Der algorithmische Handel, auch bekannt als Algo-Handel, bezeichnet die automatisierte Ausführung von Handelsentscheidungen mittels Computeralgorithmen. Diese Handelsform hat sich in den letzten Jahrzehnten durch die Fortschritte in der Computertechnologie und Datenanalyse zu einem zentralen Bestandteil moderner Finanzmärkte entwickelt. Im Kern basiert der Algo-Handel auf der systematischen Anwendung vordefinierter Regeln, die Marktanalysen, Handelsentscheidungen und deren Ausführung automatisieren.
Eine der Grundvoraussetzungen für den algorithmischen Handel ist ein Verständnis der Märkte und Finanzinstrumente. Der Algo-Handel fordert außerdem Basiswissen im Bereich der Softwareentwicklung.
Gängige Programmiersprachen wie zum Beispiel Python ermöglichen die Entwicklung maßgeschneiderter Handelsstrategien und deren Implementierung. Ergänzend dazu bieten spezialisierte Bibliotheken die nötigen Werkzeuge für Datenanalyse und Backtesting.
Ein zentraler Aspekt des algorithmischen Handels ist die Strategieentwicklung. Handelsstrategien können von einfachen Ansätzen, wie der Nutzung von gleitenden Durchschnitten zur Trendverfolgung, bis hin zu komplexen maschinellen Lernmodellen reichen, die zukünftige Preisbewegungen vorhersagen sollen. Der Einsatz solcher Strategien erfordert jedoch eine gründliche Analyse historischer Marktdaten und eine sorgfältige Optimierung, um ihre Wirksamkeit zu gewährleisten.
Neben der Strategieentwicklung spielt auch das Risiko- und Geldmanagement eine entscheidende Rolle. Algo-Handelssysteme müssen in der Lage sein, Positionsgrößen dynamisch anzupassen, Stop-Loss- und Take-Profit-Mechanismen umzusetzen und gleichzeitig die Diversifikation des Portfolios zu berücksichtigen. Eine weitere wichtige Komponente ist die Berücksichtigung der Handelsinfrastruktur. Latenz – also die Verzögerung zwischen der Datenübermittlung und der Orderausführung – spielt insbesondere im Hochfrequenzhandel (HFT) eine entscheidende Rolle.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der algorithmische Handel eine Schnittstelle aus Finanzmarktkenntnissen, technologischem Know-how und datengetriebenem Denken darstellt. Er bietet zahlreiche Chancen, die Effizienz und Präzision des Handels zu steigern, erfordert jedoch ein hohes Maß an Expertise, Planung und Überwachung. In einer Welt, in der Daten und Geschwindigkeit zunehmend die Märkte dominieren, bleibt der algorithmische Handel ein Schlüsselfaktor für den Erfolg moderner Anleger und institutioneller Akteure.
Den Algo-Handel lernen
Um den Algo-Handel anwenden und umsetzen zu können, sind aktuell Programmier-Kenntnisse eine grundlegende Voraussetzung. Die Programmiersprache Python hat sich als eine der beliebtesten Programmiersprachen für den algorithmischen Handel etabliert. Seine Vielseitigkeit, Benutzerfreundlichkeit und umfangreichen Bibliotheken machen es zur idealen Wahl für Trader und Entwickler. Dank der klaren Syntax und einer gut lesbaren Struktur, ermöglicht sie es selbst Anfängern, komplexe Algorithmen schnell zu entwickeln. Diese Zugänglichkeit macht Python zu einer hervorragenden Wahl für den Einstieg in den Algo-Handel. Python bietet eine Vielzahl spezialisierter Bibliotheken, die die Entwicklung und Implementierung von Handelsstrategien erheblich vereinfachen.
Mit Python können Strategien auf historischen Daten getestet werden, um ihre Robustheit und Wirksamkeit zu evaluieren. Bibliotheken wie Backtrader bieten leistungsstarke Tools, um Strategien zu simulieren und ihre Performance zu bewerten. Dies hilft dabei, Risiken zu minimieren, bevor die Strategie in einem Live-Markt eingesetzt wird.
Die große und aktive Python-Community bietet eine Fülle von Ressourcen, Tutorials, Foren und vorgefertigten Lösungen für Herausforderungen im Algo-Handel. Python unterstützt die nahtlose Integration mit Broker-APIs und Börsen, u.a. IB-Broker und MetaTrader, die wir noch genauer betrachten werden.
