Startklar in einer Stunde: Setup ohne Budget
Eine wirksame Umgebung entsteht nicht durch teure Lizenzen, sondern durch klare Entscheidungen, reproduzierbare Installationen und eine schlanke Toolchain. Mit Python, VS Code, Jupyter und wenigen, gut gewählten Paketen legst du heute die Basis für schnelle, wiederholbare Sprints. Wir bauen eine Struktur, die Daten, Experimente, Notebooks und Tests sauber trennt, damit Erkenntnisse nachvollziehbar bleiben. Du bekommst konkrete Befehle, bewährte Ordnerlayouts und Tipps für reibungslose Updates. Lass uns gemeinsam den Weg zum produktiven Setup abkürzen.
Werkzeugkiste: Python, VS Code, Notebooks
Installiere eine aktuelle Python‑Version und nutze einen leichtgewichtigen Manager wie uv oder conda, um isolierte Umgebungen anzulegen. VS Code liefert schnelle Navigation, integriertes Terminal und hervorragende Notebook‑Unterstützung. JupyterLab eignet sich für explorative Analysen, während klassische .py‑Skripte reproduzierbare Pipelines sichern. Reduziere Erweiterungen auf das Nötigste, damit nichts bremst. Dokumentiere Setup‑Schritte in einer README, damit Teammitglieder oder dein zukünftiges Ich in Sekunden loslegen können.
Pakete, die Sprints beschleunigen
Mit backtesting.py, vectorbt, Backtrader und pandas hast du freie, erprobte Helfer für schnelle Iterationen. yfinance oder pandas‑datareader besorgen historische Kurse, NumPy und Numba beschleunigen Berechnungen, ta liefert Indikatoren ohne komplizierte Kompilierung. Plotly und Matplotlib visualisieren Muster, während SciPy und statsmodels statistische Tests bereitstellen. Installiere gezielt, halte Versionen fest und entferne Ballast. So bleibt die Toolchain klein, schnell und stabil, selbst wenn du mehrere Experimente parallel anstößt und vergleicht.
Hypothesen formulieren, nicht raten
Schreibe Hypothesen als überprüfbare Aussagen: Wenn Bedingung X eintritt, erwarten wir im Zeitraum Y eine risikobereinigte Überrendite Z. Lege Messgrößen, Datenfenster, Instrumente und Exit‑Kriterien fest, bevor du Code anfasst. So vermeidest du stillschweigende Annahmen und selektive Auswertung. Notiere auch Gegenargumente, damit du im Review aktiv nach Falsifikationen suchst. Ein kleines Template beschleunigt das Aufsetzen neuer Ideen und verbessert die Vergleichbarkeit deiner Experimente nachhaltig und transparent.
Mini‑Kanban und WIP‑Limits
Visualisiere Arbeit mit drei Spalten: To‑Do, In Arbeit, Review. Halte maximal zwei Karten gleichzeitig in Arbeit, um Kontextwechsel zu vermeiden. Jede Karte beschreibt eine Hypothese oder einen klar abgegrenzten Schritt. Definiere Done‑Kriterien, inklusive Tests und Dokumentation. Plane Puffer für unvorhergesehene Datenprobleme ein. Diese kleine Praxis reduziert Reibung, macht Fortschritt sichtbar und liefert verlässlich Ergebnisse pro Sprint. Teile dein Board mit Kolleginnen, bitte um Feedback und feiere abgeschlossene Karten bewusst.
Daten: schnell, sauber, nachvollziehbar
Schnelle Sprints benötigen verlässliche Datenpipelines. Nutze freie Quellen wie Yahoo Finance, Stooq oder Alpha Vantage und behandle Limitierungen mit lokalem Caching. Achte auf Zeitzonen, Dividenden, Splits und fehlende Feiertage. Halte Rohdaten unverändert, protokolliere jede Transformation und speichere Zwischenstände in kompakten Formaten. Vermeide Zukunftsblick, indem du nur historisch verfügbare Informationen nutzt. Eine klare Datengeschichte spart unzählige Stunden Debugging, verbessert Vertrauen in Ergebnisse und erleichtert Peer‑Reviews oder öffentliche Reproduktionen.
