Algorithmischer Handel mit maschinellem Lernen
Praxisorientiertes Programm für automatisierte Handelsstrategien
Lernen Sie, wie Sie maschinelles Lernen für die Entwicklung und Implementierung automatisierter Handelsstrategien einsetzen. Unser Programm verbindet theoretisches Wissen mit praktischen Übungen, sodass Sie nach Abschluss eigenständig Handelssysteme entwickeln können.
Programminhalte
Das Programm umfasst sechs Module, die systematisch aufeinander aufbauen. Jedes Modul kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Übungsaufgaben und realen Fallbeispielen aus dem Handelsumfeld.
Grundlagen des algorithmischen Handels
Einführung in automatisierte Handelssysteme und Marktmikrostruktur.
- Handelsplattformen und APIs
- Ordertypen und Ausführung
- Marktdaten und Zeitreihen
- Backtesting-Grundlagen
Python für Finanzdatenanalyse
Arbeiten mit Finanzdaten in Python und relevanten Bibliotheken.
- Pandas für Zeitreihen
- NumPy für numerische Berechnungen
- Datenvisualisierung mit Matplotlib
- API-Integration und Datenquellen
Technische Indikatoren
Entwicklung und Anwendung technischer Analysemethoden.
- Gleitende Durchschnitte
- Momentum-Indikatoren
- Volatilitätsmessung
- Eigenentwicklung von Indikatoren
Maschinelles Lernen im Trading
Anwendung von ML-Algorithmen für Handelsentscheidungen.
- Feature Engineering für Finanzdaten
- Supervised Learning Modelle
- Zeitreihenvorhersage
- Modellvalidierung und Overfitting
Risikomanagement
Systematische Methoden zur Risikokontrolle und Portfoliomanagement.
- Positionsgrößenberechnung
- Stop-Loss-Strategien
- Portfolio-Diversifikation
- Performance-Metriken
Live-Implementierung
Praktische Umsetzung und Überwachung von Handelssystemen.
- Paper Trading
- Systemüberwachung und Logging
- Fehlerbehandlung
- Kontinuierliche Optimierung
Erfahrene Praktiker begleiten Sie
Unsere Kursleiter verfügen über langjährige Erfahrung im algorithmischen Handel und in der Anwendung maschineller Lernverfahren. Sie teilen nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praktische Einblicke aus ihrer täglichen Arbeit mit Handelssystemen.
Thomas Bergmann
Quantitative Trading Specialist
Seit acht Jahren entwickelt Thomas automatisierte Handelssysteme für institutionelle Anleger. Er kombiniert fundierte Kenntnisse in maschinellem Lernen mit praktischer Handelserfahrung und vermittelt beide Perspektiven im Kurs.
Nadine Hoffmann
Machine Learning Engineer
Nadine ist spezialisiert auf die Anwendung fortgeschrittener ML-Algorithmen in Finanzmärkten. Mit ihrer Expertise in Python und Datenanalyse unterstützt sie Teilnehmer bei der praktischen Umsetzung komplexer Modelle.
Sabine Richter
Risk Management Advisor
Sabine bringt zehn Jahre Erfahrung im quantitativen Risikomanagement mit. Sie legt besonderen Wert darauf, dass Teilnehmer nicht nur profitable Strategien entwickeln, sondern auch robuste Risikokontrollen implementieren.
So läuft das Programm ab
Der strukturierte Lernprozess führt Sie schrittweise von den Grundlagen zur eigenständigen Entwicklung von Handelssystemen. Jede Phase baut auf vorherigen Kenntnissen auf.
Konzepte verstehen
Sie erarbeiten grundlegende Konzepte durch Video-Lektionen und begleitende Materialien. Der Fokus liegt auf praktisch anwendbarem Wissen.
Praktisch umsetzen
In wöchentlichen Aufgaben entwickeln Sie eigene Lösungen und wenden das Gelernte auf konkrete Handelsszenarien an.
Feedback erhalten
Ihre Lösungen werden von erfahrenen Kursleitern geprüft. Sie bekommen konkrete Hinweise zur Verbesserung Ihrer Implementierungen.
System entwickeln
Im Abschlussprojekt erstellen Sie ein vollständiges Handelssystem inklusive Backtesting und Risikomanagement basierend auf realen Marktdaten.