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Retail-Forex-Broker ver\u00f6ffentlichen keine Daten zur Ausf\u00fchrungsqualit\u00e4t. Es gibt keinen \u00f6ffentlichen Benchmark f\u00fcr Matching-Latenz, Slippage-Asymmetrie, Spread-Ausweitung oder Last-Look-Haltezeit. Das \u00e4ndern wir. BEQI<\/strong> \u2013 der Broker Execution Quality Index \u2013 ist eine offene Methodik, ein offenes Python-Toolkit und eine \u00f6ffentliche Tabelle, zu der jeder beitragen kann. Messen Sie Ihren eigenen Broker in 30 Minuten; die Daten wachsen zu einem Benchmark zusammen.<\/p>\n Die Ausf\u00fchrung im Retail-Forex ist die undurchsichtigste Ebene des gesamten Trading-Stacks.<\/strong> Spreads werden beworben. Kommissionen werden ver\u00f6ffentlicht. Alles zwischen dem Senden der Order und dem best\u00e4tigten Fill \u2013 Matching-Latenz, Slippage-Symmetrie, Last-Look-Haltezeit, Requote-H\u00e4ufigkeit, Spread-Ausweitung in Signalmomenten \u2013 ist f\u00fcr den Trader unsichtbar und wird vom Broker nicht ver\u00f6ffentlicht. Strategie-Backtests gehen von Fills ohne Latenz aus (ein Problem, das wir ausf\u00fchrlich in Warum Backtests f\u00fcr Latenz-Arbitrage in der Praxis scheitern<\/a> dokumentiert haben). Broker-Bewertungen benoten Bedienbarkeit und Auszahlungen. Niemand misst die Variablen, die tats\u00e4chlich dar\u00fcber entscheiden, ob eine Strategie im Live-Betrieb \u00fcberlebt.<\/p>\n<\/div>\n BEQI l\u00f6st ein konkretes Problem: Es gibt keine \u00f6ffentliche Methodik, kein gemeinsames Toolkit und keinen Benchmark-Datensatz zur Ausf\u00fchrungsqualit\u00e4t im Retail-Forex. Wir messen dies bei BJF Trading Group seit Jahren intern, um die Unterst\u00fctzung verschiedener Broker-Eigenheiten in SharpTrader Pro<\/a> und SharpTrader Optimizer<\/a> einzubauen. Jetzt ver\u00f6ffentlichen wir Methodik und Code als Open Source.<\/p>\n Es geht nicht darum, eine Rangliste mit Brokernamen zu ver\u00f6ffentlichen (das ist ein juristisches Minenfeld und w\u00fcrde die Integrit\u00e4t der Daten gef\u00e4hrden). Es geht darum, jedem Trader, Quant und Broker-Technik-Forscher dieselbe standardisierte Messmethode, dieselben Python-Skripte und einen \u00f6ffentlichen Ort f\u00fcr anonymisierte Ergebnisse zu geben. \u00dcber Monate wird die Tabelle zu einem Benchmark. Jeder kann die Methodik nachvollziehen, anfechten oder erweitern.<\/p>\n Wenn 10.000 Trader die Ausf\u00fchrungsqualit\u00e4t ihres Brokers mit derselben offenen Methodik messen<\/strong>, entsteht ein \u00f6ffentlicher Benchmark, den kein einzelner Broker bestreiten, keine Bewertungsseite f\u00e4lschen und jeder Strategieentwickler nutzen kann, um Kapital mit offenen Augen zu allokieren.<\/p>\n<\/div>\n Ausf\u00fchrungsqualit\u00e4t ist keine einzelne Zahl. BEQI zerlegt sie in f\u00fcnf voneinander unabh\u00e4ngige Dimensionen, die sich jeweils einzeln aus einem Kontoauszug messen lassen (zwei davon aus einem Tick-Stream in Kombination mit dem Kontoauszug):<\/p>\n Jede Dimension ist f\u00fcr sich aussagekr\u00e4ftig. Ein Broker kann eine niedrige Matching-Latenz, aber eine hohe Slippage-Asymmetrie haben oder umgekehrt \u2013 die Kombinationen erz\u00e4hlen unterschiedliche Geschichten dar\u00fcber, wie sich der Broker tats\u00e4chlich verh\u00e4lt. Das Toolkit weist jede Dimension separat aus und am Ende einen (gewichteten) BEQI-Gesamtwert.