Automatisierte Finanzanalyse

Eine Revolution in der Welt der Finanzmärkte: Die Finanzwelt ist ein komplexes Geflecht aus Informationen, Trends und Mustern. Um in diesem schnelllebigen Umfeld erfolgreich zu sein, ist es entscheidend, die Fähigkeit zu besitzen, schnell und präzise zu analysieren und zu handeln. Aber was wäre, wenn eine Technologie diese Aufgabe für Sie übernehmen könnte?

Beruflich konzentriere ich mich auf die Weiterentwicklung von Produkten und Services für Kunden in meiner Rolle als "Product Owner". Dabei kann ich mich auf ein leistungsstarkes Entwicklungsteam bei iteratec verlassen.

In meiner Freizeit beschäftige ich mich jedoch intensiv mit Themen wie Nachhaltigkeit (100% Autarkie), Trading und Investments. Dabei habe ich einen Algobot (Robotrader) entwickelt, der auf einem Echtgeldkonto läuft. Seit Q4/2022 ist dieser produktiv und erzielt relevante Erträge.

Seit der Veröffentlichung von GPT3 im November letzten Jahres habe ich darüber nachgedacht, wie ich mein bisheriges Setup weiterentwickeln kann, um das Trading-Setup des Bots zu verbessern. Um die bisherige Funktionalität zu erweitern, habe ich daher die Integration automatischer Finanzanalysen vorangetrieben. Aber der Reihe nach ...

Das Problem: Zeitintensive Finanzanalysen

Die herkömmliche Finanzanalyse erfordert eine erhebliche Menge an Zeit und Mühe. Finanznachrichten und Marktkommentare müssen kontinuierlich überwacht und gründlich analysiert werden, um relevante Handlungsempfehlungen abzuleiten. Dieser anspruchsvolle Prozess erfordert nicht nur ein hohes Maß an Expertise und Aufmerksamkeit, sondern auch eine genaue Kenntnis der aktuellen Markttrends und -entwicklungen.

Um die Nutzbarkeit weiter zu verbessern, können visuelle Chartbilder mit Kontextinformationen angereichert werden. Diese relevanten Kurzmeldungen liefern zusätzliche Einblicke und ergänzen die Analyse. Durch die Integration dieser Informationen entsteht ein umfassendes Bild, das die Entscheidungsfindung unterstützt.

Trotz der zeitaufwendigen Natur dieses Prozesses sind die Vorteile unbestreitbar. Eine gründliche Finanzanalyse ermöglicht es fundierte Entscheidungen zu treffen und Erfolgschancen zu maximieren.

Die Lösung: Automatisierte Analyse durch LLM und hier konkret GPT4

Ich habe daher die bisherige Lösung erweitert, um dieses Problem zuverlässig zu lösen. Das System basiert dabei auf der leistungsstarken vierten Generation des Generative Pretrained Transformer (GPT4). Dieses Large Language Model (LLM) filtert über entsprechende Prompts automatisch die vorhandenen Finanznachrichten, analysiert sie detailliert und kategorisiert sie in relevante Symbol-Zuordnungen. Mit diesen Zuordnungen können direkt an den Chatbilder die Nachrichten in Stichworten ergänzt werden.

Darüber hinaus bietet es Handlungsempfehlungen in einer Zusammenfassung. Damit kann das Setup zusätzlich optimiert werden, um beispielsweise nur Trades auf Long (steigende) oder Short-Seite (fallende) einzugehen am Markt in einem Marktsegment/Titel.

Die Lösung ist Teil eines Algotrading-Bots, der sich speziell auf technische, automatisierte Signalgebungen konzentriert. Er ist mit mehreren Money-Management-Methoden abgesichert. Das System handelt rund um die Uhr auf einem Echtgelddepot und investiert in Metalle, relevante weltweite Indizes sowie ausgewählten Einzeltiteln.

Technische Umsetzung

Der Algotrader läuft auf einer produktiven und responsive Single-Page-Anwendung (SPA) basierend auf NodeJS/VUEJS. Die App ist damit speziell optimiert sowohl auf Mobile auch vom Rechner aus verwendet zu werden.

Diese Anwendung ermöglicht das Verwalten und Ausführen von Handelsstrategien sowie Live-Daten der gehandelten Wertpapiere über eine Schnittstelle zu TradingView. TradingView selbst ist eine Handelsplattform mit fortschrittlichen Analyse- und Charting-Werkzeugen. In diesem Setup fungiert TradingView jedoch lediglich als Host für die verwendeten anfänglichen Trading-Signal-Strategien. Die Trading-Signale werden von einer datengetriebenen Bridge vorbewertet und an einen Pre-State weitergeleitet. Bei erfolgreichen Trades werden sie auf das Produktivsystem übertragen.

Der Algotrader ist durch automatische Stopp-Setups, Break-Even-Stops und Trailing-Stops abgesichert, um ein hohes Maß an Sicherheit und Schutz zu gewährleisten. Durch diese umfassenden Funktionen kann ich effektiv und effizient handeln und gleichzeitig Risiken minimieren.

Die Nachrichten werden "OnDemand" analysiert, wenn die Trading-Oberfläche aufgerufen wird. Da mit jeder Analyse Kosten durch die OpenAI-API-Requests entstehen, erfolgt keine automatische Auswertung der News. Stattdessen erfolgt eine asynchrone Verarbeitung beim Aufruf. Die Chartbilder werden automatisch aktualisiert, sobald die Analyse, der noch nicht betrachteten neuen Nachrichten abgeschlossen ist.

Anpassungsfähigkeit und Optimierung

Die Verarbeitung erfolgt in zwei Stufen. Zuerst wird jede Nachricht einzeln analysiert, gefolgt von einer Zusammenfassung und Handlungsempfehlungen für den gesamten Handelstag. Die Handlungsempfehlungen können manuell konfiguriert werden, um eingehende Handelssignale entsprechend den Auswertungen zu optimieren. Es gibt jedoch keine Automatisierung. Jede Einzelnachricht ist dennoch nachwievor bei Interesse vollständig einsehbar und wird ein-ausklappbar abrufbar gemacht.