Claude Fable 5.1 + MCP = New king of Algo-trading!

0:00 Das Anthropic-Team hat gerade Claude 3.5.1 veröffentlicht. Wenn du das hier siehst, muss ich dir wahrscheinlich nicht sagen, dass dies das beste Modell ist, das man für Geld bekommen kann. Die Benchmarks sehen absolut verrückt aus. Es gibt einen riesigen Sprung gegenüber Claude 3.5, das bereits etwas vor dem 5.6 Soul lag. Und das gilt für so ziemlich jede Benchmark-Metrik, die sie zumindest auf ihrer Website vorstellen. Aber es gibt tatsächlich ein Zitat, das interessanter ist als die Benchmarks, die sie dort zeigen. Denn es hat mit Trading zu tun. Craig Falls von Jane Street Capital sagt: "In internen Benchmarks löst Claude 3.5.5 mehr unserer Programmierprobleme als Claude 3.5 oder Opus 5 und erreicht modernste Ergebnisse bei der Trading-Intuition." Dieser Teil gefällt mir am besten,

0:45 denn genau das ist es, was auch uns interessiert. Aber du weißt ja, wie es auf diesem Kanal läuft. Ich teste diese Modelle gerne, um zu sehen, ob sie tatsächlich in der Lage sind, Handelsstrategien zu schreiben, Backtests durchzuführen, Optimierungen zur Ergebnisverbesserung vorzunehmen und am Ende Monte-Carlo-Simulationen, um sicherzustellen, dass die gefundenen Ergebnisse nicht überoptimiert sind. Mit anderen Worten: Wir wollen sehen, ob sie in der Lage sind, eine Forschung von Anfang bis Ende durchzuführen. Und genau das werden wir in diesem Video tun. Wenn du neu hier bist, was das Trading-Framework angeht: Ich verwende das Jesse-Framework, das heutzutage auch einen MCP bereitstellt, der es uns ermöglicht, nach der Verbindung mit Claude Code die Forschung ganz von selbst durchzuführen. Es ist ebenfalls in Python geschrieben und erlaubt uns seit einiger Zeit auch die Forschung auf traditionellen Märkten. Und

1:32 tatsächlich werden wir in diesem Video die Strategie für SPY entwickeln, einen ETF für den S&P 500. Die Forschung mit dem Jesse-Framework ist kostenlos, und alles, was ich in diesem Video verwende, kann mit dem kostenlosen Plan von Jesse umgesetzt werden, du musst also nichts bezahlen, um loszulegen. Wenn du jedoch Daten importieren möchtest, benötigst du einen Datenanbieter wie Massive. Du benötigst außerdem ein Abonnement für Claude Code, und in diesem Fall verwende ich den Max-Plan für 90 Euro. Ich gehe davon aus, dass du Claude Code bereits installiert hast, daher werde ich dir nicht zeigen, wie das geht. Und um Jesse selbst zu installieren, schau einfach auf der Dokumentationsseite vorbei und lege los. Ich habe in der Vergangenheit auch Videos dazu gemacht, die du dir ansehen kannst. Alles klar, jetzt bist du bereit, dem Agenten den Prompt zu geben, damit er genau weiß, was wir brauchen. Hallo, recherchiere

2:18 und finde eine trendfolgende Strategie für den Handel mit SPY-USD. Verwende SuperTrend und jeden weiteren Indikator , den du für die Strategie als geeignet erachtest. Ich benötige Ergebnisse mit einer Sharpe-Ratio von mindestens 1,5 in den letzten 2 Jahren. Riskiere 3%des Kontos bei jedem Trade. Nutze den Optimierungsmodus, um die Ergebnisse zu verbessern. Wende am Ende Monte-Carlo-Simulationen an, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse nicht überoptimiert sind. Fahre fort, bis du Strategien findest, die die geforderten Kriterien vollständig erfüllen. Verwende den Stunden-Zeitrahmen für die Handelsseite und 4 Stunden als Anker-Zeitrahmen. Die Strategie muss sowohl Long-als auch Short-Trades eingehen. Stelle sicher, dass die Konfiguration auch im Futures-Modus und nicht im Spot-Modus erfolgt. Fahre fort , bis du entweder die von mir geforderten Ergebnisse erzielst oder es mindestens 200 Mal versucht hast, bevor du aufhörst. Während das läuft,

