Autonomes KI-Aktienhandel- und Benachrichtigungssystem

Dieser KI-gestützte Workflow überwacht selbstständig die Aktienmärkte, sammelt und analysiert Live-Daten und Nachrichten, simuliert Trades über Paper-Trading-APIs und benachrichtigt Nutzer per E-Mail über Handelsentscheidungen. Er kombiniert Echtzeit-Marktdaten, Google-Suche für Nachrichten und Stimmungsanalyse sowie einen KI-Agenten für Entscheidungsfindungen und liefert so zeitnahe, datenbasierte Handelsanalysen und -benachrichtigungen.

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So funktioniert der KI-Flow - Autonomes KI-Aktienhandel- und Benachrichtigungssystem

Flows

So funktioniert der KI-Flow

Benutzer- oder Zeitplan-Trigger starten Marktscan.
Der Workflow wird entweder durch das Öffnen des Chats durch einen Benutzer oder nach einem automatisierten Zeitplan gestartet und initiiert den Handelsbot.
KI-Agent sammelt Live-Marktdaten.
Der KI-Agent verbindet sich mit Echtzeit-Marktdatenanbietern und der Google-Suche, um aktuelle Kurse, Positionen und neueste Finanznachrichten zu erfassen.
KI-Agent analysiert Daten und simuliert Trades.
Anhand der aktuellen Daten der letzten 24 Stunden analysiert der Agent den Markt, wendet Risikoregeln an und entscheidet, ob Aktien gekauft, verkauft, gehalten oder leerverkauft werden – alles innerhalb einer simulierten (Paper-Trading-) Umgebung.
Ergebnisse und Begründungen werden dem Nutzer präsentiert.
Der Agent präsentiert seine Handelsentscheidungen, Begründungen und Leistungskennzahlen dem Nutzer über Chatnachrichten.
Handelszusammenfassung wird per E-Mail-Benachrichtigung gesendet.
Eine Benachrichtigungs-E-Mail mit der Handelszusammenfassung wird an den Nutzer gesendet, damit wichtige Aktionen und Ergebnisse zeitnah kommuniziert werden.

In diesem Flow verwendete Prompts

KI-Agent

Autonomer finanzieller KI-Agent, der alle 24 Stunden den Markt scannt, Live-Daten sammelt und analysiert sowie Paper-Trades mit Alpaca, Polygon und Google Searc...

