Bewerten Sie Backtests als annahmeabhängige historische Simulationen, nicht als Prognose oder Anlageberatung.
Untersuchen Sie, wie Finanzdaten, Strategieregeln und Simulationsentscheidungen einen Backtest prägen. Unterscheiden Sie Portfolio-Backtests von Tests einzelner Strategien und betrachten Sie einen Python-orientierten Ablauf. Prüfen Sie auf Look-ahead- und Survivorship-Bias sowie unrealistische Ausführung. Auffällige Aussagen sind zu prüfende Behauptungen, keine belegten Ergebnisse. Die Aufgaben verwenden hypothetische Daten und betonen Transaktionskosten, zeitgerechte Validierung, Benchmarks, Risikokennzahlen und Grenzen historischer Übertragbarkeit. Der Kurs dient ausschließlich der Bildung und ist keine Anlageberatung.
Spezifizieren Sie Datenuniversum, Zeitpunkte, Rebalancing-Regeln, Benchmark und Kosten eines Backtests. Erkennen Sie Look-ahead-, Survivorship-, Auswahl- und Ausführungsbias, die Simulationen irreführend machen können. Kommunizieren Sie Unsicherheit und Grenzen, ohne historische Renditen als zukünftiges Versprechen darzustellen.
Grundkenntnisse in Python oder Tabellenkalkulation, Prozentrechnung und Renditen werden empfohlen. Die Aufgaben lassen sich mit hypothetischen Beispielen ohne echten Handel bearbeiten. Dieser Kurs ist ausschließlich Bildungsangebot, keine Finanz-, Rechts- oder Anlageberatung; treffen Sie keine Finanzentscheidung auf Grundlage einer Kursübung.
Lernende mit Grundkenntnissen, die praktische, selbstständige Fähigkeiten aufbauen möchten
Menschen, die am besten mit Beispielen, Anleitung und praktischen Übungen lernen
Fachleute, Kreative und unabhängige Entwickler, die wiederholbare Abläufe suchen
Lektion 1 ist kostenlos
4 lektionen · Fortgeschrittene Grundlagen · Vollständiger Kurs.
Dieser Kurs verwendet CC BY-lizenziertes Material mit Namensnennung des Inhaltsanbieters oder Uploaders. Die Wiedergabe der Lektionen ist erst nach Anmeldung und bestandener Veröffentlichungs- und Lizenzprüfung verfügbar.