ML-Algotrader: KI-gestützte Finanzanalyse und Trading
Ein technisches Machbarkeitsprojekt zur Demonstration automatisierter Finanzanalysen und Trading mit Machine Learning und Large Language Models.
Über das ML-Algotrader Projekt
Ein technisches Machbarkeitsprojekt zur Demonstration automatisierter Finanzanalysen und Trading
Technische Machbarkeitsstudie
Der ML-Algotrader ist ein Forschungsprojekt, das die technische Machbarkeit von KI-gestützten Handelsanalysen demonstriert. Es ist kein kommerzielles Produkt für Endanwender.
Markt-Sentiment als Nebenprodukt
Als Nebenprodukt des Projekts stellen wir die KI-generierten Markt-Sentiment-Daten öffentlich zur Verfügung. Diese können als zusätzliche Informationsquelle für Ihre eigenen Analysen dienen.
LLM-basierte Finanzanalyse und Trading
Das Projekt nutzt Large Language Models (LLMs) wie GPT-4, um Finanznachrichten zu analysieren, zu kategorisieren und Marktfaktoren zu identifizieren, die Kursbewegungen beeinflussen könnten.
Projektentwicklung
Aktuelle Fortschritte und Verbesserungen des ML-Algotrader Projekts
Neugestaltung des Webauftritts für den ML-Algotrader
17. Mai 2025
Inaktive Strategien können nun auch eingeblendet werden für einen Abgleich
15. Mai 2025
Risk-Mgmt für Titel sind nun ebenfalls wieder einblendbar
15. Mai 2025
Technische Architektur
Einblick in die technische Umsetzung des ML-Algotrader Projekts
Der ML-Algotrader läuft auf einer produktiven Single-Page-Anwendung (SPA) basierend auf NodeJS/VUEJS3 Komponenten. Die Anwendung ist für die Nutzung auf Desktop- und Mobilgeräten optimiert. Die Applikation ist jedoch nur für die interne Nutzung freigegeben.
Das System nutzt TradingView als Host für die anfänglichen Trading-Signal-Strategien. Die Trading-Signale werden von einer datengetriebenen Bridge vorbewertet und bei erfolgreichen Trades auf das Produktivsystem übertragen.
Die Finanzanalysen werden "On-Demand" durch aktuelle große KI-Modelle (Gemini 2.5 Pro aktuell) durchgeführt, wenn die Trading-Oberfläche aufgerufen wird. Die Chartbilder werden automatisch aktualisiert, sobald die Analyse der neuen Nachrichten abgeschlossen ist.
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