Moderne Finanzmärkte funktionieren heute nahezu vollständig datengetrieben. Banken, Broker, Börsen, Fintechs und Finanzportale benötigen kontinuierlich aktuelle Informationen über Kurse, Märkte und Finanzinstrumente. Die technische Grundlage dafür bilden sogenannte Finanzdaten-Feeds.
Sie liefern Echtzeit-Marktdaten, historische Börsendaten, Stammdaten und weitere Finanzinformationen direkt an Anwendungen, Plattformen und Handelssysteme.
Ohne Finanzdaten-Feeds wären moderne Trading-Plattformen, Brokerage-Anwendungen, Finanzportale oder digitale Vermögensverwaltungen kaum denkbar.
Was ist ein Finanzdaten-Feed?
Ein Finanzdaten-Feed ist eine technische Datenversorgung, über die Finanzmarktinformationen automatisiert an Systeme, Anwendungen und Plattformen übertragen werden. Zu den typischen Daten gehören:
- Echtzeit-Börsenkurse
- Aktienkurse
- ETF-Daten
- Fondsdaten
- Zertifikate-Stammdaten
- Indizes
- Rohstoffdaten
- Devisenkurse
- Finanzkennzahlen
- Realtime-Indikationen
Finanzdaten-Feeds ermöglichen Unternehmen den kontinuierlichen Zugriff auf aktuelle Marktinformationen ohne manuelle Verarbeitung.
Welche Arten von Finanzdaten-Feeds gibt es?
Je nach Anwendungsfall unterscheiden sich Finanzdaten-Feeds erheblich.
1 Echtzeit-Marktdaten-Feeds
Echtzeit-Marktdaten-Feeds liefern aktuelle Kursinformationen ohne zeitliche Verzögerung. Sie werden genutzt für:
- Trading-Plattformen
- Brokerage-Anwendungen
- Banken
- Börsen
- Finanzportale
Besonders bei volatilen Märkten sind Echtzeitdaten entscheidend.
2 Historische Datenfeeds
Historische Finanzdaten umfassen:
- Kursverläufe
- Unternehmensdaten
- Handelsvolumen
- Finanzkennzahlen
Unternehmen nutzen historische Datenfeeds für:
- Backtesting
- Research
- Charting
- quantitative Analysen
- regulatorisches Reporting
3 Stammdaten-Feeds
Stammdaten beschreiben die Eigenschaften eines Finanzinstruments. Dazu gehören beispielsweise:
- ISIN
- WKN
- Emittent
- Laufzeiten
- Basiswerte
- Produktmerkmale
Gerade bei Zertifikaten und strukturierten Produkten sind Stammdaten ein zentraler Bestandteil professioneller Finanzanwendungen.
4 Kennzahlen-Feeds
Kennzahlen-Feeds liefern berechnete Finanzkennzahlen für die Analyse von Finanzinstrumenten.
Beispiele:
- Aufgeld
- Seitwärtsrendite
- Hebel
- Omega
- Delta
- Volatilität
Diese Kennzahlen werden insbesondere bei Zertifikaten und strukturierten Produkten eingesetzt.
Wie funktionieren Finanzdaten-Feeds?
Finanzdaten-Feeds verarbeiten Informationen aus verschiedenen Quellen. Dazu zählen:
- Börsen
- Handelsplätze
- Emittenten
- Market Maker
- Finanzdatenanbieter
Die Daten werden gesammelt, validiert, normalisiert und anschließend an Kundenanwendungen ausgeliefert.
Typische Übertragungswege sind:
- APIs
- Datenstreams
- WebSockets
- JSON-Feeds
- XML-Feeds
- proprietäre Datenformate
Moderne Market-Data-Infrastrukturen verarbeiten dabei täglich Millionen von Datensätzen.
Wer nutzt Finanzdaten-Feeds?
Finanzdaten-Feeds kommen heute in zahlreichen Anwendungen zum Einsatz.
