Beschreibung
Algorithmische Trading-Strategien im Energiehandel
KI-gestützte Entwicklung robuster Handelssysteme
Seminarbeschreibung
Dieses Seminar vermittelt die Grundlagen zur Entwicklung und Implementierung KI-gestützter Handelssysteme im Energiehandel. Die Teilnehmer lernen sowohl die wichtigsten Methoden der quantitativen technischen Analyse als auch die grundlegenden Programmierkenntnisse, die für die Erstellung automatisierter Handelssysteme erforderlich sind.
Im ersten Teil werden relevante charttechnische Verfahren, Indikatoren und Oszillatoren erläutert, die als Basis für algorithmische Handelsstrategien dienen. Anschließend erhalten die Teilnehmer eine praxisorientierte Einführung in die Programmiersprachen Python und Equilla, welche speziell für die Entwicklung und Umsetzung von Handelssystemen eingesetzt werden.
Darüber hinaus werden wichtige Risikokennzahlen und Kriterien zur Bewertung der Robustheit von Handelssystemen vorgestellt. Im abschließenden Praxisblock entwickeln die Teilnehmer gemeinsam ein eigenes Handelssystem.
Das gesamte Seminar ist KI-basiert aufgebaut und nutzt moderne KI-Tools wie Claude zur Unterstützung bei der Entwicklung, Strukturierung und Umsetzung der Handelsstrategien.
Ziel des Seminars ist es, dass jeder Teilnehmer am Ende des Tages über einen Quellcode für ein eigenes Handelssystem verfügt und die Grundlagen versteht, um eigene Strategien weiterzuentwickeln.
Inhalte dieses Moduls
- Block 1: Grundlagen der quantitativen technischen Analyse
- Block 2: Risikomanagement und Robustheit von Handelssystemen
- Block 3: Grundlagen der Programmierung mit Python und Equilla
- Block 4: Entwicklung eines eigenen Handelssystems
Seminaragenda Tag 1 und 2
Tag 1
-
Grundlagen algorithmischer Handelssysteme
- Datenqualität
- Continuous Futures
- Rollproblematik
- Adjustierte Kontrakte
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Kriterien robuster Handelssysteme
- Vermeidung von Overfitting
- Out-of-Sample- und Walk-Forward-Tests
- Robustheit gegenüber Marktregimen
- Realitätscheck: Daten, Liquidität und Handelbarkeit
-
Der Performance Strategy Report
- Profitabilität
- Risiko
- Effizienz
- Stabilität
-
Quantitative Technische Analyse Teil 1
- Gleitende Durchschnitte als Trendfilter
- Candlestick-Formationen quantitativ definieren
- Kombination von Trend- und Candlestick-Signalen
- Beispiele einfacher Handelssysteme
Tag 2
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Quantitative Technische Analyse Teil 2
- Trendfolger – Trends systematisch erkennen
- Oszillatoren – Übertreibungen und Wendepunkte erkennen
- Signalbildung und Indikator-Kombinationen
- Entry- und Exit-Regeln
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Beispiele robuster Trading-Strategien
- Trendfolge
- Mean Reversion
- Breakout
- Seasonality
-
KI-gestützte Entwicklung von Handelssystemen
- Grundlagen der Programmierung
- KI für Ideengenerierung
- KI für Coding
- Grenzen von KI
-
Erstellung eines eigenen Handelssystems
- Konzept
- Regeln
- Implementierung
- Backtest und KPI-Analyse
Ihr Dozent

Stefan Küster
Publizierender Technischer Analyst der
Vereinigung Technischer Analysten Deutschlands e.V.
Analyst
Energiehändler
Dozent
Zielgruppe
Das Seminar richtet sich an:
- Energiehändler und Portfoliomanager
- Analysten im Energiehandel
- Quantitative Trader
- Mitarbeiter aus Marktanalyse und Risikomanagement
- Interessierte Einsteiger in algorithmische Handelssysteme
Seminarzeiten
Von 09:00h bis 17:00h








