ML-Algotrader: KI-gestützte Finanzanalyse und Trading

Ein technisches Machbarkeitsprojekt zur Demonstration automatisierter Finanzanalysen und Trading mit Machine Learning und Large Language Models.

Technische Details

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 stelle ich die KI-generierten Markt-Sentiment-Daten öffentlich zur Verfügung. Diese können als zusätzliche Informationsquelle für Ihre eigenen Analysen dienen.

KI-basierte Finanzanalyse und Trading

Das Projekt nutzt aktuellste Frontier-Large Language Models (LLMs), um Finanznachrichten zu analysieren, zu kategorisieren und Marktfaktoren zu identifizieren, die Kursbewegungen beeinflussen könnten.

Projektentwicklung

Aktuelle Fortschritte und Verbesserungen des ML-Algotrader Projekts

SAXO Rate-Limiting-Optimierungen und API-Erweiterungen

8. November 2025

- Response-Handling : Erweiterte Response-Verarbeitung im ["SaxoRateLimiter"] zur Unterstützung von Nicht-String-Typen und Base64-Kodierung für binäre Daten - Polling-Mechanismus : Vereinfachte Rate-Limit-Berechnung ...

Trading-ReTry-Mechanismen für das Live-Trading mit SAXO (RateLimits)

7. November 2025

- Retry-Mechanismus : Implementierung automatischer Retry-Logik für HTTP-429-Rate-Limit-Fehler in SAXO-API-Calls (TM-423) mit intelligentem Backoff-Mechanismus - Response-Zeit-Optimierung : Reduzierung des Retry-Delays von ...

Frontend-Erweiterungen: Log-Analyse

7. November 2025

- Short-Only-Trading-Logs : Hinzufügen eines dedizierten Tabs für Short-Only-Trade-Logs in der Nav-Bar-Komponente mit automatischer Zähler-Aktualisierung für bessere Übersicht über Short-Positionen

Vollständiges Änderungsprotokoll anzeigen

Basis-Setup

Einblick in die technische Umsetzung des ML-Algotrader Projekts

Das System nutzt TradingView als Host für die entwickelten Trading-Signal-Strategien inkl. Strategie-Backtesting. Die Trading-Signale werden von einer datengetriebenen Trading-Bridge angenommen, vorbewertet und bei erfolgreichen Trades auf das Produktivsystem übertragen.

Die UI des ML-Algotraders 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 Finanzanalysen werden im "Batch" oder "On-Demand" durch aktuelle führende KI-Modelle durchgeführt. In Chartbildern sind die Ergebnisse visuell verifizierbar durch Anzeige der Trading-Historie, gesetzte Stopp-Kurse, Wirtschaftskalender-Einträge z.B. Arbeitslosenzahlen, PPI-Daten etc. sowie Risiko-Bewertungsanalysen aus den KI-Betrachtungen.

Interesse an KI-gestützter Finanzanalyse und Trading?

Erkunden Sie die Markt-Sentiment-Analyse als Beispiel für die Möglichkeiten von KI im Finanz- und Trading-Bereich.

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