Kurze Zusammenfassung
Das Video behandelt die Probleme beim Backtesting und stellt fortgeschrittene Methoden zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Trading-Strategien vor. Es wird die Verwendung von KI zur Analyse von Märkten und zur Entwicklung von Handelsstrategien kritisiert und eine eigene Trading Engine sowie die Plattform Signal Swap vorgestellt, die automatisiertes Backtesting ermöglicht. Wichtige Punkte sind:
- Die meisten Backtests werden nicht korrekt durchgeführt und vernachlässigen statistische Analysen.
- KI kann bei der Marktanalyse und Strategieentwicklung hilfreich sein, ist aber oft unzuverlässig.
- Das Aufteilen von Daten in Trainings- und Testdatensätze ist entscheidend, um Overfitting zu vermeiden.
- Signal Swap bietet eine Plattform für automatisiertes Backtesting und die Entwicklung von Handelsstrategien.
- Die Verwendung von KI zur automatischen Optimierung von Strategieparametern ist ein vielversprechender Ansatz.
Einführung in die Probleme beim Backtesting
Der Sprecher kritisiert die gängige Praxis von Backtests, die oft ohne angemessene statistische Analyse durchgeführt werden. Er kündigt an, sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Methoden vorzustellen, um Backtests zu verbessern. Er ermutigt die Zuschauer, den Kanal zu abonnieren und das Video zu liken, um die Sichtbarkeit im Algorithmus zu erhöhen.
Analyse des Goldmarktes mit KI
Der Sprecher testet live die Fähigkeiten von KI (Gemini) zur Analyse des Goldmarktes. Die KI empfiehlt Trading-Bereiche, die jedoch auf den aktuellen Höchst- und Tiefstständen basieren und keine klare Aussage über die zukünftige Marktentwicklung treffen. Der Sprecher bemängelt, dass die KI keine Bestätigung für einen Ausbruch aus dem aktuellen Trend liefert und die Analyse daher wenig aussagekräftig ist.
Micron Tech KI Analyse Kritik
Die KI analysiert Micron Tech und empfiehlt einen Einstiegspunkt und ein Kursziel, basierend auf einem erwarteten Speicher-Superzyklus. Der Sprecher kritisiert, dass die KI die Möglichkeit eines Double Tops und einer anschließenden Kapitulation nicht berücksichtigt. Er bemängelt, dass die KI keinen klaren Hinweis auf eine Trendwende gibt und das Kursziel unrealistisch hoch angesetzt ist. Er schlägt vor, dass ein niedrigerer Einstiegspunkt sinnvoller wäre.
Vorstellung der Custom Trading Engine
Der Sprecher stellt seine eigene Trading Engine vor, die schnellere Backtests als TradingView ermöglicht. Die Engine verwendet historische Daten von 2018 bis 2022 für das Training und behält Daten für die Validierung zurück. Die Backtest-Ausgabe ähnelt TradingView und zeigt Parameter der Strategie sowie den Nettogewinn-Graphen. Es werden Monte-Carlo-Simulationen durchgeführt, um die Robustheit der Strategie zu testen.
Zurückhalten von Daten zur Validierung
Der Sprecher erklärt, dass ein Teil der Daten zurückgehalten wird, um die Strategie mit ungesehenen Daten zu testen. Dies ist wichtig, um zu überprüfen, ob die Strategie auch in unbekannten Marktsituationen funktioniert. Es werden tausende von Simulationen mit randomisierten Versionen der Historie durchgeführt, um die Zuverlässigkeit der Strategie zu beurteilen. Die erwarteten Kennzahlen (Sharpe Ratio, Sortino Ratio) sind geringer als in den Trainingsdaten.
Data Splitting Strategie Erklärt
Der Sprecher erklärt die Bedeutung des Data Splittings. Wenn Backtests über den gesamten Datensatz durchgeführt werden, hat die Strategie alle Daten bereits gesehen. Um dies zu vermeiden, wird der Datensatz in Trainings- und Testdaten aufgeteilt (z.B. 60/40). Die Strategie wird auf den Trainingsdaten optimiert und anschließend mit den Testdaten validiert. Dies hilft, Overfitting zu vermeiden und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass die Strategie auch in der Zukunft funktioniert.
Vermeidung von Live Trading Albträumen
Der Sprecher warnt vor dem Albtraum, dass eine Strategie im Live-Trading versagt, obwohl sie im Backtest gut aussah. Dies kann passieren, wenn die Strategie überoptimiert wurde oder sich die Marktbedingungen geändert haben. Um dies zu vermeiden, ist es wichtig, Daten zurückzuhalten und die Strategie mit ungesehenen Daten zu testen. Der Sprecher stellt Signal Swap vor, eine Plattform, die automatisiertes Backtesting ermöglicht und hilft, solche Fehler zu vermeiden. Alpha-Tester sind willkommen, um die Plattform zu testen und Feedback zu geben. Die Plattform bietet auch einen Marktplatz für Handelsstrategien, der nur Strategien mit realen, verifizierten Daten zulässt. Die KI kann auch verwendet werden, um neue Exit-Signale zu entwickeln und zu testen, was den gesamten Prozess automatisiert.
