Vom Marktdatum zur
nachvollziehbaren Meldung
Der AlgoCompass Intelligence Bot ist in klar getrennte Schichten
aufgebaut. Marktdaten, Strategielogik, Bewertung, Speicherung und
Ausgabe lassen sich dadurch unabhängig prüfen und weiterentwickeln.
01
Die Verarbeitungskette
Vom öffentlichen OKX-Endpunkt bis zur Telegram-Meldung
OKX Public API
Öffentliche Marktdaten ohne Kontozugriff
Datenadapter
Normalisierung, UTC und Plausibilitätsprüfung
Marktdaten-Puffer
Geschlossene Kerzen und benötigte Historie
Strategie-Engine
Zwölf regelbasierte Strategien
SQLite
Signale, Kennzahlen und Bewertungen
Telegram
Individuell gefilterte Benachrichtigungen
Jede Strategie erhält denselben validierten Datenstand.
Dadurch lassen sich unterschiedliche Ergebnisse auf die
jeweilige Strategielogik zurückführen – nicht auf abweichende
Eingangsdaten.
Datenschicht
Abruf öffentlicher Marktdaten, Zeitnormalisierung,
Kontrolle geschlossener Kerzen und Erkennung
unvollständiger Daten.
- OKX Public API
- UTC-normalisierte Zeitstempel
- Keine privaten Kontodaten
Strategieschicht
Jede Strategie wird als deterministische Einheit mit
definierten Bedingungen und Parametern ausgeführt.
Unterschiedliche Strategien können dabei verschiedene
analytische Perspektiven kombinieren.
- Zwölf regelbasierte Strategien
- Gemeinsame validierte Eingabedaten
- Definierte Bedingungen und Parameter
Bewertungsschicht
Ergebnisse werden klassifiziert, mit Kennzahlen versehen
und vor der Ausgabe auf Konsistenz geprüft.
- Bullish, bearish oder neutral
- Strategiebezogene Begründung
- Nachvollziehbare Kennzahlen
Ausgabeschicht
Relevante Ergebnisse werden gespeichert und anhand
der persönlichen Instrumentauswahl per Telegram
ausgegeben.
- Individuelle Filterung
- Telegram-Benachrichtigungen
- Automatische Tagesberichte
02
Daten und Zeitsteuerung
Ein einheitlicher Takt für sämtliche Strategien
Regelmäßiger Scanner-Zyklus
Konfigurierbare Analysezeiträume
Krypto und tokenisierte Aktien
Einheitliche Zeitbasis
Analysiert werden ausschließlich abgeschlossene Kerzen.
Noch laufende Kerzen können sich verändern und werden
deshalb nicht als endgültige Entscheidungsgrundlage verwendet.
03
Sicherheitsgrenze
Beobachtung und Ausführung bleiben strikt getrennt
Read-only Architektur
Keine Verbindung zu einem Handelskonto erforderlich
Öffentliche Marktdaten
Keine Handels-API-Keys
Keine Order-Endpunkte
Keine automatische Ausführung
Kein Zugriff auf dein Handelskonto
Lokale Ergebnisprotokollierung
04
Kontrollen gegen Backtesting-Bias
Technische Schutzmaßnahmen gegen irreführende Ergebnisse
Lookahead-Schutz
Eine Strategie sieht nur Daten, die zum jeweils
simulierten Zeitpunkt tatsächlich verfügbar waren.
Walk-Forward-Test
Trainings- und Testperioden bleiben getrennt.
Erfolg innerhalb des Trainingsfensters zählt nicht
als unabhängiger Nachweis.
Aktive Fehlerkontrolle
Auffällige Resultate werden auf Rechenfehler,
Datenlücken und unplausible Zielwertberechnungen
untersucht.
Reproduzierbarkeit
Datenstand, Strategieparameter und Ergebnisse werden
so gespeichert, dass ein Test später erneut geprüft
werden kann.
05
Technischer Kern
Bewusst kompakt, lokal prüfbar und erweiterbar
Python
Orchestrierung, Strategielogik und Automatisierung
Pandas und NumPy
Zeitreihen, Indikatoren und numerische Berechnungen
SQLite
Lokale Speicherung und nachvollziehbarer Audit-Trail
Telegram Bot API
Gefilterte Signale und automatische Berichte
Komplexe Analyse – klar nachvollziehbar
Nicht möglichst viele Signale sind das Ziel, sondern ein
System, dessen Datenweg, Berechnungen und Ergebnisse
nachvollziehbar und überprüfbar bleiben.
NÄCHSTER SCHRITT
Die Strategien hinter dem System
Erfahre, welche Ansätze untersucht werden, wie sie
getestet werden und wie die Ergebnisse eingeordnet werden.