Überanpassung

Was ist Überanpassung?

Überanpassung ist ein Modellierungsfehler, der auftritt, wenn eine Funktion zu eng an einen begrenzten Satz von Datenpunkten angepasst ist. Die Überanpassung des Modells erfolgt im Allgemeinen in Form eines übermäßig komplexen Modells, um die Eigenheiten der untersuchten Daten zu erklären.

In der Realität weisen die oft untersuchten Daten einen gewissen Grad an Fehlern oder zufälligem Rauschen auf. Daher kann der Versuch, das Modell zu stark an leicht ungenaue Daten anzupassen, das Modell mit erheblichen Fehlern infizieren und seine Vorhersagekraft verringern.

[Wichtig: Finanzfachleute müssen sich immer der Gefahren einer Überanpassung eines Modells auf der Grundlage begrenzter Daten bewusst sein.]

Überanpassung verstehen

Ein häufiges Problem ist beispielsweise die Verwendung von Computeralgorithmen zum Durchsuchen umfangreicher Datenbanken mit historischen Marktdaten, um Muster zu finden. Wenn genügend Studien vorliegen, ist es oft möglich, ausgefeilte Theoreme zu entwickeln, die Dinge wie die Rendite an der Börse mit großer Genauigkeit vorherzusagen scheinen.

Wenn sie jedoch auf Daten außerhalb der Stichprobe angewendet werden, kann sich herausstellen, dass solche Theoreme lediglich die Überanpassung eines Modells an das darstellen, was in Wirklichkeit nur zufällige Vorkommnisse waren. In allen Fällen ist es wichtig, ein Modell anhand von Daten zu testen, die außerhalb der für die Entwicklung verwendeten Stichprobe liegen.

Die zentralen Thesen

• Überanpassung ist ein Modellierungsfehler, der auftritt, wenn eine Funktion zu eng an einen begrenzten Satz von Datenpunkten angepasst ist.
• Finanzfachleute müssen sich immer der Gefahren einer Überanpassung eines Modells auf der Grundlage begrenzter Daten bewusst sein.

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