Die 7 besten Bücher zum algorithmischen Handel 2024

Ob Sie Neuling oder Profi sind, unsere kuratierte Liste der sieben besten Bücher zum algorithmischen Handel für 2024 ist Ihre Fundgrube für Wissen, Einblicke und Expertenstrategien.

Der algorithmische Handel hat den Ruf, für Neulinge eine ziemliche Herausforderung zu sein. Es handelt sich um ein breites Fachgebiet, das in einigen Bereichen einiges an mathematischem und statistischem Geschick erfordert. Auf den ersten Blick kann das daher etwas einschüchternd wirken. Aber das Spannende daran ist: Die übergeordneten Konzepte sind eigentlich recht einfach zu verstehen, und die Feinheiten lassen sich Schritt für Schritt erlernen.

Wenn Sie wie die meisten von uns in dieser Community Autodidakt sind, finden Sie hier eine Fundgrube an Lesematerial, mit dem Sie schneller zum Algo-Trading-Ass werden, als Sie denken.

Wir beginnen mit einer Klärung, was Algorithmen und algorithmischer Handel eigentlich sind, und tauchen dann direkt in Ihre neue Leseliste für 2024 ein. Machen Sie sich bereit, die Seiten umzublättern!

Was ist algorithmischer Handel?

Handelsalgorithmen, oft auch als algorithmischer Handel oder Algo-Trading bezeichnet, verwenden ein Computerprogramm, das eine bestimmte Reihe von Anweisungen oder einen Algorithmus befolgt, um Handelsaktivitäten auszuführen.

👉 Das Schöne daran? Diese Methode kann potenziell Gewinne mit einer Geschwindigkeit und Häufigkeit erzielen, die selbst den schnellsten menschlichen Trader weit hinter sich lassen.

Diese algorithmischen Anweisungen basieren auf Zeitpunkten, Preisen, Mengen und anderen mathematischen Modellen. Der Algo-Trading bietet nicht nur verlockende Gewinnchancen, sondern verbessert auch die Marktliquidität und führt einen systematischen Ansatz für den Handel ein.

Für den Kryptomarkt gibt es Anbieter wie uns – Bitsgap –, die weit verbreitete Handelsstrategien für Sie automatisiert haben. So ersparen Sie sich die mühsame manuelle Programmierung des Algorithmus. Stattdessen können Sie bewährte Strategien einsetzen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Wenn Sie jedoch Ihren eigenen Algorithmus entwickeln möchten, haben wir eine hervorragende Auswahl an Büchern, die Sie auf diesem Weg begleiten. Lassen Sie uns eintauchen!

Die besten Bücher zum Thema Algorithmen

Die besten Bücher über Algorithmen für Anfänger: Dr. Chan's Trading Algorithms Books und Davey's Classic

Ihre erste Aufgabe besteht darin, sich ein solides Verständnis der Grundlagen anzueignen. Es ist einfacher, komplexe mathematische Diskussionen zu vermeiden, bis Sie die Grundlagen gut beherrschen. Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, haben wir zwei fantastische Bücher gefunden, beide von Dr. Ernest Chan:

• Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business: Hier gibt Dr. Chan einen brillanten Überblick über die Einrichtung eines quantitativen Handelssystems für Privatanleger unter Verwendung von Tools wie MatLab. Er macht das Thema unglaublich zugänglich und vermittelt Ihnen das Gefühl, dass Sie alles verstanden haben. Obwohl einige Details nur oberflächlich behandelt werden, ist es eine fantastische Einführung in die Funktionsweise des algorithmischen Handels.
• Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale: In seinem ersten Buch hat Dr. Chan Momentum, Mean Reversion und Hochfrequenzstrategien angedeutet und geht hier mit zahlreichen Implementierungsdetails näher darauf ein, wenn auch mit einigen komplexen mathematischen Konzepten (z. B. Kalman-Filter oder CADF). Der Code basiert stark auf MatLab, kann aber an C++, Python oder R angepasst werden.

