Handelssysteme - Optimierung und Einflüsse

Handelssysteme für den Aktienhandel können helfen, Geschäfte erfolgreicher verlaufen zu lassen. Hier kann auf professionelle Anbieter von Handelssystemen zurückgegriffen werden, die so wichtige Anleitungen und Handlungssignale geben für einen An- oder Verkauf von Aktien. Für den Betrieb der Handelssysteme sind Preis- und Volumendaten innerhalb der Börse erforderlich. Unterschieden wird bei dem Betrieb und Test der Handelssysteme zwischen den EOD-Daten, die sich auch als "End of Day" bezeichnen und jeweils die täglichen Datensätze an der Börse berücksichtigen und die „Intraday-Daten, die sich auf jeden Handelsabschluss an der Börse beziehen.

Für Teilnehmer am Aktienmarkt ist dabei sehr interessant, dass die EOD-Daten, die täglich ermittelt werden, kostenlos aus dem Internet herunter geladen werden können. Diese geben einen guten Überblick über die Entwicklungen, sind allerdings für kurzfristige Geschäfte oftmals nicht die idealen Voraussetzungen. Ein hochwertiger, regelmäßiger und auf jeweils aktuellen Entwicklungen basierender Datenfluss ist hier Voraussetzung. Diese Informationen können direkt von der Börse sowie auch von kommerziellen Datenanbietern eingeholt werden, um hiermit Handelssysteme ausarbeiten zu können. Auch das Anzapfen von Brokern hinsichtlich der Kursdaten kann ein effektiver Weg sein, um Auswertungen auf kurzfristiger, oftmals minutiös genauer, Basis zu erhalten.

Die elektronischen Handelssysteme basieren auf einer Programmiersprache. Ein so genanntes Backtesting der elektronischen Handelssystem wird aufgrund von historischen Daten simuliert. So können Parameter oder auch Performance sowie Gleichmäßigkeit eine Optimierung erfahren. Die Optimierung der elektronischen Handelssysteme basiert auf einer manuellen oder automatischen Basis. Die Optimierung der elektronischen Handelssysteme birgt dabei immer das kleine Risiko, dass nicht feststellbar ist, ob eine Verbesserung des Handelssystems durch die Optimierung erzielt wird oder ob hier lediglich eine Anpassung auf Basis historischer Daten erfolgt. Ein überoptimierter Algorithmus ist also eher kontraproduktiv. Um diese Risiken auszuschließen, arbeitet man mit möglichst wenig Parametern. Auch eine Stabilität der Parameter sollte angestrebt werden. Weiterhin werden lange Backtesting-Zeiträume genutzt, um unterschiedliche Marktsituationen in die Handelssysteme einbeziehen zu können. Die gleichmäßige Performance soll bewirken, dass die Handelssysteme in verschiedenen Marktsituationen anwendbar sind. Weiterhin erfolgt die so genannte Walk-Forward-Optimierung, die nur Kursdaten eines bestimmten Zeitraums berücksichtigt. Für den restlichen Zeitraum erfolgt ein sogenannter Backtest. Gemeinsam lässt sich so die Qualität des Handelssystems positiv beeinflussen und eine Überoptimierung ausschließen.

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