Ein Entwickler hat eine API programmiert, die automatisierten Zugang zu Finanzdaten bietet. Auf Basis dieser Daten soll ein Open-Source-KI-Hedgefonds entwickelt werden, der mit KI-Agenten verschiedene Strategien verfolgen kann.
Man staunt, was Entwickler so alles auf die Beine stellen in der Finanzwelt: Per API sind jetzt Finanzdaten verfügbar, um KI-basierte Finanzprodukte aufzulegen. In Planung befindet sich ein Open-Source - Hedgefond s mit automatisiertem Kapitalmarktzugang.
Von Björn Godenrath, Frankfurt Genau 42 Tage hat der Gründer von Financial Datasets gebraucht, um eine API zu programmieren, die automatisierten Zugang zu Kapitalmarktinformationen herstellt, die sich dann mithilfe von KI in Finanzprodukte wandeln lassen. Das ist Work in Progress – und seit gut 14 Tagen entwickelt Schöpfer Virat (Singh) Stück für Stück einen Prototypen als KI-Hedgefonds, der mit echten Daten befüllt wird. Die Basisarbeit bestand darin, ganz tief in die SEC-Datenbank Edgar einzutauchen und diese API so anzuzapfen, dass man wirklich skaliert Daten abgreifen kann, das sogenannte Scraping. Die Betreiber von Finanzdaten haben oft kein Interesse daran, gute APIs zur Verfügung zu stellen, was den Datenfluss und damit Geschäftsmodelle dahinter behindert. Oder aber es sind verschlossene Silos, die Datenbezug hoch bepreisen und die Datenverwendung begrenzen. Der von Virat als Entwickler angelegte Hedgefonds ist Open Source, was es anderen Gründern erlaubt, auf der Basis selbst etwas zu entwickeln. Der Code ist, wie es sich für die freien Entwickler gehört, voll über Github zugängig. Dabei kann der KI-Hedgefonds über KI-Agenten sechs Strategien verfolgen, die dann in veränderbaren Gewichtungen eingesetzt werden können. Der Market Data Agent sammelt alles an Kursen von Aktien und Finanzinstrumenten ein, der Quant Agent kalkuliert Marktsignale aus der Technischen Analyse, der Fundamentals Agent analysiert Kennziffern von Unternehmen inklusive KGV, der Sentiment Agent betrachtet Dinge wie Insider Trading und leitet daraus Indikatoren ab, der Risk Manager erfasst Volatilität und schätzt Verlustrisiken ab, während der Portfolio Manager als finaler KI-Agent die Handelsentscheidung trifft und dann die Order ausführ
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