AI Artifakte – Komplette Agentenarchitektur

Daten → Screening → Trading → Tagebuch | Livecall-Kreislauf + 8 Agenten

PHASE 1

Datenbeschaffung (Aktiv)

📊

Agent A: SEC EDGAR Loader

LIVE

Fundamentale Daten automatisch laden

Lädt 10-Q/10-K Finanzdaten direkt aus SEC EDGAR XBRL API. Quarterly Revenue, Net Income, Shares Outstanding für alle 6.700+ US-Ticker. Läuft tagtäglich automatisch.

INPUT: SEC EDGAR API (kostenlos, kein API-Key)

OUTPUT: t_fin_financials, t_sym_edt_earningsdate in SQLite

FOCUS: Vollständigkeit, Fehlerbehandlung, FYE-Toleranz

8.083 Ticker ~8M Datenpunkte

💹

Agent B: Price Data Fetcher

LIVE

Tagesaktuelle Kurse und technische Indikatoren

Lädt tägliche Schlusskurse, Volumen, und berechnet EMAs (6, 10, 21). Basiert auf Yahoo Finance via yfinance. Speichert in daily_screen Tabelle.

INPUT: yfinance API (kostenlos)

OUTPUT: daily_screen (Ticker, Datum, Close, Volume, EMA6/10/21)

FOCUS: Zuverlässigkeit, Echtzeit-Updates vor US-Börsenschluss

6.700+ Ticker täglich

PHASE 2

Screening & Ranking (Aktiv)

🔍

Agent C: Daily Screener

LIVE

Morgen-Ranking nach Ollis Kriterien

Läuft täglich 06:00 MEZ. Appliziert 11 Feiertag-Kriterien auf alle 6.700 Ticker:
• Price & Volume (Ollis $20/500K/10M Regel)
• EMA-Cross (EMA6/10/21 Alignment)
• Fundamentals (Revenue Growth, Margin, PE)
• Earnings Impact (Zuletzt berichtet?)
Score 8-11 → Top-Liste.

INPUT: daily_screen + v_fin_perf_001 (Fundamentals View)

OUTPUT: CSV Top-50, DB-Import, Telegram-Summary

FOCUS: Konsistenz mit Ollis Methodik, 2-von-3 Liquiditäts-Regel

50-100 Kandidaten/Tag

⚡

Agent D: Live Scanner

DEV

Intraday-Setups während US-Handelstag

Aktualisiert Kurse alle 5-10 Sekunden via IB API. Erkennt Live-Setups: EMA-Cross, Volume-Spike, Retest von Support. Sendet Telegram-Alerts bei Signalen.

INPUT: IB API Streaming (Real-Time Preise + Volume)

OUTPUT: Live-Watchlist, Telegram-Alerts, Kandidaten für Manual Trade

FOCUS: Latenz, Pacing (max 10 req/s), Paper-Only bei Development

Streaming-Updates

PHASE 3

Execution & Trading (Planung)

🎯

Agent E: Order Executor

PLANNED

Automatisierte Order-Ausführung mit Risiko-Check

Nimmt Signale von Live Scanner, führt Risiko-Checks durch (Position Sizing, Daily Loss Limit, drawdown %), und sendet Orders an TWS. Transmit=False (Manual Approval).

INPUT: Live Scanner Signals, Account State (TWS)

OUTPUT: Pre-Trade Logs, Order IDs, Telegram Confirmation

FOCUS: Sicherheit (kein Auto-Transmit), Risiko-Limits, Paper-Trading first

Risiko-Kontrolle Safety-First

📈

Agent F: Position Manager

PLANNED

Live-Überwachung, Stop/Ziel-Updates, Risiko-Pausen

Monitort offene Positionen, berechnet dynamische Stops basierend auf ATR, und setzt Gewinnziele. Pausiert neue Orders wenn Daily-Limit erreicht.

INPUT: Open Positions (TWS), Market Data, Daily P&L

OUTPUT: Updated Stop/Ziel, Pause-Signal, Trade Logs

FOCUS: Risk-Management, Psychologische Disziplin, Compliance

Dynamic Stops

PHASE 4

Journaling & Learning Loop (Planung)

📓

Agent G: Trade Journal Bot

PLANNED

Automatisierte Trade-Dokumentation mit KI-Analyse

Nach jedem geschlossenen Trade: Exportiert Daten (Entry, Exit, P&L, Fehler), erstellt JSON-Format, und sendet an KI-Analyse. Fragt Trader: "Was war richtig/falsch?" Speichert in Trade Journal Tabelle.