Python ist kostenlos und Open-Source. Die Verfügbarkeit von kostenlosen Bibliotheken und Tools reduziert die Einstiegskosten erheblich und ermöglicht es, ohne teure Handelsplattformen oder Softwarelösungen zu arbeiten.
Wenn du noch keine Programmierkenntnisse mit Python besitzen solltest, empfehle ich dir das notwendige Wissen durch einen Online-Kurs anzueignen.
Für alle die nur eine kurze Auffrischung der Python Syntax, Datentypen und Funktionen benötigen, finden nachfolgend eine Zusammenfassung:
Basis Syntax
Der Python-Interpreter ist ein Konsolenprogramm, d.h. bringt von sich aus keine grafische Ausgabe mit. Alle Kommandos und Programmschritt werden textbasiert in Python Syntax als Programm vorgegeben.
Hier ist eine einfache Ausgabe:
print("Algorithmic Trading mit Python")Die Einrückung der Anweisungen ist in Python entscheidend, da sie den Umfang von Schleifen, Funktionen und Klassen definieren. Insofern achte darauf, dass alle Anweisungen eines Blocks den gleichen Einzug erhalten, d.h. direkt untereinander stehen.
Variable und Datentypen
Variablen werden verwendet, um Informationen zu speichern. Python Variablen sind dynamisch, so dass du den Typ einer Variable nicht explizit deklarieren musst.
Diese Variablen können Daten in Bezug auf Aktiennamen, Preise, Handelsmengen und Marktbedingungen speichern:
stock = "AAPL" # Text
price = 150.45 # Gleitkommazahl
volume = 5000 # Ganzzahl
is_bull_market = True # WahrheitswertDie Wertzuweisung erfolgt durch =, alles hinter # ist ein Kommentar und beschreibt zur besseren Lesbarkeit den Vorgang oder die Bedeutung. Texte (Strings) sind in „…“ eingefasst. Nachkommastellen werden mit . getrennt.
Bedingungen
Bedingte Aussagen ermöglichen die Entscheidungsfindung im Ablauf, was für die Umsetzung von Handelsstrategien unerlässlich ist. Dieses Beispiel nutzt if (wenn), elif (sonst wenn), und else (sonst) als Handelsentscheidungen anhand des Aktienkurses.
Hier erkennt man auch schon die für Python typische und zwingend notwendige Einrückung der Programm Blöcke, nach einer Entscheidung:
if price > 150: # wenn der Preis > 150 das Wertpapier kaufen
print("verkaufen", stock)
elif price < 100: # sonst wenn der Preis < 100 das Wertpapier verkaufen
print("kaufen", stock)
else: # sonst halten
print("halten", stock)Typen
Auch wenn Python Variablen dynamisch sind, muss man die grundlegen Datentypen: String (Text), Integer (Ganzzahl), Float (Gleitkommazahl) kennen und Typumwandlungen berücksichtigen:
price_str = "199.99"
# Konvertierung des Textes in eine Gleitkommazahl
price_float = float(price_str) Arithmetische Operation
Die Berechnung von Ergebnissen erfolgt mit den allgemein bekannten Operatoren +, -, *, /
preis = menge * einzelpreis
gewinn = verkaufpreis - kaufpreisAusnahme Behandlung
Die Ausnahmenbehandlung ist wichtig, wenn Anweisungen zu unzulässigen Berechnungen oder Zuweisungen führen kann und diese nur aufwendig abgefragt oder behandelt werden können. Hier ein einfaches Beispiel mit Division durch 0, idealerweise sollte man bei diesem Beispiel vor der Berechnung eine Abfrage auf 0 einfügen, um eine Ausnahme Behandlung zu vermeiden, insofern dieses Beispiel nur zur Anschauung:
menge = 0
kaufpreis = 142.47
# Nachfolgend Versuch der Ausführung
try:
stueckpreis = kaufpreis / menge
except Exception as e:
print("Es ist ein Fehler bei der Stückpreisberechnung aufgetreten:", e)Aber gerade beim Lesen von Dateien kann nicht immer vorhergesehen werden, ob der Lesevorgang fehlerfrei ablaufen wird, insofern ist dann eine Ausnahme-Behandlung obligatorisch:
try:
open_position(stock, volume) # Stockdaten einlesen
except Exception as e:
print("Error opening position:", e)Funktionen
Funktionen sind Codeblöcke, die eine bestimmte Aufgabe erfüllen und durch Aufruf wiederverwendbar sind.
