Trading System

Distributed AI-Powered Market Intelligence

Ein vollautomatisches, verteiltes KI-Handelssystem mit Temporal Convolutional Networks, Multi-Agent Prediction, Ensemble Learning, Training Blockchain und autonomem Trading Bot. 38.000 Zeilen Production Code · 5.588 Blockchain-Blocks · Live Trading 24/7.

5
Training Nodes
8
Prediction Agents
240+
Aktive Modelle
13
Krypto-Paare
5.588
Blockchain Blocks
142
Training Sessions
38k
Lines of Code
24/7
Live Trading
Architektur
Verteiltes Multi-Layer System
GPU Training
NVIDIA Jetson Orin NX · Master
75 Optuna Trials/Job
Coordinator :5555
↓ ↓ ↓
Worker Cluster
Pi 5 Worker #1
Pi 5 Worker #2
Pi 5 Worker #3
Pi 5 Worker #4
30 Trials/Job
↓ ↓ ↓
API Layer
REST API :8443 HTTPS
Ensemble Registry
Model Distribution
Consensus Engine
↓ ↓ ↓
Prediction Net
SPY #1
SPY #2
SPY #3
SPY #4
SPY #5
SPY #6
SPY #7
SPY #8
↓ ↓ ↓
Execution
Trading Bot · Consensus Signals
Technologie
Was das System kann
🧠

TCN Neural Networks

Temporal Convolutional Networks mit Attention-Mechanismus. Jedes Modell verarbeitet 90 Candlesticks mit 23 technischen Features für präzise Zeitreihen-Prognosen.

sequence_length: 90 · features: 23 · model_size: ~750KB
📊

Bayesian Hyperparameter Search

Optuna-basierte Optimierung durchsucht den Hyperparameter-Raum mit bis zu 75 Trials pro Job. Learning Rate, Dropout, Filter und Architektur werden automatisch optimiert.

lr: 0.0001-0.001 · dropout: 0.2-0.3 · trials: 30-75

GPU-Accelerated Training

NVIDIA Jetson Orin NX als zentrale GPU-Station trainiert Premium-Tokens (BTC, ETH, SOL) in 8-12 Minuten. 4 Raspberry Pi 5 Worker laufen parallel für Standard-Tokens.

gpu: 8-12min · cpu: 15-20min · parallel: 5 devices
🔬

Ensemble Intelligence

240+ spezialisierte Modelle im Ensemble. Top-5 Modelle pro Token werden für Voting geladen. Automatische Registry, Score-Tracking und dynamische Rotation.

models: 240+ · per_token: top-5 · score_cap: 0.95
🌐

Distributed Prediction Network

8 unabhängige SPY-Agents (5 lokal, 3 extern über Internet) generieren alle 15 Minuten Predictions. Consensus-Scoring aggregiert die Signale gewichtet.

spys: 8 · interval: 15min · protocol: HTTPS
🛠

Smart Trainer V2.0

Multi-Phase Training mit Convergence Detection und Knowledge Transfer zwischen Modellgenerationen. Ensemble-aware Priorisierung sorgt für optimale Ressourcennutzung.

phases: multi · convergence: auto · knowledge_transfer: on
Pipeline
Vom Markt zum Signal in 6 Schritten
01
Market Data
OHLCV via API
02
Feature Eng.
23 Indicators
03
TCN Inference
Top-5 Ensemble
04
SPY Voting
8-Agent Consensus
05
Aggregation
Weighted Score
06
Trade Signal
LONG/SHORT/HOLD
Instrumente
13 Krypto-Handelspaare
BTC/USDT
GPU Priority
ETH/USDT
GPU Priority
SOL/USDT
GPU Priority
BNB/USDT
GPU Priority
XRP/USDT
Standard
AVAX/USDT
Standard
LINK/USDT
Standard
DOT/USDT
Standard
LTC/USDT
Standard
UNI/USDT
Standard
BCH/USDT
Standard
TRX/USDT
Standard
ATOM/USDT
Standard
Performance
System-Kennzahlen
Prediction Latency <250ms p95
Model Sync Latency <40 min
Prediction Interval 15 min
Ensemble Update 10 min
Worker Health 88-92%
SPY Availability 8/8 online
Services Managed 14 systemd
API Protocol HTTPS TLS 1.2+

Technologie-Stack

Python 3 / asyncio TensorFlow / Keras XGBoost River ML (Streaming) Optuna CCXT Exchange Library NVIDIA Jetson Orin NX Raspberry Pi 5 Cluster WebSocket V2 API REST API / HTTPS SQLite WAL Mode systemd Services Distributed Computing Ensemble Methods TCN / Attention Numba JIT pandas_ta DynDNS Cron Automation Prometheus Metrics
Trading Bot
ProCube – Autonome Execution Engine
38k
Lines of Code
14
Module
6.1k
Main.py Lines
143+
Bug Fixes Tracked
59
Tage Live Trading
8.1 GB
Production Logs

