Links überspringen

Steigen Sie ein:
mit KI ­in die Zukunft ­des Tradings

Wir entwickeln Ihr individuelles Handelssystem auf der Basis von Künstlicher Intelligenz (KI).

Mit KI Trading mehr Marktchancen profitabel handeln.

Intelligenter Handel

Die Technologie des maschinellen Lernens bietet eine neue und vielfältige Palette von Werkzeugen, die den algorithmischen Handel mehr als nur automatisch machen. Maschinelles Lernen wandelt algorithmischen Handel in intelligenten Handel um.

Kontinuierliche Verbesserung

Algorithmen des maschinellen Lernens sind in der Lage, aus den von uns bereitgestellten Daten zu lernen. Wenn neue Daten zur Verfügung gestellt werden, verbessert sich die Genauigkeit und Effizienz des Modells zur Entscheidungsfindung mit zunehmendem Training.

Identifizierung von Trends und Mustern

Dieser Vorteil ist nicht zu unterschätzen. Überwachte, unüberwachte und verstärkte Lernalgorithmen identifizieren Trends und Muster mit Hilfe der zugrundeliegenden Datenmenge auf intelligente Art und Weise.

Verbessertes Risikomanagement

Maschinelles Lernen erkennt aktuelle Markttrends präziser und ohne Emotion. Mit zunehmender Datenbasis können Targets und Stopps intelligent optimiert werden.

Menschliches Versagen vermeiden

Der Einsatz von Algorithmen bei einer automatischen Handelsstrategie hat den Vorteil, dass menschliche Emotionen außen vor bleiben. Damit werden Fehler beim Handeln reduziert und Verluste vermieden.

Trading-Gelegenheiten verbessern

Wählen oder erstellen Sie einen Algorithmus entsprechend Ihrer Strategie und maximieren Sie Ihre Chancen auf dem zugrunde liegenden Markt.

Permanente System-Verfügbarkeit nutzen

Richten Sie Ihre Algorithmen ein und lassen Sie sie gemäß Ihren Zeitplan handeln – bei Bedarf auch 24 Stunden lang, 5 Tage die Woche.

Ihre bestehende Strategie ergänzen

Verwenden Sie Algorithmen zur Feinabstimmung des Risikomanagements in Ihrer Handelsstrategie und implementieren Sie Stopps und Limits ganz nach Ihrem Bedarf.

Machine Learning revolutioniert den Börsenhandel

Machine Learning ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, die gerade dabei ist, das Trading zu revolutionieren. Die Systeme verlassen sich nicht länger auf die sture Umsetzung von Algorithmen und deren Anweisungen. Das Maschinenlernen eröffnet die Möglichkeit, ein lernfähiges Handelssystem umzusetzen, das seine eigenen Entscheidungen trifft und optimale Werte für seine Parameter selbst ermittelt.

Details zum Machine Learning ...
KI Trading Solutions- Machine Learning beim Trading

Reinforcement Learning als Teilgebiet des Maschinenlernens

Zu den fruchtbarsten Ansätzen beim KI Trading gehört das Reinforcement Learning. Darunter versteht die Computerwissenschaft eine Reihe von Methoden, mit denen ein maschineller Agent Strategien für verschiedene Problemlösungen erlernt.

Details zum Reinforcement Learning ...

Deep Learning zeichnet sich durch die Entdeckung komplexer und abstrakter Muster in Daten aus

Im Bereich künstliche Intelligenz ist Deep Learning in den letzten Jahren kometenhaft aufgestiegen. Das mehrschichtige oder tiefgehende Lernen setzt auf künstliche neuronale Netze und bietet herausragende Vorteile für die Informationsverarbeitung.

Details zum Deep Learning ...

Supervised Learning

Dank Supervised Learning und anderer Trainingsmethoden treffen lernfähige Systeme ihre eigenen Entscheidungen und bilden somit die Grundlage für intelligente Handelssysteme.

Details zum Supervised Learning ...

Entwickeln Sie mit uns Ihr eigenes Handelssystem

Skizzieren Sie uns Ihren Handelsansatz, den Sie umsetzen wollen. Sie haben die Wahl, ob sie diesen Handelsansatz mit einer automatisierten Strategie (Trading-Roboter) oder mit künstlicher Intelligenz (KI) von uns entwickeln lassen möchten.

