Datenanalysten werden in der heutigen Zeit immer wichtiger und verfügen über Fähigkeiten, die viele Gemeinsamkeiten mit den notwendigen Skills von Tradern bzw. Brokern aufweisen. Wir haben uns daher mit der Frage beschäftigt, wie sich die Rolle von Datenanalysten zukünftig entwickeln wird und welche Möglichkeiten sich durch den erleichterten Einstieg in die Welt des Trading ergeben.
Big Data
Man kann es kaum noch hören – Big Data. Überall liest und hört man davon, doch was genau Big Data bedeutet, ist den wenigsten bewusst. Nur wer sich heute bereits mit Daten befasst, kann ansatzweise nachvollziehen und begreifen, was ein exponentielles Wachstum im Bereich der Daten mit sich bringt. Durch die digitale Transformation werden immer mehr Daten erzeugt. Nicht nur von Menschen, sondern zunehmend auch von intelligenten Systemen und Maschinen. Dies führt zu einem exponentiellen Anstieg an Daten. Bis zum Jahr 2025 soll sich die weltweite Datenmenge erneut verzehnfachen.
Durch das IoT (Internet of Things) und immer mehr Echtzeitdaten im mobilen und stationären Bereich rechnen Analysten damit, dass bis 2025 jeder Mensch mit Internetzugang täglich im Schnitt knapp 5.000 Mal mit vernetzten Geräten interagieren wird. Diese enorme Menge an Daten zu erfassen ist die eine Seite. Die andere ist, sie effizient und zielorientiert zu nutzen.
Die Rolle von Datenanalysten in der Zukunft
Quelle: Pixabay.com
Datenanalysten kommen genau dort ins Spiel, wo die Menge an Daten durch den Menschen nicht mehr verarbeitet werden kann. Es braucht intelligente Systeme die in der Lage sind, die schier unbegrenzte Menge an Daten nicht nur zu erfassen, sondern in nutzbare Datensätze umzuwandeln und weiterzuverarbeiten. Ein Datenanalyst ist daher dafür verantwortlich, Datenquellen zusammenzuführen, die Systeme anzulernen und über immer bessere Algorithmen und selbstlernende Systeme (AI) einen Zustand anzustreben, in dem Maschinen alle erzeugten Daten analysieren, auswerten und sinnvoll zusammenfassen können, sodass sie dem Menschen einen Nutzen bringen. Nicht umsonst spricht man in diesem Zusammenhang auch von einem Data Scientist, also einem “Datenwissenschaftler”.
Forex-Trading
Unter Forex-Trading versteht man den Divisenhandel. Er bietet Tradern traditionell die größten Gewinnchancen. Klassischerweise macht ein Handel am Devisenmarkt aber nur Sinn, wenn profunde Kenntnisse und Erfahrung gleichermaßen vorhanden sind. Andernfalls ist das Risiko schlichtweg zu hoch und nicht mehr kalkulierbar. Allerdings wirkt sich die Digitalisierung auch direkt auf den Forex-Handel aus, denn auch hier gewinnt die Analyse von großen Datenmengen zunehmend an Bedeutung. So ermöglicht die Analyse komplexer Daten und die Entwicklung von trading-spezifischen Algorithmen ein immer besseres Verständnis für Zusammenhänge im internationalen Währungshandel. So lassen sich direkte Zusammenhänge zwischen verschiedenen Märkten und Währungspaaren nicht nur schneller erkennen, sondern auch verstehen und damit besser vorhersagen.
Bisher geistert Big Data im Forex-Handel noch eher als Schreckgespenst umher und wird nicht so effizient genutzt, wie es genutzt werden könnte. Dies wird sich in Zukunft aber ändern.
Was ist ein Forex Broker?
Man darf sich einen Forex-Broker nicht zwangsläufig als eine Person im engeren Sinne vorstellen. Vielmehr ist ein Forex-Broker das gleiche wie ein Finanzbroker oder eine Handelsplattform, im Grunde genommen also ein System. Ein Forex-Broker ist also eine Handelsumgebung, die in Form einer Plattform aufgebaut sein kann, da hinter jedem Forex-Broker ein Unternehmen steht, das von Behörden und Vorschriften reguliert wird. Im Rahmen der großen Zunahme an Datenerfassungen und Anforderungen an den Forex-Markt ist in Zukunft mit immer strafferen Vorgaben zu rechnen, an die sich die Broker halten müssen. Auch hier spielt die effiziente Datenverarbeitung eine immer größere Rolle.
Schnittstellen zwischen Forex-Broker und Datenanalytikern
Beim Datenanalysten handelt es sich um ein sehr anspruchsvolles Berufsbild, denn es gehört sowohl ein umfangreiches und fundiertes Wissen in den Bereichen lineare Algebra, Statistik und Programmierung als auch im Bereich der Systemarchitektur, Business-Intelligence-Applications sowie Datenstrukturen dazu. Kommen ein hohes Maß an Kreativität und Forschungsdrang hinzu, sind alle Skills vorhanden, die maßgeblich für den Erfolg eines Forex-Brokers mit verantwortlich sind.
Die Erfassung und Weiterverarbeitung komplexer Daten macht die bestehenden Systeme immer zuverlässiger und vor allem immer schneller und effizienter. Natürlich reißen sich Forex-Broker um die besten Data Scientists. Aber auch in anderen Bereichen sind Datenbank-Spezialisten, die gleichzeitig Kompetenzen im Bereich der Entwicklung und Analyse mit sich bringen heiß begehrt. Doch je nach persönlichen Fähigkeiten und der Einstellung ist es durchaus auch möglich, als Trader selbst ins Business einzusteigen, denn alle notwendigen Kompetenzen sind bei einem Datenanalytiker vorhanden – sie müssen nur sinnvoll eingesetzt werden.
