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CURIO
LernpfadeProfi10 Stunden13 Lektionen

Quant & Automatisierung

Von diskretionären Regeln zu Code: Hypothesentests, Signal-Design, Bot-Architektur und Kill-Switches.

Für wen dieser Pfad ist

Technische Trader mit Programmierkenntnissen, die systematische Ausführung wollen.

Was du danach kannst

  • Eine Edge als testbare Hypothese formulieren
  • Signale bauen, ohne Zukunftsdaten zu leaken
  • Einen Bot mit Monitoring und Kill-Switches designen
  • Die ML-Fallen erkennen, die Live-Ergebnisse zerstören

Lehrplan

Module 1

Quant-Denken

Evidenz statt Narrativ.

  1. 01Was ist Quantitativer Handel?Quant-Trading ersetzt Bauchgefühl durch Daten, Mathematik und Code. Das unterscheidet es wirklich vom diskretionären Trading.Quant & AutomatisierungAnfänger7 Min. Lesezeit
  2. 02Statistische Edges und HypothesentestsWie man einen echten Edge von Rauschen unterscheidet: p-Werte, Stichprobengröße und die statistischen Fallen, die schlechte Strategien gut aussehen lassen.Quant & AutomatisierungFortgeschritten8 Min. Lesezeit
  3. 03Mean-Reversion vs. Momentum-ModelleDie zwei Säulen des Quant-Strategiedesigns ziehen in entgegengesetzte Richtungen — zu wissen, welches Regime welche begünstigt, ist der eigentliche Edge.Quant & AutomatisierungFortgeschritten8 Min. Lesezeit
Module 2

Signale und Portfolios

Von einzelner Alpha zum Buch.

  1. 04Signal-Design und Feature-EngineeringRohe Kursdaten sind kein Signal. Sie in prädiktive Features zu verwandeln ist, wo der Großteil der echten Arbeit eines Quants stattfindet.Quant & AutomatisierungProfi8 Min. Lesezeit
  2. 05Portfoliokonstruktion und KorrelationStrategien zu kombinieren bedeutet nicht, die beste auszuwählen — sondern solche, die zu unterschiedlichen Zeiten Geld verlieren.Quant & AutomatisierungProfi9 Min. Lesezeit
  3. 06Korrelationsrisiko & Portfolio-HeatFünf Trades mit je 1% Risiko können heimlich ein Trade mit 5% Risiko sein, wenn sich die Paare gemeinsam bewegen.Risiko & Money ManagementFortgeschritten7 Min. Lesezeit
Module 3

Die Maschine bauen

Daten rein, Orders raus — sicher.

  1. 07Trading-APIs und DatenpipelinesJede algorithmische Strategie läuft auf einer Daten- und Ausführungspipeline. Ist diese Infrastruktur fehlerhaft, spielt nichts darüber eine Rolle.Quant & AutomatisierungFortgeschritten8 Min. Lesezeit
  2. 08Architektur eines Trading-Bots aufbauenEin Trading-Bot ist ein verteiltes System mit echtem Geld im Spiel. Seine Architektur muss unspektakulär, testbar und schwer zu brechen sein.Quant & AutomatisierungProfi9 Min. Lesezeit
  3. 09Algorithmische Ausführung und Order-SlicingEin großartiges Signal kann trotzdem Geld verlieren, wenn es schlecht ausgeführt wird. Ausführungsalgorithmen minimieren, was ein Trade an Platzierungskosten verursacht.Quant & AutomatisierungProfi8 Min. Lesezeit
  4. 10Latenz und VPS-HostingDie physische Distanz und der Netzwerkpfad zwischen deinem Handelsterminal und dem Server des Brokers können die Ausführungsqualität messbar beeinflussen, besonders bei schnellen Strategien.Ausführung, Broker & KostenFortgeschritten7 Min. Lesezeit
Module 4

Betrieb

Live-Systeme scheitern laut oder still.

  1. 11Monitoring, Risikokontrollen und Kill-SwitchesEine unbeobachtete algorithmische Strategie ist ein Risiko, das nur auf seinen Moment wartet. So beobachten Profis ihre Bots.Quant & AutomatisierungProfi7 Min. Lesezeit
  2. 12Machine-Learning-Fallstricke im TradingML wirkt auf Finanzdaten mächtig — und genau das ist das Problem. Die meisten ML-Trading-Modelle scheitern aus denselben wenigen Gründen.Quant & AutomatisierungProfi9 Min. Lesezeit
  3. 13Walk-Forward-Analyse und Forward-TestingDie Brücke zwischen Backtest und Live-Trading: eine Strategie an Daten beweisen, die sie noch nie gesehen hat.Backtesting & JournalingProfi7 Min. Lesezeit
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  • Journal mit Excuse-Tags & Streaks
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