Beoordeel backtests als aannamegevoelige historische simulaties, niet als voorspelling of beleggingsadvies.
Onderzoek hoe financiële data, strategieregels en simulatiekeuzes samen een backtest vormen. Onderscheid portefeuillebacktests van voorbeelden met één strategie en bekijk een Python-gerichte workflow. Controleer of testen look-ahead-bias, survivorship-bias en onrealistische uitvoering vermijden. Opvallende claims zijn onderzoeksvragen, geen bewezen resultaten. De opdrachten gebruiken hypothetische data en benadrukken transactiekosten, tijdsgerichte validatie, benchmarks, risicomaten en de grenzen van extrapolatie. Deze cursus is educatief en geen beleggingsadvies.
Specificeer universum, timing, herbalanceringsregels, benchmark en transactiekosten van een backtest. Herken look-ahead-, survivorship-, selectie- en uitvoeringsbias die simulaties misleidend maken. Communiceer onzekerheid en beperkingen zonder historische prestaties als toekomstige belofte voor te stellen.
Basisvaardigheid met Python of spreadsheets, percentages en rendementen is aanbevolen. Opdrachten kunnen met hypothetische voorbeelden worden gemaakt zonder echt te handelen. Dit is uitsluitend educatie, geen financieel, juridisch of beleggingsadvies; baseer geen financiële beslissing op een cursusoefening.
Cursisten met basiskennis die praktische, zelfstandige vaardigheden willen opbouwen
Mensen die het beste leren met voorbeelden, begeleide lessen en praktische oefeningen
Professionals, makers en zelfstandige bouwers die een herhaalbare werkwijze zoeken
Les 1 is gratis
4 lessen · Gemiddeld · Volledige cursus.
Deze cursus gebruikt CC BY-gelicentieerd materiaal met naamsvermelding van de inhoudsprovider of uploader. Lesvideo’s zijn alleen na aanmelding beschikbaar wanneer de publicatie- en licentiecontroles zijn geslaagd.