Overfitting (Modellrisiko)
Überanpassung eines Modells an historische Daten
Definition:
Overfitting bezeichnet den Effekt, dass ein Modell zu stark an vergangene Daten angepasst ist und dadurch scheinbar perfekte Ergebnisse liefert, aber in der Realität schlecht funktioniert. Es ist ein zentrales Risiko bei quantitativen Anlagestrategien und Finanzmodellen.
Formel:
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Beispiel:
Ein Handelsalgorithmus wird so lange optimiert, bis er historische Kursdaten perfekt erklärt. In der Zukunft erzielt er jedoch schlechte Ergebnisse, da er nur die Vergangenheit „auswendig gelernt“ hat.
Merksatz:
Ein zu perfektes Modell ist oft kein gutes Modell.
Häufiges Missverständniss:
Viele glauben, ein Modell mit hoher historischer Performance sei automatisch zuverlässig. Tatsächlich kann dies ein Zeichen für Overfitting sein und zu schlechten Ergebnissen in der Zukunft führen.