# Funktion calculate_profift mit den Parametern Eröffnungspreis, Abschlusspreis, Menge
def calculate_profit(entry_price, exit_price, volume):
return (exit_price - entry_price) * volume
# Berechnung des profit mit der Funktion calculate_profit und den Parametern 100, 150, 50
profit = calculate_profit(100, 150, 50)
print("Profit:", profit) # erwartetes Ergebnis 2.500 = (150-100) * 50Liste, Tupel, Set, Dictionary
Liste, Tupel, Set und Dictionary sind integrierte Datenstrukturen von Python, die für die Speicherung und Manipulation von Datensammlungen unerlässlich sind. Diese Strukturen sind von unschätzbarem Wert, um Daten in algorithmischen Handelsanwendungen effizient zu organisieren.
# Liste von Werten veränderlich
preise = [ 50.0, 60.7, 3.5, 700.9, 33.5, 3.5]
# Tupel von Werten unveränderlich
aktien_info = ("AAPL", 150.45, "Technology")
# Set von Werten, ähnlich der Liste aber ohne doppelte Elemente
aktien_symbole = {"AAPL", "GOOG", "MSFT"}
# Dictionary / Wörterbuch bestehend aus einem Schlüssel und einem Wert zum Schlüssel
aktien_preise = {"AAPL" : 150.45, "GOOG" : 2725.60, "MSFT" : 120.60}Paradigmen
Python unterstützt mehrere Programmierparadigmen, einschließlich imperativer, funktionaler und objektorientierter Programmierung. Jedes Paradigma kann im Algo-Handel verwendet werden, um verschiedene Arten von Problemen zu strukturieren.
- Imperativ: Direkt ändert den Programmzustand durch Anweisungen und Schleifen.
- Funktional: Verwendung von Funktionen.
- Objektorientiert: Organisierung des Codes mit Objekten und Klassen.
Imperativ und funktional Programmierung ist bereits oben in den Beispielen angewendet worden, nun noch ein Beispiel für objektorientierte Programmierung.
OOP
Object-Oriented Programming (OOP) ist ein Programmierparadigma. Hierbei werden „Objekte“, d.h. Datenstrukturen zusammen mit Methoden (Funktionen) definiert und verwendet, mit dem Ziel, Programme zu strukturieren. Diese OOP-Konzepte sind grundlegend für den Aufbau eines robusten und wiederverwendbaren Codes im Algo-Handel.
Charakteristisch ist für Klassen die Variable self, über die alle Daten und Funktionen der Klasse als Objekt adressiert werden und eine Referenz auf die erzeugte Instanz darstellt. Im folgenden Beispiel wird eine Klasse Stock definiert und zwei Instanzen dieser Klasse angelegt :
# Definition der Klasse stock
class Stock:
# Initialisierungs-Methode
def __init__(self, symbol, price):
self.symbol = symbol # Symbolname
self.price = price # Preis
# Erzeugung einer AAPL-Aktie und MSFT-Aktie als objektorientierte Instanz
stock1 =Stock("AAPL", 150.50)
print(stock1.symbol, stock1.preis) # Ausgabe: AAPL 150.50
stock2 =Stock("MSFT", 23.50)
print(stock2.symbol, stock2.preis) # Ausgabe: MSFT 23.50Methoden
Methoden sind Funktionen, die im Körper einer Klasse definiert sind, d.h. der Klasse zugeordnet sind.
# Definition der Klasse stock
class Stock:
# Methode zur Initialisierung
def __init__(self, symbol, price):
self.symbol = symbol
self.price = price
# Methode zur Preisaktualisierung
def update_price(self, new_price):
self.price = new_price
print(f"Aktualisierter Preis von {self.symbol}: {self.price}")
# Erzeugung der Stock Instanz
apple_stock = Stock("AAPL", 150.50)
# Aufruf der Methode update_price
apple_stock.update_price(155.75) # Ausgabe: Aktualisierter Preis von AAPL: 155.75Vererbung
Die Vererbung ermöglicht es neuen Klassen, die Eigenschaften und Methoden von bestehenden Klassen zu übernehmen. Dies ist nützlich, um spezialisierte Klassen auf Basis übergeordneter und allgemeiner Klasse zu definieren. Die spezialisierte Klasse übernimmt zunächst alle Variablen und Methoden der übergeordneten Klasse und kann diese durch eigene Variablen und Methoden erweitern oder ändern, d.h. überschreiben.