Trading-Roboter basieren auf genau festgelegten Handelsansätzen. Bei künstlicher Intelligenz lernt die Maschine innerhalb eines gesetzten Rahmens selbständig. Die Technologien des Machine Learning und des Deep Learning verwandeln Ihren Handelsansatz somit in ein intelligentes Handelssystem, das Trends und Muster besser erkennt und Fehler beim Handeln vermeidet.

Spätestens seit dem Aufkommen der Computer und des Internets in den 1990er Jahren hat diese Technologie unser aller Leben vollkommen verändert. Die nächste große Entwicklungsstufe, die bereits in vollem Gange ist, ist der Einzug der künstlichen Intelligenz (KI) in unseren Alltag. Bei der künstlichen Intelligenz simulieren Computer menschliche Intelligenz. Sie werden derart programmiert, dass sie ähnlich wie Menschen selbständig ‚denken‘ und handeln können. Dabei können Sie in bestimmten Bereichen bereits wesentlich effizienter Zusammenhänge erkennen als wir Menschen.

KI wird zunehmend beim Trading eingesetzt

KI wird bereits in vielen Bereichen eingesetzt. Ob Spamerkennung bei E-Mails, Spracherkennung bei Alexa und Siri oder selbstfahrende Autos. Die künstliche Intelligenz breitet sich in immer mehr Lebensbereichen aus. Nicht zuletzt beim Trading. Mit künstlicher Intelligenz können die Märkte von Analysten mit größerer Genauigkeit prognostiziert werden. Und für Händler und Börsenunternehmen wird es mit KI Trading zunehmend einfacher, Risiken zu mindern und höhere Renditen zu erzielen.

KI Trading ist zukunftsweisend

KI Trading ist ein zukunftsweisender Ansatz in der Erstellung von Handelssystemen. Denn mit künstlicher Intelligenz kann es gelingen, den Markt zu schlagen. Die ganz großen der Branche arbeiten daran schon seit einigen Jahren, doch wird KI Trading auch für bisher diskretionär handelnde Trader immer interessanter. Bei Künstlicher Intelligenz entscheidet nicht mehr der Mensch über Investitionen, sondern die Maschine. Die Maschine lernt auf der Basis eines vorher entwickelten Datenmodells selbständig, wann Sie für einen bestimmten Markt Positionen eingehen, halten oder verkaufen sollte. Somit steigt die Wahrscheinlichkeit, bei Investitionen höhere Renditen zu erzielen.

Auch wenn die Entwicklung von KI Trading Handelssystemen noch in den Anfängen ist, wird die zur Verfügung stehende Rechenleistung immer besser und die Datenmodelle immer ausgefeilter. Somit ist es nur eine Frage der Zeit, bis die künstliche Intelligenz beim Trading eindeutig dem menschlichen Handeln überlegen sein wird.

KI Trading erkennt wertvolle Zusammenhänge

Wichtig dabei ist, dass KI Trading schon jetzt seine Stärken besser ausspielen kann, wenn nicht nur reine Kursdaten beim Eingehen von Positionen in Betracht gezogen werden. Manche Hedgefonds werten auf der Suche nach Daten zur Auslastung chinesischer Fabriken Satellitenbilder aus. Auch die Daten von Kreditkartenzahlungen werden ausgewertet. So kann bestimmt werden, welche Güter und Dienstleistungen gerade besonders stark nachgefragt werden. Andere Daten stammen aus sozialen Netzwerken. Ist hier ein Thema oder ein Unternehmen Gegenstand von Diskussionen, kann die KI daraus oft sinnvolle Zusammenhänge herstellen, die dem Menschen verborgen geblieben wären. Daraus lassen sich wertvolle Handelsentscheidungen ableiten.

Wie wird maschinelles Lernen im KI Trading eingesetzt?

Maschinelles Lernen ist die Vorhersage von Ergebnissen basierend auf eingehenden Daten und wird zur Identifizierung komplexer Handelsmuster und Auffälligkeiten auf verschiedenen Märkten in Echtzeit eingesetzt. Der Vorteil ist die hohe Geschwindigkeit und große Verarbeitungsleistung von Daten, die menschlichen Analysefähigkeiten bei unterschiedlichen Datenquellen weit überlegen sind. Maschinelles Lernen kann große Datenmengen in Sekundenschnelle sichten und somit Markteinblicke in Echtzeit gewinnen.

