ML-Algotrader: Technische Machbarkeitsstudie für KI-gestützte Finanzanalyse und Trading
Einblick in die technische Umsetzung und Architektur des ML-Algotrader Projekts
Das ML-Algotrader Projekt
Der ML-Algotrader ist eine technische Machbarkeitsstudie für KI-gestützte Finanzanalyse und automatisierten Handel. Seit Q4/2022 läuft das System erfolgreich auf Echtgeldkonten und dient als Forschungsplattform für innovative Trading-Technologien.
- Persönliches Forschungsprojekt auf Live-Konten mit wirtschaftlichen Trading-Erfolg
- Kontinuierliche Weiterentwicklung seit über 2 Jahren im Live-Betrieb
- Fokus auf technische Innovation, nicht kommerzielle Vermarktung
Entwicklungsjourney: Von der Idee zur Realität
Der Entwicklungsweg begann Ende 2022 mit einer einfachen D3-Visualisierung für Realtime-Marktdaten. Über iterative Verbesserungen entstand ein vollautomatisiertes Trading-System, das heute komplexe KI-Algorithmen und ereignisgesteuerte Architekturen nutzt.
- V1 (2022): Basis-UI mit D3-Visualisierung mit grundlegenden Trading-Strategien, Technische Basis-Architektur
- V2-V3 (2023): Broker-API Integration und Statistik-Engine, Aufbau der automatischen Handelssysteme, Massiver Ausbau Risk-Management
- V4 (2024): Moderne Vue.js-UI mit NodeJS-Backend, Umstieg von XTB auf IG als CFD-Broker, Umfangreiche automatische KI-Analysen
- V5 (2025): Event-driven Architektur mit KI-Integration, Streaming-Daten-Anbindungen, Setup für Multi-Agenten-Prozess-Abläufe
Technische System-Architektur
Die aktuelle V5-Architektur des ML-Algotraders nutzt modernste Technologien für eine skalierbare, ereignisgesteuerte und KI-integrierte Trading-Plattform mit nahtloser Benutzeroberfläche.
Kern-Infrastruktur
- Vue.js 3 Frontend mit responsivem Design für alle Geräte
- Node.js Backend-Middleware mit modularer Architektur
- PHP-Core-Trading-Umgebung für die Trade-Erstbearbeitung
- N8N-Workflow-Engine für Datenintegration
Konstante Weiterentwicklungen für die Nutzung von AI-Agents
- Event-Driven Core (RabbitMQ) für asynchrone Verarbeitung von Daten-Strömen, Trading-Entscheidungen, Risk-Management
- Realtime Data Streaming (SSE) für Live-Updates insb. von IG-Live-Datenströmen
- Vector-Powered AI (Qdrant) für semantische Analyse von News-Strömen (Multi-Vektor/Metadaten-Ansatz)
Trading-Engine & KI-Features
Das Herzstück des Systems: 48+ optimierte Trading-Strategien kombiniert mit intelligenter KI-Analyse für vollautomatisierten Handel auf Live-Konten.
Automatisierte Trading-Strategien
- 48+ Live-Trading-Strategien für Indizes, Rohstoffe & Kryptowährungen
- Native IG-Broker Integration für echtes Bot-Live-Trading
- Intelligentes Staging-System für optimale Strategie-Auswahl
KI & Risikomanagement
- LLM-basierte News-Analyse aus 20+ Quellen (Youtube, FMP, Alpha)
- Automatisches Risikomanagement mit Trailing-Stops, Pyramidisierung & Break-Even
- Kalendar-Event-Management für marktrelevante Nachrichten, die auch genutzt werden, um No-Trading-Slots zu bestimmen
Markt-Sentiment & Faktor-Map
Als Nebenprodukt des ML-Algotrader Projekts stelle ich die KI-generierten Markt-Sentiment-Daten öffentlich zur Verfügung.
Die Faktor-Map visualisiert KI-analysierte Marktfaktoren basierend auf aktuellen Finanznachrichten. Sie bietet einen umfassenden Überblick über die wichtigsten Einflussfaktoren auf den Markt und kann als zusätzliche Informationsquelle für Ihre eigenen Analysen und Trading-Entscheidungen dienen.
KI/Frontier-LLM-Analyse
Automatische Analyse von Finanznachrichten mittels GPT-4 für tiefgreifende Markteinblicke und Trading-Signale
Interaktive Treemap
Visualisierung der Marktfaktoren mit Gewichtung und Richtung einzelner Faktoren
Historischer Verlauf
Zeitliche Entwicklung des Markt-Sentiments für fundierte Trendanalysen
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