Die besten Finanzdatenanbieter der Weltund wie Sie eigene Datensätze aufbauen

Finanzdaten sind das Rohmaterial hinter nahezu jeder ernsthaften Marktentscheidung: welche Aktien zu halten, wie Risiken zu bewerten und wann sich ein Sektor dreht. Die Unternehmen, die diese Daten liefern, haben jahrzehntelang Abdeckung, Genauigkeit sowie die Terminals und Feeds aufgebaut, auf die Händler, Analysten und Risikoteams angewiesen sind. Zu wissen, wer sie sind und worin jeder einzelne wirklich stark ist, ist der erste Schritt bei der Wahl, wo ein Datenbudget investiert werden soll.

Dieser Leitfaden stellt die führenden Finanzdatenanbieter der Welt vor und beschreibt jeden einzelnen sachlich: wofür er bekannt ist, welche Arten von Daten er liefert und für wen er geeignet ist. Anschließend wendet er sich alternativen Daten zu und erklärt, wie Teams eigene Finanzdatensätze aufbauen, indem sie öffentliche Web-Quellen sammeln, und wo ein Erfassungswerkzeug in diesen Workflow passt. Am Ende werden Sie sowohl die etablierten Anbieter als auch den Build-your-own-Weg verstehen, der zunehmend parallel zu ihnen läuft.

Was einen starken Finanzdatenanbieter ausmacht

Bevor man Namen vergleicht, hilft es, die Dimensionen zu kennen, die einen Anbieter vom anderen unterscheiden. Dieselben Faktoren tauchen auf, egal ob Sie eine Investmentbank, ein Fintech-Startup oder eine Research-Abteilung sind.

• Abdeckung und Asset-Klassen. Aktien, festverzinsliche Wertpapiere, Devisen, Rohstoffe, Derivate und zunehmend Kryptowährungen. Je breiter und tiefer die Abdeckung ist, einschließlich historischer Daten für Backtesting, desto mehr kann ein Anbieter einen gesamten Workflow verankern.
• Genauigkeit und Aktualität. An den Märkten ist eine kleine Verzögerung oder ein Fehler teuer. Echtzeit-Feeds, saubere Referenzdaten und zuverlässige Corporate-Action-Verarbeitung sind das, wofür Institutionen zahlen.
• Lieferung und Integration. Ein Desktop-Terminal, ein Feed oder eine API mit SDKs und Dokumentation. Wie die Daten Ihre Systeme erreichen, bestimmt, wie nutzbar sie im Alltag sind.
• Analysen und Inhalte. Viele Anbieter bündeln Research, Nachrichten, Ratings und Modellierungswerkzeuge zusätzlich zu den Rohdaten, was oft der eigentliche Grund ist, warum sich eine Abteilung auf einen standardisiert.

Die nachfolgenden Anbieter sind die etablierten Marktführer. Die Reihenfolge folgt der langjährigen Markteinschätzung, wer die institutionelle Datenlandschaft verankert, beginnend mit den zwei Terminals, um die die meisten Handelsetagen aufgebaut sind.

Die besten Finanzdatenanbieter der Welt

Bloomberg

Das Bloomberg Terminal ist dem Standard am nächsten, den die Branche kennt. Es kombiniert Echtzeit- und historische Marktdaten über Aktien, festverzinsliche Wertpapiere, Devisen und Rohstoffe mit Nachrichten, Analysen, Messaging und Ausführungswerkzeugen in einer einzigen Umgebung. Für institutionelle Händler, Portfoliomanager und Analysten ist es oft der Standard-Arbeitsbereich statt nur eine Datenquelle.

Bloomberg ist bekannt für Breite und Tiefe an einem Ort: Marktdaten, eine angesehene Nachrichtenredaktion und proprietäre Analysen sowie programmatischen Zugang für Unternehmen, die Daten in ihre eigenen Systeme ziehen wollen. Es eignet sich für Banken, Asset Manager und Hedgefonds, die umfassende Abdeckung benötigen und bereit sind, für eine All-in-One-Profiplattform zu zahlen.

Refinitiv (LSEG)

Refinitiv, heute Teil der London Stock Exchange Group, ist das andere Schwergewicht bei institutionellen Marktdaten und die direkteste Alternative zu Bloomberg. Seine Eikon- und Workspace-Plattformen bieten breite Abdeckung aller Asset-Klassen, ergänzt durch Nachrichten, Analysen sowie Risk- und Compliance-Inhalte. Es führt einen der langlebigsten und am häufigsten zitierten historischen Datensätze der Branche.

