Wie wir algorithmischen Handel vermitteln
Seit 2019 arbeiten wir mit Lernenden zusammen, die ernsthaft verstehen wollen, wie automatisierte Handelssysteme funktionieren. Keine schnellen Versprechen – nur strukturiertes Wissen und praktische Erfahrung.
Gespräch vereinbarenUnsere Methodik entstand aus Frustration
2018 haben wir selbst nach vernünftigen Lernressourcen gesucht. Was wir fanden? Entweder oberflächliche Youtube-Videos oder akademische Papers, die kaum jemand außerhalb der Universität versteht.
Also entwickelten wir einen anderen Ansatz. Wir nehmen komplexe Konzepte auseinander und bauen sie schrittweise wieder auf. Jeder Schritt wird mit echten Codebeispielen unterstützt.
- Konzepte werden zuerst isoliert erklärt, dann im Kontext angewendet
- Code wird gemeinsam geschrieben, nicht nur gezeigt
- Fehler werden bewusst gemacht und analysiert
- Theoretische Grundlagen werden mit Marktdaten validiert
Unterschiedliche Menschen lernen unterschiedlich
Wir haben festgestellt, dass ein einziger Lernweg nicht für alle funktioniert. Deshalb bieten wir verschiedene Formate an – manchmal gleichzeitig.
Systematische Lerner
Manche brauchen klare Struktur von Anfang bis Ende. Für sie haben wir sequenzielle Kurse entwickelt, die aufeinander aufbauen. Jedes Modul endet mit praktischen Aufgaben.
Projekt-orientierte Lerner
Andere lernen besser, indem sie direkt ein Projekt starten. Wir unterstützen das mit Starter-Templates und wöchentlichen Code-Reviews. So entsteht echtes Verständnis durch Anwendung.
Experimentelle Lerner
Dann gibt es Leute, die einfach ausprobieren wollen. Für sie stellen wir Sandbox-Umgebungen bereit mit historischen Daten. Fehler machen ist hier nicht nur erlaubt, sondern erwünscht.
Häufige Stolpersteine und wie wir damit umgehen
Überwältigung durch Komplexität
Viele Anfänger öffnen zum ersten Mal eine Handelsbibliothek und sehen hunderte von Funktionen. Das kann lähmend wirken – wo fängt man überhaupt an?
Wir beginnen mit einem funktionierenden Minimal-System. Buchstäblich 20 Zeilen Code, die eine simple Strategie umsetzen. Dann erweitern wir es schrittweise. Jede Woche kommt eine neue Komponente dazu.
Falsche Erwartungen an Backtesting
Anfänger testen ihre Strategie mit historischen Daten und bekommen beeindruckende Ergebnisse. Dann funktioniert es live überhaupt nicht. Das ist frustrierend und verwirrend.
Wir zeigen bewusst, wie man sich selbst betrügen kann. Overfitting, Look-ahead-Bias, Survivorship-Bias – diese Fehler bauen wir gemeinsam ein und analysieren dann, warum die Ergebnisse unrealistisch sind.
Mangelndes Risikomanagement-Verständnis
Die meisten konzentrieren sich auf Entry-Signale. Aber eine Strategie steht und fällt mit Position-Sizing und Stop-Loss-Regeln. Das wird oft unterschätzt.
Ab Woche zwei sprechen wir über Risiko. Nicht als abstraktes Konzept, sondern mit konkreten Zahlen. Wie viel Kapital riskierst du pro Trade? Was passiert bei fünf Verlusten hintereinander? Das rechnen wir gemeinsam durch.
Die Menschen hinter farianexaos
Wir sind kein großes Unternehmen. Nur ein kleines Team, das wirklich glaubt, dass algorithmischer Handel zugänglich sein sollte – wenn man bereit ist, die Arbeit zu investieren.
Henrik Vogt
Technischer Direktor
Henrik hat zehn Jahre bei verschiedenen Fintech-Unternehmen gearbeitet, bevor er 2019 zu uns kam. Er programmiert seit seinem 14. Lebensjahr und findet es immer noch faszinierend, wenn Code tatsächlich das tut, was er soll.
Marlene Schreiber
Leiterin Bildungsentwicklung
Marlene kam aus der akademischen Welt – sie hat Wirtschaftsinformatik gelehrt. Sie bringt die pädagogische Struktur in unsere Programme und sorgt dafür, dass wir nicht zu technisch werden.