Algorithmen für Anlageentscheidungen entwickeln
- Marktdaten in prädiktive Modelle umwandeln
- Systematische Validierung anhand historischer Renditen
- Portfolio-Optimierung durch quantitative Methoden
Worum geht es konkret?
Sie bauen Systeme, die historische Preisdaten analysieren und Muster erkennen. Kein theoretisches Wissen über Märkte, sondern direkte Arbeit mit Algorithmen, die Trends identifizieren und Signale generieren.
Der Schwerpunkt liegt auf Feature-Engineering und Modellvalidierung. Sie lernen, technische Indikatoren zu kodieren, Trainingsdaten zu strukturieren und Strategien gegen reale Marktbedingungen zu testen.
Das Programm verlangt mathematisches Verständnis und Programmierkenntnisse. Wer Schwierigkeiten mit linearer Algebra oder Python hat, wird Probleme bekommen. Die Aufgaben simulieren realistische Szenarien mit unvollständigen Daten und widersprüchlichen Signalen.
Methoden und Werkzeuge
Sie arbeiten mit scikit-learn für supervised learning und PyTorch für komplexere neuronale Netze. Die Datensätze stammen aus öffentlichen Börsenquellen und umfassen Preise, Volumen, Sentiment-Indikatoren.
Backtesting erfolgt mit zipline oder backtrader. Sie prüfen jede Strategie gegen mehrere Jahre historischer Daten, berechnen Sharpe-Ratio, maximalen Drawdown, Win-Rate. Die Validierung ist aufwendig und zeigt oft, dass initiale Modelle nicht funktionieren.
Risikomodelle basieren auf Monte-Carlo-Simulation und Value-at-Risk. Sie optimieren Portfolio-Allokationen unter Nebenbedingungen wie maximaler Positionsgröße oder Sektor-Exposure. Weitere Methoden in den Dienstleistungen beschrieben.
Datenverarbeitung
- Normalisierung von Zeitreihen
- Imputation fehlender Werte
- Feature-Skalierung für ML
- Outlier-Detection
- Rolling Window Aggregation
Algorithmen-Training
- Supervised Learning für Prognosen
- Reinforcement Learning für Trading
- Ensemble-Methoden
- Hyperparameter-Tuning
- Cross-Validation Strategien
Strategievalidierung
- Out-of-sample Testing
- Walk-forward Analyse
- Slippage-Modellierung
- Transaktionskosten Integration
- Robustness Checks
Typische Projektbeispiele
Mean-Reversion Strategie
Entwicklung eines Modells, das überkaufte und überverkaufte Zustände identifiziert. Verwendung von Z-Score und Bollinger Bands zur Signalgenerierung.
Sentiment-basierte Preisvorhersage
Integration von NLP-Analysen aus Nachrichten und Social Media. Korrelation zwischen Sentiment-Scores und kurzfristigen Preisbewegungen testen.
Portfolio-Optimierung unter Risiko
Implementierung von Markowitz-Modellen mit ML-basierten Renditeprognosen. Nebenbedingungen für maximale Position Size und Sektor-Diversifikation.
Momentum-Faktor mit LSTM
Neuronale Netze zur Erkennung persistenter Trends. Vergleich gegen klassische technische Indikatoren wie MACD und RSI.