<\/p>\n Sie brauchen drei Dinge: (a)<\/strong> einen Kontoauszug mit mindestens 200 Fills \u00fcber mindestens eine Handelswoche, (b)<\/strong> Python 3.10+ auf einem beliebigen Rechner, (c)<\/strong> 30 Minuten. Den Rest \u00fcbernimmt das Toolkit.<\/p>\n Das Toolkit akzeptiert drei Eingabeformate:<\/p>\n Wenn Ihre Plattform die Sendezeit (den Moment, in dem Ihre Strategie das Senden der Order beschlossen hat) nicht ausgibt, k\u00f6nnen Sie die Dimensionen 2 und 5 (Slippage-Asymmetrie und Requote-Rate) dennoch aus einem einfachen Kontoauszug messen. Die Dimensionen 1, 3 und 4 erfordern ein ausf\u00fchrlicheres Log.<\/p>\n Das Toolkit erkennt das Eingabeformat automatisch. Der Bericht enth\u00e4lt die f\u00fcnf Dimensionswerte, den BEQI-Gesamtwert, Diagnosen zur Stichprobengr\u00f6\u00dfe (kleineres N = geringere Konfidenz) und eine Tier-Einstufung (1 bis 4, siehe unten). Mit mehr Daten werden die Konfidenzintervalle enger.<\/p>\n Das Toolkit sieht niemals Ihre Kontonummer, Ihren Kontostand, Ihre GuV oder Ihre Positionsgr\u00f6\u00dfen. Es verarbeitet nur Zeitstempel, Kurse, Differenzen zwischen angefragtem und ausgef\u00fchrtem Kurs sowie Ereignistypen. Die JSON-Ausgabe enth\u00e4lt die BEQI-Werte, die Stichprobengr\u00f6\u00dfe, die abgedeckten W\u00e4hrungspaare und den Zeitraum \u2013 nichts Identifizierendes. Sie k\u00f6nnen sie anonym in die \u00f6ffentliche Tabelle einreichen.<\/p>\n<\/div>\n Auf Basis interner Messungen bei den von SharpTrader Pro unterst\u00fctzten Brokern ergeben sich folgende empirische Tiers. Es sind Ausgangswerte \u2013 die \u00f6ffentliche Tabelle wird sie mit der Zeit verfeinern.<\/p>\n Tier 1 \u00b7 Institutionelles ECN<\/p>\n Tier 2 \u00b7 Schnelles Retail \/ schnelle Bridge<\/p>\n Tier 3 \u00b7 Standard-Retail<\/p>\n Tier 4 \u00b7 Problematisch<\/p>\n Die Tier-Einstufung ist wichtig, weil dieselbe Handelsstrategie je nach Tier v\u00f6llig unterschiedliche Live-Ergebnisse liefert. Eine Latenz-Arbitrage<\/a>-Strategie, die auf Tier 1 profitabel ist, bricht auf Tier 3 zusammen. Eine Trendfolgestrategie, die Positionen stundenlang h\u00e4lt, ist zwischen Tier 1 und Tier 3 weitgehend unempfindlich, leidet auf Tier 4 aber sichtbar. Den Tier Ihres Brokers zu kennen, bevor Sie Kapital einsetzen, ist das Entscheidende.<\/p>\n Die Tabelle ist der langfristige Wert. Jeder kann pro Audit eine Zeile beitragen. Jede Zeile enth\u00e4lt die f\u00fcnf Dimensionswerte, den Gesamtwert, die Stichprobengr\u00f6\u00dfe, die abgedeckten W\u00e4hrungspaare, den Zeitraum und (optional, freiwillig) den Brokernamen. Wir erwarten \u2013 und begr\u00fc\u00dfen \u2013 anonyme Einreichungen, bei denen der Broker leer bleibt<\/strong>; mit der Zeit ergeben auch diese n\u00fctzliche aggregierte Verteilungen der Ausf\u00fchrungsqualit\u00e4t in der gesamten Retail-Forex-Branche.<\/p>\n
\n\u00d6ffentliche Tabelle ansehen<\/a><\/div>\n
\n3<\/strong> unterst\u00fctzte Eingabeformate