3:03 möchte ich euch kurz an unseren Telegram-Kanal erinnern. Es ist der schnellste Weg, um über meine zukünftige Arbeit informiert zu werden , sei es ein neues Tutorial oder ein Tool, das ich erstelle. Vergesst auch nicht, unseren kostenlosen Discord zu besuchen, wo über 5.000 Mitglieder wie du und ich uns austauschen und gegenseitig beim Algo-Trading helfen, damit wir alle gemeinsam erfolgreich sein können. Die Links für beides findet ihr unten in der Beschreibung. Schau dir das an. Es hat fast alles im ersten Versuch geschafft. Es hat zwar die Ergebnisse gefunden, die ich gesucht habe, aber als ich es überprüfte, wurde mir klar, dass die Strategie keine Short-Trades einging. Es sah trotzdem gut aus, wie du sehen kannst, aber wie gesagt, es wurden keine Short-Trades ausgeführt, wie ich hier feststellen konnte. Ich bin gerade zurückgegangen und habe ihm ausdrücklich gesagt, dass ich möchte, dass du mir eine Strategie findest, die sowohl Short-als auch Long-Trades eingeht. Und das ist etwas, bei dem ich

3:49 den Prompt, den wir hier verwenden, aktualisieren werde, um es ebenfalls einzubeziehen. Wenn du also diesen Prompt kopierst, wird er bereits enthalten sein, damit dir das nicht passiert. Eine weitere Sache ist, dass ich in diesem Beispiel nicht etwas wie BTC, ETH oder eine andere Kryptowährung wie zuvor verwendet habe , sondern wir haben SPY verwendet, was ein ETF ist. Wenn du meine vorherige Ankündigung entweder in unserem Blog, auf Discord, Telegram oder per E-Mail gelesen hast, dann weißt du, dass ich gerade Unterstützung für das Einbinden von Aktienmarkt-oder Futures-Forex-Daten in Jesse hinzugefügt habe, sodass du Strategien für diese Märkte entwickeln kannst, für die heutzutage fast jede Krypto-Börse die Vermögenswerte ebenfalls anbietet. Zum Beispiel ist Lighter heutzutage eine meiner bevorzugten Börsen. Sie ist dezentralisiert und bietet standardmäßig keine Handelsgebühren, was sie zu einer großartigen Option

4:34 für den Handel, zum Beispiel mit SPY, macht. Sie ist also ansprechend und die Liquidität ist wirklich nicht schlecht . Sie könnten auch Hyperliquid nutzen, wobei ich glaube, dass ich Ihnen das nicht erst vorstellen muss. Sie kennen es wahrscheinlich bereits. Die Liquidität ist hier besser. Kommen wir nun tatsächlich zu SPY. Eigentlich ist die Liquidität nicht so gut wie bei der Lighter-Börse, aber die Handelsgebühren sind sehr niedrig. Momentan gibt es dort Rabatte, vielleicht ändert sich das in Zukunft. Ich weiß es nicht, aber für den Moment sind sie definitiv akzeptabel. Aber eines müssen Sie im Moment bedenken: Wenn Sie sich entscheiden, diese traditionellen Vermögenswerte an Krypto-Börsen zu handeln, müssen Sie vorsichtig sein, da die Daten, die wir in Jesse einspeisen–die derzeit von einem Drittanbieter stammen–für traditionelle Vermögenswerte sind, was bedeutet, dass wir Feiertage haben. Es

5:19 gibt also Lücken in den Daten. Jesse kann diese bei den aktuellen Backtest-Symbolen zwar handhaben, aber das Problem ist, dass die Daten beim Live-Handel rund um die Uhr verfügbar sein werden. Selbst wenn der Markt geschlossen ist, liefern uns diese Vermögenswerte also weiterhin Kerzendaten. Daher muss Ihre Strategie für den Live-Handel leicht angepasst werden. Ich werde wahrscheinlich eine Art Hilfsfunktion erstellen, die die Nutzung für Benutzer vereinfacht, aber ich befinde mich noch im Forschungsprozess. Wie dem auch sei, weiter geht's: Am Ende ist dies das Ergebnis, das ich erhalten habe, welches definitiv die von mir festgelegten Kriterien erfüllt. Die Sharpe-Ratio beträgt also 1,19. Lassen Sie uns das also mal öffnen. Das ist also der finale Backtest, das hier ist Monte Carlo und dies ist die Prüfung des vorherigen Zeitfensters. Sogar ohne dass ich darum gebeten habe, hat es das

