Die methodische Relevanz von Backtests liegt in der Identifikation potenzieller Stärken und Schwächen von Anlagestrategien, bevor diese in realen Märkten angewandt werden. Dabei stehen Konzepte wie das Risiko-Rendite-Profil, die Volatilität und die maximale Drawdown-Rate im Zentrum der Untersuchung. Ein kritischer Aspekt der Forschung ist das Problem des Overfittings, bei dem Modelle so exakt auf historische Daten angepasst werden, dass sie keine Vorhersagekraft für zukünftige Marktveränderungen besitzen. Zudem müssen Faktoren wie Transaktionskosten und Slippage mathematisch präzise berücksichtigt werden, um die Validität der Ergebnisse nicht zu gefährden. In der akademischen Debatte wird zudem intensiv über die Unterscheidung zwischen in-sample und out-of-sample Tests diskutiert. Während In-Sample-Tests zur Modellentwicklung genutzt werden, dient das Out-of-Sample-Verfahren der objektiven Überprüfung der Robustheit. Angrenzende Disziplinen wie die Ökonometrie liefern hierfür die statistischen Grundlagen, um Signifikanz und Zufallsanteile in den Ergebnissen zu trennen. Die Untersuchung von Korrelationen zwischen verschiedenen Assetklassen spielt dabei eine entscheidende Rolle für die strategische Asset-Allocation. Du findest zu diesem Thema wissenschaftliche Arbeiten bei GRIN als PDF und eBook, viele davon auch als Print-on-Demand.
Wissenschaftliche Texte zu Backtest
Der Begriff Backtest bezeichnet in den Finanzwissenschaften und der quantitativen Analyse das Verfahren, eine Handelsstrategie oder ein mathematisches Modell anhand historischer Marktdaten zu prüfen. Dabei wird simuliert, wie sich eine spezifische Entscheidungsgrundlage in der Vergangenheit ausgewirkt hätte. Dieser Prozess dient der Validierung von Annahmen innerhalb des Portfoliomanagements sowie der technischen Analyse.
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Veröffentlichungen