Einstieg ins Trading
Quelle: Pixabay.com
Klassischerweise ist Trading sehr zeitaufwändig. Als selbstständiger Trader-Einsteiger wird man daher laut einhelliger Meinung – wie beispielsweise auch bei finanzscout24 zu lesen – nicht nur Verluste machen, sondern auch sehr viel Zeit investieren, das Trading also zwangsläufig hauptberuflich betreiben müssen.
Wer aber in der Lage ist, Daten effizient in Schlussfolgerungen umzusetzen und sie sich als Helfer zu Nutze machen kann, der wird mit deutlich geringerem Zeitaufwand in der Lage sein, immer besser Trades zu finden und mit entsprechendem Ehrgeiz gewinnbringend bei einem Broker als selbstständiger Trader agieren können. Es ist daher heute noch völlig offen, wie der Alltag eines Traders in wenigen Jahren aussehen wird. Wer heute mit Innovationsgeist und Unternehmertum als Data Scientist voranschreitet, kann die Welt des Trading von Morgen vielleicht sogar auf eigene Faust revolutionieren oder aber zumindest enorm davon profitieren und sie mitgestalten.
Daytrading vs. Positionstrading vs. Swing-Trading
Als Trader gibt es mehrere Möglichkeiten, aktiv zu werden. Dabei hängt es derzeit eher von persönlichen Präferenzen ab, für welchen Weg man sich entscheidet. Im Rahmen der Digitalisierung und der effizienten Datenanalyse könnte sich dies aber für einen Datenanalytiker schnell ändern. Welche Trading-Arten es gibt, haben wir im Folgenden kurz zusammengefasst:
Positionstrading
Dies ist eine Art des Tradings mit Positionen, die über mehrere Wochen, Monate oder Jahre gehalten werden. Durch die hohe Komplexität ist diese Art des Tradings für Datenanalytiker nicht so interessant.
Swing-Tading
Hierbei handelt es sich um stunden-, tage- oder wochenlange Trades. Im kurzfristigen Bereich ist die Menge an Einflussfaktoren begrenzt und damit besser analysierbar und einschätzbar. Mit intelligenten Systemen ist diese Art des Handels gut optimierbar und das Risiko bleibt kalkulierbar.
Daytrading
Das Daytrading unterscheidet sich durch das Swing-Trading nur dadurch, dass ausschließlich Trades innerhalb eines Tages eröffnet und abgeschlossen werden. Positionen werden nie über Nacht gehalten. Hier ist das Potenzial der Datenanalyse und -nutzung sehr hoch, denn das Risiko kann bei Nutzung intelligenter Systeme gering gehalten werden. Ein konsequentes Risikomanagement ist aber natürlich auch hier von entscheidender Bedeutung.
Scalping
Auch die Tätigkeit des Scalpers ist für den Quereinstieg als Data Scientist sicherlich interessant. Denn es wird sich hier auf kleinstmögliche Zeiträume beschränkt, meist wird ein Trade in einem Zeitfenster von 15 Minuten geöffnet und geschlossen. Die Menge an möglichen Einflussfaktoren kann so noch weiter reduziert werden, wodurch das effiziente Nutzen vorhandener Daten großen Erfolg bringen kann.
Ihre Grenzen kennenlernen
Einsteiger ins Trading neigen dazu, die Charts nicht mehr aus den Augen zu lassen. Dies ist eine der großen Schwächen klassischer Neueinsteiger. Als Datenanalytiker haben Sie jedoch die Chance, statt Betrachtung der Charts intelligente Systeme zu entwickeln, die die ständige Betrachtung überflüssig machen. Das manuelle Scannen der Märkte sollte so weit wie möglich in den Hintergrund rücken, wenn es um die Suche nach lukrativen Einstiegsmöglichkeiten geht.
Disziplin lernen
Beim Forex-Handel ist die Volatilität sehr hoch, die Kurse schwanken also sehr stark. Längere Stagnationsphasen sind selten. Dies führt dazu, dass man als Trader kaum in der Lage ist, an diesem Markt einen Handel längere Zeit liegen zu lassen. Entsprechend kann dies dazu führen, dass man geneigt ist, permanent Trades und den Markt aktiv zu beobachten und von reinen analytischen Erkenntnissen auf das Bauchgefühl umzuschwenken und doch einen Trade zu tätigen, der nicht fundiert sondern vermeintlich gewinnbringend und schnell ist.
Disziplin vor Gefühl
Als Datenanalytiker kennt man sich mit fundierten Erkenntnissen aus und weiß ein Risiko besser einzuschätzen als jemand, der mit der Analyse von Daten nichts zu tun hat. Dies führt dazu, dass ein Data Scientist weniger häufig vorschnelle Entscheidungen trifft und sich von einem “guten Bauchgefühl” leiten lässt. Dies ist für den Erfolg im Forex-Trading von großer Bedeutung. Wer sich strikt auf die Analyse von Mustern konzentriert, Zusammenhänge über Systeme verstehen lernt und die nötige Disziplin entwickelt, nicht der Verlockung des schnellen aber riskanten Trades zu erliegen, der kann in Verbindung mit einem guten Stop-Loss-Management Verluste gezielt gering halten und gleichzeitig die Chance auf hohe Gewinne wahren.