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Trading14 min read

Feature Engineering für den Handel: 200+ Indikatoren, die wirklich zählen

Wie ich die Feature-Engineering-Pipeline von AlphaStream aufgebaut habe – welche Indikatoren Kursbewegungen vorhersagen, welche Rauschen sind und wie man Merkmale auswählt, die generalisieren.

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By Jason TeixeiraApril 1, 2026
PythonML/AITradingFeature Engineeringpandasscikit-learn
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AlphaStream berechnet für jedes analysierte Wertpapier über 200 technische Indikatoren. Aber die meisten davon sind Rauschen. Der schwierige Teil ist nicht das Berechnen der Indikatoren – es ist die Auswahl derjenigen, die tatsächlich zukünftige Kursbewegungen vorhersagen.

Die Indikatorkategorien

Ich unterteile Indikatoren in 6 Gruppen:

Trendindikatoren (40+): Gleitende Durchschnitte (SMA, EMA, WMA, DEMA, TEMA), ADX, Aroon, Ichimoku, Parabolic SAR, SuperTrend. Sie zeigen die Richtung an.

Momentumindikatoren (35+): RSI, MACD, Stochastic, Williams %R, CCI, ROC, MFI, Ultimate Oscillator. Sie zeigen die Stärke an.

Volatilitätsindikatoren (25+): Bollinger Bänder, ATR, Keltner Channels, Donchian Channels, Standardabweichung, Historische Volatilität. Sie zeigen das Risiko an.

Volumenindikatoren (20+): OBV, VWAP, A/D Line, CMF, Force Index, Volume Profile. Sie zeigen die Überzeugung an.

Statistische Indikatoren (30+): Z-Score, Schiefe, Kurtosis, Hurst-Exponent, Autokorrelation, Kointegrationswerte. Sie zeigen das Regime an.

Benutzerdefinierte/Konstruierte (50+): Zeitrahmenübergreifende Merkmale, Verzögerungsmerkmale, rollierende Statistiken, Regimeindikatoren. Hier liegt das Alpha.

Das Problem der Merkmalsauswahl

Über 200 Merkmale mit täglichen Daten erzeugen ein klassisches p >> n Problem. Mehr Merkmale als nutzbare Datenpunkte bedeuten Überanpassung.

Mein Ansatz:

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If this topic maps to a real business problem, keep reading the cluster, study the academy path, or route the work into a scoped engagement.

Jason Teixeira
Written by
Jason Teixeira
Founder, Sage Ideas Studio · Principal Engineer
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