Historische Daten sind einfach da und benötigen keine weitere Beachtung?Ein großer Fehler! Bevor ein automatisches Handelssystem mit dem eigenen Kapital arbeiten darf, wird oftmals zuerst die Strategie durch einen Backtest verifiziert. Heute benötigen wir dafür kaum noch Programmierkenntnisse. Je nach Komplexität der Strategie kann der Backtest innerhalb kürzester Zeit und große Kosten fertiggestellt werden. Die für den Backtest benötigten historischen Daten, werden oft mit wenigen Klicks geladen. Im MetaTrader wird dafür der History Manager geöffnet, das Symbol und den Zeitraum ausgewählt und dann wird der Download gestartet. Mehr Zeit investieren wir für gewöhnlich nicht in die Beschaffung von den historischen Daten. Und genau hier liegt oft ein fataler Fehler! Qualität historischer Daten Die Strategien laufen mit historischen Daten, deren Qualität wir nicht geprüft haben. Sind z.B. die Minuten-Daten der letzten 2 Jahre lückenlos oder fehlen an einigen Stellen ein paar Minuten-Candles? Fehlen ganze Blöcke mit Candles? Bedeutet „08:20-Uhr“ dass die Daten der Candle von 08:20:00 bis 08:21:00 Uhr genommen wurde oder von 08:19-08:20 Uhr? Wurde beim Logging der historischen Daten alle Umsätze berücksichtigt oder gab es hier Filter? Und wieso haben sich Firmen auf das Logging von historischen Daten spezialisiert und verkaufen diese für viel Geld? Um die Problematik visuell darzustellen, habe ich eine Handelsstrategie in MQL4 realisiert. Hier sehen wir die Performance von Broker A. Backtest bei Broker A Ein Backtest-Statement aus dem MetaTrader 4. Ein paar Eckdaten zur Strategie:Timeframe: D1 Symbol: DAX-CFDZeitraum: 01.01.2010 bis 01.01.2012 Der Out-of-Sample-Backtest in den 2 Jahren danach sieht ähnlich stabil aus. Diverse Kennzahlen wie Durchschnittliche Haltedauer, max. Drawdown usw. stimmen auch. Eigentlich eine solide Strategie, die wir zum Testen in den Live-Betrieb schicken könnten. Sehen wir uns die gleiche Strategie im Backtest bei Broker B an. Gleiche Parameter und gleicher Zeitraum. Backtest bei Broker B Ein Backtest-Statement aus dem MetaTrader 4. Hier sieht der Backtest nicht mehr so vielversprechend aus. Gleiche Handelslogik, gleiche Parameter und der gleiche Zeitraum. Woher kommen aber die Unterschiede im Backtest? Es sind die unterschiedlichen Open- und Close-Preise. Oft unterscheiden sich die historischen Candles nur um wenige Punkte. Die Abweichungen ziehen sich jedoch durch die gesamte Datenbank. Die Preise sind unterschiedlich und einzelne Candles fehlen. Ursachen für Abweichungen Befassen wir uns mit den Ursachen, um die Problematik genauer zu verstehen. Ursachen gibt es leider sehr viele. Zunächst muss uns bewusst sein, was wir eigentlich handeln wollen. In unserem Beispiel war es ein CFD auf den DAX. Hier orientiert sich der Broker zwar mit Sicherheit an den DAX-Future, hat aber noch einen Hebel, um die Differenz der DAX-Abbildung auf- bzw. abzubauen. In der modernen und schnellen Welt ist es schwierig, Herr über die Massen an Ticks der Börsen zu werden. Viele Broker filtern hier ordentlich, um auch in stark volatilen Zeiten keine Delays in ihrer Struktur zu haben. Ein Filter könnte so aussehen, dass die Kurse nur Snapshotähnlich verarbeitet werden. Zum Beispiel wird hier nur 1 Last pro Sekunde genommen, um Candles zu generieren. Problematik Zeitunterschiede Die Zeit! Sie spielt auch hier eine große Rolle. Die Broker generieren die Candles meistens durch die Daten, die sie aus ihrem Feed erhalten. Die Tools, die die Generierung abnehmen, arbeiten oft nach folgender Logik: „Alle Ticks die von 10:15:00 bis 10:15:59 hereinkommen werden für die 1-Minute-Candle 10:15 genommen, von 10:16:00 bis 10:16:59 für die 10:16-Candle usw.