PROJEKT

Handel mit Python-Handelssoftware automatisieren

Individuelle Softwareentwicklung, Python-Handelsautomatisierung, Integration der Broker-API, Excel-Handelsdaten, Strategie-Backtesting, Automatisierung des Optionshandels, Handels-Dashboards

  • Branche: Finanzhandel
  • Polen Standort: Polen
  • Lieferzeit: 16 Wochen
  • Technologien: Python, ccxt
4+ Monate

Dieses Unternehmen für algorithmischen Handel wendet viel Zeit für die manuelle Verarbeitung von Marktdaten, Tabelleneingaben, Strategieprüfungen und Brokeraufträgen auf. Die Software verbindet Brokerkonten mit Marktdaten und Handelsstrategien, um Käufe und Verkäufe zu automatisieren. Sie liest Handelseingaben aus Excel und liefert dem Team Informationen zu Aufträgen, Positionen und Backtesting. So werden manuelle Handelsarbeit, wiederholte Datenverarbeitung und Ausführungsaufwand reduziert.

Zusammenfassung

Problem

Das Unternehmen wendet Zeit für manuelle Marktanalysen, Tabellenverarbeitung und Auftragserteilung auf.

Lösung

Die Lösung wurde zu einer Python-Handelssoftware, die Marktdaten, Strategielogik, Tabellen und Brokerkonten verbindet.

Ergebnis

Die Software soll manuelle Handelsarbeit, wiederholte Datenverarbeitung und vermeidbaren Ausführungsaufwand reduzieren.

Kundengeschichte

Der Kunde ist ein Unternehmen für algorithmischen Handel aus Polen. Es führt Live-, Backtesting- und Hochfrequenzstrategien über Broker-APIs aus und arbeitet mit Aktien und Optionen.

Das Team verarbeitet Kerzendaten, Handelseingaben sowie Kauf- und Verkaufsaufträge über Brokerkonten hinweg. Händler und Handelsunternehmen benötigen automatisierte Systeme, um manuelle Markt- und Handelsdatenanalysen sowie die Auftragserteilung zu ersetzen.

Die Anfrage war klar: Den Handelsablauf in Python automatisieren, ihn bei Bedarf mit Interactive Brokers oder einem Shoonya Broker Account verbinden und Strategien durch Backtesting validieren. Außerdem sollten Excel-Daten in den Prozess einfließen und nach der Ausführung als aktualisierte Handelsdaten zurückgegeben werden.

Die Lösung wurde als verbundene Oberflächen für Intervalleinstellung, Kerzenanalyse, Live-Überwachung, Excel-Daten und Backtesting konzipiert. Strategiefelder, Auftragsarten, Brokerstatus und Handelsprotokolle blieben sichtbar, damit das Unternehmen den Prozess nach seinen eigenen Regeln verwalten kann.

Der Kunde wünschte

  1. Strategien durch Backtesting validieren und die gewünschte Anleitung oder Dokumentation bereitstellen.
  2. Die Handelsautomatisierung in Python entwickeln, bei Bedarf mit Java- oder C++-Alternativen.
  3. Interactive Brokers oder den Shoonya Broker Account bei Bedarf verbinden.
  4. Excel-Handelseingaben lesen und die Daten nach der Ausführung aktualisieren.

Warum Standardsoftware nicht passte

Fertige Brokerplattformen decken den Kauf, Verkauf und die Verwaltung von Finanzanlagen ab. Ihren Beschreibungen zufolge verbinden sie jedoch nicht die Tabelleneingaben, konfigurierbare Strategielogik, das Backtesting und die Brokerausführung dieses Unternehmens in einem maßgeschneiderten Prozess. Die Lösung wurde entwickelt, um diese Bereiche zusammenzuführen und an die eigenen Regeln des Unternehmens anzupassen. Dokumentation und Schulungen unterstützen dabei die eigenständige Nutzung.

Projektübersicht

Die Lösung wurde rund um eine Python-Handelsanwendung entwickelt, die Marktdaten, Strategielogik, Tabelleneingaben und Brokerkonten verbindet. Die Struktur bündelt die wichtigsten Schritte: Daten vorbereiten, Kerzen prüfen, eine Strategie validieren, Aufträge ausführen und Positionen überwachen.

