EOD Historical Data: Ein ehrlicher Review nach drei Jahren.

EOD Historical Data — heute offiziell EODHD — ist seit Jahren mein erster Test, wenn Mandanten einen günstigen, breit aufgestellten Datenanbieter suchen. Der Preis ist niedrig, die Coverage ist breit, die Qualität schwankt. Nach drei Jahren intensiver Nutzung in fünf produktiven Strategien hier mein ungeschönter Eindruck.

Wer und was ist EODHD?

EODHD ist ein britisch-osteuropäisches Unternehmen mit Sitz in London, das seit 2017 historische und Echtzeit-Marktdaten als kostengünstige API anbietet. Der USP: 70 Börsen weltweit, über 150 000 Tickers, einheitliches API-Schema, transparente Preise. Im Quant-Reddit-Universum taucht der Anbieter regelmäßig auf, wenn jemand fragt: „Günstige Alternative zu Bloomberg?"

Die Kernidee: ein API-Aufruf, ein Ticker-Schema (AAPL.US, VOW3.DE, 7203.TSE), und Sie erhalten Tagesdaten, Splits, Dividenden, Fundamentaldaten und Indizes. Für viele Use Cases reicht das.

Coverage in der Realität.

Für Aktien-EOD-Strategien, Multi-Asset-Beobachtung und schnelle Fundamental-Screens ist EODHD ein Workhorse. Für alles mit Tick-Granularität oder Anleihen-Fokus müssen Sie woanders hin.

API und Entwicklerfreundlichkeit.

Die API ist eine klassische REST-Schnittstelle. Authentifizierung über einen API-Key als Query-Parameter, JSON-Antworten. Hier ein Beispiel für einen Pull historischer Tagesdaten und Fundamentaldaten:

import requests
import pandas as pd

API_KEY = "YOUR_KEY"

def get_eod(symbol: str, start: str = "2010-01-01"):
    url = f"https://eodhd.com/api/eod/{symbol}"
    params = {"from": start, "fmt": "json", "api_token": API_KEY}
    r = requests.get(url, params=params, timeout=15)
    r.raise_for_status()
    return pd.DataFrame(r.json())

def get_fundamentals(symbol: str):
    url = f"https://eodhd.com/api/fundamentals/{symbol}"
    params = {"api_token": API_KEY}
    return requests.get(url, params=params, timeout=15).json()

df = get_eod("AAPL.US")
print(df.tail())
fun = get_fundamentals("AAPL.US")
print(fun["Highlights"]["MarketCapitalization"])

Was mir gefällt: das Ticker-Schema mit Suffix für die Börse. Sie müssen sich keine Gedanken über ISIN-Mappings machen — SAP.XETRA oder SAP.F funktionieren beide, je nach Wunschplatz. Die WebSocket-API für Realtime existiert, ist aber simpler als bei Polygon und nur in höheren Plänen enthalten.

Datenqualität: das ehrliche Bild.

Hier müssen wir präzise sein. Für US-Hauptindizes und große europäische Aktien ist die Datenqualität nach meiner Erfahrung sehr gut. Splits werden zuverlässig zurückgerechnet, Dividenden sind sauber zugeordnet, OHLC-Werte stimmen mit IBKR und Refinitiv überein.

Schwachstellen finden sich in den Randzonen: kleine japanische Werte ohne ADR-Pendant, Ticker, die im Lauf der letzten zwanzig Jahre mehrmals umbenannt wurden, und vor allem historische Fundamentaldaten in Asien. Auch das berüchtigte „survivorship bias"-Problem ist nicht vollständig gelöst: gelistete Tickers sind sauber, aber bei delisteten Unternehmen wird die Historie manchmal abgeschnitten.

Was Sie tun sollten, wenn Sie EODHD produktiv nutzen: bauen Sie einen Cross-Validation-Job, der wöchentlich 100 zufällige Ticker gegen IBKR- oder Polygon-Daten vergleicht. Aus Erfahrung finden Sie damit zwei bis fünf Diskrepanzen pro Monat — meist Splits, die einen Tag zu spät übernommen wurden. Das ist nicht tragisch, sollte aber bekannt sein, bevor eine Strategie auf einer Korrektur basiert.

Preise und Pläne.

Zum Vergleich: der Bloomberg-Terminal kostet rund 2 000 Euro pro Monat. Selbst der volle EODHD-Stack mit allen Modulen liegt unter 200 Dollar im Monat — und reicht für die meisten privaten oder Boutique-Quant-Anwendungen aus.

Wo EODHD glänzt — und wo nicht.

Aus drei Jahren Praxis: EODHD ist exzellent für vier Use Cases. Erstens, globale Multi-Asset-Backtests auf Tagesbasis. Zweitens, ETF-Screening und ETF-Strategien. Drittens, einfache Fundamental-Faktoren (KGV, ROE, Wachstum) über breite Universen. Viertens, FX-Strategien auf Spot-Basis.

Schwächer ist EODHD bei: hochfrequenten Strategien, jeder Form von Order-Book-Daten, tiefer Anleihen-Analyse und globalen Optionsstrategien. Dort sollten Sie zu Polygon, Databento oder einem institutionellen Anbieter wechseln.

Fazit nach drei Jahren.

EODHD ist für mich der „erste Datenanbieter, den ich Mandanten empfehle, wenn sie ernsthaft mit systematischem Trading anfangen". Das Preis-Leistungs-Verhältnis ist im Markt schwer zu schlagen, die API ist solide, und die Coverage deckt 80 Prozent aller realistischen Anfänger- bis mittleren Quant-Strategien ab.

Aber: Verlassen Sie sich nicht blind auf eine einzelne Quelle. Für produktive Strategien sollten Sie immer eine zweite Datenquelle haben — sei es IBKR, ein anderer Anbieter oder direkter Exchange-Feed — gegen die Sie kontinuierlich abgleichen. Das kostet wenige Zeilen Code und erspart Ihnen den Moment, in dem eine Strategie auf einen verspätet eingebuchten Split reagiert.

Sie wollen einen Datenanbieter sauber einbinden und gegen Drittquellen validieren? Erstgespräch buchen — wir bauen ein Setup, das nicht nur startet, sondern auch in fünf Jahren noch verlässlich läuft.