Tobias Zimmermann
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# TradeMind
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Krypto-Tradingbot (Python) mit **Paper-/Simulationsmodus**, **Live-Trading** und **Antrainierung** der Strategie.
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Per [Podman](https://podman.io) deploybar. Alle API-Keys werden aus der `config.yaml` oder aus Environment-Variablen gelesen.
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## Features
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- **Paper / Simulation**: führt Käufe & Verkäufe gegen einen Candles-Feed durch, ohne echtes Geld.
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- **Live**: platziert reale Markerorders über [ccxt](https://github.com/ccxt/ccxt) (Binance, Kraken, Coinbase, KuCoin, OKX, Bybit, BitMEX …).
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- **Antrainieren** (`train`): evolutionäre Optimierung der Strategie-Parameter + Signalgewichte auf Simulationsdaten (Fitness = gewichteter Return + Sharpe − Max-Drawdown).
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- **Kernstrategie**: MACD-Cross + RSI + ATR-Stop-Loss.
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- **Konfiguration**: eine `config.yaml`, mehrere Exchanges in `state/weights.json` persistierbar.
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## Installation (lokal / Dev)
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```bash
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python -m venv .venv
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.venv\Scripts\activate # Windows
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pip install -r requirements.txt
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python -m trademind --help
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```
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## Podman (empfohlener Deploy)
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```bash
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# 1. Build
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podman build -t trademind:latest -f Podmanfile .
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# 2. Paper-Modus (kein API-Key nötig)
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podman run --rm trademind:latest paper --config /app/config.yaml
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# 3. Training (Strategie wird antrainiert)
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podman run --rm -v $PWD/state:/app/state trademind:latest train --config /app/config.yaml
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# 4. Live-Trading (NUR mit echten Keys + sandbox: false)
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podman run -it --rm \
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-e BINANCE_API_KEY=... \
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-e BINANCE_API_SECRET=... \
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trademind:latest live --config /app/config.yaml
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```
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### Mit `podman-compose` (optional)
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```bash
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pip install podman-compose # ein Mal
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podman-compose build
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podman-compose up paper # Simulationslauf
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podman-compose run --rm train # Antrainieren
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podman-compose run --rm live # Live-Zyklus
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```
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## Konfiguration (`config.yaml`)
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```yaml
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trading:
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base_currency: BTC
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quote_currency: USDT
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initial_balance: 10000
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position_size_pct: 0.10
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fee_pct: 0.001
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slippage_pct: 0.0005
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timeframe: 1h
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candles: 500
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strategy:
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fast_period: 12
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slow_period: 26
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rsi_overbought: 70
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rsi_oversold: 30
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atr_stop_mult: 2.5
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allow_long: true
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allow_short: false
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training:
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generations: 15
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population: 30
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seed: 42
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state_file: state/weights.json
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exchanges:
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binance:
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api_key: ${BINANCE_API_KEY}
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api_secret: ${BINANCE_API_SECRET}
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sandbox: true
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kraken:
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api_key: ${KRAKEN_API_KEY}
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||
api_secret: ${KRAKEN_API_SECRET}
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sandbox: true
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coinbase:
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||
api_key: ${COINBASE_API_KEY}
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||
api_secret: ${COINBASE_API_SECRET}
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||
sandbox: true
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kucoin:
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api_key: ${KUCOIN_API_KEY}
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||
api_secret: ${KUCOIN_API_SECRET}
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password: ${KUCOIN_PASSPHRASE}
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sandbox: true
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```
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## CLI
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```
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trademind paper # Paper-/Simulationslauf (Echte Marktkurse, Orders nur simuliert)
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trademind live # ein Live-Zyklus (echte Orders)
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trademind train # optimiert die Strategie-Parameter & -gewichte
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trademind show # zeigt die geladene Konfiguration (Keys maskiert)
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```
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### Kursdatenquellen (paper & train)
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Die Standard-Modus `--data auto` nutzt **echte Marktkurse** über die öffentliche
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ccxt-API (Binance ist default) – keine API-Keys nötig. Bei Erreichbarkeitsproblemen
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fällt automatisch auf generierte mock-Daten zurück.
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```
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trademind paper --data live --exchange kraken # zwingend live (sonst Fehler)
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trademind paper --data mock # deterministische Offline-Daten
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trademind train --data live --exchange coinbase # Training auf echten Kursdaten
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```
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## Antrainieren im Detail
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`trademind train` erzeugt eine Population randomisierter Parameter
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(`fast/slow/signal`, `rsi_*`, `atr_stop_mult`, Signalgewichte) und optimiert sie per
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Elitismus + Crossover + Mutation so, dass die gewichtete Fitness gestiegen ist:
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```
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Fitness = 0.6 × TotalReturn + 0.3 × (Sharpe/10) − 0.1 × MaxDrawdown
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```
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Das Ergebnis wird in `state/weights.json` gespeichert und bei `paper` / `live`
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automatisch geladen.
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## Sicherheit / Haftung
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- Paper-/Simulationsmodus nutzt **keine** echten Order.
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- Live-Orders sind **auf eigenes Risiko**. Es gibt keine Garantie für Erträge.
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- API-Keys niemals committen.
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## Tests
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```bash
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pip install pytest
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python -m pytest
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```
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