KI & Trading – Entwicklung eines KI-gestützten Handelssystems für die Finanzbranche
Branche:
Projektdauer:
Projektumfang:
Rolle:
Finanzdienstleistung / Kapitalmarkt
7 Monate
ca. 200 Personentage
Lead Architect, Executive Advisor, Data Strategy & Research and Development
Kurzbeschreibung
Ich leite die Konzeption und technische Umsetzung der Sentiment-Analyse einer KI-basierten Handels- und Analyseplattform für ein Unternehmen der Finanzbranche.
Ziel ist es, Marktentscheidungen daten- und KI-getrieben zu automatisieren – durch den Einsatz moderner Machine-Learning-Modelle, Transformer-Architekturen und LLMs, die globale Nachrichten, Marktbewegungen und Ticker-Signale in Echtzeit auswerten.
Das Projekt verbindet technologische Exzellenz mit einem klaren Business-Impact: eine verbesserte Handelsperformance durch präzisere Signalgenerierung und intelligente Automatisierung.
Ausgangssituation & Zielsetzung
Finanzmärkte reagieren in Sekunden auf weltweite Informationen. Für institutionelle Investoren und Asset Manager bedeutet das: Geschwindigkeit, Kontextverständnis und Prognosequalität sind entscheidend.
Der Kunde verfügte über große Mengen historischer Handels- und Nachrichtendaten, nutzte diese jedoch noch nicht zur Sentiment-Analyse.
Entwicklung einer skalierbaren, KI-gestützten Handelsplattform
Automatisierung von Signal-Erkennung, Marktanalyse und Portfolio-Steuerung
Nutzung globaler Nachrichtenströme für Sentiment-Analyse und Prognosen
Integration in bestehende Handels- und Broker-Infrastrukturen
Meine Rolle & Leistungen
Als Lead Architect und Executive Advisor verantwortete ich für die Sentiment-Analyse sowohl die technologische Plattformarchitektur als auch die strategische KI-Ausrichtung des Projekts.
KI-Architektur & Modellstrategie Aufbau einer modularen ML-Plattform mit Transformer-Architekturen (BERT, GPT-ähnliche Modelle) zur Verarbeitung von Markt-, News- und Ticker-Daten.
Datenstrategie & Infrastruktur Entwicklung eines Data-Lake-basierten Frameworks für strukturierte und unstrukturierte Daten (APIs, Newsfeeds, Marktdaten). Definition von Pipelines für Datensammlung, Bereinigung, Feature-Engineering und Training.
Sentiment-Analyse & NLP Training mehrsprachiger Language Models (LLMs) für Echtzeit-Bewertung von Nachrichtenartikeln, Social-Media-Posts und Unternehmensmeldungen. Entwicklung eines eigenen Sentiment-Index als Signalquelle für das Handelssystem.
Reinforcement Learning & Simulation Einsatz von Reinforcement Learning für Entscheidungsmodelle, die sich anhand von historischen und Live-Daten selbst optimieren. Aufbau einer Backtesting-Umgebung mit mehr als 10 Jahren Markthistorie.
Algorithmisches Trading & Integration Entwicklung einer Echtzeit-Trading-Engine mit Broker-API-Anbindung, automatisiertem Order-Management und kontinuierlichem Feedback-Loop zwischen Analyse, Simulation und Ausführung.
Governance & Compliance Definition von Sicherheits-, Compliance- und Audit-Mechanismen, um regulatorische Anforderungen (z. B. MiFID II, DSGVO) sicherzustellen.
Technologische Schwerpunkte
KI & Machine Learning: Transformer, BERT, LLMs, Reinforcement Learning
Data Infrastructure: Data Lake, API-Integrationen, Feature Store, Monte-Carlo-Simulation
Trading & Integration: Broker APIs, Market Data Feeds, Event-Streaming (Kafka, AWS Kinesis)
Analytics: Correlation Analysis, KPI Dashboards, Risk Metrics
Governance: Security, Compliance, Logging, Model Explainability
Ergebnisse & Mehrwert
+15 % höhere Prognosegenauigkeit im Vergleich zu vorherigen Modellen
Echtzeit-fähige Handels-Engine mit automatisierter Signalverarbeitung
Reduzierte Latenzzeiten in Entscheidungsprozessen durch Streaming-Integration
Backtesting über 10 Jahre zur Validierung der KI-Modelle
Automatisierte Portfolio-Steuerung auf Basis von Sentiment- und Korrelationsanalysen
Grundstein für adaptive, KI-getriebene Handelsstrategien mit kontinuierlichem Lernen
Kennzahlen / Facts
| Kennzahl | Wert |
| Projektdauer | ca. 7 Monate |
| Projektumfang | ca. 200 Personentage |
| Modelle | BERT, Transformer, Reinforcement Learning |
| Datenbasis | 10 Jahre Markt- und News-Daten |
| Prognoseverbesserung | +15% Bestandssysteme |
| Integration | Echtzeit-Trading & Broker API |
Technologien & Tools
Python | TensorFlow | PyTorch | Transformers | BERT | Reinforcement Learning | Monte-Carlo Simulation | Kafka | AWS Kinesis | REST / WebSocket APIs | Data Lake | MLFlow | BigQuery | LLM NLP-Pipelines
Mein Beitrag in Kürze
„Ich habe für eine KI-basierte Handelsplattform die Sentiment-Analyse entworfen und implementiert, die Nachrichten-, Markt- und Ticker-Daten in Echtzeit analysiert und daraus Handlungssignale generiert. Durch die Verbindung von Machine Learning, Reinforcement Learning und Sentiment-Analyse entstand ein intelligentes System, das Portfolio-Entscheidungen datenbasiert optimiert und neue Maßstäbe für algorithmisches Trading setzt.“
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