Für die Verarbeitung der Handelseingaben wurde ein Excel-Arbeitsbereich bereitgestellt. Er liest Tabellendaten ein, zeigt Kerzendaten an und kennzeichnet die nach der Ausführung aktualisierten Handelsdaten.

Die Handelsoberfläche vereint auswählbare Intervalle, Strategieparameter sowie Kauf- und Verkaufskriterien. Der Broker-Verbindungsstatus und Markt-, Limit- oder Stop-Auftragsarten bleiben auf derselben Oberfläche verfügbar.

Die Anwendung platziert Aufträge über unterstützte Brokerverbindungen und stellt Ausführungsinformationen zur Überwachung bereit.

Besonderes Augenmerk lag auf der Strategievalidierung. Die Backtesting-Oberfläche nutzt historische Kerzendaten, Strategieparameter und Ergebnistabellen, damit das Unternehmen eine Strategie vor dem Live-Handel vergleichen kann.

Das System wurde modular geplant und lässt Raum für Dokumentation, Einrichtungshilfen, Support nach der Übergabe und spätere Erweiterungen wie lokale Verarbeitung oder Live-Markt-Debugging.

Wichtige bereitgestellte Funktionen

  • Automatisierter Handel über Brokerkonten
  • Markt-, Limit- und Stop-Aufträge
  • Abruf von Kerzendaten in auswählbaren Intervallen
  • Konfigurierbare Strategien sowie Kauf- und Verkaufskriterien
  • Import und Aktualisierung von Excel-Handelsdaten
  • Strategie-Backtesting mit historischen Kerzendaten
  • Live-Überwachung von Aufträgen, Positionen und Warnungen
  • Verbindungsstatus des Brokerkontos
  • Python-basierte Handelsautomatisierung

Erweiterbar um

+ Fibonacci-Retracements + Lokale Datenverarbeitung + Angepasste API-Aufrufe + Live-Markt-Debugging

Wer kann diese Lösung noch nutzen?

Andere Handelsunternehmen haben ähnliche Aufgaben. Dieselbe Lösung kann an ihre Daten, Strategien und Brokerverbindungen angepasst werden.

Ein Aktienhandelsteam

Aufgabe Sie automatisiert den Aktienkauf und -verkauf über Brokerkonten.
So unterstützt die Lösung Die Lösung verbindet Marktdaten und Handelsregeln mit Brokeraufträgen und Überwachung.

Ein Optionshandelsteam

Aufgabe Sie führt konfigurierbare Optionsstrategien mit definierten Parametern sowie Kauf- und Verkaufskriterien aus.
So unterstützt die Lösung Die Lösung bietet Strategieeinrichtung, Brokerausführung und Backtesting in einer Anwendung.

Eine Investmentgesellschaft

Aufgabe Sie ersetzt die tabellenbasierte Verarbeitung von Handelsdaten durch Python-Handelsbots.
So unterstützt die Lösung Die Lösung liest Excel-Eingaben, aktualisiert Handelsdaten und verfolgt Ausführungen.

Technologie-Stack

Python

Sprache für die Handelsautomatisierung

Python steuert die Handelslogik, Brokerverbindungen und Datenverarbeitung.

ccxt

Handels-API-Verbindungen

ccxt ist eine Bibliothek, die Handelssoftware mit Börsen-APIs verbindet.

hyperliquid-python-sdk

Hyperliquid-API-Handel

hyperliquid-python-sdk verbindet Python-Handelslogik mit der Hyperliquid-API.

python-calamine

Excel-Dateien lesen

python-calamine liest Excel- und Tabellendateien für Handelseingaben.

fastexcel

Schnelles Lesen von Excel-Dateien

fastexcel liest Excel-Daten für den Arbeitsbereich der Handelsdaten.

vectorbt

Strategie-Backtesting

vectorbt analysiert und backtestet Handelsstrategien in großem Umfang.

backtesting

Historischer Strategietest

backtesting führt Handelsstrategien mit historischen Kerzendaten aus.

bt

Flexibles Backtesting

bt bietet ein Python-Framework zum Testen von Handelsstrategien.

Excel / XLSX

Handelseingabedateien

Excel-Dateien liefern Handelseingaben und erhalten aktualisierte Handelsdaten.

Candle data

Marktdatenanalyse

Kerzendaten unterstützen eine intervallbasierte Marktanalyse und Strategietests.

