Out of Sample Testing im Krypto Trading

Out of Sample Testing im Krypto Trading

Definition:

Stellen Sie sich vor, Sie bauen einen Roboter, um ein Spiel zu spielen. Sie trainieren ihn mit einer Reihe von Übungsspielen (den "In-Sample"-Daten). Out-of-Sample (OOS)-Testing ist so, als würde der Roboter ein Turnier spielen (die "Out-of-Sample"-Daten), auf das er sich nicht vorbereitet hat, um zu sehen, ob er immer noch gewinnen kann. Im Krypto-Trading ist es eine Möglichkeit zu überprüfen, ob eine Handelsstrategie in Zukunft gut funktionieren wird, basierend darauf, wie sie in der Vergangenheit abgeschnitten hat.

Key Takeaway: Out-of-Sample-Tests sind entscheidend, um zu verifizieren, dass eine Handelsstrategie robust ist und nicht nur ein Produkt des Zufalls oder der Überanpassung an historische Daten.

Mechanik

Der Prozess des Out-of-Sample-Tests umfasst mehrere wichtige Schritte:

1. Datenteilung: Der erste Schritt besteht darin, Ihre historischen Preisdaten in zwei verschiedene Sätze aufzuteilen: In-Sample und Out-of-Sample. Die In-Sample-Daten werden für die Entwicklung und Optimierung Ihrer Handelsstrategie verwendet. Sie verwenden diese Daten, um Muster zu identifizieren, Ihre Regeln zu erstellen und Ihre Parameter zu verfeinern. Die Out-of-Sample-Daten werden zurückgehalten und während der Strategieentwicklungsphase "geheim" gehalten. Es sind die Daten, mit denen Sie die Performance der Strategie anhand unbekannter Informationen testen.

2. Strategieentwicklung und -optimierung (In-Sample): Mit den In-Sample-Daten entwickeln Sie Ihre Handelsstrategie. Dies kann technische Indikatoren, Chartmuster und Risikomanagementregeln umfassen. Anschließend optimieren Sie die Parameter der Strategie (z. B. Längen gleitender Durchschnitte, Stop-Loss-Levels), um ihre Performance auf den In-Sample-Daten zu maximieren. Seien Sie vorsichtig mit Überanpassung, bei der die Strategie auf den In-Sample-Daten hervorragend abschneidet, aber auf neuen Daten schlecht abschneidet. Hier passt die Strategie die historischen Daten zu eng an und ist wahrscheinlich nicht gut verallgemeinerbar.

3. Out-of-Sample-Test: Sobald die Strategie auf den In-Sample-Daten entwickelt und optimiert wurde, testen Sie sie auf den Out-of-Sample-Daten. Dies ist der entscheidende Schritt. Führen Sie Ihre Strategie auf den Out-of-Sample-Daten aus und analysieren Sie ihre Performance. Zu berücksichtigende Schlüsselkennzahlen sind Rentabilität, Drawdown (der Peak-to-Trough-Rückgang), Sharpe-Ratio (risikobereinigte Rendite) und Gewinnrate. Vergleichen Sie die Out-of-Sample-Ergebnisse mit den In-Sample-Ergebnissen. Signifikante Unterschiede können auf Überanpassung oder Kurvenanpassung hindeuten.

4. Performance-Evaluation und Iteration: Wenn die Out-of-Sample-Ergebnisse zufriedenstellend sind, gilt die Strategie als robust. Wenn die Out-of-Sample-Performance jedoch deutlich schlechter ist als die In-Sample-Performance, ist dies ein Warnsignal. Möglicherweise müssen Sie die Strategieentwicklung, die Optimierung oder sogar die ursprünglichen Annahmen überdenken. Dies könnte die Anpassung der Parameter, die Verfeinerung der Regeln oder die Untersuchung verschiedener Indikatoren beinhalten. Dieser iterative Prozess trägt dazu bei, die Robustheit der Strategie zu verbessern.

5. Robustheitsprüfungen: Führen Sie über die grundlegenden Performance-Kennzahlen hinaus zusätzliche Robustheitsprüfungen durch. Dazu gehört die Walk-Forward-Analyse, bei der Sie die Strategie in regelmäßigen Abständen reoptimieren und sie auf nachfolgenden Out-of-Sample-Perioden testen. Eine weitere ist die Sensitivitätsanalyse, bei der Sie die Parameter der Strategie leicht variieren, um zu sehen, wie sich die Performance ändert. Dies hilft, Parameter zu identifizieren, die übermäßig empfindlich auf kleine Änderungen reagieren.

Handelsrelevanz

Out-of-Sample-Tests sind für das Krypto-Trading direkt relevant, da sie Tradern helfen, Strategien zu vermeiden, die in Backtests profitabel erscheinen, aber im realen Handel scheitern. Dies ist besonders wichtig in den volatilen Kryptomärkten, in denen sich historische Muster möglicherweise nicht wiederholen. Out-of-Sample-Tests erhöhen die Wahrscheinlichkeit einer profitablen Strategie.

