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Quantitatives Backtesting von Sentiment-basierten Strategien

Quantitatives Backtesting von Sentiment-basierten Strategien
Dauer
7 Wochen, 6-7 Stunden wöchentlich
Noch verfügbar
9

Plätze

Preis
1.720 EUR
Sofortzahlung oder 3 Raten

Inklusive Backtesting-Framework-Templates und historischer Marktdaten

Warum solltest du das interessieren?

Ein Sentiment-Modell ist nur so gut wie seine historische Performance unter realistischen Bedingungen. Dieser Kurs vermittelt die Methodik für aussagekräftige Backtests von NLP-gestützten Handelsstrategien.

Sie arbeiten mit Python-Bibliotheken wie Backtrader und Zipline, um Simulationsumgebungen aufzubauen. Der Kurs behandelt Look-Ahead-Bias, Survivorship-Bias und andere methodische Fehler, die Ergebnisse verfälschen können.

Realistische Testbedingungen

Transaction Costs, Market Impact und Latenzzeiten werden explizit modelliert. Sie lernen, wie sich Sentiment-Signale in tatsächliche Orders umsetzen lassen und welche Execution-Strategien sinnvoll sind.

Der Kurs umfasst auch Walk-Forward-Optimierung, Out-of-Sample-Tests und Stressszenarien. Sie entwickeln Metriken zur Bewertung von Sentiment-Strategien jenseits simpler Renditekennzahlen. Dozent Thilo Winterstein zeigt anhand realer Fälle, wo Sentiment-Modelle funktionieren und wo sie versagen.

So ist der Workshop strukturiert

Modul 1: Backtesting-Infrastruktur aufbauen
  • Event-basierte Backtesting-Systeme
  • Historische Daten: Preise, Sentiment-Scores, Volumina
  • Zeitsynchronisation zwischen verschiedenen Datenquellen
Modul 2: Häufige methodische Fehler vermeiden
  • Look-Ahead-Bias bei Sentiment-Features
  • Overfitting durch excessive Parameter-Tuning
  • Data-Snooping und Multiple-Testing-Problem
Modul 3: Realistische Handelskosten modellieren
  • Spreads, Kommissionen und Marktgebühren
  • Slippage-Modelle für verschiedene Ordertypen
  • Market Impact großer Orders
Modul 4: Performance-Metriken und Risikokennzahlen
  • Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Calmar Ratio
  • Maximum Drawdown und Drawdown-Dauer
  • Win-Rate, Profit-Factor und Risk-of-Ruin
Modul 5: Validierung und Robustheitstests
  • Out-of-Sample und Out-of-Time Testing
  • Monte-Carlo-Simulationen für Konfidenzintervalle
  • Regime-Analyse: Bull vs. Bear Markets
  • Stresstests mit historischen Krisen

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