Integrationen

Interactive Brokers

Die Software verbindet Handelsstrategien und Aufträge mit der Interactive-Brokers-Plattform oder -API.

Shoonya Broker Account

Bei Bedarf sendet die Software Handelsaktivitäten über einen Shoonya Broker Account.

Excel

Excel-Dateien übertragen Handelseingaben in die Anwendung und erhalten nach der Ausführung aktualisierte Handelsdaten.

Brokerage APIs

Broker-APIs übertragen Markt-, Limit- und Stop-Aufträge sowie Handelsaktualisierungen.

Das Ergebnis

Handelsregeln bleiben für eine kontrollierte Ausführung bereit

Die Handelssteuerung vereint Strategieparameter, Kauf- und Verkaufskriterien und die ausgewählte Auftragsart mit dem Broker-Verbindungsstatus. So kann das Unternehmen automatisierte Handelsregeln an einem Ort vorbereiten.

Die Anwendung unterstützt Markt-, Limit- und Stop-Aufträge und verwendet ein auswählbares Intervall für den Handelsprozess.

So funktioniert es

  1. Die Software zeigt das Handelsintervall, Strategieparameter, Kauf- und Verkaufskriterien sowie den Status des Brokerkontos.
  2. Das Strategiemodul wendet die ausgewählten Handelsregeln und die Auftragsart an.
  3. Die Brokerverbindung sendet Markt-, Limit- oder Stop-Aufträge und gibt Ausführungsinformationen zurück.
  • Zeitfilter und Datenintervall festlegen.
  • Bei Bedarf konfigurierbare Optionsstrategien verwenden.
Hinweis: Die Oberfläche zeigt den Brokerstatus vor der Auftragsausführung an.
Handelssteuerung und Intervalleinstellung

Handelssteuerung und Intervalleinstellung

Funktionen auf diesem Bildschirm
Handelszeitfilter festlegen Datenintervall festlegen Handelsalgorithmen entwickeln Automatisierte Optionshandelsstrategie

Kerzendaten geben der Strategie ein klares Marktbild

Die Marktdatenoberfläche zeigt eine Token- oder Instrumentenliste, ein ausgewähltes Intervall und eine Kerzentabelle. Der Handelsanalysebereich stellt die abgerufenen Daten zur Prüfung bereit.

So können abgerufene Kerzendaten vor der Ausführung von Handelsentscheidungen geprüft werden.

So funktioniert es

  1. Das Kerzendatenmodul ruft Kerzendaten für die ausgewählten Token oder Instrumente ab.
  2. Die Software zeigt das ausgewählte Zeitintervall und die letzten 12 Kerzendaten in der Kerzentabelle.
  3. Der Handelsanalysebereich stellt die Kerzendaten zur Prüfung bereit.
Marktdaten und Kerzenanalyse

Marktdaten und Kerzenanalyse

Funktionen auf diesem Bildschirm
Kerzendaten abrufen

Aufträge und Positionen bleiben während des Handels sichtbar

Die Live-Überwachung vereint übermittelte Aufträge, offene Positionen, Ausführungsstatus und Handelswarnungen in einer Ansicht. Ein Aktivitätsprotokoll hält Kauf- und Verkaufsaufträge, ausgeführte Optionsgeschäfte und Echtzeit-Handelsaktualisierungen für das Team bereit.

So erhält das Unternehmen einen direkten Überblick über die Rückmeldungen des Brokers, ohne auf separate manuelle Notizen angewiesen zu sein.

So funktioniert es

  1. Die Überwachung zeigt Kauf- und Verkaufsaufträge sowie offene Positionen.
  2. Der Ausführungsbereich zeigt ausgeführte Optionsgeschäfte und Echtzeit-Handelsaktualisierungen.
  3. Das Aktivitätsprotokoll erfasst Handelswarnungen und Handelsprotokolle.
Live-Überwachung von Aufträgen und Positionen

Live-Überwachung von Aufträgen und Positionen

Tabellendaten stehen aktualisiert zur Verfügung

Der Excel-Arbeitsbereich hält ursprüngliche Tabellendaten und aktualisierte Handelsdaten zusammen. Er unterstützt den bestehenden Tabellenprozess des Unternehmens und verbindet die Eingaben mit Kerzendaten und Ausführung.

Eine Kennzeichnung für aktualisierte Daten macht die zurückgegebenen Handelsinformationen leicht von der Quelldatei unterscheidbar.