🚀 Strategy Engine

  • Strategy ProSpion v6.12.0
  • Indicators 15+ (RSI, MACD, BB, ATR...)
  • Murphy Confluence 5-Component Scoring
  • Market Regimes BULL / BEAR / RANGE / VOL
  • OrderBook WebSocket <100ms
  • Liquidity Index 5-Factor LWI Filter

🤖 Machine Learning

  • XGBoost Models 12 (per Symbol)
  • Online Learning River Streaming ML
  • Drift Detection ADWIN Algorithm
  • Anomaly Detection Half-Space Trees
  • Labeling Triple Barrier (AFML)
  • Retraining Auto 6h Cycle

🛡 Risk Management

  • Position Sizing Kelly + Risk Parity
  • Circuit Breaker 3-State Pattern
  • Max Exposure 30% Portfolio
  • Stop-Loss ML Override Engine
  • SL Patterns 13 erkannte Muster
  • Loss Backoff 50% Auto-Reduktion

⚙ Order Execution

  • Exchange Bitget Perpetual Futures
  • Margin Mode Isolated
  • CEI Validation Pre-Flight Checks
  • Fill Confirm Exponential Backoff
  • Slippage Guard max 0.5%
  • Position Sync 5min Reconciliation

📊 Resilience

  • Error Recovery 6 Strategy Types
  • Memory Manager 500MB Threshold
  • Instance Lock PID File Guard
  • Latency Tracking p50/p95/p99
  • Error Budget SLO 99.5%
  • Security Score 7 Hardening Layers

🗃 Data & Storage

  • Database SQLite WAL Mode
  • Tables 12 (Positions, ML, Audit)
  • Schema Version 2.1.0
  • Market Cache 1.7 GB OHLCV
  • Audit Trail JSONL per Trade
  • Backups 38 versionierte Snapshots
Methodik
Wissenschaftliche Grundlagen
Murphy Technical Analysis López de Prado AFML Ernest Chan Kelly Criterion Ray Dalio Risk Parity Triple Barrier Labeling Purged Cross-Validation ADWIN Drift Detection Hoeffding Trees Bayesian Optimization Ensemble Voting Consensus Scoring Knowledge Transfer
Kognition
DAS ICH – Kognitives Meta-System
🧠
DAS ICH V4.0
Self-Aware Cognitive Layer · Das System kennt seine eigenen Stärken und Schwächen
14.6k
Lines of Code
8
Kognitive Module
766
Episoden im Gedächtnis
621
Reale Trades synced
8
Wissens-Blocks
0:00
Tägliche Reflexion

💡 Selbst-Modell

Bayessche Beta-Verteilungen für jede Kombination aus Symbol, Regime und Timeframe. Das System weiß mathematisch, wo es gut ist und wo nicht.

Beta(α,β) Posterior · 7 Regimes · ECE Kalibrierung

📚 Episodisches Gedächtnis

Jeder Trade wird als Episode mit emotionaler Valenz, kausalen Verknüpfungen und extrahierten Lektionen gespeichert. Basiert auf Tulving (1972).

766 Episoden · 12 Symbole · SQLite

🎓 Semantisches Gedächtnis

Destilliertes Langzeitwissen: 13 Anti-Patterns und Regime-Verhaltensregeln. Versionierte Wissensbasis mit Anwendungsstatistiken.

14 Einträge · 6 Wissenstypen · Auto-Extraktion

🧠 Metakognition

Denken über Denken. Novelty Detection via Z-Score, mehrstufige Confidence-Anpassung, Introspektions-Engine. Nach Flavell (1979).

75% → 54.5% Confidence Pipeline

🕐 Ebbinghaus-Kurve

Exponentielles Vergessen: R = S₀ · 0.5^(t/τ). Spaced Repetition nach SM-2. Emotionale Erinnerungen halten 30% länger.

Halbwertszeit: 30d · 5 Wichtigkeitsstufen

🔗 Wissens-Chain

Blockchain-artige, SHA-256 verkettete Wissensdatenbank. Hypothesen werden validiert oder widerlegt – unverfälschbar.

8 Blocks · Integrität: VERIFIZIERT

🔮 Meta-Gedächtnis

Gedächtnis über das Gedächtnis. Feeling of Knowing, Judgments of Learning, systematische Lücken-Erkennung. Nach Nelson & Narens (1990).

FOK · JOL · 4 Gedächtnisbereiche

🌑 Selbst-Reflexion

Autonome nächtliche Analyse: Anomalie-Erkennung, temporale Muster, Hypothesen-Validierung. Jeden Tag um Mitternacht.