Nur zur Vorwarnung: Beide Bücher enthalten zahlreiche MatLab-Beispiele. Wenn Ihre MatLab-Kenntnisse also noch nicht so gut sind, könnten einige Teile eine Herausforderung darstellen.

Obwohl „Algorithmic Trading“ im Titel steht, enthält keines der beiden Bücher eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie man ein MatLab-Modell oder -System für den Echtzeit-Algorithmus-Handel an den Markt anbinden kann. Aber keine Sorge! Ein Amazon-Rezensent namens ETO Trader hat einen wertvollen Tipp für eine einfache Lösung: Wenn Sie bei Google nach „MatLab as an Automated Execution System“ suchen, finden Sie einen Artikel von Dr. Chan, in dem erläutert wird, wie MatLab über eine MatLab-Schnittstelle eines Drittanbieters mit Interactive Brokers verbunden werden kann.

Und selbst wenn „Quant“ nicht ausdrücklich im Titel erwähnt wird, können Sie darauf wetten, dass die Modelle auf quantitativen Prinzipien basieren. Wenn Sie also nach Oszillatoren, Gann oder MACD suchen, sind diese Bücher möglicherweise nicht das Richtige für Sie.

Ziehen Sie auch den Klassiker in Betracht:

• Building Winning Algorithmic Trading Systems von Kevin Darvey kann zu einem unschätzbaren Juwel in Ihrer Handelsreferenzbibliothek werden und Sie durch die komplexe Methodik eines Daytraders mit echtem Geld führen. Ganz gleich, ob Sie ein bestehendes Handelssystem evaluieren oder ein neues entwickeln, dieses Buch bietet Ihnen einen aufschlussreichen Ansatz, wie Sie Ihre Handelsideen testen, statistisch analysieren und validieren können. Es geht weniger um die technischen Details von Systemen, sondern vielmehr darum, eine bloße Idee in ein potenziell profitables Handelssystem zu verwandeln.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Darvey kein professioneller Programmierer ist. Daher weist sein Programmcode einige typische Fehler von Anfängern auf, wie z. B. die häufige Verwendung kryptischer Abkürzungen, was das Lesen und Debuggen etwas erschwert. Der Abschnitt über Monte Carlo befasst sich eher mit der Verwendung des herunterladbaren Tools als mit der Erstellung eines eigenen Tools. Dennoch ist das Buch dank seiner einfachen Sprache leicht verständlich und unterhaltsam zu lesen.

👉 Alle drei Bücher setzen fundierte Kenntnisse der technischen Analyse voraus. Wenn Sie jedoch an Ihrer Erfahrung in diesem Bereich zweifeln, machen Sie sich keine Sorgen! Beginnen Sie Ihre Reise mit „The Art and Science of Technical Analysis“. Sobald Sie sich das Wissen angeeignet haben, sind Sie bestens gerüstet, um die anderen drei Bücher zu vertiefen.

Algorithmen in Finanzbüchern: Fortgeschrittene

Python für Finanzen: Datenbasierte Finanzen meistern

Der Schwerpunkt des Buches von Dr. Yves J. Hilpisch liegt auf der Bestandsaufnahme der im wissenschaftlichen Stack verfügbaren Tools und Pakete – numpy, pandas, scipy, scikit-learn und mehr. Dieser Aspekt macht das Buch zu einer unschätzbaren Referenzquelle. Beachten Sie jedoch, dass einige Teile des Buches möglicherweise etwas veraltet sind, was jedoch leicht umgangen werden kann.

