Backtesting – CFD-Strategien historisch testen

Backtesting – Strategien historisch testen

Backtesting bedeutet, eine Trading-Strategie auf historischen Kursdaten zu testen, bevor Sie echtes Geld riskieren. Der wohl wichtigste Schritt zwischen Strategie-Idee und Live-Trading.

1. Was ist Backtesting?

Sie definieren klare Regeln (z.B. „Fibonacci-Pullback kaufen bei 61,8% + bullisches Engulfing„) und testen diese Regeln auf historischen Daten. Ergebnis: Win Rate, CRV, Drawdown, Erwartungswert.

2. Backtesting-Tools

Tool	Art	Geeignet fuer
MetaTrader 5	Automatisch (EAs)	Algo-Trader
TradingView (Pine Script)	Automatisch	Visuelle Strategie-Tests
IG ProRealTime	Automatisch	Profi-Backtesting
Manuelles Journal	Manuell	Diskretionaere Trader

Haeufige Fragen (FAQ)

Wie viele Trades brauche ich fuer einen validen Backtest?

Minimum 100 Trades, besser 200+. Unter 50 Trades ist die statistische Aussagekraft zu gering.

Was ist Curve Fitting?

Ueber-Optimierung: Die Strategie wird so lange angepasst, bis sie auf historischen Daten perfekt funktioniert – versagt aber im Live-Handel. Verwenden Sie Out-of-Sample-Tests als Gegenmassnahme.

Reicht Backtesting allein?

Nein! Nach dem Backtest: Forward-Test im Demokonto (3+ Monate), dann mit kleiner Positionsgroesse live. Trading-Plan dokumentieren.

Backtesting-Tools im Vergleich

Tool	Typ	Kosten	Besonderheit
TradingView Replay	Manuell	Ab 13$/Mo	Historische Charts „abspielen“
MT5 Strategy Tester	Automatisch	Gratis	EA-Backtesting
TradingView Pine Script	Coding	Gratis	Eigene Strategien programmieren

Was sind die haeufigsten Backtesting-Fehler?

1. Overfitting: Strategie zu perfekt an historische Daten angepasst. 2. Survivorship Bias: Nur noch existierende Aktien getestet. 3. Keine Spread/Kosten eingerechnet. Immer mit realistischen Kosten testen und auf Out-of-Sample-Daten validieren.

Backtesting: Schritt-fuer-Schritt Anleitung

1. Strategie definieren: Exakte Regeln fuer Entry, Stop-Loss, Take-Profit und Positionsgroesse festlegen
2. Daten waehlen: Mindestens 2-5 Jahre historische Daten, verschiedene Marktphasen (Trend, Range, Crash)
3. Testen: Jeden Trade dokumentieren — Entry, Exit, Dauer, Ergebnis
4. Auswerten: Winrate, Avg. Win vs. Avg. Loss, CRV, Max. Drawdown, Sharpe Ratio
5. Validieren: Out-of-Sample Test! Auf Daten testen, die NICHT zum Optimieren verwendet wurden

Wichtige Backtesting-Metriken

Metrik	Gut	Schlecht
Profit Factor	> 1,5	< 1,0
Max. Drawdown	< 20%	> 40%
Sharpe Ratio	> 1,0	< 0,5
Min. Trades	> 100	< 30 (zu wenig Daten)

Warum scheitern backtested Strategien live?

1. Spread/Slippage nicht einberechnet. 2. Overfitting — zu perfekt an historische Daten angepasst. 3. Psychologie — im Backtest gibt es keine Emotionen. 4. Marktstruktur aendert sich — was 2020 funktionierte, funktioniert 2025 vielleicht nicht. Deshalb: Immer Out-of-Sample validieren!