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.
Temporal Convolutional Networks mit Attention-Mechanismus. Jedes Modell verarbeitet 90 Candlesticks mit 23 technischen Features für präzise Zeitreihen-Prognosen.
Optuna-basierte Optimierung durchsucht den Hyperparameter-Raum mit bis zu 75 Trials pro Job. Learning Rate, Dropout, Filter und Architektur werden automatisch optimiert.
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.
240+ spezialisierte Modelle im Ensemble. Top-5 Modelle pro Token werden für Voting geladen. Automatische Registry, Score-Tracking und dynamische Rotation.
8 unabhängige SPY-Agents (5 lokal, 3 extern über Internet) generieren alle 15 Minuten Predictions. Consensus-Scoring aggregiert die Signale gewichtet.
Multi-Phase Training mit Convergence Detection und Knowledge Transfer zwischen Modellgenerationen. Ensemble-aware Priorisierung sorgt für optimale Ressourcennutzung.
Bayessche Beta-Verteilungen für jede Kombination aus Symbol, Regime und Timeframe. Das System weiß mathematisch, wo es gut ist und wo nicht.
Jeder Trade wird als Episode mit emotionaler Valenz, kausalen Verknüpfungen und extrahierten Lektionen gespeichert. Basiert auf Tulving (1972).
Destilliertes Langzeitwissen: 13 Anti-Patterns und Regime-Verhaltensregeln. Versionierte Wissensbasis mit Anwendungsstatistiken.
Denken über Denken. Novelty Detection via Z-Score, mehrstufige Confidence-Anpassung, Introspektions-Engine. Nach Flavell (1979).
Exponentielles Vergessen: R = S₀ · 0.5^(t/τ). Spaced Repetition nach SM-2. Emotionale Erinnerungen halten 30% länger.
Blockchain-artige, SHA-256 verkettete Wissensdatenbank. Hypothesen werden validiert oder widerlegt – unverfälschbar.
Gedächtnis über das Gedächtnis. Feeling of Knowing, Judgments of Learning, systematische Lücken-Erkennung. Nach Nelson & Narens (1990).
Autonome nächtliche Analyse: Anomalie-Erkennung, temporale Muster, Hypothesen-Validierung. Jeden Tag um Mitternacht.
43% aller Trainings nutzen Knowledge Transfer: Das beste Vorgänger-Modell wird als Startpunkt geladen. Fine-Tuning mit halbierter Learning Rate für schnellere Konvergenz.
Intelligente Priorisierung: BAD_ACCURACY Tokens werden zuerst trainiert, dann GPU_ONLY_BAD, dann REFINE. Automatische Convergence Detection stoppt Training bei Plateau.
Modernste Architektur: Gated Linear Units (GLU), Stochastic Depth, Learned Position Encoding, Relative Position Bias und Pre-Layer Normalization.
Jeder Block enthält den SHA-256 Hash seines Vorgängers. Manipulation eines einzelnen Blocks bricht die gesamte Kette.
23+ Parameter pro Block: Learning Rate, Dropout, Filters, Sequence Length, Focal Loss, Attention – vollständige Reproduzierbarkeit.
Die Blockchain zeigt die gesamte Modell-Evolution: Von 82% Score im Genesis-Block zu 97%+ nach 5.588 Trials – sichtbarer KI-Fortschritt.
Blocks kommen von GPU (Jetson), CPU (Pi Workers) und SPY-Feedback. Jede Quelle ist im Ledger identifizierbar.
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