Greife Kurse und Unternehmensereignisse mit yfinance bequem ab und respektiere API‑Grenzen bei Alpha Vantage durch Backoff und Caching. Standardisiere Ticker‑Symbole, Frequenzen und Zeitzonen früh. Dokumentiere Downloadzeitpunkte für vollständige Nachvollziehbarkeit. Prüfe Qualität mit Stichproben, plausibilisiere OHLC‑Werte und erkenne Suspicious Gaps. Hinterlege Fallback‑Quellen, um Ausfälle abzufedern. Ein kleines Datenskript mit klaren Parametern gibt dir Reproduzierbarkeit, Geschwindigkeit und das Vertrauen, dass Tests auf verlässlicher Grundlage laufen.
Bereinige Splits und Dividenden korrekt, aber vermeide es, Kenntnisse zukünftiger Ereignisse in frühere Zeitpunkte einfließen zu lassen. Prüfe Indikator‑Berechnungen auf Look‑Ahead‑Bias, indem du ausschließlich vergangene Kerzen nutzt. Entferne oder kennzeichne fehlerhafte Balken, ohne Lücken zu schönen. Dokumentiere jede Entscheidung im Code und im Log. Führe kleine Unit‑Tests für typische Fehler ein. Diese Sorgfalt zahlt sich aus, wenn Ergebnisse stabil bleiben, obwohl du die Datenquelle wechselst oder das Zeitfenster verschiebst.
Signale klar definieren
Beschreibe Signale mit Parametern, Fenstern und Datenquellen eindeutig. Beispiel: Kaufe, wenn der Schlusskurs über dem 50‑Tage‑Durchschnitt schließt und das Volumen über dem 20‑Tage‑Mittel liegt. Lege Ausnahmen fest, etwa Feiertage oder Eröffnungslücken. Skizziere Alternativen, aber entscheide dich pro Sprint für genau eine Variante. Hinterlege eine Pseudocode‑Version im Notebook, bevor du implementierst. Diese Klarheit sorgt dafür, dass Tests vergleichbar, Diskussionen konstruktiv und Verbesserungen zielgerichtet bleiben.
Risikomanagement als Taktgeber
Bestimme Risiko pro Trade, Gesamt‑Exposure und Korrelation zwischen Positionen. Nutze ATR‑basierte Stopps oder prozentuale Trailing‑Stopps, kombiniere sie mit Positionsgrößen nach Volatilität. Plane Edge‑Cases wie plötzliche Gaps ein. Simuliere Gebührenmodelle und prüfe Auswirkungen auf Nettorendite. Eine einfache, konsistente Risikologik beschleunigt Sprints, weil sie übertragbar bleibt, selbst wenn du Strategien wechselst. Teile dein Risikokonzept mit der Community, sammle Kritik und verbessere es ohne dein ganzes Setup umzubauen.
Kosten, Slippage und Liquidität realistisch denken
Modelliere Kommissionen und Spreads konservativ, statt sie zu unterschätzen. Verwende volumen‑ oder volatilitätsabhängige Slippage‑Annahmen, teste Szenarien mit extremen Marktbedingungen. Prüfe, ob deine Signale in illiquiden Titeln realistisch handelbar sind. Setze Minimal‑Volumen‑Filter oder Preisuntergrenzen. Dokumentiere alle Annahmen transparent, damit Ergebnisse korrekt interpretiert werden. Wer diese Faktoren ehrlich einbaut, vermeidet nachträgliche Enttäuschungen und gewinnt Glaubwürdigkeit, wenn Paper‑Trading oder Live‑Tests die Backtests bestätigen.
