QuantzAI: Erfahrungen aus einem privaten Machine-Learning-Projekt

Hallo, ich bin Yones Alizai, Informatiker und Softwareentwickler mit Interesse an künstlicher Intelligenz, Systemintegration und Automatisierung.

In diesem Beitrag möchte ich QuantzAI vorstellen. QuantzAI ist ein privates Forschungs- und Softwareprojekt, mit dem ich mich mit Machine Learning, historischen Marktdaten, zeitbasierter Validierung, Risikomanagement, Paper-Trading und Desktop-Anwendungsentwicklung beschäftige.

Der vollständige Quellcode, interne Modelle und die genaue Strategielogik bleiben privat. Öffentlich teile ich nur die allgemeine Architektur, verwendete Technologien, technische Erfahrungen und ausgewählte Demonstrationen.

Was ist QuantzAI?

QuantzAI verbindet mehrere technische Bereiche:

• Verarbeitung historischer Marktdaten
• Feature Engineering
• Machine-Learning-Modelle
• zeitbasierte Modellvalidierung
• Backtesting
• Risikomanagement
• Paper-Trading
• grafische Desktop-Oberfläche
• Monitoring und Audit-Logging
• automatisierte Tests

Das Ziel des Projekts ist nicht einfach, ein Modell mit guten Klassifikationswerten zu trainieren.

Ein Modell kann auf dem Papier gut aussehen und trotzdem unbrauchbar sein, wenn es auf zukünftigen Daten getestet wird oder realistische Kosten berücksichtigt werden.

Deshalb liegt ein wichtiger Schwerpunkt des Projekts auf einer realistischen und zeitlich korrekten Bewertung.

Vereinfachte Architektur

Die öffentliche Architektur lässt sich so zusammenfassen:

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Historische Marktdaten
        ↓
Datenaufbereitung und Feature Engineering
        ↓
Machine-Learning-Modelle und zeitbasierte Validierung
        ↓
Risiko- und Paper-Trading-Komponenten
        ↓
Desktop-Oberfläche, Monitoring und Audit-Logging