So funktioniert es

  1. Der Excel-Arbeitsbereich liest Excel-Dateidaten und zeigt sie in der Tabelle der Spreadsheet-Daten an.
  2. Die Anwendung verbindet die Tabelleneingaben mit den im Handel verwendeten Kerzendaten.
  3. Der Arbeitsbereich zeigt nach der Ausführung aktualisierte Excel- und Handelsdaten.
Excel-Arbeitsbereich für Handelsdaten

Excel-Arbeitsbereich für Handelsdaten

Funktionen auf diesem Bildschirm
Aktienkursdaten aktualisieren

Backtesting ermöglicht eine sicherere Strategieprüfung

Die Backtesting-Oberfläche vergleicht eine konfigurierte Handelsstrategie mit historischen Kerzendaten vor dem Live-Handel. Ergebnisse und Strategieparameter bleiben für eine schrittweise Prüfung sichtbar.

Dadurch wird die Strategievalidierung zu einem Bestandteil derselben Software und nicht zu einem separaten manuellen Analyseschritt.

So funktioniert es

  1. Das Backtesting-Modul lädt die ausgewählten Strategieparameter und historischen Kerzendaten.
  2. Die Backtesting-Bibliothek führt die Handelsstrategie mit den historischen Daten aus.
  3. Die Ergebnistabelle und der Vergleichsbereich zeigen die Backtesting-Ergebnisse.
  • Strategieergebnisse vor dem Live-Handel vergleichen.
  • Parameter und historische Daten gemeinsam prüfen.
Ergebnisse des Strategie-Backtestings

Ergebnisse des Strategie-Backtestings

Funktionen auf diesem Bildschirm
Handelsstrategie backtesten

Was die Lösung bietet

Mit dieser Lösung kann das Handelsunternehmen:

  • Käufe und Verkäufe über verbundene Brokerkonten automatisieren.
  • Kerzendaten in auswählbaren Handelsintervallen abrufen.
  • Excel-Eingaben lesen und nach der Ausführung aktualisierte Handelsdaten zurückgeben.
  • Strategien vor dem Live-Handel mit historischen Kerzendaten testen.
  • Aufträge, Positionen, Warnungen und Ausführungsstatus überwachen.
  • Aktien- und Optionshandelsregeln in einer Anwendung verwalten.

Könnten fertige Systeme diese Aufgabe übernehmen?

Vor der Entwicklung wurde die Aufgabe anhand ihrer eigenen Beschreibungen mit fertigen Produkten verglichen.

Was der Kunde benötigt Brokerplattformen Kite, MetaTrader 5, thinkorswim Plattformen für algorithmischen Handel Galileo FX, Abbado, MetaTrader 5 Multi-Asset-Handelsplattformen eToro, Dotbig platform, E*Trade Web Platform Individuelle Lösung
Strategien durch Backtesting validieren teilweise —
Python-Handelsautomatisierung entwickeln — — —
Brokerkonten und APIs verbinden —
Excel-Daten lesen und aktualisieren — — —
Passt zu den eigenen Regeln des Kunden: Abläufe, Rollen, Berichte — — —
Alle Schritte an einem Ort — — —
Keine manuellen Schritte zwischen Programmen — teilweise —

Auf Grundlage der öffentlichen Produktbeschreibungen und ihrer Kategorie.

Fertige Produkte decken Teile der Aufgabe ab, darunter Brokerzugang, Handelswerkzeuge und einige algorithmische Funktionen. Ein fertiges Produkt reicht aus, wenn nur einer dieser Bereiche benötigt wird.

Dieses Unternehmen benötigte eigene Software, weil Tabelleneingaben, Strategievalidierung, Brokerausführung und Überwachung an einem Ort nach den eigenen Regeln funktionieren sollten - mit weniger manuellen Schritten zwischen den Programmen.

Zum Schluss

Zum Schluss wurde die Lösung entwickelt, um manuelle Arbeit auf dem Weg von Marktdaten und Strategieregeln zu Brokeraufträgen und aktualisierten Handelsaufzeichnungen zu reduzieren.

FAQ

Sie möchten ein ähnliches System entwickeln? Lesen Sie die Antworten unten, um die wichtigsten Designentscheidungen für Python-Handelsautomatisierung, Brokerverbindungen und Strategievalidierung zu verstehen.