Kennzahlen, die wirklich zählen
Wähle Kennzahlen passend zum Stil: Für trendfolgende Ansätze ist Drawdown‑Kontrolle entscheidend, für Mean‑Reversion Stabilität der Trefferquote. Nutze annualisierte Rendite, Volatilität, Sharpe und Downside‑Maße im Verbund, nicht isoliert. Ergänze Turnover, um versteckte Kosten zu erkennen. Berücksichtige Zeithorizonte und Regimewechsel. Halte die Berechnung transparent, teste auf NaNs und Off‑By‑One‑Fehler. Eine konsistente Metrik‑Suite macht deine Vergleiche fair, Entscheidungen schneller und Diskussionen mit Mitlesern produktiver und faktenbasiert.
Visualisierung, die Muster sichtbar macht
Erstelle Plots, die Fragen beantworten: Rolling‑Sharpe zeigt Stabilität, Heatmaps visualisieren Parameter‑Räume, Bar‑Plots je Wochentag oder Stunde offenbaren Timing‑Effekte. Markiere Einstiege, Ausstiege und Stopps direkt in der Kurve. Nutze interaktive Dashboards, um Filter und Szenarien schneller zu prüfen. Speichere alle Grafiken mit identischen Skalen, damit Vergleiche objektiv bleiben. Bitte um Feedback: Welche Grafik half am meisten? Was ist unklar? So entwickelst du eine visuelle Sprache, die Entscheidungen erleichtert.
Benchmarking und Signifikanz
Vergleiche stets gegen eine einfache, ehrliche Alternative wie Buy‑and‑Hold oder sektornahe ETFs. Nutze Bootstrap‑Resampling oder Block‑Bootstrap, um Unsicherheit abzuschätzen. Prüfe, ob Überrenditen robust gegenüber Parametervariationen sind. Berichte Konfidenzintervalle statt nur Punktwerte. Vermeide Mehrfachtest‑Fallen, indem du Tests zählst und Resultate adjustierst. Leser vertrauen Ergebnissen, die ihre Grenzen offenlegen. Teile Code und Datenschnitte, damit andere deine Resultate nachstellen, kritisieren und – im besten Fall – bestätigen können.
Robustheit: Validieren statt bestätigen
Walk‑Forward und zeitliche Faltung
Teile Daten chronologisch in Trainings‑ und Testfenster, rolle diese Fenster vorwärts und protokolliere Ergebnisse je Segment. So siehst du, ob Regeln in neuen Perioden funktionieren. Ergänze purged k‑fold, um Überschneidungen und Leckagen zu vermeiden. Speichere jede Konfiguration mit Zeitstempeln, Parametern und Metriken. Diese Routine fühlt sich zunächst umständlich an, spart jedoch teure Irrtümer und liefert überzeugende Evidenz, wenn eine Strategie in wechselnden Marktphasen zuverlässig performt.
Leakage‑Fallen früh erkennen
Achte darauf, dass Indikatoren nur Informationen bis zur jeweiligen Kerze verwenden. Vermeide zukünftige Dividenden‑ oder Split‑Informationen in historischen Berechnungen. Synchronisiere Kalender über Assets hinweg, prüfe Look‑Ahead bei Features, die Aggregationen nutzen. Halte strenge Schnittstellen zwischen Rohdaten, Features und Signalen ein. Schreibe Tests, die künstliche Lecks provozieren und Alarm schlagen. Diese Wachsamkeit ist unspektakulär, aber entscheidend, damit aus schnellen Sprints verlässliche Aussagen statt unbewusster Selbsttäuschung entstehen.
Stresstests und Monte‑Carlo‑Pfadvarianten
Erzeuge zufällige Neuordnungen von Trades, variierende Slippage‑Szenarien und Shock‑Ereignisse, um die Zerreißprobe deiner Equity‑Kurve zu sehen. Nutze Monte‑Carlo‑Resampling aus der Trade‑Verteilung, um Bandbreiten und Drawdown‑Risiken zu quantifizieren. Teste reduzierte Liquidität, breitere Spreads, verzögerte Ausführungen. Dokumentiere schlimmste Fälle und akzeptable Schwellen vorab. Wenn eine Idee diese Prüfungen übersteht, wächst Vertrauen. Bitte die Community, eigene Stresstests beizusteuern, und vergleiche Ergebnisse offen und konstruktiv.