Eine wichtige Voraussetzung für die Entwicklung von guten KI Trading Strategien sind die Daten. Grundsätzlich gilt: je vielfältiger die Daten, desto besser wird das Ergebnis sein. Dabei gibt es zwei Hauptmöglichkeiten, Daten zu erhalten: entweder manuell oder automatisch. Man erhält deutlich weniger Fehler, wenn man die Daten manuell erfasst. Das benötigt auf der anderen Seite mitunter viel zu viel Zeit, die gerade angesichts hektischer Märkte oft nicht zur Verfügung steht. Automatische Ansätze sind hier im Vorteil, allerdings muss man manchmal auch mit Fehlern rechnen. Dass Datenausreißer in der Praxis vorkommen, sollten in der Entwicklung von künstlicher Intelligenz mit berücksichtigt werden. Allerdings sollte von Anfang an auf Seiten des Traders auf eine hohe Datenqualität geachtet werden, denn wenn die Daten fehlerhaft sind, hilft auch der beste Algorithmus nichts.

Die ersten Methoden des Maschinellen Lernens stammen aus der Statistik der 1950er Jahre. Die Algorithmen wurden verwendet, um nach Mustern in Zahlen zu suchen, die Lage von Datenpunkten zu bewerten oder die Richtung von Vektoren zu berechnen.

Supervised Learning

Zu den klassischen Ansätzen des maschinellen Lernens gehört das Supervised Learning.

Überwachtes Lernen konzentriert sich darauf Muster zu lernen. Dafür wird die Beziehung zwischen Variablen und bereits bekannten Ergebnissen miteinander in Beziehung gesetzt.

Beim überwachten Lernen erhält die Maschine zunächst Trainingsdaten. Diese Beispieldaten bestehen aus verschiedenen Merkmalen (repräsentiert als „x“) und korrekten Ausgabewerten der Daten („y“). Sowohl die Ausgabewerte als auch die Feature-Werte sind im Voraus bekannt. Daher bezeichnet man die entstehenden Datensätze als „markiert“.

Anschließend können mit dem Algorithmus Muster aufgespürt werden, die in den Daten vorhanden sind. Daraus wird daraus ein so genanntes Modell entwickelt. Darunter versteht man einen Satz von Algorithmen, der in der Lage ist, mit den gleichen Regeln Muster in neuen, nicht markierten Datensätzen aufzuspüren. Gleichzeitig kann man das Modell damit auf Genauigkeit testen.

Sobald das Modell Trainingsdaten und Testdaten erfolgreich durchlaufen hat, kann es mit dem Broker verbunden werden, so dass man mit dem Papertrading starten kann. Erst nachdem das Modell auch beim Papertraing erfolgreich handelt, empfehlen wir einen Handel mit Echtgeld.

Zu den Algorithmen des überwachten Lernens gehört die Regressionsanalyse, Entscheidungsbäume, „k-nearest neighbors“, neuronale Netzwerke und Unterstützung gewährende Vektormaschinen.

Unüberwachtes Lernen

Beim unüberwachten Lernen sind nicht alle Trainingsdaten klassifiziert. Hier ist es Aufgabe der Maschine, mit Hilfe von Algorithmen des unüberwachten Lernens versteckte Muster zu erkennen und Kennzeichnungen zu vergeben. Ein Beispiel dafür ist der „k-Means“-Algorithmus, der gefundene Datenpunkte gruppiert (Cluster-Techniken) Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass mit diesen Algorithmen Muster in Daten entdeckt werden können, deren Vorhandensein vorher nicht bekannt war.

Unüberwachtes Lernen erscheint allgemein besonders effektiv bei der Entdeckung von betrügerischen Aktivitäten, indem es Zusammenhänge zum Vorschein bringt, die vorher nicht beachtet wurden. Dazu gehört Spam, Fake reviews (zum Beispiel ein plötzlicher Anstieg von User-Bewertungen innerhalb von 1-2 Tagen) oder betrügerische Online-Transaktionen.

