Überanpassung
Parameter, die auf vergangenen Daten gut aussehen, sind häufig an genau diese Daten angepasst. Ohne getrennte Prüfung auf nicht verwendeten Daten ist eine solche Auswahl kein Beleg.
Die von der CME Group bereitgestellte Arbeit „Backtesting" von Campbell R. Harvey (Duke University, NBER) und Yan Liu (Texas A&M University) in der Fassung vom 28. Juli 2015 hält fest, dass es gängige Praxis ist, berichtete Sharpe-Verhältnisse aus historischen Backtests um 50 Prozent abzuwerten – begründet mit unvermeidlichem Data Mining durch den Forschenden selbst und durch alle, die zuvor an denselben Daten gearbeitet haben.
Für die Praxis folgt daraus eine unbequeme Regel: Je mehr Varianten du getestet hast, desto weniger bedeutet dein bester Test. Wer zwanzig Parameterkombinationen ausprobiert und die beste berichtet, berichtet das Ergebnis einer Suche, nicht das Ergebnis einer Methode.
Die Gegenmaßnahme ist einfach zu benennen und unbequem umzusetzen: Parameterwahl auf einem Datenbereich, Prüfung auf einem anderen – und die Zahl aller getesteten Varianten mitnennen.
Wo dieser Begriff hergeleitet wird
Erhöhtes Risiko
Risikohinweis und Zweck dieses Inhalts
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