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 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
Aufnahme von Saxo Bank als weiteren CFD-Broker
28. September 2025Node.js 24.x Migration und Infrastructure-Modernisierung
14. September 2025MariaDB 12.x Migration und Umstellung
14. September 2025Basis-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.
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