6:05 Ganze getestet, sogar 2 Jahre vor dem von uns festgelegten Datum. Also, da haben wir es. Dies ist das finale Backtest-Ergebnis. Wie Sie sehen können, schlägt es den Benchmark sehr leicht. Der maximale Drawdown liegt bei minus 9,7%. Das ist also verrückt. Es ist wirklich gut. Die Gewinnrate liegt bei 40%. Das durchschnittliche Gewinn-zu-Verlust-Verhältnis beträgt 2,66. Die Sharpe-Ratio liegt bei 1,9, und alles in allem würde ich sagen, ist alles in Ordnung, und wir zahlen immer noch Handelsgebühren. Selbst wenn man so etwas auf Lighter handelt, wo die Handelsgebühren standardmäßig auf null gesetzt sind, würde ich sagen , es ist immer eine gute Idee, Backtests mit zumindest etwas höheren Gebühren durchzuführen, als man am Ende tatsächlich zahlt. Dies dient der Simulation von Slippage, und ich möchte darauf immer vorbereitet sein. Weiter geht es mit der Equity-Kurve des

6:52 Portfolios, wobei die orangefarbene Linie der Benchmark entspricht, also SPY. Dies sind die fünf Perioden mit dem stärksten Drawdown; wir sehen also , dass dies die schlimmste war, was mich daran erinnert, dass die maximale Unterwasser-Periode ebenfalls 133 Tage beträgt. Dies ist ebenfalls eine sehr wichtige Kennzahl, auf die ich immer achte. Und das hier ist die Heatmap der monatlichen Renditen, die uns im Grunde die Performance des Portfolios für jeden einzelnen Monat zeigt. Im Jahr 2025 lief es also im Grunde ziemlich gut. 2026 hatten wir einige negative Monate, aber auch einen wirklich großartigen Monat hier. Insgesamt war jedes Jahr positiv. Das ist also gut. Wir können uns auch die einzelnen Trades ansehen, die getätigt wurden. Eine Sache, die mir an dem Code, den Fabel für uns geschrieben hat, wirklich gefällt, ist, dass er die Charts standardmäßig hinzugefügt hat

7:37 . Normalerweise muss ich den MCP-Agenten dazu auffordern, aber diesmal konnte er es ganz alleine erledigen. Das sieht also ziemlich gesund aus. Und hier können wir sehen, dass diese rote Linie der Stop-Loss-Preis ist. Wir können ihn ein-und ausblenden. Die blaue Linie ist der schnelle EMA und die orangefarbene Linie ist der Supertrend auf dem 4- Stunden-Chart, dem Anker-Zeitrahmen der Strategie. Hier können wir tatsächlich einige der Trades auswählen. Zum Beispiel diesen hier, der tatsächlich der allererste war. Es war ein Long-Trade und offensichtlich ein Verlustgeschäft. Als nächstes suchen wir uns einen Gewinn-Trade aus. Da haben wir einen. Er ist also hier eingestiegen, hat die Position bis hier oben gehalten und so weiter. Alles klar . Weiter geht es mit dem Ergebnis des Backtests für zwei Jahre vor dem Datum , an dem wir die Strategie tatsächlich geschrieben haben. Man könnte also

8:25 sagen, dies ist im Grunde der Validierungszeitraum, da wir diese Daten während der Entwicklung der Strategie überhaupt nicht verwendet haben. Und es sieht immer noch gut aus. Wir sind am selben Punkt gelandet wie der Markt selbst, aber der maximale Drawdown ist geringer als beim Markt. Das ist der Grund, warum diese Strategie gewinnt, denn sie erlaubt es uns, die Positionsgröße zu erhöhen. Und wenn man das tut, können wir am Ende höhere Renditen erzielen, bei vielleicht demselben maximalen Drawdown wie die Benchmark selbst. Übrigens, Leute, das ist ein Vergleich mit dem S& P, richtig? Was einer der leistungsstärksten Vermögenswerte ist , die man kaufen kann. Diesen also zu schlagen, ist tatsächlich keine leichte Aufgabe. Hier können wir also erneut die Performance für jeden einzelnen Monat sehen. Und dies war der schlechteste Monat, den wir hatten. Der erste Monat liegt bei 11%, und dieser hier war der eine. Man sieht also, dass

