Projekt Börsenhandel · Handelssystem für Aktienhandel
Quartals- und Jahresdaten aller US-Unternehmen: Revenue, Earnings, EPS, Market Cap, Dividende, Schuldenquote, Cashflow.
OHLCV-Daten für alle relevanten Aktien. Primärquelle + Fallback, mit Split- und Dividenden-Adjustierung.
Zentrale Datenbank für alle Projekt-Daten. Schema für Entities, Preise, Screening-Ergebnisse und Trades.
Trading-Regeln aus verschiedenen Lernquellen in maschinenlesbare Kriterien übersetzen: Fundamental, Technisch, Liquidität. Score-Modell (0–11 Punkte).
Python-Programm prüft täglich alle Aktien: Revenue-Wachstum, MA-Crosses, RSI, Volumen. Ergebnis: Ticker + Score + Breakdown.
Screening-Ergebnisse über 20 Handelstage aggregieren. Dynamische Heatmap aus DB statt statischem HTML.
Top 100–400 Aktien als handelbare Watchlist. Marktbreite, Sektor-Rotation, VIX, Earnings-Kalender.
Verbindung zur Interactive Brokers Trader Workstation. Watchlist-Import, Echtzeit-Kurse, Kontoinformationen.
Breakouts, Pullbacks, MA-Crosses erkennen. Order-Management mit Position Sizing, Stop-Loss, Take-Profit.
Vollständige Dokumentation jedes Trades: Entry/Exit, P&L, Strategie, Emotionen, Lessons Learned.
Win-Rate, Sharpe Ratio, Equity Curve, Max Drawdown. Monatliches Review, A/B-Testing, Backtesting neuer Regeln.
Täglicher Cron um 06:00 MEZ: Daten aktualisieren, Screening laufen lassen, Dashboard generieren, GitHub Pages deployen.
Historische Simulation, Walk-Forward-Analyse, Parameter-Optimierung, Out-of-Sample-Testing.