Das Buch bleibt den Grundlagen von Python und seinen Paketen treu. Bevor Sie sich also in andere von uns empfohlene Python-Bücher vertiefen, sollten Sie dieses Buch lesen. Beachten Sie, dass die eigentlichen Finanzerklärungen minimal sind. Wenn Sie also bestimmte Finanzkonzepte nicht gut verstehen, könnten einige Beispiele des Autors schwer zu verstehen sein. Daher eignet sich das Buch am besten für Leser mit soliden Finanzkenntnissen, einschließlich stochastischer Analysis, aber nur grundlegenden Python-Kenntnissen.

Maschinelles Lernen für den algorithmischen Handel

Zunächst geht Stefan Jansen, Autor von „Machine Learning for Algo Trading“ und Gründer und CEO von Applied AI, davon aus, dass der Leser über fundierte Kenntnisse einer Vielzahl von Finanzkonzepten und -definitionen verfügt. Daher ist es unerlässlich, dass Sie über fundierte Kenntnisse in den Bereichen Finanzen, Investitionen und Programmierung verfügen, bevor Sie sich mit diesem Buch befassen. Python-Kenntnisse sind ein Muss, da Jansens Code, der von einem Experten verfasst wurde, komplex sein kann und manchmal keine ausführlichen Erklärungen enthält.

Wenn Sie jedoch bereits ein erfahrener Profi in diesen Bereichen sind und Ihr Wissen über ML vertiefen sowie lernen möchten, wie Sie automatisierte Handelsstrategien für reale Märkte mit Tools wie pandas, TA-Lib, scikit-learn, LightGBM, SpaCy, Gensim, TensorFlow 2, Zipline, backtrader, Alphalens und pyfolio entwerfen und backtesten können, dann ist dieses Buch genau das Richtige für Sie.

Ein Rezensent wies jedoch auf einen möglichen Nachteil hin: Das Buch stützt sich stark auf Ressourcen und Bibliotheken von Quantopian, das leider im November 2020 geschlossen wurde. Wenn zukünftige Überarbeitungen beispielsweise auf die LEAN-APIs von QuantConnect umgestellt werden, könnte das Buch seinen hochgelobten Status zurückgewinnen. Nichtsdestotrotz ist Jansen über GitHub für Fragen erreichbar, sodass er möglicherweise Lösungen für dieses Problem parat hat.

Alles in allem handelt es sich um ein umfangreiches Werk (800 Seiten), das einen umfassenden Leitfaden für die Arbeit mit Markt-, Fundamentaldaten und alternativen Datenquellen wie Tick-Daten, Minuten- und Tagescharts, Finanznachrichten oder Satellitenbildern zur Generierung handelbarer Signale bietet.

Fortschritte im Finanz-Machine-Learning

Sie verfügen über Grundkenntnisse in Statistik, Zeitreihenanalyse, maschinellem Lernen, Portfoliomanagement und Python? Dann ist „Advanced in Financial Machine Learning“ eine Fundgrube, die darauf wartet, von Ihnen entdeckt zu werden! Wenn nicht, empfehlen wir Ihnen, sich zunächst ein solides Verständnis dieser grundlegenden Themen anzueignen, bevor Sie sich an diesen fortgeschrittenen Text wagen.

Für erfahrene und sachkundige Leser bietet dieses Buch eine Fülle von Einblicken in komplexe Themen wie hierarchische Risikoparität, Explosivitätstests, Entropieschätzer, deflationierte Sharpe-Ratios und vor allem die Fallstricke des Backtestings, die der Autor Marcos López de Prado mit bemerkenswerter Tiefe untersucht.

Es ist wichtig zu beachten, dass das Buch von Anfang an seinen modellunabhängigen Ansatz deutlich hervorhebt. Stattdessen richtet es seinen Blick auf die breite Landschaft der Modellierung und umgeht geschickt einzelne Modelle wie lineare Regressionen oder Random Forests.

👉 Und wissen Sie was? Wenn Sie sich am Kopf kratzen oder Ihre Neugier geweckt ist, können Sie Ihre Fragen direkt an Dr. de Prado richten. Das nennen wir einen Kundenservice der Extraklasse! Denken Sie jedoch daran, dass der Autor auf den Bereich des systematischen quantitativen Investierens spezialisiert ist, der eher in Richtung Trading geht als in Richtung alltägliches Investieren.