Bestärkendes Lernen

Bestärkendes Lernen ist eine der fortschrittlicheren Methoden beim maschinellen Lernen. Im Gegensatz zu überwachtem Lernen optimiert Bestärkendes Lernen ständig das zugrundeliegende Modell. Dazu werden Ergebnisse vorausgegangener Entscheidungen ausgewertet. Das unterscheidet das bestärkende Lernen von überwachtem und unüberwachtem Lernen, denn diese beiden Ansätze bleiben bei dem einmal festgelegten Modell, das aus Trainings- und Testdaten gewonnen wurde.

Der Ansatz des Bestärkenden Lernens geht zunächst einmal von einer ähnlichen Vorgehensweise aus. Auch hier werden Algorithmen ausgewählt, um ein Modell während des andauernden Lernvorgangs zu trainieren. Es werden allerdings messbare Performance-Kriterien aufgestellt: welches positive Ergebnis kann von Anfang an postuliert werden, um das Lernen bestärken zu können? Beim Trading kann etwa das Vermeiden von Verlusten als positives Ergebnis festgelegt werden. Dabei werden sie nicht markiert, sondern klassifiziert.

Deep Learning

Das Deep Learning ist eine moderne Methode zum Aufbau, Training und zur Nutzung neuronaler Netze und wird auch von Investmentgesellschaften genutzt, um Strategien wie die intelligente Vermögensallokation und die Vorhersage verschiedener Vermögenswerte eines bestimmten Portfolios zu entwickeln. Und das maschinelle Lernen wird bereits eingesetzt, um völlig autonome Aktienhandelssysteme zu schaffen, ohne dass Aktualisierungen oder Anpassungen erforderlich sind. Dabei werden die zur Verfügung stehenden Möglichkeiten immer größer.

Die Bedeutung von GPUs bei der Berechnung von Massendaten im KI Trading

Bei der Entwicklung von höherwertigen Modellen für das KI Trading fallen mitunter riesige Datenmengen an. Um eine solche Menge an Daten adäquat verarbeiten zu können, ist eine besondere Infrastruktur notwendig. Diese Datenmengen können nicht mehr von einzelnen CPUs verarbeitet werden. Es kommt daher so genannte Distributed Computing zum Einsatz oder GPUs (Graphical Processing Units) zum Einsatz. Schon seit geraumer Zeit ist es möglich, preisgünstige GPU Cluster miteinander zu verlinken. GPU-Instanzen können wesentlich mehr Gleitkommazahlen-Opterationen pro Sekunde durchführen als eine CPU. Das erlaubt wesentlich schnellere Lösungen bei linearer Algebra und statistischen Berechnungen. Das Ziel dabei ist es, mit neuronalen Netzwerken zu arbeiten, die aus mehreren hundert Millionen node connections bestehen.

Benötigten herkömmliche Prozessoren teilweise mehrere Wochen, um alle Möglichkeiten in einem neuronalen Netz mit hundert Millionen Parametern zu berechnen. Ein Cluster von GPUs kann eine solche Aufgabe innerhalb eines Tages erledigen.

Fortgeschrittene Algorithmen bei der Entwicklung von KI Trading Strategien

Um große Datensätze zu analysieren und kompliziert zu berechnende Voraussagen zu machen, werden aufwändige Algorithmen verwendet. Hierzu zählen die Markov-Modelle, Support-Vektor-Maschinen und Q-Learning. Es werden auch Kombinationen von Algorithmen verwendet, um ein einzelnes Modell zu erschaffen, was man als ensemble modeling bezeichnet.

TensorFlow ist mittlerweile eine der populärsten Bibliotheken des Machine Learning und die erste Wahl für neuronale Netzwerke. Alternative Bibliotheken sind Torch, Caffe und Keras. Keras ist eine Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek, die Python verwendet. Damit ist es möglich, mit wenigen Codezeilen schnelle Versuchsdurchführungen zu programmieren.

Was sind aktuelle Beispiele für die Nutzung von KI Trading Strategien?

Die Finanzbranche macht sich die Technologie zur Analyse von Finanzdaten zunutze gemacht. Einige Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz um ein Aktienranking zu erstellen. Dabei wird die KI zur Mustererkennung und Preisprognose genutzt. Die Portfolios werden dann mit Hilfe von KI-Algorithmen verwaltet.

