Trading-Frameworks

Betreiben Sie Ihre gewohnten Open-Source-Trading-Frameworks als verwaltete Cloud-Workloads. Deployment aus GitHub, Ausführung in broker-nahen Regionen, gesteuert über Ihre KI-IDE.

TradingHost ersetzt diese Frameworks nicht. Es stellt den Runtime-Container, den Deployment-Workflow, Logs, Health-Checks und die Regionsauswahl bereit. Unabhängig davon, welches Framework zu Ihrer Strategie passt: Das Runtime-Modell bleibt immer gleich.

Frameworks

Wählen Sie das Framework, mit dem Sie entwickeln

Jedes Framework hat eine eigene Landingpage mit Details zu Deployment-Struktur, unterstützten Handelsplätzen und den genutzten Plattform-Features.

BörsenanbindungAlle Handelsplätze über eine einzige, einheitliche API-Schnittstelle anbinden.

Einheitliche Börsen-API

CCXT

Die De-facto-Standard-API für Krypto-Börsen: über 100 Handelsplätze über eine Schnittstelle, in sechs Sprachen, inklusive REST und WebSocket. Deployen Sie eine CCXT-basierte Strategie aus GitHub und betreiben Sie sie als Always-on-Container.

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Strategie-EntwicklungKomplette Trading-Strategien in Python schreiben.

Krypto-Strategie-Framework

Freqtrade

Open-Source-Python-Krypto-Framework mit einer einzigen Strategiedatei und fünf Modi: Backtest, Hyperopt, Dry-Run, FreqAI und Live. Nutzt CCXT für die Börsenanbindung und läuft nach dem GitHub-Deployment als Always-on-Container.

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Python-Algo-Framework

Jesse

MIT-lizenziertes Python-Algo-Framework mit über 300 integrierten Indikatoren, Multi-Symbol- und Multi-Timeframe-Backtesting sowie ohne Look-Ahead-Bias. Live-Betrieb im verwalteten Container, wobei API-Keys und Secrets außerhalb des Repositories verwaltet werden.

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Market Making und LiquiditätSpread-Capture, Bestandsverwaltung und handelsplatzbezogenes Quoting.

Open-Source-Market-Making

Hummingbot

Market-making-Framework mit eigenen nativen Connectors (ohne CCXT-Abhängigkeit) für über 30 CLOB-CEX-, CLOB-DEX- und AMM-DEX-Handelsplätze. Betreiben Sie Quoting- und Cross-Exchange-Strategien als langlebige Runtimes in der Nähe der jeweiligen Handelsplätze.

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Research und BacktestingStrategien lokal entwickeln. Denselben Code direkt in der Live-Umgebung deployen.

Python-Backtesting

Backtrader

Python-Backtesting-Bibliothek mit 122 integrierten Indikatoren und Live-Anbindungen für Interactive Brokers, Oanda und Visual Chart. Das ursprüngliche Repository wird seit 2023 nicht mehr aktiv gepflegt und von einem Community-Fork weitergeführt; TradingHost führt genau die Version aus, die in Ihrem Repository hinterlegt ist.

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Vektorisiertes Backtesting

vectorbt

Vektorisiertes NumPy-Backtesting, das Tausende von Parameterkombinationen in einem einzigen Durchlauf evaluiert. Nur für Research und Backtesting gedacht: Da die Open-Source-Version kein Live-Trading unterstützt, läuft sie hier als rechenleistungsoptimierte Research-Runtime.

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Trading-EnginesHochleistungs-Execution-Engines für Low-Latency-Strategien.

Hochleistungs-Engine

NautilusTrader

Rust-Core mit Python-API. Ereignisgesteuert, deterministisch und für Low-Latency-Strategien entwickelt. Läuft als langlebiger Container direkt neben den relevanten Handelsplätzen.

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Bringen Sie Ihr Framework mit, wir betreiben es

TradingHost betreibt das Framework, das zu Ihrer Strategie passt: CCXT, Freqtrade, Jesse, Hummingbot, Backtrader, vectorbt oder NautilusTrader. Runtime, Deployment, Observability und die gesamte Betriebsumgebung sind dabei völlig identisch.

Ihr Repository verwaltet die Strategie. TradingHost stellt die Produktionsumgebung bereit.