Im Inneren der Maschine: Wie unsere KI Märkte analysiert

Viele "KI"-Trading-Bots sind nur einfache Wenn-Dann-Skripte in Verkleidung. TradingMaster AI ist anders. Es verwendet ein Deep Learning Neural Network, das auf 7 Jahren historischer Daten trainiert wurde.

Die 3-Schicht-Architektur

Schicht 1: Datenaufnahme (Die Sinne)

Die Engine verarbeitet 50+ Datenpunkte pro Sekunde für jedes Paar:

• Preisaktion: Open, High, Low, Close.
• Orderbuch: Bid/Ask-Tiefe.
• Alternative Daten: Stimmung, Korrelationsmatrizen.

Schicht 2: Merkmalsextraktion (Das Gehirn)

Rohdaten sind ohne Kontext nutzlos. Die KI wandelt Rauschen in "Merkmale" um:

• "Ist das Volumen anomal?"
• "Nimmt die Volatilität ab (Bollinger Squeeze)?"
• "Gibt es eine On-Chain-Divergenz?"

Schicht 3: Wahrscheinlichkeitsgewichtung (Das Urteil)

Im Gegensatz zu einem Menschen, der in Absoluten denkt ("Jetzt kaufen!"), denkt die KI in Wahrscheinlichkeiten.

• Ausgabe: "78,4 % Wahrscheinlichkeit eines Preisanstiegs >1 % in den nächsten 4 Stunden."

Kontinuierliches Lernen

Jede Nacht "trainiert" das Modell sich selbst anhand der Daten des Tages neu. Wenn es einen Fehler gemacht hat, passt es seine Gewichtungen an, um diesen Fehler morgen zu vermeiden. Deshalb verbessert sich unsere Leistung mit der Zeit.