Tobias Zimmermann
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Per Podman deploybarer Bot, der Käufe und Verkäufe simuliert ausführt und sich aus den Ergebnissen weiter antrainiert. Aufbau - Einheitliche Bar-Verarbeitung für paper, backtest und live; ausgetauscht werden nur Datenquelle und Broker. - Börsenanbindung über ccxt: rund 100 Börsen allein über exchange.id erreichbar. Zugangsdaten kommen über ENV-Platzhalter, der Live-Modus ist doppelt abgesichert. - Paper-Broker mit Gebühren, Slippage, Börsenpräzision und Volumengrenzen. - Online trainierte logistische Regression bewertet jedes Einstiegssignal. Sie lernt aus realen Trade-Ergebnissen, aus Shadow-Labels aller Kandidaten – auch der abgelehnten – und aus Hintergrund-Stichproben; beim Kaltstart wird sie aus der Kurshistorie vorgelernt. - Risikomanagement: Positions- und Exposure-Grenzen, ATR-Stops, Cooldown sowie Tagesverlust- und Drawdown-Notbremsen. - SQLite-Persistenz, HTTP-Status mit Prometheus-Metriken und Dashboard, Webhooks. Deployment - Containerfile (zweistufig, non-root UID 10001), podman-compose, systemd-Quadlet. - Modell und Datenbank liegen im Volume /data und überleben Neustarts. 128 Tests, ruff sauber. Verifiziert gegen echte Marktdaten sowie im gebauten Container inklusive Healthcheck und Zustandswiederherstellung.
70 lines
2.9 KiB
Docker
70 lines
2.9 KiB
Docker
# syntax=docker/dockerfile:1
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# TradeMind – Container-Image
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#
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# podman build --format docker -t trademind:latest -f Containerfile .
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#
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# --format docker ist nötig, damit die HEALTHCHECK-Anweisung ins Image übernommen wird;
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# das OCI-Format kennt sie nicht. podman-compose und die Quadlet-Einheit bringen den
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# Healthcheck ohnehin selbst mit, dort ist das Format egal.
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# ---------- Stufe 1: Abhängigkeiten in ein virtuelles Environment installieren
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FROM docker.io/library/python:3.12-slim AS builder
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ENV PIP_NO_CACHE_DIR=1 \
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PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=1 \
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PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
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WORKDIR /build
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RUN python -m venv /opt/venv
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ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"
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# Erst die Metadaten kopieren – so bleibt der Dependency-Layer über Codeänderungen hinweg gültig.
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COPY pyproject.toml README.md ./
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COPY src/trademind/__init__.py ./src/trademind/__init__.py
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RUN pip install --upgrade pip setuptools wheel && pip install .
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# Jetzt den vollständigen Quellcode und das Paket selbst installieren.
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COPY src/ ./src/
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RUN pip install --no-deps .
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# ---------- Stufe 2: schlankes Laufzeit-Image
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FROM docker.io/library/python:3.12-slim AS runtime
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LABEL org.opencontainers.image.title="TradeMind" \
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org.opencontainers.image.description="Selbstlernender Krypto-Trading-Bot (Paper, Backtest, Live)" \
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org.opencontainers.image.source="https://github.com/tlt-turbo/trademind" \
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org.opencontainers.image.licenses="MIT"
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ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH" \
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PYTHONUNBUFFERED=1 \
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PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \
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TRADEMIND_CONFIG=/config/config.yaml \
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TZ=UTC
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# Nicht-Root-Benutzer; UID/GID 10001 kollidiert selten mit Host-Benutzern.
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RUN groupadd --gid 10001 trademind \
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&& useradd --uid 10001 --gid 10001 --create-home --home-dir /home/trademind trademind \
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&& mkdir -p /data/models /config \
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&& chown -R 10001:10001 /data /config
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COPY --from=builder /opt/venv /opt/venv
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COPY --chown=10001:10001 config/config.example.yaml /config/config.example.yaml
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USER 10001:10001
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WORKDIR /home/trademind
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# /data hält SQLite-Datenbank und trainiertes Modell – als Volume einhängen, sonst
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# gehen Lernfortschritt und Historie beim Neustart verloren.
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VOLUME ["/data"]
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EXPOSE 8080
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HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=5s --start-period=45s --retries=3 \
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CMD python -c "import urllib.request,sys; sys.exit(0 if urllib.request.urlopen('http://127.0.0.1:8080/health', timeout=4).status==200 else 1)"
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ENTRYPOINT ["trademind"]
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CMD ["run", "--config", "/config/config.yaml"]
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