9:11 es ein Jahr gab, das wir nicht mit einem Gewinn abgeschlossen haben. Ich hatte keine weiteren Daten, um dies zeitlich weiter zurückzuverfolgen, aber fühlen Sie sich frei, dies selbst zu tun. Und zu guter Letzt der Monte-Carlo-Test, mit dem wir abschätzen können, wie wahrscheinlich es ist, dass die Strategie überoptimiert ist. Was ich hier in diesem Diagramm sehe, sieht eigentlich sehr gut aus, denn die ursprüngliche Backtest-Simulation ist diese orangefarbene Linie, die genau in der Mitte der Simulationen liegt, was ein gutes Zeichen ist, denn wäre sie zum Beispiel hier oben, hätte das bedeutet , dass wir bei unserem Backtest sehr viel Glück hatten, und wir wollen nicht davon ausgehen, dass wir in Zukunft weiterhin Glück haben werden, oder? Wir wollen also sehen, dass es sogar eine Chance gab, noch mehr Gewinne zu erzielen. Und wenn wir es in dieser Tabelle vergleichen, sehen wir, dass die Sharpe-Ratio des

9:56 ursprünglichen Backtests bei 1,65 lag und die Sharpe der besten 5%, bei denen ich immer möchte, dass dieser Wert niedriger ist als jener, bei 2,13 liegt . Und der Median lag bei 0,96. Man kann also sagen, dass diese Sharpe-Ratio in der Mitte liegt, was ein gutes Zeichen ist. Übrigens, Leute, das bedeutet nicht, dass die Strategie zu 100%nicht überoptimiert ist oder dass sie Ihnen zu 100%Geld einbringen wird. Es gibt beim Trading keine Gewinngarantie, seien Sie sich also immer Ihrer Risiken bewusst. Wir können auch die Berichte lesen, die hier für uns erstellt wurden, um genau zu wissen, was das Ziel des Modells war, als ich versucht habe, danach zu recherchieren. Wir können Zusammenfassungen lesen, wir können die Videobeschreibung, den finalen Backtest und die Ergebnisse sowie die aufgetretenen Probleme lesen. Das hier ist wirklich vollständig. Stellen Sie sich vor, das wäre eine

10:42 echte Person, der Sie die Aufgabe gegeben haben, für Sie zu recherchieren; man kann sich vorstellen , dass dies die Ergebnisse sind, die sie Ihnen zurückgegeben hat, in einem sehr sauberen Format und ziemlich nützlich. Es gibt uns sogar einige gute Empfehlungen für die nächsten Schritte. Zum Beispiel wird vorgeschlagen, mit Paper-Trading der Strategie zu beginnen, vorsichtig beim Drawdown zu sein und weitere Tipps zu geben, wie man die Optimierung durchführt, ohne die Strategie zu überoptimieren. Wo wir gerade bei der Strategie sind, lassen Sie uns einen Blick auf den Quellcode werfen. Hier gibt es eine riesige Beschreibung dazu, was mich daran erinnert, dass ich diesen Teil durch den tatsächlichen Prompt ersetzen werde, den ich für die Strategie verwende. Wenn ihr das also selbst reproduzieren wollt, könnt ihr das verwenden. Lassen Sie uns das jetzt schließen. Also gut, hier sind die

11:28 Kerzen des Anker-Zeitrahmens. Es verwendet also diese Syntax. Gut, in diesem Teil sehe ich tatsächlich etwas sehr Wichtiges. Es wählt alle Anker-Zeitrahmen aus, aber das letzte Element wird nicht ausgewählt. Ich kann mir denken, warum es das tut. Es versucht, den „Look-Ahead-Bias“ zu vermeiden. Es geht davon aus, dass das letzte Element Daten aus der Zukunft enthält, was beim Algo-Trading typisch ist, aber da wir das Jesse-Framework verwenden, kümmert es sich von selbst darum. Das letzte Element ist tatsächlich die sich bildende Kerze, was genau dem entspricht, wie es wäre, wenn Sie die Strategie live handeln würden. Das bedeutet, es hätte das nicht tun sollen, und ich glaube, wenn man das entfernt, sollten wir sogar bessere Ergebnisse erzielen. Lassen Sie uns das jetzt entfernen und den Backtest noch einmal ausführen. Gut, ich habe das gemacht, aber ich habe