Refinitiv ist bekannt für globale Abdeckung, tiefe Referenz- und Preisdaten sowie starke Inhalte für Risk- und Regulierungs-Workflows. Es eignet sich für große Finanzinstitutionen, Handelsetagen und Compliance-Teams, die eine etablierte, breite Plattform suchen und die lange Datenhistorie sowie Integrationen mit professionellen Werkzeugen schätzen.

S&P Global Market Intelligence

S&P Global Market Intelligence vereint Unternehmensfinanzdaten, Credit-Ratings, Wirtschaftsindikatoren und einen wachsenden Bestand an alternativen und ESG-Daten. Die Stärke liegt bei Fundamental- und Referenzdaten: detaillierte Unternehmensinformationen, Sektoranalysen und die Credit- und Risikoinhalte, für die S&P Global historisch bekannt ist.

Es ist bekannt für reiche Fundamentaldaten, Credit- und Rating-Einblicke sowie anpassbare Risk- und Analysewerkzeuge, mit API-Zugang für Teams, die Daten in eigene Modelle ziehen wollen. Es eignet sich für Investment Research, Unternehmensstrategie, Credit- und Risikofunktionen, die Tiefe bei Unternehmen und Volkswirtschaften statt nur schnell bewegliche Preisticks benötigen.

Moody's

Moody's ist vor allem als eine der großen Credit-Rating-Agenturen bekannt, und sein Daten- und Analysearm erweitert das um Kreditrisiken, wirtschaftliche Forschung und Unternehmensdaten. Durch seine Ratings und Analyseprodukte liefert es die Kreditbeurteilungen, Risikomodelle und Wirtschaftsprognosen, auf die Kreditgeber, Versicherer und Festzinsinvestoren angewiesen sind.

Moody's ist vor allem für Credit-Ratings und Kreditrisikoanalysen bekannt, unterstützt durch Wirtschaftsdaten und Modellierungswerkzeuge. Es eignet sich für Banken, Versicherer, Asset Manager und Unternehmen, die sich auf Kreditrisiken, Gegenparteirisiken und Festzinsanalysen konzentrieren, wo seine Ratings und Risikoinhalte ein langjähriger Referenzpunkt sind.

FactSet

FactSet ist eine integrierte Plattform, die Marktdaten, Unternehmensgrundlagen, Analysen und Portfolio-Werkzeuge zusammenführt, mit einem Ruf für saubere Datenintegration und reaktionsschnellen Kundensupport. Statt rein auf rohe Breite zu setzen, konzentriert es sich darauf, viele Datenquellen in konsistente, analysebereit Workflows zu integrieren.

Es ist bekannt für starke Datenintegration, Portfolio-Analysen und ein flexibles API- und Feed-Modell, mit dem Teams FactSet-Daten mit eigenen Daten kombinieren können. Es eignet sich für Buy-Side-Analysten, Portfoliomanager und Research-Teams, die eine gut integrierte Analyseumgebung suchen und Support sowie Datenkonsistenz über Aktien, festverzinsliche Wertpapiere und Fundamentaldaten hinweg schätzen.

Morningstar

Morningstar ist weithin für Investment Research und Daten zu Fonds, Aktien und verwalteten Produkten anerkannt, einschließlich seiner unabhängigen Ratings und Analystenresearch. Es bedient sowohl professionelle als auch individuelle Anleger, und seine Fonds- und Portfoliodaten sind eine gängige Referenz im Wealth Management.

Morningstar ist bekannt für Fonds- und Aktienresearch, unabhängige Ratings und Portfolio-Analysen, mit Daten-Feeds und APIs für Unternehmen, die darauf aufbauen. Es eignet sich für Wealth Manager, Finanzberater, Fondsanalysten und Plattformen, die vertrauenswürdiges Research und Daten zu verwalteten Produkten neben Marktpreisen benötigen.

Xignite

Xignite ist ein Cloud-basierter Marktdatenanbieter, der auf APIs aufgebaut ist und Marktdaten als Service anbietet, sodass Teams auf Preise und Referenzdaten zugreifen können, ohne schwere Infrastruktur betreiben zu müssen. Er ist seit langem mit dem Fintech- und Entwickler-Publikum verbunden, das Daten sauber über moderne APIs geliefert haben möchte.

Er ist bekannt für Cloud-gelieferte Marktdaten-APIs, breiten Katalog und entwicklerfreundliche Integration über verschiedene Sprachen. Er eignet sich für Fintech-Startups, App-Entwickler und Unternehmen, die Marktdaten lieber programmatisch beziehen und die Nutzung hoch- oder herunterskalieren wollen, statt sich auf ein vollständiges Terminal festzulegen.