                Du bist FlowHuntTradeBot, ein KI-Finanzassistent und vereinter Einzelagent.
Du führst Datensammlung, Analyse und Paper-Trading-Simulation gleichzeitig durch. Du startest automatisch nach Zeitplan: alle 24 Stunden für ein 24-Stunden-Testfenster. Bei jedem Lauf verwendest du nur aktuelle Live-Daten der letzten 24 Stunden bis zum Zeitpunkt des Laufs. Verwende keine veralteten, zwischengespeicherten Daten außerhalb dieses 24-Stunden-Fensters für deine Entscheidungen. Du operierst in einer simulierten Umgebung über die Paper-Trading-API von Alpaca und hast volle Entscheidungsfreiheit – keine manuelle Bestätigung durch den Nutzer nötig.
Deine Mission:
Alle 24 Stunden führst du einen unabhängigen Marktscan durch.
Du sammelst aktuelle Live-Daten der letzten 24 Stunden und entscheidest, ob ein Trade platziert werden soll.
Du entscheidest, was, wann und wie viel gekauft oder verkauft wird – basierend auf deiner Analyse, Risikoregeln und deinem Vertrauenslevel.
Alle Aktionen sind nur simuliert (Paper-Trading). Du kannst innerhalb deiner erlaubten Parameter beliebig oft handeln.
Deine Werkzeuge:
Alpaca (Paper-Trading-API) — zur Simulation von Trades sowie zur Überwachung von Positionen und Kontostand
Polygon / Markt-Datenquelle — für Echtzeit- und historische Aktieninformationen
Google Search (z. B. Yahoo Finance) + URL Retriever — um aktuelle Marktnachrichten, Stimmungen und Kontexte zu erfassen, die über Polygon hinausgehen.
Du kannst alle diese Datenquellen kombinieren, um deine Begründung zu stärken. Verlasse dich niemals auf nur eine Eingabe.
Kernverhalten – Autonome Entscheidungsfindung:
Du kannst eigenständig entscheiden, ob du kaufst, verkaufst, hältst oder eine Position schließt.
Du kannst jede Aktie, die du besitzt, jederzeit verkaufen, um Verluste zu begrenzen. Wenn eine Position stark im Plus liegt, ziehe einen Verkauf zur Gewinnmitnahme in Betracht. Du solltest dein Portfolio aktiv entsprechend der aktuellen Marktlage umschichten. Du kannst auch Aktien leerverkaufen (Verkauf von Aktien, die du nicht besitzt), wenn du glaubst, dass sie fallen werden – so profitierst du auch von sinkenden Kursen, nicht nur von steigenden.
Du musst deine Entscheidungen auf den Daten der letzten 24 Stunden und der aktuellen Lage basieren – niemals auf veralteten Daten.
Interne Prüfungen:
Überprüfe immer, dass Kurse und Handelsdaten gültig sind (keine Nullwerte, Negativwerte oder fehlende Felder).
Wenn du unzuverlässige Daten feststellst, überspringe diesen Trade und protokolliere den Grund.
Vermeide unrealistische Trades (z. B. Orders, die größer sind als das Portfolioguthaben, illiquide Aktien oder fehlende Tickersymbole).
Du berücksichtigst weiterhin Risiken, darfst aber jede vernünftige simulierte Position eingehen, die in deine Testgrenzen passt.
Du kannst das Risiko dynamisch an Volatilität und Vertrauen anpassen.
Unsicherheit und Begründung:
Jede Analyse und jeder Trade sollte deine Begründung, die Einflussfaktoren und die Unsicherheitsstufe enthalten.
Führe immer sowohl das Best-Case- als auch das Worst-Case-Szenario an.
Handelszyklus:
Hole Daten der letzten 24h
Führe deine Analyse durch
Entscheide, ob gehandelt wird
Simuliere den Handel über Alpaca
Protokolliere die Ergebnisse (ausgeführter Kurs, neuer Kontostand, offene Positionen, Gewinn/Verlust)
Dies ist das Message Opened Widget
👋 Bereit für den Markteinstieg?
Ich verfolge Live-Daten, führe 24h-Analysen durch und platziere Paper-Trades basierend auf Echtzeitsignalen.
Soll ich den Markt jetzt scannen?

In diesem Flow verwendete Komponenten

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller Komponenten, die in diesem Flow verwendet werden, um seine Funktionalität zu gewährleisten. Komponenten sind die Bausteine jedes KI-Flows. Sie ermöglichen es Ihnen, komplexe Interaktionen zu erstellen und Aufgaben zu automatisieren, indem verschiedene Funktionalitäten verbunden werden. Jede Komponente dient einem bestimmten Zweck, wie z.B. der Verarbeitung von Benutzereingaben, der Datenverarbeitung oder der Integration mit externen Diensten.

Chat-Öffnungs-Trigger

Die Komponente Chat-Öffnungs-Trigger erkennt, wenn eine Chat-Sitzung beginnt, sodass Workflows sofort reagieren können, sobald ein Nutzer den Chat öffnet. Sie startet Abläufe mit der ersten Chat-Nachricht und ist somit unerlässlich für den Aufbau reaktionsschneller, interaktiver Chatbots.

Sehen Chat-Öffnungs-Trigger

Nachrichten-Widget

Die Nachrichten-Widget-Komponente zeigt individuelle Nachrichten in Ihrem Workflow an. Ideal, um Nutzer zu begrüßen, Anweisungen zu geben oder wichtige Informationen darzustellen. Sie unterstützt Markdown-Formatierung und kann so eingestellt werden, dass sie pro Sitzung nur einmal erscheint.

Sehen Nachrichten-Widget

Chat-Ausgabe

Entdecken Sie die Chat-Ausgabe-Komponente in FlowHunt – finalisieren Sie Chatbot-Antworten mit flexiblen, mehrteiligen Ausgaben. Unverzichtbar für nahtlose Flow-Abschlüsse und die Erstellung fortschrittlicher, interaktiver KI-Chatbots.

Sehen Chat-Ausgabe

ChatInput

Die Chat Input-Komponente in FlowHunt initiiert Benutzerinteraktionen, indem sie Nachrichten aus dem Playground erfasst. Sie dient als Startpunkt für Flows und ermöglicht die Verarbeitung von Text- und dateibasierten Eingaben im Workflow.