Class dividendStock(Stock): # Abgleitet von Stock
def __init__(self, symbol, price, dividend):
super().__init__(symbol, price)
self.dividende = dividend # Dividende in der abgeleiteten Klasse ergänzt
# Erzeugung einer
msft = dividendStock("MSFT", 210.25, 1.85)
print(msft.symbol, msft.dividend) # Ausgabe: MSFT 1.85Module
Module in Python sind einfach Text-Dateien mit Python-Code, die Funktionen, Klassen und Variablen definieren, die dann in anderen Python-Skripten oder Modulen verwendet werden können. Module sind der Schlüssel zur Organisation und Wiederverwendung von Code in einem Python-Projekt.
Das Einfügen von Modulen in das eigene Modul oder Programm erfolgt mit import
import math
import datetime
import statistics
# Nutzung der importierten Module
# Berechnung der Wurzel aus 16
print(math.sqrt(16))
# Das Datum von heute
today = datetime.date.today()
print(today)
# Der Mittelwert einer Liste
prices = [100, 102, 98, 97, 103]
average_price = statistics.mean(prices)
print(average_price) Paketmanager
Um externe Pakete laden zu können, benötigt man den Paketmanager. Dieser organisiert die Installation, das Update und die Deinstallation von Python Modulen und Bibliotheken. Im Rahmen von Python-Bibliotheken und werden die Paketmanager pip und conda vorrangig verwendet.
pip
Pip ist ein Paketinstallations-Tool für Python. Es ist ein Kommandozeilen-Tool, mit dem PyPI-Pakete installiert, aktualisiert oder deinstalliert werden können. Der Beispiel-Aufruf zur Installation von der Bibliothek pandas:
pip install pandasDie Aktualisierung der Bibliothek pandas, wenn der Entwickler der Bibliothek eine neue Version hinterlegt hat:
pip install --upgrade pandasDie Deinstallation der Bibliothek:
pip uninstall pandasBiblotheken
Für das Algo-Trading benötigt man eine Vielzahl von Bibliotheken. Jede der nachfolgend vorgestellten Bibliotheken spielt eine entscheidende Rolle im algorithmischen Handelsökosystem, bietet Tools und Funktionen für die Datenbereitstellung, Backtest-Strategien, Analyse von Finanzdaten und die Bewertung der Leistung von Handelsstrategien.
Die einfache Bereitstellung und die leichte Integration vieler 1000 Zeilen Python Code in dein Algo-Trading sind ein wesentlicher Vorteil der Programmiersprache Python und ermöglichen mit geringem eigenen Programmieraufwand sehr komplexe Anwendungen zu erstellen. Wir möchten nun die wichtigsten Trading-Bibliotheken vorstellen:
backtrader
Backtrader ist eine Python-Bibliothek zum Testen von Handelsstrategien. Es ermöglicht das Testen mit historischen Daten, um zu sehen, wie sich Strategien entwickelt hätten. Es unterstützt eine breite Palette von Indikatoren und Dateneingaben.
pandas
Panadas stellt ein umfangreiches tabellarisches Daten-Organisationssystem zur Verfügung und hilft umfangreiche Analyseergebnisse oder historische Kursdaten zu strukturieren.
ib_insync
Ibinsync ist eine Client-Bibliothek für die API von Interactive Brokers, das automatisierte Handeln, Datenerhebung und mehr ermöglicht. Es vereinfacht die Arbeit mit der nativen IB-API.
yfinance
yfinance bietet historische Marktdaten von Yahoo Finance herunterzuladen.
scikit-learn
scikit-learn ist eine leistungsstarke Bibliothek für maschinelles Lernen, die verwendet werden kann, um prädiktive Modelle basierend auf Finanzdaten zu erstellen.
seeborn
seeborn ist ein leistungsstarkes Datenvisualisierungstool zur Datenanalyse, das es einfach macht, komplexe Datensätze visuell zu erkunden.
Python-Programmierumgebung Jupyter Notebook / Lab
Jupyter Notebooks und Jupyter Lab sind leistungsstarke Tools für interaktives Programmieren und ist eine Ablaufumgebung für den erstellten Python-Code. Theoretisch kann jedes Python Programm auf Kommando-Zeilen Ebene ausgeführt werden. Jupyter vereinfacht als Programmierumgebung aber den Programm-Aufruf und die Ergebnisanzeige durch eine grafische Oberfläche. Gleichzeitig bündelt und organisiert es deine Entwicklungsprojekte.
Nun bist du auf dem aktuellen Stand und kennst die Voraussetzungen um den Algo-Handel starten zu können.