admin/Trademind
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    Version 0.1.0 Stable

    admin released this 2026-08-22 11:59:59 +02:00 | 7 commits to main since this release

    Betriebsarten

    Modus Kurse Orders Lernen
    paper live simuliert ja — Standard
    backtest historisch simuliert ja (Walk-Forward)
    live live echt optional

    Die Bar-Verarbeitung ist in allen drei Modi dieselbe; ausgetauscht werden nur Datenquelle und Broker. Was im Backtest passiert, passiert live genauso.

    Enthalten

    Börsenanbindung. Über ccxt sind rund 100 Börsen allein über exchange.id erreichbar — Binance, Kraken, Coinbase, Bybit, OKX, KuCoin, Bitget, Gate.io, MEXC und weitere. Zugangsdaten kommen über ${ENV}-Platzhalter, Einzelwerte per TRADEMIND__RISK__MAX_OPEN_POSITIONS=5.

    Simulation mit realistischen Kosten. Taker-Gebühren, Slippage, Börsenpräzision, Mindestordergrößen und eine Liquiditätsgrenze relativ zum Kerzenvolumen. Ein Round-Trip ohne Kursbewegung kostet rund 0,3 %.

    Selbstlernender Signalfilter. Ein Regelwerk erzeugt Kandidaten, eine online trainierte logistische Regression über 18 skalenfreie Merkmale bewertet sie. Trainiert wird aus realen Trade-Ergebnissen (dreifaches Gewicht), aus Shadow-Labels aller Kandidaten — auch der abgelehnten, der Bot lernt also aus Trades, die er nicht gemacht hat — und aus Hintergrund-Stichproben. 5 % Exploration handeln bewusst gegen das Modell. Beim Kaltstart wird aus 3000 historischen Kerzen vorgelernt: einsatzbereit in Sekunden statt in Tagen.

    Risikomanagement. Positions- und Exposure-Grenzen, ATR-Stops und -Ziele, Trailing-Stop, Cooldown. Dazu zwei Notbremsen: Tagesverlustgrenze (bis zum nächsten UTC-Tag) und maximaler Drawdown (dauerhaft, schließt offene Positionen). Ausstiege werden nie durch die Liquiditätsgrenze gedrosselt.

    Betrieb. SQLite-Persistenz, HTTP-Dashboard, JSON-Status, Prometheus-Metriken, Webhook-Meldungen, sauberes SIGTERM-Shutdown mit Modellspeicherung.

    Deployment

    cp config/config.example.yaml config/config.yaml && cp config/trademind.env.example config/trademind.env && podman build --format docker -t trademind:latest -f Containerfile . && podman-compose up -d

    Dazu eine systemd-Quadlet-Einheit unter deploy/. Container als UID 10001 ohne Zusatzrechte; Modell und Datenbank im Volume /data. Ohne Zugangsdaten startet der Bot im Paper-Modus auf echten Live-Kursen — kein API-Schlüssel nötig.

    Bitte vor dem Einsatz lesen

    • Live-Modus ist doppelt gesperrt — live_confirmation: I_UNDERSTAND_THE_RISK und Schlüssel. API-Keys nur mit Handelsrecht, Auszahlungen nie erlauben, zuerst gegen das Testnet.
    • Das Dashboard ist standardmäßig von außen erreichbar und nicht authentifiziert. Alle Endpunkte sind lesend, aber Kontostand, Positionen und Trade-Historie sieht jeder, der den Port erreicht.
    • Keine Ertragsgarantie, keine Anlageberatung. Die Strategie ist eine Grundlage, kein erprobtes Handelssystem.

    Ehrliche Einordnung

    Beispiel-Backtest, 20 Tage BTC/USDT und ETH/USDT (5m, frisches Modell, Standardparameter):

    Kennzahl Wert
    Gesamtrendite −1,81 %
    Buy & Hold +23,8 % (BTC) · +32,6 % (ETH)
    Trades 29 (4 Gewinne / 25 Verluste)
    Max. Drawdown 2,23 %

    Die Standardparameter schlagen in einem starken Aufwärtstrend kein Buy & Hold. Genau dafür ist der Backtest da — eigene Läufe und ein langer Paper-Betrieb gehören vor jeden Live-Einsatz.

    Bekannte Grenzen

    Nur Long und Spot · bar-getaktet, nicht tick-genau · kein Abgleich mit fremden Orders im Live-Modus (eigenes Sub-Konto verwenden) · lineares Modell, nachvollziehbar aber ohne nichtlineare Muster.

    Technisches

    Python ≥ 3.11 · ccxt, numpy, PyYAML, pydantic, aiohttp · 20 Module, 128 Tests, ruff sauber · Image rund 350 MB

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