oder fast vollständig aus einer einzigen Marktphase?
• Zeit im Markt: Wie lange ist eine Position offen und damit Risiken ausgesetzt, die der Backtest nicht abbildet, etwa Kurslücken über Nacht

Drei Gegenproben, bevor man einer Auswertung traut

• Die besten Trades herausnehmen: Bleibt die Strategie profitabel, wenn die fünf größten Gewinner fehlen? Hängt das Ergebnis an wenigen Ausreißern, ist es kaum wiederholbar
• Kosten erhöhen: Wie sieht das Ergebnis aus, wenn die angenommenen Kosten pro Trade verdoppelt werden? Eine Strategie, die das nicht übersteht, hat kaum Spielraum für die Realität
• Zeitraum teilen: Liefern beide Hälften des Testzeitraums ein ähnliches Bild, oder lebt das Gesamtergebnis von einer der beiden?

Warum ein zu gutes Ergebnis selbst ein Warnsignal sein kann, steht im Beitrag zu Overfitting bei Trading-Strategien.

Wie realistische Ausführungskosten in die Bewertung einfließen, behandelt der Beitrag zu Slippage im Trading-Bot.

Keine einzelne Kennzahl beantwortet die Frage, ob eine Strategie taugt. Zusammen mit den Gegenproben zeigen sie aber recht zuverlässig, ob ein gutes Ergebnis auf einer breiten Basis steht - oder auf ein paar glücklichen Trades und optimistischen Annahmen.