AUR JOURNAL · GESCHICHTE: 22. JULI 2025
Als der Backtest immer wieder nichts fand
Das Programm lief. Die Daten wurden geladen. Der Test kam bis zum Ende. Und dann stand dort wieder sinngemäß dasselbe: Im gewählten Zeitraum gab es keine Signale.
Dieser Test sollte endlich Klarheit bringen
Am 22. Juli arbeitete Patryk schon seit Wochen an seinem Trading-Bot. Programmieren lernte er während des Bauens. Hinter ihm standen weder eine formale Softwareausbildung noch ein Quant-Team. Roj, sein KI-Partner, war inzwischen Lehrer, Code-Lieferant und Fehlersucher zugleich.
Nun lief ein Backtest. Dabei wird eine Handelsstrategie auf alten Marktdaten abgespielt, um zu sehen, was sie damals getan hätte. Vereinfacht gesagt ist es eine Generalprobe mit der Vergangenheit, ohne echtes Geld einzusetzen.
Der Test lief durch. Das Ergebnis: kein Signal im untersuchten Zeitraum.
Also startete Patryk den Test erneut
Die erhaltene Projekthistorie zeigt mehrere Durchläufe für BTCUSDT mit zufällig gewählten Testfenstern. Wieder kam kein Signal.
Das war kein vertrauter Programmfehler. Keine rote Fehlermeldung zeigte auf eine falsche Einrückung, und keine fehlende Bibliothek stoppte den Prozess. Das Programm konnte seine Arbeit beenden und trotzdem nichts Brauchbares liefern.
Damit rückte eine unangenehmere Möglichkeit näher: Vielleicht lag das Problem nicht nur in der Technik. Vielleicht waren die Regeln der Strategie selbst zu eng oder grundsätzlich schlecht gewählt.
Keine Verluste sind noch kein Erfolg
Ein Bot, der nie handelt, kann natürlich auch lange keine Verlusttrades produzieren. Das sieht auf den ersten Blick harmlos aus, sagt aber fast nichts über die Qualität der Strategie.
Ein Trading-Signal bedeutet nur, dass die festgelegten Bedingungen für eine Aktion erfüllt sind. Wenn diese Bedingungen fast nie eintreten, kann der Bot technisch gesund sein und trotzdem vollkommen stillstehen.
Genau darin lag die Lektion dieses Tages: Ein funktionierendes Programm und eine funktionierende Handelsidee sind zwei verschiedene Dinge.
Roj musste mehr werden als ein Reparaturdienst
Bis dahin war die Zusammenarbeit mit KI oft sehr praktisch gewesen: Datei erzeugen, Fehler korrigieren, Befehl kopieren, erneut starten. Für Patryk war dieser Ablauf entscheidend, weil er damit Dinge bauen konnte, die weit über sein eigenes Programmierwissen hinausgingen.
Doch wenn der Code läuft und die Strategie trotzdem nichts findet, reicht eine weitere korrigierte Datei nicht mehr. Aus der Frage „Wie reparieren wir das?“ wird langsam eine andere: „Was, wenn unsere Annahmen falsch sind?“
Am 22. Juli blieb diese Frage offen. Fünf Tage später würde Patryk den nächsten Schritt ausdrücklich formulieren: Die KI sollte nicht länger davon ausgehen, dass seine Überlegungen stimmen, sondern kritisch herausfinden, was tatsächlich kaputt war.
AUR Research Lab dokumentiert Forschung und Entwicklung. Dies ist keine Finanzberatung, kein Renditeversprechen und kein Nachweis eines validierten Trading-Vorteils.