KI Trading:
Training mit Level2 Tick Daten bringt den Erfolg
Market Replay und Backtest mit viel besseren Ergebnissen
Ich verbessere jetzt gerade meine Trading Strategie durch den Einsatz von KI Modellen. Bisher hatte ich einen statischen Algorithmus, der ausschließlich auf einfachsten Marktdaten (ASK/BID/TRADE) basierte.
Durch den Einsatz von Machine Learning (Recurrent Neural Networks – RNNs) beim Market Replay, wird die Treffergenauigkeit deutlich erhöht!
Ich habe mein eigenes Modell um eine KI Komponente erweitert und konnte nach einigem Optimieren im Durchschnitt 38,1% bessere Ergebnisse erreichen
Der Erfolg stellte sich erst ein, als auch Level2 Daten mit in das Training einbezogen wurden. Beim Backtesting konnte bewiesen werden, dass damit ein bevorstehender Trade früher erkannt wird. Auch die Stärke der Kursschwankung lässt sich sehr gut vorhersagen.
Aktuell beschränke ich mich auf Futures von Bitcoin, DAX und S&P500
Level2 Tick Daten sind Pflicht!
Den großen Vorteil kennen leider auch die Datenlieferanten und verlangen astronomische Preise. Die Beschaffung historischer und tagesaktueller Trainingsdaten ist sehr kostspielig.
Daher stellt sich die Frage:
Woher bekomme ich günstige Level2 Tick Daten für das Training des KI Modells?
*Der Datensatz muss Tick-Daten der letzten mind. 5 Jahre mit genauen Timestamps, L1- und L2-Informationen enthalten. Das Datenformat muss klar Strukturiert (CSV, JSON, XML) und mit Python einfach lesbar sein.
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Daten zum Download
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.
