1. Künstliche Intelligenz (KI):
   • KI bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Im Trading-Bereich werden KI-Algorithmen eingesetzt, um Muster zu erkennen, Daten zu analysieren und automatisierte Handelsentscheidungen zu treffen.
2. Algorithmic Trading:
   • Der Einsatz von Algorithmen, um Handelsentscheidungen automatisch zu treffen. KI-basierte Algorithmen analysieren Marktdaten in Echtzeit und können Trades schneller und effizienter ausführen als menschliche Händler.
3. Machine Learning:
   • Ein Teilgebiet der KI, bei dem Algorithmen darauf trainiert werden, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Im Trading können Machine-Learning-Modelle Muster in historischen Daten erkennen und diese Erkenntnisse für zukünftige Handelsentscheidungen nutzen.
4. Deep Learning:
   • Eine fortgeschrittene Form des Machine Learnings, die neuronale Netzwerke mit vielen Schichten (Deep Neural Networks) verwendet. Deep Learning wird eingesetzt, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu identifizieren und in Trading-KI-Systemen verwendet, um genauere Vorhersagen zu treffen.
5. Neuronales Netzwerk:
   • Ein Modell, das von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Neuronale Netzwerke werden verwendet, um komplexe Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen zu erlernen und in der Lage zu sein, Vorhersagen zu treffen.
6. Sentimentanalyse:
   • Die Bewertung und Analyse von Emotionen und Meinungen in Textdaten. Im Trading werden Sentimentanalyse-Algorithmen eingesetzt, um Stimmungen auf dem Markt zu erfassen und deren Einfluss auf Handelsentscheidungen zu bewerten.
7. Quantitative Modelle:
   • Modelle, die auf mathematischen und statistischen Konzepten basieren, um Handelsentscheidungen zu treffen. KI-basierte quantitative Modelle nutzen fortgeschrittene Algorithmen, um komplexe Muster zu identifizieren und den Handelsprozess zu optimieren.
8. Backtesting:
   • Die Bewertung der Leistung eines Handelsalgorithmus anhand historischer Marktdaten. Backtesting hilft dabei, die Robustheit und Effektivität von KI-gesteuerten Handelsstrategien zu überprüfen, indem sie diese auf vergangenen Daten testet.
9. Algorithmic Trading Platform:
   • Eine Softwareplattform, die Händlern ermöglicht, KI-Algorithmen zu entwickeln, zu testen und auszuführen. Solche Plattformen bieten Tools zur Datenanalyse, Backtesting und Implementierung von Handelsstrategien.
10. Risikomanagement:
    • Die Praxis, potenzielle Verluste zu minimieren und Kapital effektiv zu verwalten. KI-gesteuerte Handelssysteme integrieren oft fortschrittliche Risikomanagementstrategien, um unerwünschte Risiken zu begrenzen.

Dieses Glossar bietet einen Überblick über grundlegende Begriffe im Zusammenhang mit KI im Trading. Die Integration von KI in den Finanzmärkten bleibt ein sich entwickelndes Feld, und Händler sollten sich kontinuierlich über neue Entwicklungen informieren.