KI Trading:
Training mit Level2 Tick Daten bringt den Erfolg
Backtesting ist eine essenzielle Methode, um die Funktionsweise einer neuen Handelsstrategie zu validieren – und das, ohne echtes Geld im Livetrading zu riskieren. Auch etablierte Strategien sollten regelmäßig überprüft und anhand der Ergebnisse im Market Replay an neue Marktsituationen angepasst werden.
Allerdings wird hierbei oft ein entscheidender Fehler begangen
Die Tests erfolgen auf aggregierten oder unvollständigen Datenbeständen oder über einen zu kurzen Zeitraum. Dies führt zu verfälschten Resultaten und kann im realen Handel erhebliche Verluste nach sich ziehen.
Präzision
Nur durch Backtesting mit verlässlichen historischen Tick-Daten über viele Jahre hinweg lassen sich Verzerrungen durch Overfitting, Slippage und Spreads zuverlässig ausschließen.
Sorgfalt
Welche Strategien getestet werden, bleibt dem Nutzer überlassen. Doch wer fundierte Ergebnisse erhalten möchte, sollte ausreichend Zeit für umfassende Tests einplanen und verschiedene Techniken sowie Kombinationen ausprobieren. Wer beim Backtesting nicht mit größter Sorgfalt arbeitet, wird auch im echten Handel Schwierigkeiten haben.
Der Hype um KI – Wer jetzt nichts macht, wird abgehängt
Mit der Entwicklung immer leistungsfähigerer KI-Modelle, insbesondere solcher, die auf Zeitreihenanalysen spezialisiert sind (Recurrent Neural Networks – RNNs), eröffnen sich neue Chancen im algorithmischen Handel. Die Optimierung einer Handelsstrategie durch KI verspricht deutlich bessere Ergebnisse als herkömmliche statische Methoden.
Dank KI lassen sich weitaus größere Datenmengen verarbeiten, analysieren und bewerten als bisher. Daher liegt es auf der Hand, den bisher ungenutzten Datenschatz der Level-2-Daten in die Analyse zu integrieren und sich damit einen entscheidenden Vorteil gegenüber der breiten Masse der Trader zu sichern.
Level 2 Tick Daten – Ein Muss für präzise Analysen
Es werden Tick-Daten der letzten mind. 5 Jahre mit präzisen Timestamps, L1- und L2-Informationen benötigt. Das Datenformat muss klar Strukturiert (CSV, JSON, XML) sein, sodass die Daten problemlos in gängige Backtest-Software eingelesen werden können!
Zusätzlich sind auch Level-1-Daten oder Candlestick-Daten verfügbar, ideal für erste Schritte ohne KI-Unterstützung
Es folgt eine kurze Einführung in das Thema
Was ist das Backtesting?
Backtesting im Börsenhandel ist der Prozess, bei dem eine Handelsstrategie anhand historischer Marktdaten getestet wird, um ihre Wirksamkeit und Rentabilität zu beurteilen. Der Zweck von Backtesting besteht darin zu überprüfen, wie eine Handelsstrategie in der Vergangenheit unter realen Marktbedingungen funktioniert hätte, bevor sie in der Praxis angewendet wird. Das Ziel ist die Optimierung der Strategie um einen höheren Gewinn zu erwirtschaften.
Insgesamt ist Backtesting ein wichtiges Werkzeug im Handel, um Hypothesen zu testen und das Vertrauen in eine Strategie zu stärken, bevor echtes Kapital investiert wird. Allgemein gilt: Je granularer und umfänglicher die Daten, desto besser das Ergebnis!
Statische Strategie
Der Handel mit statistischen Modellen nutzt Methoden und Algorithmen, um Finanzmärkte zu analysieren und Handelsentscheidungen zu treffen. Diese Modelle stützen sich auf historische Kursdaten, Marktindikatoren und statistische Techniken, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Zu den häufig verwendeten Methoden gehören Zeitreihenanalysen, Regressionsmodelle und statische Regeln. Ziel ist es, schneller und effizienter auf Marktveränderungen zu reagieren als mit reinem „Bauchgefühl“. Durch die Automatisierung von Handelsentscheidungen können die Handelskosten gesenkt, die Reaktionszeit verkürzt und menschliche Fehler vermeiden werden, wodurch der Handel effizienter und kostengünstiger wird.
Verbesserung durch KI-Modelle
Maschinelles Lernen (ML) bietet im Aktienhandel zahlreiche Vorteile. Es ermöglicht die Analyse großer Datenmengen und die Erkennung komplexer Muster, die von traditionellen statistischen Methoden oft nicht erfasst werden. ML-Algorithmen können sich kontinuierlich verbessern, indem sie aus neuen Marktdaten lernen und ihre Vorhersagen anpassen, was zu einer besseren Performance und Genauigkeit führt. Zudem ermöglichen sie die Entwicklung flexibler und adaptiver Handelsstrategien, die auf sich schnell verändernde Marktbedingungen reagieren.
Training von KI-Modellen
Das Training einer Künstlichen Intelligenz erfolgt in mehreren Schritten, je nach Art des Modells und der verwendeten Methode. Im Allgemeinen lässt sich der Trainingsprozess in folgende Phasen unterteilen:
- Datenvorbereitung: Zunächst werden große Mengen an normalisierten Daten benötigt, um die KI zu trainieren.
- Training: Im Training lernt die KI, Muster in den Daten zu erkennen. Dies geschieht durch die Anwendung von Algorithmen, die die Eingabedaten mit den erwarteten Ausgaben (Zielen) vergleichen.
- Evaluierung: Um sicherzustellen, dass die KI gut funktioniert, wird das Modell mit einem separaten Datensatz getestet, der während des Trainings nicht verwendet wurde (Testdaten).
- Einsatz und kontinuierliches Lernen: Nach dem Training kann die KI in einer realen Umgebung eingesetzt werden. In vielen Fällen wird das Modell jedoch weiterhin mit neuen Daten versorgt, um seine Leistung zu verbessern und sich an Veränderungen in den Daten anzupassen.
