Die ersten automatisierten Handelssysteme, die ich je erstellt habe, liefen auf MetaTrader, einer beliebten Handelsplattform, die mit Hunderten von Brokern verbunden ist. Zu dieser Zeit dominierte MetaTrader den Markt in einem solchen Maße, dass er sogar seine eigene proprietäre Sprache namens MQL einführte.

MQL wurde mit einem sehr engen Ziel entworfen. Es diente dazu, Expert Advisors zu erstellen, die ausschließlich innerhalb von MetaTrader betrieben wurden. Diese enge Spezialisierung war sowohl ein Vorteil als auch eine Einschränkung. Ihr Algorithmus war auf die Plattform beschränkt. Über diese hinaus zu expandieren fühlte sich unnatürlich an. Das Einziehen externer Datenfeeds, das Experimentieren mit unterschiedlichen Ausführungslogiken oder das Verknüpfen mit Krypto-Börsen erforderte umständliche Lösungen anstelle einer nahtlosen Integration.

Die meisten Tests drehten sich um den integrierten Strategietester von MetaTrader. Obwohl er funktional war, fehlte ihm die Freiheit, benutzerdefinierte Backtests, Simulationen oder experimentelle Umgebungen zu entwerfen, die auf spezifische Strategien zugeschnitten sind. Das umgebende Ökosystem war ebenfalls einschränkend. Es gab keine reiche Auswahl an modernen Datenwissenschaftstools, Frameworks für maschinelles Lernen oder flexiblen APIs. Über Standard-Technik-Indikatoren hinauszugehen, fühlte sich oft an, als würde man die Sprache über das hinausdrängen, wofür sie gedacht war.

Diese Erfahrung hat mich in Richtung Python gedrängt. Python hat seine eigenen Mängel. Es ist langsamer als niedrigere Programmiersprachen, parallele Ausführung ist nicht immer unkompliziert und das Abhängigkeitsmanagement kann chaotisch werden. Für ultrahochfrequente Strategien ist es normalerweise nicht die beste Option. Trotzdem fühlte es sich im Vergleich zu MQL an, als würde man in eine völlig andere Welt eintreten.

In einer späteren Phase entschied ich mich, eines meiner Projekte als Open Source zu veröffentlichen: den Binance Volatility Trading Bot, bekannt als BVTB. Das Kernkonzept war einfach. Der Bot sollte Volatilität handeln, indem er automatisch Positionen nach scharfen Preisbewegungen in beide Richtungen einging. Er überwachte prozentuale Veränderungen über einen definierten Zeitrahmen, und wenn eine Münze einen festgelegten Schwellenwert überschritt, wurde ein Handel ausgelöst.

Zum Beispiel könnte eine Strategie wie folgt definiert werden. Kaufen Sie jedes Asset auf Binance, das innerhalb eines Zeitraums von zwei Minuten um mehr als 10 Prozent fällt. Die zugrunde liegende Idee war, dass das System mit richtig eingestellten Prozentsatzschwellen und Zeitintervallen plötzliche Preisschwankungen ähnlich der hier dargestellten auf konsistente und systematische Weise wiederholt erfassen könnte.

Ich habe sowohl das Konzept als auch den Code auf Reddit veröffentlicht, und das Repository gewann schnell an Zugkraft. Es überschritt 3.000 Sterne auf GitHub und bleibt bis heute aktiv. Im Laufe der Zeit kam eine kleine, aber engagierte Gruppe von Mitwirkenden zusammen, um das Projekt zu pflegen und die Entwicklung fortzusetzen. Mit dem Wachstum der Akzeptanz tauchte immer wieder eine Art von Feedback auf. Die Leute wollten, dass der Bot einfacher zu bedienen ist. Die häufigste Anfrage war eine grafische Benutzeroberfläche, die es den Benutzern ermöglichen würde, Strategien zu konfigurieren und auszuführen, ohne den Code zu berühren.

Dieses Feedback hat uns in eine neue Richtung gedrängt. Wir begannen zu erkunden, wie wir die Kernvolatilitätsmaschine in eine vollständige Handelsbot-Plattform verwandeln können. Was als gemeinsames Python-Skript begann, entwickelte sich zu einem skalierbaren, cloudbasierten algorithmischen Handelsprodukt. Wir nannten es Aesir. Nach etwa einem Jahr des Aufbaus veröffentlichten wir eine geschlossene Beta. Wie erwartet, wurden viele Probleme offenbar. Frühe Benutzer waren entscheidend für das Stresstesten des Systems und halfen uns, Probleme zu identifizieren und zu lösen.

Heute ist Aesir zu einer stabilen und zuverlässigen Plattform für Krypto-Handelsbots gewachsen. Sie bietet ein einzigartiges Funktionsset, einschließlich eines Volatilitätsscanning-Tools, das nur innerhalb von Aesir verfügbar ist. Einige der Funktionen, die ich persönlich am meisten schätze, sind:
Klare Berichterstattung und gut gestaltete Dashboards

Wir kombinieren alle Kauf- und Verkaufsaktivitäten von mehreren Bots in einer klaren, einheitlichen Kostenbasisansicht, mit der Möglichkeit, in jeden einzelnen Handel hinein zu zoomen.

Grafisches Bot-Erstellungstool

Wir haben eine saubere, moderne Benutzeroberfläche erstellt, die es Händlern ermöglicht, Krypto-Bots mithilfe eines visuellen, schrittweisen Workflows zu konstruieren. Durch die Verknüpfung von Logikkomponenten wie Einstiegssignalen, bedingten Regeln und Risikokontrollen können Benutzer gut definierte Handelsstrategien zusammenstellen, ohne Code schreiben zu müssen.

Dynamischer Trailing Stop Loss und Trailing Take Profit

Ein starker Ausstiegsplan ist entscheidend für jeden effektiven Handelsbot, weshalb wir uns stark auf den Aufbau fortschrittlicher Ausstiegstools konzentriert haben, die den Benutzern helfen, Risiken intelligenter zu verwalten. Eine der ersten Fähigkeiten, die wir hinzugefügt haben, heißt Stale Asset Selloff. Diese Funktion ermöglicht es Ihnen, eine maximale Haltezeit festzulegen. Wenn eine Position über diesen Zeitraum hinaus ohne signifikante Preisbewegung offen bleibt, schließt der Bot automatisch den Handel.

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