Das Trading mit Künstlicher Intelligenz (KI) revolutioniert die Finanzmärkte, indem es fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen nutzt, um Handelsentscheidungen zu treffen. Hier ist ein Glossar, das die wichtigsten Begriffe im Zusammenhang mit Trading und KI erklärt:

1. Künstliche Intelligenz (KI): Ein Überbegriff, der Technologien umfasst, die es Computern ermöglichen, menschenähnliche Aufgaben auszuführen, wie zum Beispiel das Lernen aus Erfahrungen, Mustererkennung und Entscheidungsfindung.
2. Algorithmic Trading: Ein Trading-Ansatz, bei dem Algorithmen mithilfe von vordefinierten Regeln und Parametern automatisch Handelsentscheidungen treffen. KI kann in diesen Algorithmen verwendet werden, um adaptive Strategien zu entwickeln.
3. Machine Learning (ML): Ein Teilbereich der KI, der es Computern ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen, Muster zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein. Im Trading kann ML zur Analyse von Marktbedingungen und zur Verbesserung von Handelsstrategien eingesetzt werden.
4. Deep Learning: Eine fortschrittliche Form des maschinellen Lernens, die neuronale Netzwerke mit mehreren Schichten (Layers) verwendet, um komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Deep Learning wird in KI-basierten Trading-Systemen verwendet, um tiefergehende Analysen durchzuführen.
5. Neuronales Netzwerk: Ein mathematisches Modell, das von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert ist und in der Lage ist, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Neuronale Netze werden oft in KI-Modellen für das Trading verwendet.
6. Sentimentanalyse: Die Analyse von sozialen Medien, Nachrichten und anderen Quellen, um die Stimmung des Marktes zu erfassen. KI kann Sentimentanalysen nutzen, um Handelsentscheidungen zu informieren.
7. Quantitative Modelle: Mathematische Modelle, die quantitative Daten verwenden, um Handelsentscheidungen zu treffen. KI kann in solchen Modellen eingesetzt werden, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.
8. Algorithmic Trading Strategies: Vordefinierte Regeln und Muster, die von Algorithmen verwendet werden, um Handelsentscheidungen zu treffen. KI kann dazu beitragen, adaptive Strategien zu entwickeln, die sich an sich ändernde Marktbedingungen anpassen.
9. Backtesting: Die Simulation von Handelsstrategien mit historischen Daten, um deren Leistung zu bewerten. KI-basierte Modelle können durch Backtesting optimiert und validiert werden.
10. Risikomanagement: Der Prozess der Identifizierung, Bewertung und Steuerung von Risiken im Trading. KI kann dabei helfen, komplexe Risikomodelle zu entwickeln und zu überwachen.

Das Trading mit KI bietet innovative Ansätze zur Verbesserung der Handelsentscheidungen, indem es die Fähigkeiten maschinellen Lernens und fortschrittlicher Algorithmen nutzt. Es ist wichtig, diese Begriffe zu verstehen, um die Potenziale und Herausforderungen dieser aufstrebenden Technologie im Trading zu erfassen.