Banken nutzen Finanzdaten-Feeds für:
- Wertpapierhandel
- Kundenportale
- Vermögensverwaltung
- Research-Systeme
Broker integrieren Finanzdaten-Feeds für:
- Kursanzeigen
- Handelsplattformen
- Watchlists
- Realtime-Charts
Finanzportale und Börsenportale verwenden Datenfeeds für:
- Kursseiten
- Marktübersichten
- Finanznachrichten
- Produktvergleiche
Fintech-Unternehmen integrieren Finanzdaten-Feeds in:
- Apps
- Robo-Advisory-Lösungen
- Analyseplattformen
- digitale Finanzprodukte
Warum sind Datenqualität und Aktualität so wichtig?
Die Qualität eines Finanzdaten-Feeds entscheidet darüber, wie zuverlässig eine Anwendung funktioniert.
Wichtige Faktoren sind:
- Aktualität
- Vollständigkeit
- Konsistenz
- Skalierbarkeit
- Ausfallsicherheit
Fehlerhafte oder veraltete Daten können zu:
- falschen Kursanzeigen
- fehlerhaften Analysen
- inkorrekten Produktvergleichen
- schlechter Nutzererfahrung
führen.
Deshalb setzen professionelle Marktteilnehmer:innen auf hochwertige Finanzdatenanbieter und skalierbare Market-Data-Infrastrukturen.
Finanzdaten-Feeds und Echtzeit-Marktdaten
Echtzeit-Marktdaten gehören heute zu den wichtigsten Anwendungsfällen von Finanzdaten-Feeds.
Sie liefern fortlaufend:
- Aktienkurse
- ETF-Kurse
- Indexstände
- Zertifikatepreise
- Devisenkurse
Für Banken, Broker und Finanzplattformen sind Echtzeitdaten häufig geschäftskritisch.
Welche Rolle spielen Finanzdaten–APIs?
Finanzdaten-Feeds und Finanzdaten–APIs werden häufig gemeinsam genutzt. Der Unterschied:
Ein Finanzdaten-Feed beschreibt die Datenversorgung. Eine Finanzdaten–API beschreibt die technische Schnittstelle für den Zugriff auf diese Daten.
APIs ermöglichen die Integration von:
- Echtzeit-Marktdaten
- historischen Börsendaten
- Stammdaten
- Finanzkennzahlen
in digitale Finanzanwendungen.
Finanzdaten-Feeds für Zertifikate und strukturierte Produkte
Besonders anspruchsvoll sind Datenfeeds für strukturierte Produkte.
Hier müssen häufig verarbeitet werden:
- Zertifikate-Stammdaten
- Produktlogiken
- Emittenteninformationen
- Kennzahlen
- Realtime-Indikationen
Da sich viele dieser Daten dynamisch verändern, sind hohe Aktualisierungsfrequenzen erforderlich.
Wie ARIVA Finanzdaten-Feeds bereitstellt
ARIVA liefert seit 1998 Finanzmarktdaten für Banken, Broker, Börsen, Fintechs und digitale Finanzplattformen.
Die Finanzdaten-Feeds von ARIVA umfassen unter anderem:
- Echtzeit-Marktdaten
- historische Börsendaten
- Finanzkennzahlen
- Zertifikate-Stammdaten
- Realtime-Indikationen
- Finanzdaten–APIs
Unternehmen nutzen die Datenversorgung von ARIVA für:
- Brokerage-Plattformen
- Finanzportale/Börsenportale
- Banking-Anwendungen
- White-Label-Lösungen
- digitale Finanzprodukte
Durch skalierbare Market-Data-Infrastrukturen ermöglicht ARIVA die zuverlässige Bereitstellung professioneller Finanzmarktdaten.
Finanzdaten-Feeds als Fundament moderner Finanzplattformen
Finanzdaten-Feeds bilden die technische Grundlage moderner Finanzanwendungen.
Sie versorgen Banken, Broker, Börsen, Fintechs und Finanzportale mit:
- Echtzeit-Marktdaten
- historischen Börsendaten
- Stammdaten
- Finanzkennzahlen
- Realtime-Indikationen
Die Qualität und Aktualität dieser Daten entscheidet maßgeblich über die Leistungsfähigkeit digitaler Finanzprodukte. Für professionelle Anwendungen sind skalierbare Finanzdaten-Feeds und zuverlässige Market-Data-Infrastrukturen daher unverzichtbar.
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