KI-gestützte Trading-Strategien nutzen datengetriebene Modelle, um Möglichkeiten zu identifizieren, die schwer mit bloßem Auge zu erkennen sind. Diese Systeme können Orderflow, Sentiment, Makrodaten und technische Signale gleichzeitig verarbeiten und dann eine einfache Entscheidung ausgeben: kaufen, verkaufen oder beiseite stehen.
Der Aufbau einer solchen Strategie beginnt mit sauberen, gut strukturierten Daten. Feature Engineering – die Transformation von Rohpreisen und Volumen in aussagekräftige Inputs – ist oft wichtiger als die Wahl des Modells selbst. Einfache Modelle mit guten Features übertreffen häufig komplexe Architekturen, die mit verrauschten Signalen gefüttert werden.
Robuste Validierung ist kritisch. Train-Test-Splits, Walk-Forward-Analyse und Out-of-Sample-Bewertung helfen dir, zwischen echtem Vorteil und Overfitting zu unterscheiden. Nimm immer an, dass das Modell zu optimistisch ist, bis es sich unter Live- oder Paper-Trading-Bedingungen bewiesen hat.
In der Produktion sollten KI-Tools dein Urteilsvermögen ergänzen, nicht ersetzen. Nutze sie, um Ideen zu finden, Risiko zu quantifizieren und Bedingungen zu überwachen, während du menschliche Aufsicht für Regimewechsel und seltene Events behältst, die außerhalb historischer Trainingsdaten liegen.