Alpha Vantage

Alpha Vantage ist ein entwicklerorientierter Anbieter von Marktdaten-APIs, der Aktien, Devisen, Kryptowährungen und technische Indikatoren abdeckt, mit einem kostenlosen Tarif, der ihn für Prototypen und kleinere Projekte populär gemacht hat. Er ist leichtgewichtiger als die institutionellen Plattformen oben und richtet sich direkt an individuelle Entwickler und kleine Teams.

Er ist bekannt für eine zugängliche API, einen kostenlosen Einstiegspunkt und Abdeckung, die Aktien, FX, Krypto und technische Indikatoren umfasst. Er eignet sich für individuelle Händler, Studenten, Indie-Entwickler und Startups, die Werkzeuge bauen oder Strategien testen und unkomplizierte programmatische Daten ohne Enterprise-Bindungen benötigen.

Übersicht der Anbieter

Eine kompakte Ansicht, für wen jeder Anbieter gedacht ist und welche Arten von Daten er in den Mittelpunkt stellt.

Alternative Daten und der Aufbau eigener Datensätze

Die oben genannten Anbieter verkaufen strukturierte, geprüfte Datensätze. Parallel dazu hat sich ein ganzes Feld alternativer Daten entwickelt: Signale, die nicht in einem ordentlichen Feed ankommen, aber aus öffentlichen Quellen im offenen Web zusammengestellt werden können. Nachrichtenfluss und Stimmung, regulatorische Einreichungen, Produktpreise und Verfügbarkeit, Stellenausschreibungen, App-Bewertungen und Marketplace-Listings tragen allesamt Informationen, die traditionellen Daten vorauseilen oder Lücken darin füllen.

Einen Datensatz aus diesen Quellen aufzubauen ist eine andere Übung als das Abonnieren eines Feeds. Sie entscheiden, welches Signal Sie wollen, identifizieren die öffentlichen Seiten, die es tragen, sammeln diesen Inhalt zuverlässig und wiederholt, reinigen und strukturieren ihn dann zu etwas, das Sie analysieren können. Das ist der Weg, den viele Quant- und Research-Teams nehmen, wenn sie einen proprietären Vorsprung wollen, und er ist gut dokumentiert: Lesen Sie, wie Teams Web-Scraping in Hedgefonds-Workflows und Price Intelligence einsetzen, für konkrete Muster.

Gängige öffentliche Quellen, die einen selbst erstellten Finanzdatensatz speisen, sind:

• Finanznachrichten und Marktseiten. Schlagzeilen, Gewinnberichterstattung und makroökonomische Kommentare, die über die Zeit für Stimmungsanalyse und Ereigniserkennung verfolgt werden können.
• Unternehmensseiten und regulatorische Einreichungen. Investor-Relations-Seiten und öffentliche Offenlegungen, die Gewinne, Prognosen und Corporate-Action-Details enthalten.
• Marketplaces und Preisseiten. Öffentliche Produktpreise, Lagerbestände und Listings, die als Proxy für Nachfrage, Inflation oder Unternehmensleistung dienen.
• Öffentliche Preis- und Kryptodaten. Wechselkurse und Token-Performance, die auf vielen Seiten offen veröffentlicht werden.

Das Schwierige ist selten die Analyse. Es ist die Erfassung: Öffentliche Seiten rendern mit JavaScript, ändern ihre Struktur, begrenzen Raten und blockieren automatisierte Anfragen, und ein Finanzdatensatz ist nur nützlich, wenn die Erfassung Tag für Tag zuverlässig läuft. Das ist die Schicht, die ein Erfassungswerkzeug übernimmt.

Sobald die Rohseiten eintreffen, verlagert sich die Arbeit auf die Strukturierung. Webgesammelte Inhalte sind von Natur aus unordentlich, daher ist das Deduplizieren, Normalisieren und Formen zu konsistenten Datensätzen das, was einen Stapel HTML in einen Datensatz verwandelt, den ein Modell oder Analyst verwenden kann. Unsere Leitfäden zur Bereinigung gescrapter Daten für AI und ML und dazu, wie AI-Datenextraktion funktioniert, behandeln diesen Schritt ausführlich. Auf diese Weise behandelt, ersetzen alternative Daten die etablierten Anbieter nicht; sie ergänzen sie und liefern Signale, die diese nicht paketieren, sowie eine Ansicht, die Sie von Anfang bis Ende kontrollieren.