Anderen Unternehmen hat künstliche Intelligenz dabei unterstützt, algorithmische Handelsstrategien zu entwickeln. KI Trading macht es einfach, Daten zu analysieren ohne notwendigerweise über internes Fachwissen zu verfügen.

Kann man dem KI Trading vertrauen?

Es werden mittlerweile in jeder Sekunde Millionen von Daten erfasst: Bewegungsdaten, Zahlungsströme, Social-Media-Kommentare, Twitter-Chats, Produktionsdaten und nicht zuletzt Kursdaten. All diese Daten sind für einen Menschen nicht mehr in ihrer Gesamtheit auszuwerten. Es bedarf der Unterstützung von Computern, um diese Daten zu analysieren und sinnvolle Zusammenhänge herstellen zu können. Selbstverständlich können und sollten solche Analysen auch dazu genutzt werden um Handelsentscheidungen an der Börse zu treffen.

Auf der anderen Seite gab in der Vergangenheit auch bereits Situationen, in denen computergestützte Handelssysteme massenweise Verkaufssignale generierte haben und so zu einem Flash-Crash geführt haben. Danach wurden Handelsregeln der Börse angepasst und die Systeme überprüft. Automatisierte Handelssysteme sind also keineswegs unfehlbar. Allerdings werden die Algorithmen immer präziser, womit sich bestimmte Fehleinschätzungen der Vergangenheit umgehen lassen.

Einige Experten sind jedoch der Ansicht, dass sich in Zukunft mit dem verstärkten Einsatz von KI Trading die Volatilität der Börsen weltweit erhöhen wird. Darauf sollten wir uns als Händler einstellen. Letzten Endes bedeutet dies, dass es immer schwieriger wird, als diskretionärer Händler gegenüber dem KI Trading zu bestehen.

Wahrnehmungsverzerrungen durch KI vermeiden

Die Entwicklungen von KI unterstütztem Trading nehmen zu. Es gibt bereits heute Lösungen beim KI Trading, die das Handeln des Traders überwachen, ihn mit zahlreichen verfügbaren Daten versorgen und ihn sogar mit zusätzlichem Wissen unterstützen. Dabei identifizieren die Tools mögliche Verzerrungen beim Trading. In der Folge bekommt der Trader einen Hinweis, dass er sich möglicherweise gerade einem Risiko aussetzt. Das bietet die Chance, das eigene Trading-Verhalten zu überprüfen und zu korrigieren.

Wie entwickle ich ein profitables Handelssystem mit künstlicher Intelligenz (KI)?

Ausgangspunkt ist immer eine bestimmte Vorstellung von einem Markt und eine Handelsidee. Danach werden zur Erstellung eines Modells valide Daten benötigt. Dies sind beim KI Trading zunächst einmal qualitativ hochwertige Kursdaten und weitere Quellen, wie etwa Social-Media-Daten. Danach werden verschiedene Modelle erstellt und mit Trainingsdaten gefüttert. Sobald profitable Ergebnisse erkennbar sind, werden einzelne Modelle ausgewählt, verfeinert und mit Testdaten getestet.

„Aber woher weiß die KI, wann sie handeln muss? Das eine Frage, die wir häufig gestellt bekommen. Klar ist: sobald man diese Frage beantworten kann, hat man ein profitables Handelssystem. Die Diskussion über die Entwicklung eines profitablen KI-Handelsmodells würde den Rahmen dieser Webseite sprengen. In weiteren Beiträgen werden wir darstellen, welche quantitativen Techniken wir zur Entwicklung profitabler KI-Handelssysteme wir empfehlen.

Mit den von uns entwickelten KI-Handelssystemen oder Algo-Handelssystemen können Sie unterschiedlichste Märkte handeln: Aktien, Optionen, Futures, Forex, CFDs oder Kryptowährungen wie Bitcoin, Ethereum und Ripple.

KI Trading Solutions

Bauen Sie mit uns Ihr automatisiertes Handelssystem auf

Jetzt Projekt anfragen

Fordern Sie jetzt unser
E-Book an

FREI

Melden Sie sich zum Newsletter an und laden Sie sich unser kostenloses E-Book herunter.