12:13 genau die gleichen Ergebnisse erhalten. Das ist also etwas seltsam. Ich werde das weiter untersuchen, aber nur damit ihr wisst: Ihr müsst das nicht tun, okay? Dies ist die korrekte Syntax im Jesse-Framework, und ihr müsst euch keine Sorgen um den „Look-Ahead-Bias “ machen, da dies im Hintergrund für euch erledigt wird. Als nächstes könnt ihr sehen, dass hier der Supertrend-Indikator definiert wird und die Anker-Zeitrahmen-Kerzen hier verwendet werden. Die Periode ist also ein Hyperparameter, der bei der Optimierung der Strategie verwendet wird. Hier sehen wir für den Bullenfall, dass die aktuelle Stahllinie über null liegen muss, also positiv sein muss, und der Schlusskurs zu diesem Zeitpunkt höher als diese Linie sein sollte. Und das hier ist für den Bärenfall. Bevor wir weitermachen, muss ich sagen, dass mir

13:00 dieser Fall hier gefällt. Wie ihr seht , muss beim Bärenfall nicht nur das Gegenteil des Bullenfalls eintreten, sondern es gibt noch eine weitere Bedingung unter Verwendung des ADX. Es hat also die Bedingung für Short-Trades grundlegend geändert. Das gefällt mir sehr gut, da ich beim eigenen Handel festgestellt habe, dass eine Strategie manchmal andere Parameter und Bedingungen für Short-Trades erfordert als für Long-Trades. Aber jedes Modell, das ich bisher verwendet habe, hat dies nie getan, es sei denn, ich habe es ausdrücklich dazu aufgefordert. Das ist also neu bei diesem Modell und das weiß ich zu schätzen. Als nächstes sehen wir, dass es den ATR-Indikator definiert hat, also einfach ta.atr zurückgibt und die aktuellen Kerzen übergibt. Dann haben wir den mit vier

13:46 multiplizierten ATR, und ich nehme an, dass dies zur Festlegung des Stop-Preises verwendet wird. Wir können also sehen, alles klar, ja, hier. Der Stop-Loss-Preis wird also durch den aktuellen Einstiegspreis festgelegt, das ist der aktuelle Preis minus das Vierfache des aktuellen ATR, und das Ganze wird noch mit einem weiteren Hyperparameter multipliziert. Okay, diese Syntax ist etwas merkwürdig, das muss ich zugeben. Das ist also nichts, woran ich gewöhnt bin . Und hier sehen wir diesen Multiplikator: der Mindestwert ist eins , das Maximum ist vier, der Typ ist Float und der Schritt beträgt 0,5. Alles klar, insgesamt sieht das gut aus . Für die Einstiegsbedingung der Strategie bei Long-Trades heißt es, dass es ein Bullenfall sein muss und der aktuelle Schlusskurs unter diesem gleitenden Durchschnitt liegen sollte. Für Short-Trades ist es genau

14:32 umgekehrt, aber wir prüfen zusätzlich , ob der Short-Modus auf null gesetzt ist. Schauen wir uns das mal an. Alles klar, es wurde also definiert, ob eine Strategie einen Short-Trade eingehen soll oder nicht, und zwar als Hyperparameter. Das ist wirklich seltsam und ich glaube nicht, dass das viel Sinn ergibt. Es versucht im Grunde zu testen, ob es sinnvoll ist, Short-Trades einzugehen oder nicht. Also nein, das möchte ich eigentlich nicht tun. Das sieht einfach zu merkwürdig aus. Aber es funktioniert, und ich bin mir ziemlich sicher, dass der Wert dafür in unseren tatsächlichen Backtest-Ergebnissen eins ist. Schauen wir uns das also mal an. Falls Sie es noch nicht wussten: Wenn Sie hierher kommen, sehen Sie diese Tabelle in den Backtest-Ergebnissen, die uns den übersetzten Wert für die Ergebnisse des Optimierungsmodus anzeigt. Hier haben wir also den Short-Modus und man sieht, dass er auf eins gesetzt ist.

15:18 Also ja. Und als nächstes zum Take Profit der Strategie: Wir sehen, dass dort steht, sobald die Position offen ist, wird hier der Stop-Loss gesetzt. Also der Preis des Stops, den wir hier definieren. Okay, das ergibt Sinn. Und der Take Profit ist etwas seltsam. Bei Short-Trades wird also das hier verwendet. Die Menge des Take Profit entspricht also der Menge der aktuellen Position, was ziemlich typisch ist. Übrigens musste diese Syntax gar nicht erst definiert werden, da man auch einen negativen Wert angeben kann–es funktioniert trotzdem, das spielt keine Rolle. Aber für den eigentlichen Take-Profit-Preis: Der wird hier festgelegt. Wir sagen also: aktueller Einstiegspreis minus viermal der ATR, multipliziert mit diesem Multiplikator. Andernfalls setzen wir ihn einfach auf „none“. Okay, ich muss sagen, dass

