Trading Economics: Ein selbstfinanzierter Bloomberg-Herausforderer mit Apple und der Fed als Kunden
Was es tatsächlich über Makrodaten hinaus abdeckt, seine echte Kundenliste und seine neue KI-Integration, und wo automatisierte Ausführung für makro-getriebene Trader ansetzt.
Marktdaten & Nachrichten · 6 Min. Lesezeit
Trading EconomicsDer Aufhänger: Trading Economics' eigene Investorenseite formuliert seine Mission als Herausforderung des „milliardenschweren Marktes für Wirtschafts- und Finanzinformationen, der derzeit von Bloomberg/Refinitiv monopolisiert wird", und seine tatsächliche Kundenliste, darunter Apple, Google, Goldman Sachs und die US-Notenbank Fed, deutet darauf hin, dass dieser Anspruch nicht nur Marketing ist.
- Gegründet ~2008 in New York von Anna Fedec und Antonio Sousa, weiterhin selbstfinanziert
- Kundenliste umfasst Apple, Google, Goldman Sachs und die Federal Reserve
- Neue KI-Integration lässt ChatGPT, Claude und GitHub Copilot die gesamte Datenbank abfragen
Über Trading Economics
Trading Economics wurde um 2008 in New York von Anna Fedec und Antonio J. Fernandes Sousa gegründet, der weiterhin CEO ist. Die eigene Website legt überhaupt keine Gründungsgeschichte offen, dieses Detail stammt nur aus Drittquellen, aber die Investorenseite ist offen über das Geschäftsmodell: rund 40 % des Umsatzes stammen aus wiederkehrenden Abonnements, 40 % aus API-Verkäufen an Unternehmen und Institutionen, und 20 % aus Werbung, und es wird unumwunden angegeben, dass man seit dem allerersten Monat profitabel ist.
Die tatsächliche, auf der eigenen Seite veröffentlichte Kundenliste ist deutlich beeindruckender, als „Makrodaten-Plattform" vermuten lässt: Apple, Google, Microsoft, Goldman Sachs, UBS, American Express, Citadel, Point72, Millennium Management, die US-Notenbank Fed, und Dutzende weiterer Fortune-500-Unternehmen und Zentralbanken. Die Plattform selbst deckt auch mehr als reine Makrodaten ab, Live-Finanzmärkte (Aktien, Währungen, Krypto, Anleihen, Rohstoffe), Unternehmensfinanzdaten und Länderratings sind alle Teil desselben Produkts.
Ein wirklich neuer Zusatz ist seine KI-Integration: Eine eigene KI-Produktseite beschreibt Plugin-basierten Zugang für ChatGPT, Claude und GitHub Copilot über das Model Context Protocol (MCP), wodurch Nutzer die gesamte Datenbank mit über 20 Millionen Indikatoren in natürlicher Sprache direkt in diesen Tools abfragen können.
Was Trading Economics bietet
Live-Wirtschaftsindikatoren
BIP, Inflation, Zinssätze, Beschäftigung und mehr über 196 Länder hinweg.
Finanzmarktdaten
Aktien, Währungen, Krypto, Anleihen und Rohstoffe, nicht nur Makrodaten.
Unternehmensfinanzdaten & Länderratings
Fundamentaldaten jenseits reiner Volkswirtschaft.
Wirtschaftskalender
Geplante Veröffentlichungstermine über die wichtigsten Volkswirtschaften hinweg.
KI-/MCP-Integration
Natürlichsprachige Datenbankabfragen innerhalb von ChatGPT, Claude und Copilot.
Excel-Add-In & Mobile Apps
iOS-/Android-Apps und Tabellenkalkulations-Integration.
API-Zugang
Programmatischer Zugang mit SDKs in Python, R, C#, Node.js, Java und PHP.
Warum sich Trader auf Trading Economics verlassen
Seine Anziehungskraft liegt in Breite und Struktur zu einem Bruchteil der Kosten eines professionellen Terminals. Für Trader, die sich rund um globale Makrothemen positionieren, spart es die Arbeit, Dutzende einzelner Quellen zusammenzusuchen, wenn die Indikatoren jeder großen Volkswirtschaft in einem einzigen, standardisierten, vergleichbaren Format vorliegen, gestützt auf eine Kundenliste, die Zentralbanken einschließt.
Ein selbstfinanziertes Unternehmen, das nie externe Finanzierung angenommen hat, listet die Federal Reserve als Kunden.
Trading Economics: Stärken und Einschränkungen
Stärken
Einschränkungen
FAQ zu Trading Economics
Anna Fedec und Antonio J. Fernandes Sousa gründeten es um 2008 in New York; das Unternehmen bleibt privat gehalten und beschreibt sich selbst als profitabel seit dem ersten Monat.
Sein Hauptmarketing gibt durchgängig 20 Millionen über 196 Länder an, obwohl seine eigene Investorenseite separat 23 Millionen behauptet, eine Inkonsistenz auf der eigenen Website.
Nein, es deckt auch Live-Finanzmärkte ab, einschließlich Aktien, Währungen, Krypto, Anleihen und Rohstoffe, plus Unternehmensfinanzdaten und Länderratings.
Seine Kundenseite nennt Apple, Google, Microsoft, Goldman Sachs, die US-Notenbank Fed und Dutzende weiterer großer Banken, Regierungen und Fortune-500-Unternehmen.
Einen makro-getriebenen Futures-Trade automatisieren
Makrodaten bewegen Futures-Märkte, aber auf eine Indikator-Aktualisierung mit einem manuell platzierten Trade zu reagieren, ist naturgemäß langsam: eine Tabelle lesen, eine These bilden und eine Order eingeben, alles unter Zeitdruck. Verwandeln Sie eine makro-getriebene Einstiegsregel in einen TradingView-Alert und lassen Sie ihn automatisch ausführen, sobald die Bedingungen erfüllt sind.
So funktioniert's
- Übersetzen Sie die Makroindikator-Schwelle in einen TradingView-Alert, keine Programmierung erforderlich
- Verbinden Sie PickMyTrade einmalig mit Ihrem Broker- oder Prop-Firm-Konto
- PickMyTrade führt automatisch aus, wenn der Alert auslöst
- Kopieren Sie dasselbe Signal gleichzeitig auf mehrere Konten
Nicht mit PickMyTrade, ein makro-getriebener Auslöser muss als TradingView-Alert basierend auf dem verfolgten Datenpunkt gebaut werden.
Indirekt, das Abfragen von Trading-Economics-Daten über ChatGPT oder Claude könnte bei der Recherche einer Makro-These helfen, aber der eigentliche TradingView-Alert muss trotzdem separat gebaut werden, damit PickMyTrade darauf reagieren kann.
PickMyTrade ist eine unabhängige Automatisierungsplattform. Sie steht, sofern nicht anders angegeben, in keiner Verbindung zu Trading Economics und wird von Trading Economics weder unterstützt noch gesponsert. Der Handel mit Futures und anderen gehebelten Produkten ist mit erheblichem Verlustrisiko verbunden. Die Angaben spiegeln den Stand der offiziellen Trading-Economics-Website zum Zeitpunkt der Recherche wider und können sich seither geändert haben.