INPUT: Closed Trades (TWS), Trade Entry Notes (Telegram Form)

OUTPUT: trade_journal.db, JSON strukturierte Learnings

FOCUS: Datenerfassung, Konsistenz, Automatisierung für Dieter's manuellen Input

Selbstlernend

🧠

Agent H: Learning Input & Feedback Loop

LEARNING

Externe Lernquellen + Feiertag Livecall-Kreislauf

Aggregiert externe Lernquellen (Feiertag Trading Academy Livecalls, Discord, Börsen-News) und speichert Insights. Nutzt diese für kontinuierliche Optimierung von Screener-Schwellenwerten und Order-Regeln. Learning-Input mit Feiertag-Kreislauf koordiniert.

INPUT: Feiertag Livecall Transkripte, Discord #livetrading, Börsen-News, Backtest-Ergebnisse

OUTPUT: Updated Config Parameters, Screening Rule Updates, Insights in Learning Journal

FOCUS: Methodik-Kohärenz, Livecall-Integration, kontinuierliche Verbesserung

Livecall-Loop Continuous Learning

Feiertag Livecall-Kreislauf (Agent H Kernel)

Zyklus alle 1-2 Wochen:
1. Call partizipieren → Ollis aktuelle Setup-Kriterien, Risiko-Lessons, Q&As in Discord
2. Transcript + Insights erfassen → Agent H speichert in Learning DB
3. Parameter updaten → Screener-Thresholds, EMA-Toleranzen, Earnings-Impact-Gewichte neu kalibrieren
4. Backtest durchführen → Historische Daten 2024-2025 mit neuen Parametern checken
5. Live-Test 1-2 Tage → Paper Trading oder Small Positions, Metriken tracken
6. Review + Journaling → Was hat funktioniert? Insights in Trade Journal
7. Iteration → Nächster Call, neuer Input, Kreislauf geht weiter

Agent H Verantwortung: Transkripte parsen, Keywords extrahieren, Parameter-Änderungen vorschlagen, Backtests triggern.

Datenflussübersicht

Phase 1: Datenbeschaffung

Agent A → SEC EDGAR API → 10-Q/10-K Parser → t_fin_financials (8M facts)

Agent B → Yahoo Finance (yfinance) → daily_screen (Close, Vol, EMA)

Phase 2: Screening & Ranking

Agent C (Daily 06:00) → Appliziert 11 Kriterien → Score 0-11 → CSV Top-50

Agent D (Intraday) → IB Streaming → Erkennt EMA-Cross, Vol-Spike → Telegram Alerts

Phase 3: Order Execution

Agent E (Future) → Live Signal + Risk Check → TWS Pre-Trade (transmit=False)

Agent F (Future) → Open Position + ATR → Dynamic Stops/Targets

Phase 4: Learning Loop

Agent G → Closed Trade Data → trade_journal.db + JSON

Agent H → Livecall Transcripts + Trade Journal → Config Updates → Back to Phase 2

Alle 8 Agenten im Überblick

Phase 1–2: Bestehend

• Agent A: SEC EDGAR (LIVE)
• Agent B: Price Data (LIVE)
• Agent C: Daily Screener (LIVE)
• Agent D: Live Scanner (DEV)

Phase 3–4: Planung

• Agent E: Order Executor (PLANNED)
• Agent F: Position Manager (PLANNED)
• Agent G: Trade Journal (PLANNED)
• Agent H: Learning Input (LEARNING)

Technologie & Konfiguration

Stack

Database: SQLite (feiertag_trading.db, 2.1GB, WAL-Modus)

Language: Python 3.11+ (nicht 3.14 wegen asyncio)

APIs: SEC EDGAR (kostenlos), yfinance, Interactive Brokers TWS (IB API)

Broker: Interactive Brokers (Account U7793506)

Notifications: Telegram (@DNAcc_bot)

Config: feiertag_config.py (zentrale Schwellenwerte)

Nächste Schritte

Agent D (Live Scanner): Finalisierung und Paper-Trading Test
Agent E (Order Executor): Risk-Check Logik, TWS Integration, transmit=False Default
Agent H (Learning Loop): Feiertag Livecall Parser, Auto-Parameter Updates
Trade Journal (Agent G): DB-Schema + Telegram Form für Entry-Notes
Backtesting Framework: Für Parameter-Validation nach Livecall-Input