Mein Tradingbot analysiert Märkte und trifft automatisierte Handelsentscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten. Entwickelt mit Python und Raspberry Pi, nutzt er Machine Learning-Algorithmen, um Trends zu erkennen und Risiken zu minimieren. Eine smarte Lösung für datengetriebenes Investieren.

Seit einiger Zeit beschäftige ich mich mit dem Thema Trading-Bots. Mein Ziel ist es, einen eigenen Bot zu entwickeln, der automatisiert auf Basis von Marktbewegungen handelt. Allerdings steht das Projekt noch am Anfang, und vieles ist noch in der Experimentierphase.

Erste Überlegungen

Bevor ich überhaupt mit der Programmierung begonnen habe, musste ich mir eine grundlegende Strategie überlegen. Der Bot soll auf technischer Analyse basieren und Signale aus Indikatoren wie gleitenden Durchschnitten, RSI (Relative Strength Index) und MACD (Moving Average Convergence Divergence) nutzen. Allerdings bin ich mir noch nicht sicher, welche Kombination am besten funktioniert.

Als Programmiersprache habe ich mich für Python entschieden, da es eine große Auswahl an Bibliotheken für Datenanalyse und Trading bietet. Ich nutze Pandas zur Datenverarbeitung und teste aktuell Backtrader für erste Simulationsläufe mit historischen Daten.

Der aktuelle Stand

Bisher habe ich eine Grundstruktur für den Bot geschaffen. Er kann Marktdaten abrufen und einfache Signale anhand von gleitenden Durchschnitten generieren. Allerdings zeigt sich schnell, dass eine so einfache Strategie nicht zuverlässig genug ist. Deshalb arbeite ich daran, weitere Filter und Regeln einzubauen, um Fehlsignale zu vermeiden.

Ein großes Thema ist auch die Datenbeschaffung. Ich teste verschiedene APIs, um möglichst zuverlässige Echtzeitdaten zu erhalten. Noch ist nicht entschieden, welchen Anbieter ich letztendlich nutzen werde.

Herausforderungen und nächste Schritte

Aktuell steht vor allem das Backtesting im Fokus. Ich möchte herausfinden, welche Parameter die besten Ergebnisse liefern und wie sich der Bot unter verschiedenen Marktbedingungen verhält. Dabei wird mir schnell klar, dass viele Strategien auf lange Sicht nicht profitabel sind. Deshalb überlege ich, ob es sinnvoll wäre, Machine Learning einzusetzen, um den Bot intelligenter zu machen.

Mein nächster Schritt wird sein, den Bot weiter zu optimieren und ihn in einer simulierten Umgebung laufen zu lassen. Erst wenn er dort gut funktioniert, werde ich über den Live-Betrieb nachdenken. Noch gibt es viel zu tun, aber ich bin gespannt, wie sich das Projekt weiterentwickelt.