Cron 0:00 · 5 Analyse-Methoden
#1 GENESIS
DAS ICH erwacht
#2 ✓
BTC Underperformer
#3
XRP/range schwach
#4
LTC/bear schwach
#5
SOL/range schwach
#6 ⚠
BTC KRITISCH
#7
BTC/range schwach
#8 ✓
Sonntag = schwach
Fundament
Wissenschaftliche Grundlagen
Ebbinghaus
1885
Exponentielles Vergessen
Tulving
1972
Episodisches vs. Semantisches Gedächtnis
Flavell
1979
Metakognition Framework
Nelson & Narens
1990
Metamemory Monitoring
López de Prado
2018
Triple Barrier & Meta-Labeling
Guo et al.
2017
Expected Calibration Error
GPU Training
Smart Trainer V2.0 – Autonomes KI-Training
🔥
SMART TRAINER V2.0
Multi-Phase GPU Training mit Knowledge Transfer · XLA-kompiliert auf NVIDIA Jetson Orin NX
142
Training Sessions
75%
Erfolgsrate
240
Aktive Checkpoints
365 MB
Model Storage
0.97
Best Score
13
Tokens trainiert
GPU TRAINING AKTIV · TCN V4.0 SUPREME · 70.059 Parameter · XLA Compiled · CUDA 8.7
🔁

Knowledge Transfer

43% aller Trainings nutzen Knowledge Transfer: Das beste Vorgänger-Modell wird als Startpunkt geladen. Fine-Tuning mit halbierter Learning Rate für schnellere Konvergenz.

2.383 KT-Trials · Similarity: 1.00 · Fine-Tune LR: /2
📈

Multi-Phase Training

Intelligente Priorisierung: BAD_ACCURACY Tokens werden zuerst trainiert, dann GPU_ONLY_BAD, dann REFINE. Automatische Convergence Detection stoppt Training bei Plateau.

Phases: LEGACY → REFINE_KT · Auto-Stop

TCN V4.0 SUPREME

Modernste Architektur: Gated Linear Units (GLU), Stochastic Depth, Learned Position Encoding, Relative Position Bias und Pre-Layer Normalization.

GLU: on · StochDepth: 0.1 · RelPosBias: on · PreNorm: on
Blockchain
Training Blockchain – Unveränderliche Wissenshistorie
TRAINING BLOCKCHAIN
Jeder einzelne Training-Trial wird als SHA-256 verketteter Block gespeichert – unveränderlich und nachvollziehbar
5.588
Blocks
264k
Zeilen Ledger
2.383
Knowledge Transfer
93.1%
∅ Score
13
Tokens
SHA-256
Hash-Algorithmus
Block #1 BTC_USDT Score: 0.8240 Hash: bd23b26a...d438b16d
Block #2 BTC_USDT Score: 0.8879 Hash: 7f620f92...8745ca0a
Block #3 BTC_USDT Score: 0.7334 Hash: 4adabf90...0cfc6725
...
Block #5588 BNB_USDT Score: 0.9365 ● LIVE
🔗 Hash-Verkettung

Jeder Block enthält den SHA-256 Hash seines Vorgängers. Manipulation eines einzelnen Blocks bricht die gesamte Kette.

📊 Hyperparameter-Record

23+ Parameter pro Block: Learning Rate, Dropout, Filters, Sequence Length, Focal Loss, Attention – vollständige Reproduzierbarkeit.

🧠 Evolution sichtbar

Die Blockchain zeigt die gesamte Modell-Evolution: Von 82% Score im Genesis-Block zu 97%+ nach 5.588 Trials – sichtbarer KI-Fortschritt.

🚀 Verteilte Herkunft

Blocks kommen von GPU (Jetson), CPU (Pi Workers) und SPY-Feedback. Jede Quelle ist im Ledger identifizierbar.

Roadmap
Was kommt als Nächstes
Verteiltes TCN Training
5 Nodes, 240+ Modelle, 5.588 Blockchain-Blocks, GPU-beschleunigt
Live
Multi-Agent Prediction Network
8 SPY-Agents, Consensus Scoring, 5 lokal + 3 extern über Internet
Live
Kognitives Meta-System DAS ICH V4.0
Bayessche Selbst-Modellierung, Wissens-Blockchain, autonome Reflexion
Live
Long & Short Perpetual Futures
Bidirektionale Strategien – Profitiert in jeder Marktlage, Long und Short aktiv
Live
🎯
Eigenes Trading-LLM
Large Language Model für Marktanalyse, News-Interpretation und Regime-Erkennung
Geplant
🎯
LLM-gestützte Marktregime-Erkennung
Echtzeit-Analyse von Nachrichten, Social Media und On-Chain Daten via LLM
Geplant
System Live · Vollautonomer Betrieb 24/7 · Perpetual Futures
Diese Domain steht zum Verkauf
12.000 EUR
Die Premium-Domain f500.de ist über den Domain-Marktplatz Sedo.com erhältlich. Kurz, einprägsam und vielseitig einsetzbar. Sichere Abwicklung über Sedo.com mit Käuferschutz.
English: The premium domain f500.de is available on the Sedo.com marketplace. Short, memorable and versatile. Secure transaction via Sedo.com with buyer protection.
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