Backtest-Leistungskennzahlen richtig lesen — Die Zahlen im Bericht korrekt interpretieren
Zuletzt aktualisiert: 2026-05-20 | Lesezeit: ca. 15 Minuten
Ein Backtest-Bericht ist mit vielen Zahlen gefüllt — und gerade am Anfang ist es nicht leicht zu erkennen, welche davon wirklich über die Qualität eines EAs entscheiden. Wer nur auf den Gesamtgewinn schaut, kann einen gefährlichen EA fälschlicherweise für einen guten halten. Dieser Artikel erklärt die wichtigsten Kennzahlen und gibt realistische Richtwerte.
Inhaltsverzeichnis
Gesamtgewinn allein ist kein Urteil
Der erste Blick im Backtest-Bericht fällt meist auf den Nettogewinn — doch allein danach zu urteilen ist gefährlich. Ein hoher Nettogewinn kann bedeuten, dass das Konto zwischenzeitlich halbiert wurde oder schlicht die Lotgröße übertrieben groß war.
Ein EA muss immer im Verhältnis von erzieltem Gewinn zu eingegangenen Risiken bewertet werden. Die Kennzahlen im Bericht lassen sich übersichtlich in drei Kategorien einteilen: Rentabilität, Risiko und Stabilität.
Kennzahlen zur Rentabilität
Gesamtnettogewinn (Total Net Profit)
Gesamtgewinn minus Gesamtverlust — das Endergebnis des EAs. Allein aussagekräftig ist diese Zahl nicht.
Profit Factor (PF)
Gesamtgewinn ÷ Gesamtverlust. Bei 1,0 Gewinnschwelle, über 1,0 im Plus. 1,1–1,5 ist ein gesunder Bereich; über 3,0 besteht Verdacht auf Curve Fitting.
Erwarteter Gewinn (Expected Payoff)
Durchschnittlicher Gewinn oder Verlust pro Trade. Ein positiver Wert bedeutet, dass der Erwartungswert pro Transaktion positiv ist. Wichtig: auch nach Abzug aller Kosten im Plus.
Recovery Factor
Gesamtnettogewinn ÷ maximaler Drawdown. Zeigt, wie effizient relativ zum eingegangenen Drawdown-Risiko verdient wurde. Je höher, desto besser.
Kennzahlen zum Risiko
Maximaler Drawdown (Maximal Drawdown)
Größter prozentualer und absoluter Rückgang vom Höchstpunkt des Kontostands. Diese Zahl zeigt, welchen Rückgang man im realen Betrieb aushalten muss.
Relativer Drawdown (Relative Drawdown)
Drawdown als prozentualer Anteil des Kontostands — spiegelt den gefühlten Schmerz im realen Betrieb am ehesten wider. 20 % oder weniger gilt als Richtwert.
Maximale Verlustserie (Consecutive Losses)
Höchste Anzahl aufeinanderfolgender Verlusttrades. Im realen Betrieb können noch längere Serien auftreten — die Geldverwaltung muss darauf vorbereitet sein.
Verlustbetrag der maximalen Verlustserie
Nicht der einzelne Verlust, sondern der Gesamtverlust während der längsten Verlustserie. Prüfen, ob das Konto diesen Betrag verkraften kann.
Kennzahlen zur Stabilität
Gesamtzahl der Trades (Total Trades)
Maßstab für statistische Verlässlichkeit. Weniger als 100 Trades, idealerweise weniger als 300, lassen die Ergebnisse möglicherweise als Zufall erscheinen.
Trefferquote (Win Rate)
Anteil der gewinnenden Trades. Allein bedeutungslos — immer zusammen mit dem Risiko-Rendite-Verhältnis (RR) betrachten. Selbst 40 % Trefferquote ergibt bei RR 1:2 einen positiven Erwartungswert.
Sharpe Ratio
Effizienz des Ertrags in Relation zum Risiko (Schwankung). Je höher, desto stabiler wird verdient. Ein Wert um 1,0 gilt als Richtwert.
Equity-Kurve (Balance-Grafik)
Keine Zahl, aber die wichtigste Übersicht überhaupt. Zu glatt deutet auf Curve Fitting hin, treppenförmig ist stabil, plötzliche Einbrüche zeigen die Risikostellen.
Gesunde Richtwerte für Kennzahlen
Richtwerte für einen gesunden EA in einem Backtest über mindestens 5 Jahre. Sind die Werte zu gut, ist eher Überoptimierung zu vermuten.
| Kennzahl | Gesunder Richtwert | Bedenklicher Wert |
|---|---|---|
| Profit Factor | 1,1–2,0 | Über 3,0 (Verdacht auf Curve Fitting) |
| Relativer Drawdown | 10–25 % | Über 40 % (zu hohes Risiko) |
| Recovery Factor | 2,0 oder mehr | Unter 1,0 (ineffizient) |
| Gesamtzahl der Trades | 100 oder mehr | Unter 50 (zu wenig für verlässliche Aussage) |
| Sharpe Ratio | 0,5 oder mehr | Negativ (Risiko nicht gerechtfertigt) |
🔬 Prüfen, ob die Zahlen echt sind
Gute Kennzahlen im Bericht bedeuten nichts, wenn Überoptimierung vorliegt — dann werden sie im realen Betrieb nicht reproduzierbar sein. Bestätigen Sie mit einer Walk-Forward-Analyse, ob der Vorteil echt ist.
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