Der Aufstieg großer Sprachmodelle (Large Language Models, kurz LLMs) wie ChatGPT, Claude oder Gemini hat die Welt der Programmierung in nur wenigen Jahren tiefgreifend verändert. Auch im algorithmischen Trading, speziell bei der Entwicklung von Expert Advisors (EAs) für MetaTrader 4 und 5, eröffnen sich durch diese Technologien völlig neue Wege.
Während vor wenigen Jahren das Schreiben eines EAs noch fundierte Kenntnisse in MQL4 oder MQL5 voraussetzte, kann heute nahezu jeder Trader mit grundlegender Marktkenntnis und den richtigen Prompts einen eigenen Handelsroboter entwerfen – unterstützt durch Künstliche Intelligenz.
In diesem Beitrag zeige ich Ihnen praxisnah, wie LLMs die Entwicklung von Handelsstrategien vereinfachen, welche Vorteile und Risiken sie mit sich bringen, und warum das richtige Prompting heute fast genauso wichtig ist wie das Trading selbst.
Große Sprachmodelle wie ChatGPT sind darauf trainiert, Sprache zu verstehen, zu analysieren und kontextbasiert Antworten zu formulieren. Dabei können sie nicht nur Texte schreiben, sondern auch Code generieren, verbessern und erklären.
In der Trading-Praxis bedeutet das:
Sie können heute einen Chatbot bitten, Ihnen auf Basis einer Handelsidee sofort einen funktionsfähigen MQL5-Code zu erstellen – inklusive Ein- und Ausstiegslogik, Stop-Loss-Management und Trailing-Stop.
Früher mussten Entwickler Zeile für Zeile programmieren und viele Stunden in das Debugging investieren. Heute genügen wenige präzise Befehle, um den Grundrahmen eines funktionierenden EAs zu generieren.
Der moderne Workflow mit KI-Unterstützung unterscheidet sich deutlich vom klassischen Entwicklungsprozess. Hier ein realistischer Ablauf, den viele Trader heute nutzen:
Strategie-Idee formulieren
Der Trader beschreibt seine Grundidee, z. B.:
Prompting & Codegenerierung
Diese Beschreibung wird an ein LLM wie ChatGPT weitergegeben.
Schreibe mir einen MQL5-Expert Advisor, der auf dem EURUSD im H1 handelt.
Kaufe, wenn der RSI unter 30 fällt und der MACD ein bullisches Signal zeigt.
Setze einen Stop-Loss von 50 Pips und einen Take-Profit von 100 Pips.
Füge außerdem eine Trailing-Stop-Funktion hinzu.
Codeprüfung & Test
Das Modell liefert den vollständigen Quellcode. Dieser wird dann im
Backtesting & Optimierung
Nach erfolgreichem Kompilieren folgt das Backtesting im MetaTrader-Strategietester. Ergebnisse können analysiert und anschließend in der KI verbessert werden – etwa durch Anpassungen der Parameter oder durch Hinzufügen weiterer Logiken.
Deployment & Monitoring
Nach dem Feintuning wird der EA auf einem Demokonto getestet oder direkt auf einem VPS eingesetzt.
Geschwindigkeit:
Ein EA, der früher mehrere Tage Entwicklungszeit beanspruchte, kann heute in wenigen Stunden fertiggestellt werden.
Zugänglichkeit:
Auch Trader ohne tiefes MQL-Know-how können dank natürlicher Spracheingabe funktionierende Roboter entwickeln.
Ideenvielfalt:
LLMs können Trading-Strategien vorschlagen, kombinieren oder verbessern – auch auf Basis technischer Indikatoren, die der Nutzer selbst gar nicht kannte.
Debugging-Unterstützung:
Fehlermeldungen lassen sich direkt im Chat erklären und beheben – ein immenser Zeitvorteil.
Lernhilfe:
Anstatt fertigen Code nur zu kopieren, können Sie sich jeden Teil des Skripts erklären lassen und so MQL 4/5 besser verstehen.
So beeindruckend die Fähigkeiten von LLMs auch sind – sie sind kein Ersatz für technisches Verständnis.
Ein häufiges Risiko besteht darin, dass das Modell falsche oder ineffiziente Codeabschnitte generiert, ohne dass dies sofort auffällt.
Beispielsweise kann ein EA fehlerhaft handeln, weil Variablen falsch gesetzt oder Schleifen ineffizient konstruiert sind. Diese sogenannten „Halluzinationen“ treten auf, wenn das Modell aus plausibel klingenden, aber faktisch falschen Mustern schöpft.
