Die meisten Privatanleger testen eine Idee nie, bevor sie Kapital riskieren. Backtesting schließt diese Lücke: Es spielt eine Strategie an historischen Kursdaten durch, sodass Sie messen, wie sie gewirkt hätte. Der Quant-Trading-Simulator von MDL Asia macht diesen Workflow für quantitative Forscher, algorithmische Trader und Finanzprofis zugänglich.
Was der Quant-Trading-Simulator ist
Es ist eine professionelle Simulations- und Backtesting-Plattform – kein Broker und kein Markt für echtes Geld. Jede Order, jede Ausführung und jede Position ist simuliert, was eine sichere Umgebung für Forschung, Lehre und Strategieentwicklung schafft. Ihr Markenzeichen ist die Marktabdeckung in einem einzigen Werkzeug:
- China A-Aktien (Shanghai / Shenzhen)
- Hongkong
- USA
- Malaysia (Bursa Malaysia)
Wer eine Momentum-Strategie zwischen Greater China und den US-Sitzungen vergleicht, bleibt auf einer Plattform, statt drei Datenquellen zusammenzustückeln.
Strategien nach Ihrer Art: Python, MyTT oder funcat
Die Plattform bietet einen flexiblen „Syntax-Pool" – Sie sind nicht auf eine Sprache festgelegt:
- Python für volle programmatische Kontrolle und eigene Indikatoren.
- MyTT, vertraut für alle, die TongDaXin-Indikator-Syntax kennen.
- funcat, angelehnt an Formeln im TongHuaShun-Stil.
Wer ohnehin in Indikator-Formeln denkt, drückt eine Strategie in wenigen Zeilen aus.
Der KI-Strategie-Compiler
Der KI-Strategie-Compiler verwandelt eine Beschreibung in natürlicher Sprache – „kaufe, wenn der 5-Tage-Durchschnitt den 20-Tage-Durchschnitt von unten kreuzt und der RSI unter 70 liegt" – in lauffähigen Code. Er beschleunigt den Entwurf: Sie erhalten schnell eine testbare erste Version, die Sie dann selbst verfeinern und validieren.
Risikoanalyse und Entwickler-API
Über reine Renditen hinaus zeigt der Simulator Risikoanalyse-Kennzahlen (Drawdown, Exposure, Handelsstatistik), die eine robuste Kante von einer überangepassten Kurve trennen. Für programmatische Nutzung gibt es eine RESTful-API und ein Python-SDK; schreiben Sie an [email protected].
Für wen es gedacht ist
- Quantitative Forscher, die Ideen prototypisieren
- Algorithmische Trader, die Logik vor jedem Live-Einsatz validieren
- Studierende und Finanzprofis, die systematischen Handel sicher lernen
Häufige Fragen
Welche Märkte unterstützt der Quant-Trading-Simulator? Er unterstützt die Aktienmärkte China, Hongkong, USA und Malaysia mit historischen Daten für Backtesting und Strategievalidierung.
Muss ich Python können? Nein. Sie können Strategien in MyTT- oder funcat-Indikator-Syntax schreiben oder sie in natürlicher Sprache beschreiben und vom KI-Compiler in Code übersetzen lassen. Python steht für volle Kontrolle bereit.
Ist das echter Handel? Nein. Die Plattform dient ausschließlich Simulation und Bildung. Sie führt keine echten Trades aus und stellt keine Finanzberatung dar.
Kann ich Strategien per API automatisieren? Ja. Eine RESTful-API und ein Python-SDK ermöglichen programmatisches Backtesting und Datenzugriff. Schreiben Sie an [email protected].
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Hinweis: Der Quant-Trading-Simulator dient ausschließlich Simulations- und Bildungszwecken und stellt keine Anlageberatung dar.