Kurze Zusammenfassung
Das Video fasst die Entwicklung und Optimierung eines KI-gesteuerten Trading-Bots namens Vonsel zusammen. Es werden Bugfixes, Probleme mit Datenimporten und die Implementierung eines Large Language Models (LLM) zur Entscheidungsfindung bei Trades behandelt. Der Fokus liegt darauf, wie das LLM zusätzliche Informationen wie den Fear and Greed Index, Bitcoin-Trends, aktuelle Nachrichten und die technische Lage von Handelspaaren nutzt, um zu entscheiden, ob ein Trade durchgeführt werden soll oder nicht.
- Bugfixes und Datenimportprobleme behoben
- Implementierung eines Large Language Models (LLM) zur Entscheidungsfindung bei Trades
- Kombination von regelbasiertem Trading mit KI-gesteuerter Analyse zur Verbesserung der Performance
Einführung und Überblick
Daniel Wiegand gibt einen Überblick über die Fortschritte und Herausforderungen bei der Entwicklung seines Open Claw Agenten Vonsel. Er erwähnt, dass es am 5. März weniger Fortschritte gab, aber ein wichtiges Thema behandelt wurde: Trading. Wiegand plant, KI in seinen Trading-Bot zu integrieren, da die bisherigen regelbasierten Tests nicht zufriedenstellend waren.
Bugfixes und Probleme
Es wurden mehrere Bugfixes durchgeführt, darunter Probleme mit dem Superbase-Import, der Google Token-Aktualisierung und den Feldern der Fract Trade API. Der Superbase-Import hatte Probleme mit dem Tagesprotokoll, was zu Fehlern führte. Der Google Token hatte Probleme mit den Berechtigungen, was den Zugriff auf Sheets verhinderte. Die Fract Trade API zeigte falsche Werte für die besten und schlechtesten Trades an, was auf falsche Felder zurückzuführen war.
Trading-Analyse und KI-Implementierung
Die Analyse der Trading-Performance zeigte, dass es nur vier Trades gab, die insgesamt leicht im Plus waren. Trotzdem entschied sich Wiegand, KI in den Trading-Prozess zu implementieren. Die Rag Embeddings funktionierten wieder, um die Superbase-Datenbank mit Unterhaltungen zu füllen. Es gab Probleme beim Abrufen von Daten, was die Erstellung des Tagesprotokolls verhinderte, aber dies wurde behoben.
Frag Trade Bot und Performance-Bericht
Die heutigen Trades (vom 5. März) zeigten gemischte Ergebnisse, wobei der Gesamtsaldo positiv war. Der Zwischenstand des Kontos lag jedoch bei etwa 940 $, was einen Verlust gegenüber dem Startkapital von 1000 $ bedeutet. Der Bericht enthielt falsche Angaben zu den besten und schlechtesten Trades, was auf ein Problem mit den API-Feldern zurückzuführen war. Das Win-Loss-Verhältnis war strukturell problematisch, da die Verluste im Durchschnitt höher waren als die Gewinne.
Telegram-Bericht und Trading-Prozess
Wiegand erhält täglich einen Bericht per Telegram, der Informationen zum Wallet-Bestand, zur Performance, zur Winrate, zu den besten und schlechtesten Trades sowie zur durchschnittlichen Haltedauer enthält. Er erhält auch Benachrichtigungen über neue Orders, die durchgeführt wurden, und ob ein Trade mit Gewinn oder Verlust beendet wurde. Bisher basierte alles auf starren Regeln, was zu negativen Ergebnissen führte.
KI-gesteuertes Trading
Wiegand hat ein KI-gesteuertes Trading-System implementiert, das Frag Trade mit einem Large Language Model (LLM) kombiniert. Frag Trade erkennt weiterhin Signale auf Basis der hinterlegten Regeln und leitet die Informationen an das LLM weiter. Das LLM prüft dann, ob der Trade gut ist, indem es den Fear and Greed Index, den Bitcoin-Trend, aktuelle Nachrichten und die technische Lage des Handelspaares analysiert.
Entscheidungsprozess und Telegram-Beispiel
Das LLM gibt ein Signal zurück, ob der Trade durchgeführt werden soll oder nicht. Wenn das Signal positiv ist, wird der Trade ausgeführt, andernfalls nicht. Ein Beispiel aus Telegram zeigt, wie ein potenzieller Trade abgelehnt wurde, weil der Fear and Greed Index zu niedrig war, Bitcoin gefallen war und Solana selbst Verluste erlitten hatte. Der Kapitalschutz hat hier Priorität.
Zukünftige Erweiterungen und Fazit
Wiegand plant, KI an weiteren Stellen in den Trading-Prozess zu integrieren, z.B. bei der Entscheidung, wann ein Trade geschlossen werden soll oder ob der Stop-Loss ignoriert werden soll. Bisher beeinflusst die KI-Entscheidung nur, ob ein Trade überhaupt eingegangen werden soll. Wiegand bedankt sich für das Zuschauen und lädt dazu ein, seinen Kanal zu abonnieren.
