Backtesting

Backtesting ist eine Methode zur Validierung und Leistungsbewertung eines Prognosemodells oder einer Handelsstrategie unter Verwendung historischer Daten. Dabei wird das Modell oder die Strategie auf einem Datensatz getestet, der nicht für das Training oder die Entwicklung verwendet wurde (Out-of-Sample-Daten). Der Prozess simuliert die Anwendung des Modells in der Vergangenheit, um dessen Verhalten und Ergebnisse unter realistischen Bedingungen zu bewerten. Durch den Vergleich der Modellprognosen mit den tatsächlich eingetretenen Werten können Metriken wie Fehlerquoten (z.B. MAE, RMSE), Genauigkeit und Robustheit ermittelt werden. Backtesting hilft, das Vertrauen in ein Modell zu stärken oder Schwachstellen aufzudecken, bevor es im Live-Betrieb eingesetzt wird, und ist ein kritischer Schritt im Data-Science-Lebenszyklus.

Für Marketing-Verantwortliche und CMOs ist Backtesting entscheidend, um die Verlässlichkeit von Vorhersagemodellen für Kampagnen-Performance oder Kundenabwanderung zu beurteilen. Es minimiert das Risiko, Entscheidungen auf unzureichend getesteten Modellen zu basieren. CTOs nutzen Backtesting zur Qualitätssicherung von KI-Modellen und zur Sicherstellung der Modellrobustheit vor dem Einsatz in produktiven Systemen. Dies gewährleistet eine datengestützte Entscheidungsfindung und reduziert operative Risiken.

Ein Marketing-Team hat ein Modell entwickelt, das die Wahrscheinlichkeit eines Produktkaufs auf Basis von Nutzerinteraktionen vorhersagt. Vor dem Rollout des Modells für personalisierte Empfehlungen wird ein Backtest durchgeführt. Das Modell wird auf historischen Nutzerdaten angewendet, um vorherzusagen, welche Nutzer in der Vergangenheit gekauft hätten. Die Vorhersagen werden mit den tatsächlichen Käufen verglichen, um die Genauigkeit und Effizienz des Modells unter realen Bedingungen zu quantifizieren.

Aus dem Finanzwesen (1990er). Time Series CV populär durch Hyndman & Athanasopoulos.

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