Mein Trading-Setup: Hardware, Software, Workflows.

Ein Trader-Setup ist Ausdruck der Strategie. Wer 50 Trades am Tag macht, braucht ein anderes Setup als jemand, der zweimal pro Woche ein Signal bekommt. Hier ist meins — nach über zehn Jahren in der Praxis konsolidiert auf das, was wirklich zählt.

Hardware.

• Hauptmaschine: MacBook Pro M4 Max mit 64 GB RAM. Für 95 % der Arbeit (Code, Backtests, Analyse, Schreiben) reicht das mehr als aus.
• Zweiter Monitor: 32 Zoll 4K, vertikal aufgestellt. Code und Charts links, Browser/Dokumente rechts. Drei oder mehr Monitore: Statussymbol, kein Produktivitätsgewinn.
• VPS für Live-Strategien: zwei Server in Rechenzentren in der EU, einer als Hauptsystem, einer als Hot-Standby an einem anderen Standort. Geringe Latenz zu den genutzten Brokern.
• Backup-Internet: 5G-Mobilfunk-Router parallel zum DSL. Wenn die Glasfaser ausfällt — was selten ist, aber passiert — schalte ich um, ohne dass eine Strategie offline geht.

Was ich nicht habe: spezielle „Trader-PCs“ mit 8 Bildschirmen. Stehtisch ja — aber kein RGB-Beleuchtetes Gaming-Setup. Das Setup soll funktionieren, nicht beeindrucken.

Software-Stack.

Trading & Plattformen

• MetaTrader 5: für MQL5-EAs, vor allem Forex und CFD-Strategien. Lizenz über ICM Capital.
• Interactive Brokers TWS + Gateway: für Aktien, Optionen, Futures global. Python-Anbindung über die TWS-API.
• Bybit/Binance: für Krypto, primär API-getrieben mit eigenen Python-Bots.

Code & Analyse

• Cursor (basierend auf VS Code) mit einem aktuellen Claude-Modell als KI-Assistent. Hat die Geschwindigkeit, mit der ich Strategie-Code schreibe, um Faktor 3 erhöht — vor allem für ML-Pipelines und Backtest-Frameworks.
• Python 3.12 mit den üblichen Verdächtigen: pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch, XGBoost, vectorbt für Backtesting, statsmodels für ökonometrische Modelle.
• JupyterLab für Forschung und schnelles Prototyping. Aber: produktive Strategien laufen nie aus Notebooks — immer als reguläre Python-Skripte.
• Git mit privatem GitHub-Org. Jede Strategie hat ihr eigenes Repo mit klarem Branching-Modell: main = live, dev = paper-trading, Feature-Branches für Experimente.

Daten

• Norgate Data für Aktien-Historien (US, ASX, TSX). Survivorship-bereinigt, Splits/Dividenden sauber.
• Kommerzielle Datenanbieter für Tick- und Fundamentaldaten, je nach Projekt.
• Polygon.io für Echtzeit-Aktien-Daten in der Entwicklung.
• Alpha Vantage als Backup für FX und globale Indizes.
• IBKR als Live-Datenquelle für aktive Strategien.

Monitoring & Infrastruktur

• Prometheus + Grafana auf dem VPS für Strategie-Metriken (P&L, offene Positionen, Latenz).
• Sentry für Error-Tracking. Wenn eine Strategie crasht, weiß ich es sofort.
• PagerDuty für Alerts mit Eskalation: SMS, wenn ein kritischer Alert über 5 Minuten nicht acknowledgt ist.
• n8n für Workflow-Automatisierung (Daily-Reports per E-Mail, Backtest-Trigger, etc.).

Knowledge & Schreiben

• Notion für Strategie-Dokumentation, Trade-Journal, Wissensbasen für Kundenprojekte.
• Obsidian für persönliche Notizen und Recherche — Markdown-basiert, lokal, durchsuchbar.
• Claude als Sparringspartner für Strategie-Diskussion und Code-Review. Nicht für Trading-Signale — KI-Halluzinationen in dem Bereich sind ein bekanntes Problem.

Tagesablauf.

Es gibt zwei verschiedene Tage in meinem Setup: Markt-Tage und Strategie-Tage.

Markt-Tag (Mo–Fr)

• Morgens: Daily-Report aller Strategien per E-Mail anschauen. P&L, neue Positionen, Errors. 10 Minuten, nicht mehr.
• Vormittag: Tiefarbeit — Strategie-Entwicklung, Kunden-Calls, Code-Reviews. Markt-Charts werden in der Zeit nicht angesehen.
• Mittag: Pause. Trade-Aktivität ist niedrig — wenn etwas Wichtiges passieren würde, käme ein Alert.
• Nachmittag: weitere Tiefarbeit oder Kunden-Meetings. Bei US-Open (15:30 deutsche Zeit) bin ich beobachtend, nicht aktiv.
• Abend: Tages-Review. Welche Trades wurden ausgeführt, lief alles wie erwartet, gibt es Anomalien? Trading-Journal-Eintrag bei besonderen Ereignissen.

Strategie-Tag (Sa)

• Vormittag: Wochenrückblick aller Strategien. Performance gegen Erwartungen, Drawdown-Status, ungewöhnliche Trades analysieren.
• Nachmittag: Experimente, neue Ideen, Backtests. Hier passiert die eigentliche Verbesserung des Systems.
• Sonntag: bewusst frei. Märkte sind zu, Strategien laufen weiter ohne mich. Wenn ich am Sonntag arbeite, ist etwas in der Woche schiefgelaufen.

Was ich vor 5 Jahren noch hatte und heute nicht mehr brauche.

• TradingView Pro+: schöner Charts, aber für systematisches Trading nicht nötig. Python-Plots reichen für Analyse, MT5-Charts für visuelle Verifikation.
• Mehrere Bloomberg-ähnliche Terminals: für Retail/Quant-Trader Overkill. News bekomme ich über strukturierte APIs, nicht über Terminal-Tickers.
• Forum- und Discord-Mitgliedschaften: 95 % Lärm. Wer wirklich Edge hat, teilt ihn nicht im Discord. Habe es auf drei kuratierte Newsletter reduziert.
• 10 verschiedene Backtest-Plattformen: eigenen Code geschrieben. Reicht und macht keine Compliance-Probleme bei Kundenprojekten.

Das wichtigste Werkzeug.

Klingt banal, ist aber wahr: Routine. Die immer gleichen Schritte zur immer gleichen Zeit. Das gibt Raum für die Variabilität, die Märkte und Kundenprojekte sowieso mitbringen. Wer jeden Tag mit „muss ich heute den Markt anschauen oder nicht“ anfängt, hat schon verloren.

Und: ein Notizbuch auf dem Schreibtisch. Analog, Stift. Dort landen Ideen, Hypothesen, „muss-ich-mal-testen“. Was es nicht ins Notizbuch schafft, wird auch nichts. Was es schafft und nach einer Woche immer noch interessant aussieht, wird zum Backtest.

Stand: Mai 2026, überarbeitet Oktober 2026. Angaben zu Produkten, Preisen, Gesetzen und Fristen können sich seitdem geändert haben; maßgeblich sind die aktuellen Angaben der Anbieter und Behörden.

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