Sehen ChatInput

GoogleSearch-Komponente

Die GoogleSearch-Komponente von FlowHunt verbessert die Genauigkeit von Chatbots durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) und ermöglicht den Zugriff auf aktuelles Wissen von Google. Steuern Sie die Ergebnisse mit Optionen wie Sprache, Land und Abfrage-Präfixen für präzise und relevante Ausgaben.

Sehen GoogleSearch-Komponente

MCP-Client

Integrieren Sie mühelos mehrere Tools mit Ihrem KI-Agenten über die MCP-Client-Komponente. Entwickelt für nahtlose Konnektivität, dient sie als Brücke zwischen Ihrer KI und verschiedenen externen Tools und erweitert so Automatisierung und Fähigkeiten.

Sehen MCP-Client

KI-Agent

Die KI-Agent-Komponente in FlowHunt erweitert Ihre Workflows um autonome Entscheidungsfindung und die Fähigkeit zur Nutzung integrierter Tools. Sie nutzt große Sprachmodelle (LLMs) und verbindet sich mit verschiedenen Tools, um Aufgaben zu lösen, Ziele zu verfolgen und intelligente Antworten zu liefern. Ideal zum Erstellen fortschrittlicher Automatisierungen und interaktiver KI-Lösungen.

Sehen KI-Agent

URL-Retriever

Entsperren Sie Webinhalte in Ihren Workflows mit der URL-Retriever-Komponente. Extrahieren und verarbeiten Sie mühelos Text und Metadaten aus beliebigen URL-Listen – einschließlich Webartikeln, Dokumenten und mehr. Unterstützt erweiterte Optionen wie OCR für Bilder, selektive Metadatenextraktion und anpassbares Caching, was sie ideal für den Aufbau wissensreicher KI-Flows und Automatisierungen macht.

Sehen URL-Retriever

E-Mail-Benachrichtigungstool

Dank des E-Mail-Benachrichtigungstools generieren Ihre Chatbots Leads und benachrichtigen Ihr Team sofort.

Sehen E-Mail-Benachrichtigungstool

Flow-Beschreibung

Zweck und Vorteile

Workflow-Überblick: Automatisierte KI-gestützte Marktanalyse & Handelssimulation

Dieser Workflow implementiert einen vollständig automatisierten Trading-Assistant-Bot, der KI und mehrere Datenquellen nutzt, um Finanzmärkte zu analysieren, Trades zu simulieren und Benachrichtigungen zu versenden. Er ist auf Skalierbarkeit und vollautomatischen Betrieb ausgelegt, nutzt Echtzeitdaten und bietet sowohl Nutzer-Feedback als auch E-Mail-Benachrichtigungen.

Zentrale Komponenten und Ablaufstruktur

1. Nutzerinteraktion & Onboarding

  • Chat Opened Trigger: Beim Start einer Chat-Sitzung wird der Workflow aktiviert.
  • Willkommensnachricht Widget: Der Nutzer sieht sofort eine freundliche Onboarding-Nachricht, dass das System Live-Daten verfolgt, Märkte über ein 24h-Fenster analysiert und bereit zur Marktsichtung ist.
  • Chat Output: Diese Nachricht wird im Chat angezeigt und bereitet den Nutzer auf die nächsten Schritte vor.

2. Datensammlung & Tool-Integration

Der KI-Agent verfügt über mehrere Spezialwerkzeuge zur Erhebung und Verarbeitung unterschiedlicher Marktdaten:

  • Google Search Tool: Holt aktuelle Nachrichten und Kontexte (z. B. von Yahoo Finance), beantwortet englische Anfragen und liefert relevante US-Markt-Ergebnisse.
  • URL Retriever Tool: Extrahiert Inhalte von URLs (z. B. Finanznachrichten), verarbeitet die Texte und stellt sie dem Agenten zur tiefgehenden Analyse bereit.
  • MCP Client Tool: Ermöglicht Zugriff auf Live- und historische Aktienkurse (via Polygon) und simuliert Handelsgeschäfte (via Alpacas Paper-Trading-API).
  • Notification Email Tool: Sendet Zusammenfassungen oder Warnungen per E-Mail an einen festgelegten Empfänger (z. B. hugolewis01@icloud.com ) mit dem Betreff „trading“.

Diese Werkzeuge sind mit dem KI-Agenten verbunden, der somit eigenständig aktuelle Marktdaten erfassen, zusammenführen und darauf basierend handeln kann.

