Tickdaten · Höchste Auflösung

Tickdaten

Die präziseste Form historischer und Realtime-Börsendaten. Im Gegensatz zu Minuten-, Stunden- oder Tagesdaten speichern Tickdaten jede einzelne Kursänderung.

So entsteht ein vollständiges Abbild des Marktgeschehens – die Grundlage für präzise Backtests, Orderflow-Analysen und algorithmische Strategien.

Jede Kursänderung Tickhistorie seit 2002 Für Orderflow & Algo
Definition

Was sind Tickdaten?

Tickdaten erfassen jede einzelne Kursveränderung eines Wertpapiers. Anders als bei Kerzen- oder OHLC-Daten werden keine Bewegungen zusammengefasst – es entsteht ein vollständiges Abbild des tatsächlichen Marktgeschehens. Jeder Datensatz enthält typischerweise:

01

Last-Kurs

Der zuletzt gehandelte Preis.

02

Bid-Kurs

Der aktuell höchste Kaufpreis im Markt.

03

Ask-Kurs

Der aktuell niedrigste Verkaufspreis im Markt.

04

Volumen

Anzahl gehandelter Kontrakte oder Aktien.

05

Zeitstempel

Exakte zeitliche Zuordnung jeder Transaktion.

06

Börsenplatz

Handelsplatz der jeweiligen Transaktion.

Bedeutung

Warum sind Tickdaten wichtig?

Je detaillierter die Datenbasis, desto genauer lassen sich Märkte analysieren. Viele Strategien lassen sich ohne Tickdaten nur eingeschränkt bewerten.

  • präzisere Backtests
  • realistischere Simulationen
  • Analyse der Marktmikrostruktur
  • Orderflow-Untersuchungen
  • Entwicklung professioneller Handelssysteme
Direkter Vergleich

Tickdaten vs. Kerzendaten

Kerzendaten bilden nur einen Ausschnitt des tatsächlichen Marktverlaufs ab.

Merkmal Tickdaten Kerzendaten
Jede Kursänderung gespeichert Ja Nein
Maximale Genauigkeit Ja eingeschränkt
Backtesting optimal strategieabhängig
Orderflow-Analyse Ja Nein
Datenmenge hoch niedrig
Backtesting

Tickdaten für Backtesting

Viele Strategien reagieren auf kleinste Marktbewegungen und lassen sich nur mit Tickdaten unter realistischen Bedingungen testen – etwa Scalping, Intraday, Futures, Orderflow und Hochfrequenzsysteme.

Warum Kerzen oft nicht reichen

Innerhalb einer Kerze finden viele Bewegungen statt, die in OHLC nicht sichtbar werden. Dadurch entstehen:

  • unrealistische Einstiege
  • unrealistische Ausstiege
  • falsche Stop-Ausführungen
  • verzerrte Performance-Kennzahlen
Anwendungsbereiche

Wofür Tickdaten genutzt werden

Futures

Futures-Trader

Market & Volume Profile, Orderflow, Scalping, Intraday – auf Eurex, CME, CBOT, COMEX, NYMEX.

Aktien

Aktien-Trader

Analyse großer Orders, Intraday-Handel, Volumenstudien – Deutsche Börse, Xetra, NASDAQ, NYSE, Euronext.

Orderflow

Orderflow-Analyse

Macht Kauf- und Verkaufsdruck, Volumencluster, Liquidität und Marktaktivität sichtbar.

Algo

Algorithmisches Trading

Signalberechnung, Arbitrage, Statistikmodelle, automatisierter und quantitativer Handel.

KI

Künstliche Intelligenz

Mustererkennung, Preisprognosen, Machine Learning, Marktklassifikation und Risikomodelle.

Research

Marktmikrostruktur

Detaillierte Untersuchung des realen Transaktionsgeschehens im Markt.

Datenvolumen

Wie groß sind Tickdaten-Datensätze?

Tickdaten zählen zu den umfangreichsten Finanzdaten überhaupt – leistungsfähige Speicher- und Analysewerkzeuge sind oft erforderlich.

Tickhistorie

Historische Tickdaten – seit 2002

Lange Tickhistorien ermöglichen Analysen auf höchstem Detailniveau über viele Marktphasen hinweg – ideal für Backtesting, Forschung, Marktanalysen und KI-Training.

verschiedene Marktphasen Bullenmärkte Bärenmärkte Finanzkrisen Volatilitätsregime
Qualitätskriterien

Worauf sollte man bei Tickdaten achten?

Nicht alle Tickdaten besitzen dieselbe Qualität.

Vollständigkeit

Keine Datenlücken im Tick-Stream.

Präzise Zeitstempel

Saubere zeitliche Zuordnung aller Transaktionen.

Historische Tiefe

Möglichst lange Historien für Backtests und Analysen.

Konsistente Daten

Korrekte Kurse und Volumeninformationen.

Schnittstellen

Einfache Integration in bestehende Systeme.

Häufige Fehler

Typische Fehler bei der Nutzung von Tickdaten

Viele Nutzer unterschätzen die Komplexität großer Tickdatenbestände – Datenqualität ist entscheidend für aussagekräftige Ergebnisse.

  • zu kurze Datenhistorie
  • unvollständige Tickdaten
  • fehlende Volumeninformationen
  • falsche Zeitzonen
  • unrealistische Backtests
  • zu geringe Rechenleistung
Automatisierung

Tickdaten über APIs nutzen

Viele Anwender beziehen Tickdaten direkt über Schnittstellen – für die automatisierte Verarbeitung großer Datenmengen in Trading-Systemen, Datenbanken, Analyseplattformen, Dashboards und Forschungsprojekten.

Für wen sich Tickdaten eignen

Daytrader Futures-Trader Scalper Quantitative Analysten Softwareentwickler FinTechs Vermögensverwalter Forschung
Beste Kombination
„Historische Tickdaten machen die Vergangenheit analysierbar – Realtime-Daten sorgen für aktuelle Markttransparenz."
Fazit

Die detaillierteste Form von Börsendaten

Wer präzise Backtests durchführen, Orderflow analysieren oder algorithmische Strategien entwickeln möchte, benötigt hochwertige Tickdaten mit langer Historie und hoher Datenqualität.

Für professionelle Trader, Analysten und Entwickler sind Tickdaten eine unverzichtbare Grundlage moderner Marktanalyse.