Algorithmisches Trading mit Machine Learning und Python: Von Vorhersagemodellen zu automatisierten Strategien [German]

By Hayden Van Der Post

Reactive Publishing

Maschinelles Lernen hat den algorithmischen Handel grundlegend ver ndert. Was fr her auf starren Regeln und einfachen Indikatoren basierte, wird heute durch datengetriebene Modelle, adaptive Strategien und automatisierte Systeme ersetzt. Dieses Buch zeigt Ihnen den kompletten Weg - von der ersten Vorhersagemodellierung bis zur produktionsreifen Handelsstrategie.

Sie lernen, wie Sie mit Python und modernen Machine-Learning-Techniken Marktdaten analysieren, Prognosemodelle entwickeln und diese in robuste, automatisierte Trading-Systeme berf hren. Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung: von Feature Engineering und Modellvalidierung ber Backtesting und Risikomanagement bis hin zur Live-Implementierung.

Was Sie in diesem Buch erwartetAufbau und Training von Vorhersagemodellen f r Kursbewegungen und Volatilit tFeature Engineering speziell f r FinanzzeitreihenValidierung und Vermeidung typischer Fallstricke (Overfitting, Look-Ahead Bias, Data Leakage)Entwicklung und Backtesting vollst ndiger HandelsstrategienIntegration von Machine Learning in automatisierte Execution-SystemeRisikomanagement und Positionsgr enbestimmung in ML-basierten StrategienPraxisnahe Python-Implementierungen mit g ngigen Bibliotheken

Das Buch richtet sich an Quant-Trader, Data Scientists und Entwickler, die Machine Learning nicht nur theoretisch verstehen, sondern tats chlich in handelbare Strategien umsetzen wollen. Vorkenntnisse in Python und grundlegenden statistischen Konzepten werden vorausgesetzt; fortgeschrittene ML-Kenntnisse sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.

Statt abstrakter Theorie erhalten Sie einen klaren, umsetzbaren Fahrplan - von der Idee bis zur automatisierten Strategie.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: B0HFPS3J75
• ISBN13: 9798193569459
• Release Date: August 2026
• Publisher: Independently Published
• Length: 434 Pages
• Weight: 1.15 lbs.
• Dimensions: 1.1" x 6.0" x 9.0"