\nMIT<\/strong>-Lizenz
\n~30 Min.<\/strong> bis zum ersten Audit<\/div>\n<\/div>\n
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\n<\/p>\nWarum es bisher kein \u00f6ffentliches Broker-Audit gab<\/h2>\n
Die BEQI-These in einem Satz<\/h3>\n
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\n<\/p>\nDie f\u00fcnf BEQI-Dimensionen<\/h2>\n
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\n \nBEQI-Dimension<\/th>\n Was sie misst<\/th>\n Einheit<\/th>\n Quelle<\/th>\n Besser ist\u2026<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n 1. Matching-Latenz<\/td>\n Median der Zeit vom Senden der Order bis zum best\u00e4tigten Fill<\/td>\n Millisekunden<\/td>\n Zeitstempel im Kontoauszug + Sendezeit-Log<\/td>\n Niedriger<\/td>\n<\/tr>\n \n 2. Slippage-Asymmetrie<\/td>\n Verh\u00e4ltnis von Fills mit negativer zu Fills mit positiver Slippage<\/td>\n Verh\u00e4ltnis (1.0 = symmetrisch, >1.0 = zulasten des Traders)<\/td>\n Kontoauszug: angefragter vs. ausgef\u00fchrter Kurs<\/td>\n N\u00e4her an 1.0<\/td>\n<\/tr>\n \n 3. Spread-Ausweitungsfaktor<\/td>\n Spread-Ausweitung in Signalmomenten vs. Basiswert<\/td>\n Faktor (1.0 = keine Ausweitung, 3.0 = 3-fache Ausweitung)<\/td>\n Tick-Stream rund um die Order-Zeitstempel<\/td>\n N\u00e4her an 1.0<\/td>\n<\/tr>\n \n 4. Last-Look-Haltezeit<\/td>\n Median der Verz\u00f6gerung zwischen Matching-Zeitstempel und Best\u00e4tigung<\/td>\n Millisekunden<\/td>\n FIX-Log oder erweiterter Kontoauszug<\/td>\n Niedriger \/ null<\/td>\n<\/tr>\n \n 5. Requote-Rate<\/td>\n Requotes pro 100 Orders<\/td>\n Anzahl pro 100<\/td>\n Requote-Ereignisse im Kontoauszug<\/td>\n Niedriger \/ null<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
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\n<\/p>\nSo f\u00fchren Sie das Audit f\u00fcr Ihren eigenen Broker durch (30 Minuten)<\/h2>\n
Schritt 1 \u2013 Kontoauszug exportieren<\/h3>\n
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order_id, send_time, fill_time, requested_price, filled_price, side, volume<\/code> \u2013 f\u00fcr alle anderen, einschlie\u00dflich eigener Logs<\/li>\n<\/ul>\nSchritt 2 \u2013 Installieren und ausf\u00fchren<\/h3>\n
\n$ cd forex-broker-audit-toolkit
\n$ pip install -r requirements.txt
\n$ python beqi.py –input my_statement.html –tick-data eurusd_ticks.csv –output report.json<\/div>\nbeqi.py<\/code> verteilt die Arbeit an die Analysemodule der einzelnen Dimensionen, gibt eine Zusammenfassung aus und schreibt einen JSON-Bericht, den Sie in die \u00f6ffentliche Tabelle einreichen k\u00f6nnen.<\/p>\nSchritt 3 \u2013 Bericht pr\u00fcfen<\/h3>\n
Standardm\u00e4\u00dfig anonym<\/h3>\n
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\n<\/p>\nErgebnisse lesen: die vier BEQI-Tiers<\/h2>\n
BEQI 85\u2013100<\/h3>\n
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BEQI 65\u201385<\/h3>\n
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BEQI 40\u201365<\/h3>\n
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BEQI 0\u201340<\/h3>\n
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\n<\/p>\nDie \u00f6ffentliche BEQI-Tabelle<\/h2>\n
\nIn neuem Tab \u00f6ffnen \u2192<\/a><\/div>\n