Darum gilt:
Ein erfahrener Trader sollte den generierten Code immer prüfen und testen, bevor er im Live-Trading eingesetzt wird.
Um den Prozess greifbar zu machen, hier ein kompaktes Beispiel:
Prompt:
„Schreibe einen MQL4-Expert Advisor, der eine Kaufposition öffnet, wenn der 50er gleitende Durchschnitt den 200er von unten kreuzt, und eine Verkaufsposition eröffnet, wenn das Gegenteil passiert. Füge Stop-Loss und Take-Profit hinzu.“
Ergebnis (verkürzt):
//+——————————————————————+ //| Moving Average Crossover EA | //+——————————————————————+ input int FastMA = 50; input int SlowMA = 200; input double LotSize = 0.1; input double StopLoss = 50; input double TakeProfit = 100; int OnInit() { return(INIT_SUCCEEDED); } void OnTick() { double fast = iMA(NULL,0,FastMA,0,MODE_SMA,PRICE_CLOSE,0); double slow = iMA(NULL,0,SlowMA,0,MODE_SMA,PRICE_CLOSE,0); double prevFast = iMA(NULL,0,FastMA,0,MODE_SMA,PRICE_CLOSE,1); double prevSlow = iMA(NULL,0,SlowMA,0,MODE_SMA,PRICE_CLOSE,1); if (prevFast < prevSlow && fast > slow) OrderSend(Symbol(), OP_BUY, LotSize, Ask, 3, Ask – StopLoss*Point, Ask + TakeProfit*Point); if (prevFast > prevSlow && fast < slow) OrderSend(Symbol(), OP_SELL, LotSize, Bid, 3, Bid + StopLoss*Point, Bid – TakeProfit*Point); }
Dieser Code lässt sich sofort kompilieren und im Strategietester prüfen.
Der entscheidende Vorteil: Statt selbst die MQL-Dokumentation zu durchsuchen, reicht ein einziger Prompt.
Fortgeschrittene Nutzer kombinieren LLM-generierten Code inzwischen mit Python-Analysen.
So können Strategien zunächst in Python simuliert, optimiert und anschließend als MQL 5-EAs exportiert werden.
Datenimport und -analyse in Python (z. B. über Pandas oder Backtrader)
Generierung der optimalen Parameter
Übergabe dieser Parameter an das LLM, das daraus den MQL5-Code erstellt
Export in den MetaTrader und Live-Test
Dies erlaubt eine Kombination aus der Flexibilität von Python und der Trading-Performance von MetaTrader.
Ein EA ist nur so gut wie die Anweisung, auf der er basiert.
Darum gilt beim Arbeiten mit LLMs: Je präziser der Prompt, desto besser der Code.
Ein guter Prompt sollte enthalten:
Beispiel eines optimierten Prompts:
Schreibe einen MQL5-EA, der den RSI und MACD kombiniert.
Er soll nur zwischen 8:00 und 18:00 Uhr handeln, ein Risiko von 2 % pro Trade verwenden und Trades nur auf EUR/USD und GBP/USD öffnen.
Bitte kommentiere den Code und füge eine Trailing-Stop-Funktion hinzu.
Derart detaillierte Eingaben führen meist zu sofort lauffähigen Ergebnissen.
Mit LLMs verschiebt sich die Rolle des Traders: Statt selbst Code zu schreiben, entwirft er strategische Regeln und lässt diese von der KI umsetzen.
Das ermöglicht:
Gleichzeitig wird die Qualität der Strategieplanung wichtiger denn je. Denn eine KI kann nur das umsetzen, was Sie als Nutzer richtig definieren.
Wichtige Erkenntnisse auf einen Blick
Große Sprachmodelle wie ChatGPT haben das algorithmische Trading demokratisiert.
Was früher nur erfahrenen Entwicklern möglich war, steht heute jedem ambitionierten Trader offen – mit der richtigen Idee, präzisem Prompting und einem gesunden Maß an Kontrolle.
Wenn Sie Ihre Strategien schneller umsetzen, testen und optimieren möchten, ist der Einsatz eines LLMs beim EA-Coding ein logischer Schritt.
Nutzen Sie die KI als Ihren Entwicklungsassistenten, aber behalten Sie stets die strategische Kontrolle. Denn am Ende entscheidet nicht der Code, sondern Ihr Konzept – und die Art, wie Sie Künstliche Intelligenz zu Ihrem Vorteil einsetzen.
