aitrader — Projekt-Kontext für Claude

Diese Datei wird von Claude Code automatisch geladen. Sie beschreibt das Projekt so kompakt wie möglich, damit jede neue Session — lokal oder auf dem VPS — sofort produktiv ist.

Was das ist

Crypto-Trading-Bot, der alle 15 Minuten Marktdaten von Kraken Futures Demo holt, sie an Gemini + Claude im Ensemble schickt und nur bei Konsens (beide BUY/SELL ≥ 0.6 confidence) einen Trade ausführt. Alle Decisions/Trades landen in SQLite, ein Streamlit-Dashboard visualisiert PnL, ein Discord-Webhook benachrichtigt über Trades/Errors/Daily-Summary.

Zweck: Empirisch herausfinden, ob LLM-basiertes Trading profitabel wäre — ohne reales Risiko (Demo-Account).

Architektur (kurz)

src/aitrader/
├── main.py              # Scheduler (APScheduler), --once Modus
├── config.py            # YAML + ENV → Pydantic Settings
├── logging_setup.py     # structlog
├── exchange/
│   ├── kraken.py        # ccxt Wrapper, sandbox=True für Demo
│   └── market_data.py   # OHLCV + Orderbook + Ticker Snapshots
├── features/
│   ├── indicators.py    # RSI/MACD/EMA/ATR (eigene Implementierung, kein pandas-ta)
│   └── orderbook.py     # Spread, Imbalance
├── news/sentiment.py    # CryptoPanic + VADER (optional)
├── ai/
│   ├── prompt.py        # Prompt-Builder (System + User)
│   ├── schema.py        # TradeDecision Pydantic + JSON-Schema
│   ├── gemini.py        # google-generativeai, response_schema
│   ├── claude.py        # anthropic SDK, Tool-Use für strukturierten Output
│   └── ensemble.py      # Konsens-Logik
├── trader/
│   ├── risk.py          # Position-Cap, Daily-Loss-Limit, max offene Positionen
│   ├── executor.py      # Market-Order auf Kraken Demo + DB-Eintrag
│   └── portfolio.py     # SL/TP-Check, Equity-Snapshot, Trade-Close
├── notify/discord.py    # Webhook-Notifier (Embeds)
├── storage/
│   ├── models.py        # SQLModel-Tabellen: Decision, Trade, EquitySnapshot
│   └── db.py            # SQLite-Engine + create_all
└── dashboard/app.py     # Streamlit

AI-Voter

Statt fest verdrahtetem Gemini+Claude gibt es zwei generische Voter-Slots in config.yaml (ai.voter_a, ai.voter_b). Provider werden via ai/registry.py instanziiert. Default: voter_a=gemini, voter_b=groq. Wechsel auf andere Provider braucht nur Config-Änderung + den passenden ENV-Key.

provider	base_url	ENV-Key	Beispiel-Modell
gemini	(Google SDK)	`GEMINI_API_KEY`	`gemini-2.0-flash`
claude	(Anthropic SDK)	`ANTHROPIC_API_KEY`	`claude-haiku-4-5-20251001`
groq	api.groq.com	`GROQ_API_KEY`	`llama-3.3-70b-versatile`
deepseek	api.deepseek.com	`DEEPSEEK_API_KEY`	`deepseek-chat`
xai	api.x.ai	`XAI_API_KEY`	`grok-4-fast`
openrouter	openrouter.ai	`OPENROUTER_API_KEY`	`meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free`
ollama	localhost:11434	(kein Key)	`llama3.3`

Modus ai.mode: single → nur voter_a wird gefragt, kein Konsens nötig.

Wichtige Regeln & Gotchas

Niemals exchange.sandbox in config.yaml auf false ändern, ohne dass der User das explizit will. Das ist die Schutzlinie zum Live-Geld.
Keine API-Keys ins Repo. Alle gehen via .env → config.py:get_settings().
Indikatoren sind selbst implementiert (pandas-only) weil pandas-ta + numpy 2 broken war.
Pair-Symbole: Kraken Futures nutzt teils PI_XBTUSD-Format. Wenn BTC/EUR nicht gefunden wird, ist das die Ursache — pairs: in config.yaml anpassen.
Ensemble-HOLD ist gewollt: Bei Disagreement oder zu niedriger Confidence wird absichtlich nicht getradet.
Decision-Notify ist standardmäßig AUS in config.yaml (discord.notify_on enthält decision nicht), weil 192 Embeds/Tag spammig wären.
SQLite-DB unter data/aitrader.db (lokal) bzw. /opt/aitrader/data/aitrader.db (Server) — nicht löschen, da Backtest-Replay drauf basiert.
Daily-Loss-Limit (5%) pausiert Trading automatisch — Reset um 00:00 UTC weil daily_pnl_eur nur seit Tagesbeginn summiert.
run_in_background für lange Operationen: Smoke-Tests und Bot sind interaktiv okay, aber wenn du den Bot im Dauerbetrieb startest mach das via systemctl, nicht im Vordergrund.

Wo läuft was

Umgebung	Pfad	Aufruf
Lokal (Dev)	`~/code/aitrader`	`.venv/bin/python -m aitrader.main --once`
Server (Prod)	`/opt/aitrader`	`systemctl status aitrader`
DB	`data/aitrader.db`	SQLite — `sqlite3 data/aitrader.db ".tables"`
Logs (Server)	journald	`journalctl -u aitrader -f`
Dashboard (Server)	`http://<tailscale-host>:8501`	nur via Tailscale

Test + Verifikation

.venv/bin/pytest -q                          # Unit-Tests
.venv/bin/python scripts/smoke_kraken.py     # Demo-API erreichbar?
.venv/bin/python scripts/smoke_ai.py         # Gemini+Claude liefern JSON?
.venv/bin/python scripts/smoke_discord.py    # Webhook erreichbar?
.venv/bin/python -m aitrader.main --once     # Ein vollständiger Tick

Update-Workflow (lokal → Server)

Lokal Änderung → git commit && git push
Auf Server: cd /opt/aitrader && sudo -u aitrader git pull
Bei neuen Dependencies: sudo -u aitrader /home/aitrader/.local/bin/uv pip install -e .
sudo systemctl restart aitrader aitrader-dashboard
sudo journalctl -u aitrader -f

Siehe DEPLOY.md für vollen Setup vom Frischserver inkl. Tailscale.

Ausstehende / sinnvolle Erweiterungen (nicht implementiert)

Backtest-Modus (historische Daten replay durch Decisions-Tabelle)
Mehr Pairs / dynamisches Universe-Selection
Position-Sizing per Kelly oder Vol-Targeting
Prompt-Tuning A/B (zwei Prompts, vergleichen welcher besser performt)
Migration weg von google-generativeai (deprecated) hin zu google-genai

Wenn Claude diese Datei liest

Kein Refactor "weil schöner" — der Code ist bewusst kompakt gehalten.
Bei Fragen zu Trading-Logik: ai/ensemble.py und trader/risk.py sind die zwei kritischen Dateien.
Bei Fragen zu Daten-Pipeline: main.py:run_tick ist der Flow von oben nach unten.
Niemals echtes Geld ohne explizite User-Bestätigung — das Projekt ist Demo-only.

6.3 KiB Raw Blame History