• Verhindert Überanpassung: Der Hauptvorteil von OOS-Tests ist die Erkennung und Minderung von Überanpassungen. Überanpassung tritt auf, wenn eine Handelsstrategie zu eng auf die historischen Daten zugeschnitten ist, was zu hervorragenden Backtest-Ergebnissen, aber einer schlechten Performance im Live-Trading führt. OOS-Tests zeigen, ob der Erfolg der Strategie auf ihrer Fähigkeit beruht, echte Marktineffizienzen zu erfassen, oder einfach auf dem Anpassen der historischen Daten. Das Ziel ist es, eine Strategie zu entwickeln, die unter zukünftigen Marktbedingungen erfolgreich sein wird, nicht nur in der Vergangenheit.
• Verbessert die Strategierobustheit: OOS-Tests ermöglichen es Tradern, die Robustheit ihrer Strategien zu beurteilen. Eine robuste Strategie liefert konsistent gute Ergebnisse unter verschiedenen Marktbedingungen und in verschiedenen Zeiträumen. Durch das Testen auf unbekannten Daten können Trader die Strategien identifizieren, die mit größerer Wahrscheinlichkeit in Zukunft gut abschneiden.
• Verbessert das Risikomanagement: OOS-Tests liefern Einblicke in das Risikoprofil einer Strategie. Durch die Analyse des Drawdowns und anderer Risikokennzahlen auf den Out-of-Sample-Daten können Trader die potenziellen Risiken, die mit der Strategie verbunden sind, besser verstehen und ihre Positionsgrößen und ihr Risikomanagement entsprechend anpassen.
• Informiert die Entscheidungsfindung: OOS-Tests liefern Daten, um zu beurteilen, ob eine Handelsstrategie rentabel ist. Sie helfen Tradern, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, ob sie eine Strategie im Live-Trading einsetzen. Wenn die OOS-Ergebnisse schlecht sind, können Trader vermeiden, Geld zu verlieren, indem sie eine fehlerhafte Strategie handeln.

Risiken

Obwohl unerlässlich, ist Out-of-Sample-Testing keine perfekte Lösung und birgt seine Risiken.

• Data Snooping Bias: Dies tritt auf, wenn die Strategie auf der Grundlage des Wissens über die Out-of-Sample-Daten entworfen oder optimiert wird. Dies kann zu aufgeblähten Performance-Kennzahlen führen. Um dies zu mildern, halten Sie die Out-of-Sample-Daten während der Strategieentwicklung wirklich "unberührt".
• Überanpassung der Out-of-Sample-Daten: Es ist möglich, die Out-of-Sample-Daten selbst zu überanpassen, wenn Sie zu viel experimentieren. Um dies anzugehen, ist es entscheidend, die Strategie über mehrere Out-of-Sample-Perioden zu testen und übermäßige Parameteranpassungen an den Out-of-Sample-Daten zu vermeiden.
• Look-Ahead-Bias: Dies ist die Verwendung zukünftiger Daten zur Information der Strategie. Zum Beispiel das Wissen über das Hoch des Tages und die Verwendung dieser Informationen zur Berechnung des Einstiegs. Dies kann zu unrealistischen Ergebnissen führen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Strategie keine Informationen verwendet, die zum Zeitpunkt des Trades nicht verfügbar gewesen wären.
• Marktregimewechsel: Das Marktumfeld kann sich im Laufe der Zeit ändern. Eine Strategie, die in einem Marktregime gut funktioniert hat, funktioniert möglicherweise nicht gut in einem anderen. Ziehen Sie in Betracht, die Strategie unter verschiedenen Marktbedingungen (Bullen-, Bären-, Seitwärtsmarkt) und in verschiedenen Zeiträumen zu testen.

Geschichte/Beispiele

• Frühes algorithmisches Trading: In den Anfängen des algorithmischen Tradings wurden viele Strategien entwickelt und ohne rigorose Out-of-Sample-Validierung Backtests durchgeführt. Dies führte häufig zu Strategien, die in Backtests gut abschnitten, aber im Live-Trading keine Gewinne erzielten. Der Aufstieg von OOS-Tests hat die Qualität und Zuverlässigkeit algorithmischer Handelsstrategien erheblich verbessert.
• Mean-Reversion-Strategien: Mean-Reversion-Strategien zielen darauf ab, von der Tendenz der Preise zu profitieren, sich im Laufe der Zeit auf ihren Durchschnitt zurückzubewegen. Ein OOS-Test würde helfen, die Fähigkeit der Strategie zu validieren, Gelegenheiten zum Kauf zu identifizieren, wenn die Preise unter dem Durchschnitt liegen, und zu verkaufen, wenn sie über dem Durchschnitt liegen. Wenn die OOS-Ergebnisse deutlich schlechter sind als die IS-Ergebnisse, kann dies darauf hindeuten, dass sich das Reversionsmuster nicht mehr hält oder dass die Strategie verfeinert werden muss.
• Trendfolge-Strategien: Trendfolge-Strategien zielen darauf ab, von anhaltenden Preisbewegungen in eine bestimmte Richtung zu profitieren. OOS-Tests sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die Strategie gegenüber sich ändernden Marktbedingungen robust ist. Der Test zeigt, ob die Strategie den Beginn und das Ende eines Trends identifizieren kann.
• Kryptomarktvolatilität: Der Kryptomarkt ist bekannt für seine Volatilität, was ihn besonders anfällig für Marktregimewechsel macht. OOS-Tests sind entscheidend, um festzustellen, ob eine Strategie den wilden Schwankungen des Kryptomarktes standhalten kann. Eine Strategie, die während des Bullenmarktes 2021 gut funktioniert hat, funktioniert möglicherweise nicht so gut während eines Bärenmarktes. OOS-Tests können helfen, diese Schwächen zu identifizieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Out-of-Sample-Testing ein grundlegender Bestandteil beim Aufbau und der Validierung von Krypto-Handelsstrategien ist. Es hilft Tradern, Überanpassungen zu vermeiden, die Robustheit der Strategie zu verbessern und fundierte Entscheidungen über den Einsatz ihrer Strategien im Live-Trading zu treffen. Obwohl es seine Grenzen hat, ist OOS-Testing ein unverzichtbares Werkzeug für alle, die ernsthaft daran interessiert sind, sich in den dynamischen und volatilen Kryptomärkten zurechtzufinden.