16:04 diese Syntax der Strategie, die er für uns geschrieben hat, bei weitem nicht die sauberste ist, die ich je gesehen habe. Sie ist also nicht besonders einfach oder übersichtlich. Wir können das Modell natürlich bitten, sie einfach zu vereinfachen, und ich bin sicher, das wird es für uns tun. Aber es ist dennoch ziemlich interessant. Außerdem haben wir die Methode „object position“, die Jesse im Grunde sagt: Immer wenn eine neue Kerze schließt, möchte ich, dass du das tust. Sie prüft also, ob es sich um eine Long-Position handelt, wir haben diese Bedingung, ob die aktuelle Position liquidiert werden soll oder nicht, und wir haben diese hier für Short-Positionen. Beachten Sie, dass wir nicht prüfen müssen, ob die Position offen ist oder nicht, da diese Funktion in Jesse nur dann ausgeführt wird, wenn überhaupt eine Position vorhanden ist. Und hier ist die Syntax für die Definition der Charts, die wir gerade in den interaktiven Charts gesehen haben, um die tatsächlichen

16:49 Trades zu sehen. Und hier ist die Syntax für die Hyperparameter, die es uns ermöglicht, den Optimierungsmodus von Jesse auszuführen, um die Parameter feinabzustimmen. Wie Sie gerade gesehen haben, hat das Modell die Optimierung durchgeführt, aber es hat auch Monte-Carlo-Simulationen ausgeführt, um sicherzustellen, dass wir diese Strategie nicht überanpassen . Denn wenn wir einfach zu viele Hyperparameter so einstellen und immer weiter optimieren, bis wir die besten Ergebnisse erhalten, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass wir überangepasste Ergebnisse auswählen. Und das wollen wir nicht. Also gut, ich werde diesen Code auf unserer Strategieseite veröffentlichen, und ich werde vielleicht noch ein wenig am Code arbeiten, um ihn zu vereinfachen, aber der Punkt ist, dass Sie den Code von dieser Seite herunterladen können. Sie können auch die Ergebnisse für andere Symbole oder Zeitrahmen überprüfen. Nun, eine Sache ist, dass

17:36 wir bisher nur ETH, SOL und BTC hier unterstützt haben. Da diese Strategie nun für das SPY-Symbol entwickelt wurde, muss ich unsere Website aktualisieren, um sie zu unterstützen, aber vielleicht stelle ich sie auch nur mit einem anderen Symbol wie BTC bereit , damit Sie alle Zugriff auf den Quellcode haben, um selbst damit herumzuexperimentieren. Wie dem auch sei, schauen Sie sich unbedingt die Strategieseite auf unserer Website an, um weitere Strategien zu finden, die ich in der Vergangenheit veröffentlicht habe, damit Sie sie für Ihre eigene Forschung nutzen können. Bevor ich weitermache, denken Sie daran: Schauen Sie sich die Roadmap-Seite auf unserer Website an, um darüber abzustimmen, welche Funktionen ich dem Framework als Erstes hinzufügen soll. Tatsächlich habe ich diese Funktion aufgrund Ihrer Stimmen implementiert, und jetzt haben wir die Möglichkeit, Daten von Drittanbietern für andere Märkte, wie z. B. den

18:21 Aktienmarkt, zu importieren, um Simulationen für diese durchzuführen. Auch bestärkendes Lernen ist in Arbeit und so gut wie fertig. Tatsächlich arbeite ich schon seit Monaten daran, aber ich muss noch die Dokumentation fertigstellen und einige Tutorials dazu erstellen, bevor ich es veröffentlichen kann. Schauen Sie sich also unbedingt die Roadmap-Seite an, stimmen Sie für Punkte ab und denken Sie daran, dass Ihre Stimmen nur für den jeweiligen Monat gelten. Da wir jetzt September haben, sollten Ihre Stimmen zurückgesetzt worden sein, sodass Sie diese Seite erneut überprüfen können. Ich werde wahrscheinlich auch einige neue Punkte hinzufügen. Wie dem auch sei: Falls Sie den Kanal noch nicht abonniert haben, tun Sie das bitte, denn ich werde in Zukunft weitere Videos wie dieses erstellen. Geben Sie dem Video bitte ein „Gefällt mir“ und lassen Sie mich in den Kommentaren wissen, was Sie denken. Vielen Dank fürs Zuschauen . Wir sehen uns beim nächsten Mal.