Quant-Glossar

Walk-Forward-Analyse

Robuste Validierungsmethode: rollend trainieren und out-of-sample testen.

Bei einer Walk-Forward-Analyse wird eine Strategie auf einem Trainingsfenster (z. B. 5 Jahre) optimiert und dann auf einem direkt folgenden Out-of-Sample-Fenster (z. B. 1 Jahr) getestet. Beide Fenster werden dann in der Zeit verschoben und der Prozess wiederholt.

Vorteil: zeigt, ob eine Strategie auch in nie gesehenen Daten funktioniert — die wichtigste Frage überhaupt. Nachteil: rechenintensiv, viele Parameter-Wahl-Entscheidungen. Walk-Forward ist Pflichtprogramm — wer das nicht macht, weiß nicht, ob er Strategie oder Overfitting handelt.

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