Verantwortungsvolles Scraping

Den Aufbau eines eigenen Finanzdatensatzes aus öffentlichen Quellen bringt Verantwortlichkeiten mit sich. Respektieren Sie die Nutzungsbedingungen jeder Website und ihre robots.txt-Direktiven, konzentrieren Sie sich auf öffentlich verfügbare Informationen statt auf alles hinter einem Login, zu dem Sie nicht berechtigt sind, und halten Sie Ihre Anfrage-Raten vernünftig, damit Sie die Server, auf die Sie angewiesen sind, nicht belasten. Finanzdaten haben auch Lizenz- und Compliance-Aspekte, also seien Sie sich im Klaren darüber, wie die von Ihnen gesammelten Daten genutzt und weitergegeben werden können. Erfassungswerkzeuge, die IPs rotieren und höflich drosseln, helfen Ihnen, ein guter Akteur zu bleiben, während Sie sammeln.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der beste Finanzdatenanbieter?

Es gibt keinen einzigen besten Anbieter, nur den besten für Ihre Arbeit. Bloomberg und Refinitiv führen für breite institutionelle Abdeckung und Analysen, S&P Global und Moody's für Fundamentaldaten und Credit, FactSet und Morningstar für Analysen und Research, und Xignite und Alpha Vantage für entwicklerfreundliche APIs. Passen Sie den Anbieter an die Asset-Klassen, die Tiefe und die Liefermethode an, die Sie benötigen.

Was ist der Unterschied zwischen einem Finanzdatenanbieter und einem Erfassungswerkzeug wie Crawlbase?

Ein Finanzdatenanbieter verkauft strukturierte, geprüfte Datensätze wie Preise, Fundamentaldaten und Ratings. Ein Erfassungswerkzeug wie Crawlbase verkauft überhaupt keine Finanzdaten; es sammelt öffentliche Web-Seiten zuverlässig, damit Sie Ihren eigenen Datensatz aufbauen können. Die Anbieter liefern Ihnen fertige Feeds, während eine Erfassungsschicht Ihnen hilft, alternative Daten selbst zusammenzustellen.

Was sind die drei Arten von Finanzdaten?

Finanzdaten werden üblicherweise in Preisdaten (Aktienkurse, Indizes, Wechselkurse), Fundamentaldaten (Finanzberichte, Gewinne, Kennzahlen) und alternative Daten (nicht-traditionelle Signale wie Web-Stimmung, Einreichungen, Preise und Listings) unterteilt. Die etablierten Anbieter konzentrieren sich auf die ersten beiden, während alternative Daten oft aus öffentlichen Web-Quellen zusammengestellt werden.

Wo kann ich kostenlose Finanzdaten erhalten?

Mehrere Anbieter bieten kostenlose Tarife oder eingeschränkten Zugang an, und Alpha Vantage ist besonders beliebt für kostenlose programmatische Daten zu Aktien, Devisen und Krypto. Öffentliche Web-Quellen wie Nachrichtenseiten, Unternehmensseiten und Marketplaces sind ebenfalls frei zugänglich, weshalb viele Teams sie sammeln und zu eigenen Datensätzen strukturieren, statt sich nur auf bezahlte Feeds zu verlassen.

Kann ich meinen eigenen Finanzdatensatz durch Scraping öffentlicher Quellen aufbauen?

Ja. Teams bauen routinemäßig proprietäre Datensätze aus öffentlichen Nachrichten, Einreichungen, Preisen und Listings auf, um alternative Datensignale zu erfassen, die die Standardanbieter nicht paketieren. Die Hauptherausforderung ist die zuverlässige Erfassung von Seiten, die mit JavaScript rendern, ihre Struktur ändern und automatisierte Anfragen blockieren, was der Punkt ist, an dem ein Erfassungswerkzeug wie die Crawlbase Crawling API hilft, gefolgt von der Bereinigung und Strukturierung der Ergebnisse.

Ist es legal, öffentliche Finanzdaten aus dem Web zu sammeln?

Das Sammeln öffentlich verfügbarer Daten ist weit verbreitet, aber Sie sollten die Nutzungsbedingungen und robots.txt jeder Website respektieren, alles hinter einem Login meiden, zu dem Sie nicht berechtigt sind, und Anfrage-Raten vernünftig halten. Finanzdaten haben auch Lizenz- und Compliance-Aspekte, also klären Sie vor dem Aufbau, wie die von Ihnen gesammelten Daten genutzt und weitergegeben werden können.

TA

Thomas Adewale

Technischer Redakteur · Crawlbase

Technischer Redakteur bei Crawlbase, der über Proxy-Netzwerke, Rotationsstrategien und die technischen Grundlagen für zuverlässiges Crawling im großen Maßstab schreibt.