3. KI-Agent-Konfiguration & Verhalten

Das Herzstück des Workflows ist der FlowHuntTradeBot KI-Agent, konfiguriert mit folgender Logik und Zielsetzung:

  • Geplanter Betrieb: Der Agent läuft autonom alle 24 Stunden und scannt den Markt ausschließlich mit Daten aus den letzten 24 Stunden, um stets aktuelle Entscheidungen zu treffen.
  • Analyse & Begründung: Er kombiniert mehrere Quellen (Marktdaten, Nachrichten, Kontextinformationen), um Trends, Risiken und Chancen zu analysieren.
  • Entscheidungsfindung: Der Agent kann eigenständig kaufen, verkaufen, halten, schließen oder leerverkaufen – basierend auf Analyse, Risikoregeln und Vertrauensniveau. Alle Trades sind simuliert (Paper-Trading), ohne manuelle Bestätigung.
  • Risikomanagement: Er überprüft Daten auf Gültigkeit, überspringt unsichere Trades, vermeidet unrealistische Orders und passt das Risiko dynamisch an die Marktvolatilität an.
  • Transparenz: Jede Aktion beinhaltet Begründung, Unsicherheitsabschätzung sowie Best- und Worst-Case-Szenarien.
  • Portfolioverwaltung: Der Agent balanciert das simulierte Portfolio aktiv um, sichert Gewinne und begrenzt Verluste.

4. Ausgabe und Benachrichtigungen

  • Chat Outputs: Analyseergebnisse und Handelsaktionen werden im Playground/Chat-Interface ausgegeben und geben dem Nutzer direktes Feedback.
  • E-Mail-Benachrichtigungen: Eine Zusammenfassung der Agentenaktionen oder wichtige Erkenntnisse werden per E-Mail versendet, damit Stakeholder auch ohne Chat-Überwachung informiert bleiben.

Workflow-Diagramm

SchrittKomponenteZweck
1. Chat startenChatOpenedTrigger + MessageWidgetBegrüßen und Nutzer über Systemfunktionen informieren
2. Nutzereingabe (optional)ChatInputNutzerinteraktion bzw. individuelle Prompts ermöglichen
3. Marktdaten sammelnGoogleSearch, URL Retriever, MCPHolt Echtzeit-News und Finanzdaten
4. Autonome Analyse/AktionKI-AgentFührt Analysen aus, simuliert Trades, verwaltet Portfolio
5. Feedback & BenachrichtigungChatOutput, Email ToolZeigt Ergebnisse im Chat an und sendet E-Mail-Updates

Vorteile von Automatisierung & Skalierbarkeit

  • End-to-End-Automatisierung: Der Agent läuft nach Zeitplan, es ist keine manuelle Eingabe für Datenerhebung, Analyse oder Handelssimulation nötig.
  • Multi-Source-Datensynthese: Durch Verknüpfung von Live-Marktdaten, Nachrichtenstimmungen und Dokumentenabruf trifft der Agent robuste, datenbasierte Entscheidungen.
  • Integriertes Reporting: Chat- und E-Mail-Benachrichtigungen sorgen für transparente Ergebnisse, die sich leicht überwachen und auditieren lassen.
  • Fehlerbehandlung: Der Agent prüft Daten auf Plausibilität, überspringt unsichere Inputs und protokolliert Entscheidungsgrundlagen – robust und skalierbar.
  • Skalierbare Architektur: Die modulare Struktur ermöglicht eine einfache Erweiterung – zusätzliche Datenquellen oder Ausgaben können leicht ergänzt werden.

Mögliche Anwendungsfälle

  • Forschung zum algorithmischen Handel: Testen und Optimieren von Handelsstrategien in realistischer, risikofreier Umgebung.
  • Marktüberwachung & Alerts: Tägliche Einblicke und Handelssimulationen basierend auf aktuellen Marktbewegungen erhalten.
  • Automatisierte Portfolioverwaltung: Rebalancing- und Risikostrategien ohne manuellen Aufwand simulieren.
  • Finanzbildung: Autonome Handelskonzepte für Studierende oder Einsteiger demonstrieren.

Zusammengefasst bietet dieser Workflow einen vollständig automatisierten, intelligenten und hochgradig erweiterbaren Rahmen für Marktanalyse und Handelssimulation. Ideal für Nutzer, die ihre Finanzforschung skalieren, Routinetätigkeiten automatisieren oder ohne ständige Überwachung verwertbare Einblicke erhalten möchten.

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