Objektiv statt nur plausibel

Warum einfache Erfahrungswerte häufig trügen

Viele verlassen sich auf bewährte Erfahrungswerte. Doch erst ein systematischer Rückblick mit echten Marktdaten zeigt, ob eine Annahme tragfähig ist oder bloß Zufall war.
Die wissenschaftliche Teststruktur
Unser Modell kombiniert automatisierte Simulationen, flexible Filter und sauber dokumentierte Auswertungen zu einem ganzheitlichen, nachvollziehbaren Prüfsystem.
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Marktannahme als Basis

Zunächst wird eine klar umrissene Handelsannahme entwickelt, um gezielt zu testen.
Nur eine präzise Hypothese ermöglicht statistisch aussagekräftige Resultate für alle weiteren Prüfschritte.
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Datenauswahl & Vorprüfung

Verschiedene Quellen werden validiert und der Untersuchungsbereich methodisch abgegrenzt.
So werden Datentiefe und Relevanz sichergestellt, unnötige Verzerrungen konsequent ausgeschlossen.
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Automatisierter Backtestablauf

Die Gewichtung liegt auf Transparenz und Reproduzierbarkeit mithilfe standardisierter Testmechanik.

Jede Umsetzung und jeder Einzelschritt sind systematisch nachvollziehbar – ohne individuelle Interpretationsspielräume.

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Ergebnisauswertung & Dokumentation

Sämtliche Fakten, Limitationen und Besonderheiten werden erfasst und mit übersichtlichen Reports festgehalten.
So erhalten Sie eine fundierte, objektive Entscheidungsgrundlage, keine reinen Theoriebehauptungen.

Datengrundlage und Standards

Unser Modell basiert auf geprüften, historischen Kursdaten, die aus mehreren unabhängigen Quellen bezogen werden. So lassen sich Verzerrungen von Beginn an vermeiden.

Jede Datenreihe muss im Vorfeld eine Qualitätssicherung durchlaufen. Fehlwerte und offensichtliche Fehler werden systematisch ausgeschlossen, um Neutralität zu wahren.

Analysen erfolgen nach wissenschaftlichen Standards und unterliegen festen Validierungsprotokollen. Die Methodik wird regelmäßig von Fachexperten geprüft.

Zur Sicherung der Aussagekraft werden Kontrollgruppen gebildet, die zufällige Ergebnisse von echten Mustern trennen helfen.

Unsere Arbeit folgt weder vorgefertigten Mustern noch schnellen Schlussfolgerungen. Anpassungen am Modell erfolgen ausschließlich nach klar definierten Kriterien.

Das Prinzip der Nachvollziehbarkeit steht im Vordergrund. Jeder Ergebnisschritt ist dokumentiert und kann von Dritten überprüft werden.

Wir sichern die Einhaltung aktueller Standards – von der IT-Sicherheit bis zum verantwortungsvollen Umgang mit personenbezogenen Daten.

Datenbank im analytischen Kontext
Validierungsmodelle im Team geprüft

Modellentwicklung in Phasen

2012

Grundlegende Analyse- und Backtestmethoden eingeführt

2015

Validierungsprotokolle zur Datenqualität etabliert

2019

Automatisierungsroutinen und eigenständige Reportings integriert

2024

Erweiterung des Modells auf neue Assetklassen implementiert

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