“ Für die Zuordnung wird die lokale Zeit von dem Server genommen, auf dem das Tool zur Generierung der Candles liegt. Nicht selten gehen die Systemzeiten um wenige Sekunden vor oder nach. Wenn es zum jetzigen Zeitpunkt bei Broker A auf dem Server 10:15:30 Uhr ist, und bei Broker B 10:15:33, dann haben wir unterschiedliche Open- und Close-Preise bei den Candles. Die Abweichung zieht sich dann durch die gesamte Historie. Nicht nur die eben generierten Candles sind davon betroffen, sondern auch die größeren Zeiträume wie die Stunden-Candles. Die werde anhand der 1-Minute-Candles generiert. Somit wird die Abweichung immer weitergegeben. Die folgende Grafik verdeutlicht das Problem. Grüne Zahlen markieren den Open-Preis für die 10:12-Candle. Nicht nur die Zeit, sondern auch die Logik der Candlegenerierung ist oft unterschiedlich. Problem der Candle-Logik Werfen wir hierfür einen kurzen Blick auf die Bestimmung vom Open-Price einer Candle. Nach der Logik von eben wäre das Open der erste Tick, der ab 10:16:00 reinkommt. Andere Tools wiederum nehmen genau um 10:16:00 Uhr den letzten Tick, den sie erhalten haben. Das kann z.B. einer von 10:15:59 Uhr gewesen sein. Es gibt auch noch die Problematik der Differenz zwischen Live-Daten und historischen Kursen beim gleichen Broker. Man könnte meinen, dass die Kurse aus dem Live-Feed identisch mit denen aus der historischen Abteilung sind. Leider ist es oft nicht so. Der Live-Feed für wenige Euro bietet nur Snapshots an und in den historischen Candles hat der Broker jeden Umsatz berücksichtigt. Hier entwickelt sich folgendes Problem: Ein Backtest verläuft stabil und im Live-Betrieb nicht mehr. Der Live-Trading-Zeitraum wird erneut mit historischen Candles getestet und hier kommt eine starke Abweichung zum Vorschein. Im Live-Betrieb wurden ganz andere Signale generiert als im Backtest. Wenn man Kurse qualitativ mitloggen möchte, dann steckt dahinter ein unvorstellbarer Aufwand. Historische Daten eigenständig loggen? An dieser Stelle könnte man vielleicht schon auf die Idee gekommen sein, Daten selbst mitzuloggen. Einen qualitativen Feed bestellen und zu Hause ein kleines Tool die Daten mitloggen lassen. Klingt einigermaßen gut. Aber: Der Rechner könnte ausfallen, die Internetverbindung könnte kurze Unterbrechungen haben (Stromausfall, DSL-Anbieter-Probleme, Router-Defekt, …), das Tool könnte abstürzen, der Kursanbieter könnte Probleme haben, die Datenbank könnte voll sein oder ausfallen, der Broker könnte gerade die Server nach Wartungsarbeiten neustarten, usw. Wir müssten viele Dinge redundant laufen lassen und viel Zeit in die Prüfung und Pflege der Daten investieren. Es gibt unendlich viele Schwachstellen. Für einen privat ist es nahezu unmöglich, eine unterbrechungsfreie Datenbank mit Kursen aufzubauen. Der Broker hat genau die gleichen Probleme und somit gleich viele Fälle, die eintreten könnten und sicher auch öfter mal eintreten. Es gibt noch viele andere Ursachen für unterschiedliche Kurse bei den einzelnen Brokern. Nicht ohne Grund haben sich einzelne Firmen darauf spezialisiert, historische Daten für viel Geld zu verkaufen. Es ist nicht das Hauptgeschäft von den Brokern. Daher werden sie auch kostenlos und nicht in der besten Qualität angeboten. Was machen wir also, wenn wir keine 3.000 € für 1 Jahr DAX-Kurse bezahlen wollen? Eine einfache Lösung Die Daten von den Brokern können wir weiterhin beruhigt nutzen, wenn wir uns die genannten Ursachen vor Augen halten. Die Abweichungen sind meistens relativ gering. Betrachtet unser Handelssystem den SMA(200) auf Daily-Basis, dann machen 2-3 Punkte Unterschied beim Daily-Close nicht viel aus. Läuft unser System aber auf Minuten-Basis und die Indikatoren betrachten nur die letzten 5 Candles, dann laufen wir Gefahr, dass die Abweichungen unser gesamtes System bei einem Brokerwechsel in die negative Zone schiebt. Hauptproblem hier sind die Enty- und Exit-Signale, die dadurch zu ganz anderen Zeiten generiert werden. Fazit Für die professionelle Entwicklung von Handelssystemen ist der Kauf von qualitativ hochwertigen Kursen unumgänglich. Für den privaten kleinen gebraucht ist es aber schon Gold wert, wenn wir uns bewusst sind, was hinter den kostenlosen Daten genau steckt. Zukünftig die Handelssysteme mit den Daten von mehreren Anbietern zu testen, wäre eine gute Möglichkeit um die Robustheit zu prüfen. Läuft ein System mit allen Daten einigermaßen stabil, dann können wir uns sicher sein, dass das System nicht empfindlich auf kleinere Abweichungen reagiert.
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