Statistisch fundierte Indikatoren für Finanzmarktprognosen: Algorithmen in C++

Statistisch fundierte Indikatoren sind ein Muss für jeden engagierten Trader. Das Buch ist zwar in einem halb-einführenden Stil geschrieben, steckt aber voller wertvoller Erkenntnisse, die Ihnen möglicherweise Jahre des Ausprobierens von Indikatorcodes ersparen.

Das Buch erklärt hervorragend, wie man Frühindikatoren stabilisieren kann, um die statistische Zuverlässigkeit zu verbessern und profitablere Kauf- und Verkaufspositionen zu erzielen. Er bietet auch Techniken, um zu erkennen, ob schwankende Ergebnisse auf Ihr System oder auf eine Marktstagnation zurückzuführen sind, mögliche Lösungen für Ersteres, untersucht die Herausforderungen der Kombination mehrerer Märkte in Systemen und stellt die Janus-Theorie vor, eine Strategie, die Masters persönlich anwendet.

Seien Sie jedoch darauf vorbereitet, die Ärmel hochzukrempeln, denn Masters gibt den endgültigen Code nicht preis. Sie müssen seine Ratschläge interpretieren, strenge Tests durchführen und über fortgeschrittene C++-Programmierkenntnisse verfügen, um sein Fachwissen voll auszuschöpfen.

👉 Wenn Sie mehr von Masters' Werk entdecken möchten, finden Sie zahlreiche veröffentlichte Bücher auf seiner eigenen Seite bei Amazon. Stöbern Sie in Ruhe und entdecken Sie, was Sie am meisten anspricht.

Fazit

Sicher, Sie können sich an das spannende Unterfangen wagen, einen Handelsalgorithmus von Grund auf neu zu entwickeln. Wenn Sie bereit sind für diese große Reise, werden die von uns vorgestellten Bücher zum algorithmischen Handel Ihr zuverlässiger Wegweiser sein. Diese Reise erfordert zwar fundierte Kenntnisse in Mathematik, Finanzen und natürlich Programmierkenntnisse – sogar in mehreren Sprachen. Wenn Sie ein Technikgenie mit mehreren Master-Abschlüssen sind, sind wir zuversichtlich, dass Sie sich hervorragend schlagen werden.

Aber was, wenn Sie nicht dieser Beschreibung entsprechen? Nun, genau hier kommen wir ins Spiel. Bitsgap kann Ihr ultimativer (und möglicherweise der einzige, den Sie jemals brauchen werden) Krypto-Begleiter sein, der Ihnen ermöglicht, Ihre Handelsstrategien zu automatisieren, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Wir haben alles für Sie vorbereitet.

Warum also nicht diese Gelegenheit nutzen und noch heute ein einwöchiges Abonnement für eine Testversion abschließen?

FAQ

Können Sie das beste Buch zum Thema Daytrading empfehlen?

Ja, natürlich! Wenn Sie einfach nur die besten Bücher zum Thema Daytrading suchen, dann empfehlen wir Ihnen „Day Trading QuickStart Guide“ von Troy Noonan. Dieses Juwel hat bereits Hunderte von Lesern zu erfolgreichen Daytradern gemacht, dank des präzisen Wissens, das in diesem Buch enthalten ist. Das Buch wurde entwickelt, um Anfängern bei der Entscheidung zu helfen, ob Daytrading das Richtige für sie ist, und ist übersichtlich in vier aufschlussreiche Abschnitte unterteilt. Der erste Abschnitt befasst sich mit der persönlichen Eignung. Der zweite Teil ist eine Meisterklasse in den Grundlagen und behandelt alles von der Funktionsweise der Märkte über die Arten von Trades bis hin zur Kunst, Charts zu verstehen. Im dritten Abschnitt erwerben Sie die Fähigkeiten, Informationen zu verstehen und zu analysieren, illustriert mit praktischen Beispielen, um Chancen zu nutzen und Fallstricke zu umgehen. Der letzte Abschnitt bringt all diese Informationen zum Leben und bietet Ratschläge, wie Sie Strategien auf Ihre individuellen Bedürfnisse zuschneiden können. Mit seinem freundlichen, klaren und direkten Ton ist das Buch eine Fundgrube an Wissen und dennoch unglaublich zugänglich.

