Über Marktbedingungen hinweg zu testen heißt, deine Strategie durch Trends, Seitwärtsphasen und volatile Zeiträume laufen zu lassen, damit du weißt, wo sie gewinnt und wo sie verliert. Ein Backtest, der auf eine Bedingung beschränkt bleibt, misst die Laune des Marktes, nicht die Güte der Strategie — und das ist eine der häufigsten Arten, wie ein vielversprechendes Setup seinen Besitzer täuscht.
Die drei Bedingungen
- Im Trend: anhaltende Richtungsbewegung. Ausbruchs- und Trendfolge-Setups gedeihen hier meist.
- Seitwärts: Der Kurs pendelt zwischen Niveaus. Setups zur Rückkehr zum Mittelwert laufen gut; Trend-Setups werden zerrieben.
- Hohe Volatilität: schnelle, nachrichtengetriebene Bewegungen und breite Kerzen. Stops werden öfter getroffen, Spreads weiten sich, das Verhalten ändert sich.
Ein vollständiger Backtest erfasst alle drei, denn dieselben Regeln können in jeder davon völlig unterschiedliche Ergebnisse liefern.
Zusammengemittelt sieht das leicht positiv aus. Nach Bedingung getrennt ist die Lösung offensichtlich: den Trend handeln, die Seitwärtsphase herausfiltern.
Warum der vermischte Durchschnitt lügt
Schaust du nur auf die Gesamtzahl, kann eine trendliebende Strategie, die in Seitwärtsphasen blutet, mittelmäßig wirken — und du verwirfst sie womöglich zu Unrecht. Die Aufteilung nach Bedingung zeigt die Wahrheit: Das Setup ist stark, es braucht nur einen Filter gegen Seitwärtsphasen. Das ist dieselbe Logik wie beim Finden deines besten Setups aus den Daten, angewandt auf das Marktumfeld statt auf den Setup-Typ.
Aus der Erkenntnis über Bedingungen einen Filter machen
Sobald du weißt, dass deine Strategie bedingungsabhängig ist, fügst du eine Regel hinzu, die sie nur im günstigen Umfeld handelt — etwa Ausbruchs-Trades nur bei bestehendem Trend in der höheren Zeiteinheit, oder Gegenbewegungen an Niveaus nur bei niedriger Volatilität. Ein guter Filter fügt keine Trades hinzu; er entfernt die verlierenden, und das hebt den Erwartungswert oft stärker als jede Feinjustierung am Einstieg.
Wichtig: Eine bedingungsabhängige Strategie ist nicht kaputt. Die meisten Vorteile sind bedingt. Der Fehler ist, so zu tun, als funktioniere ein Setup überall, und es genau in das Umfeld hinein zu handeln, das es bestraft. Kenne die Schwäche, filtere sie heraus und geh weiter.
Sich gegen Curve Fitting absichern
Über Bedingungen hinweg zu testen ist zugleich deine beste Verteidigung gegen Überoptimierung. Eine Strategie, die für einen Abschnitt perfekt abgestimmt wurde, fällt in einem anderen meist auseinander; eine, die sich über Trend, Seitwärtsphase und Volatilität hinweg passabel hält, ist weit eher ein echter Vorteil als eine angepasste Illusion.
Erfasse jede Bedingung bewusst
Du musst nicht darauf hoffen, dass deine Daten zufällig Vielfalt enthalten. In einem Simulator kannst du zu einem bekannten Trendabschnitt springen, dann zu einer Seitwärtsphase, dann zu einem volatilen Nachrichtenzeitraum und so bewusst eine Stichprobe bauen, die alle drei abdeckt — und mit den Kennzeichnungen im Bericht vergleichen, wie die Strategie in jedem abgeschnitten hat. Das macht aus „funktioniert es?“ die weit nützlichere Frage „wo funktioniert es, und was sollte ich filtern?“.
FAQ zu Marktbedingungen
Warum über verschiedene Marktbedingungen hinweg backtesten?
Weil eine Strategie in einer Bedingung gewinnen und in einer anderen verlieren kann. Nur eine zu testen sagt dir etwas über das Marktverhalten in jenem Zeitraum, nicht über die Güte der Strategie.
Welche Bedingungen sollte man vor allem testen?
Trendmärkte, Seitwärtsmärkte und Phasen hoher Volatilität. Eine Strategie sollte in allen dreien getestet werden.
Was, wenn meine Strategie nur in einer Bedingung funktioniert?
Das ist nützlich, nicht fatal. Füge einen Filter hinzu, der das Setup nur in seiner günstigen Bedingung handelt, damit du das Umfeld auslässt, in dem es verliert.