Was sind die besten Handelsalgorithmen?

Die „besten“ Handelsalgorithmen sind eine lebendige Mischung, die sich je nach Strategie, Zielen und Marktbedingungen dramatisch ändern kann. Hier sind einige häufig verwendete Handelsalgorithmen: Mean Reversion, momentum-basierte Algorithmen, statistische Arbitrage, Pair Trading, Sentiment-Analyse-Algorithmen und Hochfrequenzhandel. Denken Sie daran, dass der „beste“ Algorithmus wie ein maßgeschneiderter Anzug ist – er sollte zu Ihren Handelszielen, Ihrer Risikotoleranz und Ihrem Anlagehorizont passen.

Was sind Investitionsalgorithmen?

Investmentalgorithmen sind vordefinierte Anweisungen, die Trades mit bemerkenswerter Geschwindigkeit und Häufigkeit ausführen können. Diese Algorithmen nutzen die Leistungsfähigkeit mathematischer Modelle und die scharfe Beobachtungsgabe des Menschen, um in Sekundenschnelle Entscheidungen über den Kauf oder Verkauf einer Vielzahl von Finanzanlagen, einschließlich Kryptowährungen, zu treffen.

Was ist algorithmischer Intraday-Handel?

Beim algorithmischen Intraday-Handel werden automatisierte Programme verwendet, um Handelspositionen innerhalb desselben Tages zu eröffnen und zu schließen. Durch das schnelle Ein- und Aussteigen aus Positionen zielen Intraday-Algorithmen darauf ab, kleine Gewinne zu erzielen, die sich über viele Trades in kurzer Zeit summieren.

Wie lernt man den algorithmischen Handel?

Um den algorithmischen Handel zu beherrschen, muss man sich Kenntnisse in mehreren Disziplinen aneignen. Beginnen Sie mit dem Studium der Finanzwissenschaften, um die Märkte zu verstehen. Lernen Sie dann eine Programmiersprache wie Python, um Handelsstrategien zu programmieren. Das Verständnis von Algorithmen, Datenstrukturen und Finanzmodellierung ist ebenfalls unerlässlich. Keine Sorge, Sie haben Verbündete: Vertrauenswürdige Begleiter wie Khan Academy und Coursera stehen Ihnen mit kostenlosen und kostenpflichtigen Kursen zu diesen spannenden Themen zur Seite.

Als Nächstes ist es an der Zeit, die Theorie in die Praxis umzusetzen! Verfeinern Sie Ihre Strategien auf Papierhandelsplattformen, ohne einen Cent zu riskieren. Plattformen wie Interactive Brokers und Alpaca sind wie Ihr Trainingsgelände und bieten Papierhandelskonten, auf denen Sie Ihre Algorithmen mit Spielgeld testen können. Treten Sie dann Online-Communities bei, um Einblicke von erfahrenen Händlern zu gewinnen. Und schließlich testen Sie Ihre Strategien anhand historischer Daten, bevor Sie live gehen.

Sobald Sie sich in den Proben bewährt haben, sind Sie bereit für die große Bühne. Beginnen Sie mit kleinen Beträgen, aber denken Sie daran, dass das Lernen nie aufhört. Märkte sind wie Gestaltwandler, sie entwickeln sich ständig weiter, und Ihre Kenntnisse müssen mit ihnen wachsen.