Investment Activity Broadcast Stream

Der Signal-Broadcaster ist ein Info-Stream, der zur Visualisierung von KI-generierten Signalen konzipiert wurde. Als Signal wird dabei ein Informationsträger bezeichnet, der sich durch verschiedene Eigenschaften ("Parametrisierungs-Datensatz") auszeichnet und je nach dem, wie nachgelagerte Prozessabläufe angelegt oder verknüpft sind, als Finanzinformation oder Element einer Handelsstrategie betrachtet werden kann. Der Algorithmus arbeitet autark auf Grundlage eines Kursdatenfeed, der sowohl Preis- als auch Volumeninformationen berücksichtigt. Das System trainiert sich selbst. Ein übergeordneter Master-Algo wertet die Qualität der Signale aus und soll darüber die Prognosefähigkeit sowie die Trefferquote optimieren.

Die hier zugänglichen Informationen sind keine Anlageempfehlungen oder Aufforderungen zum Kauf- oder Verkauf bestimmter Finanzinstrumente. Die dargestellten Handelsparameter dienen ausschließlich Transparenzgründen, um die Nachvollziehbarkeit der Algorithmen zu ermöglichen. Anzahl, Haltedauer und Risikomanagement sind durch statischen Vorgaben Grenzen gesetzt. Innerhalb von vordefinierten Ranges agiert der BOT eigenständig. Es erfolgt keine manuelle Intervention.

Der Stream wird in kurzen Intervallen aktualisiert. Sofern keine Informationen angezeigt werden, pausiert der Algo. Signale werden in der Reihenfolge angezeigt, wie diese KI-seitig generiert werden. Trigger-Events, die Signale auslösen, sind mit Nicknames gekennzeichnet. Dieses dient der schnellen Zuodnung und Unterscheidbarkeit. 

Der Algo ist selbstlernend. Der Master übernimmt die Rolle eines zusätzlichen Filters, der das Signalbegleitende Rauschen oder false positives reduzieren, bestenfalls eliminieren soll. 

Bei dem Signal-Broadcaster handelt es sich um ein experimentelles Lab-Feature, dass sich in einem frühen Entwicklungsstadium befindet. Die Produktentwicklung fokussiert sich auf die kontinuierliche Optimierung. Davon umfasst ist die Erweiterung des Funktionsumfanges sowie die Verbesserung des Informationsgehaltes, Bedienkomforts und der Usability. Gerne beziehen wir Ihr Feedback mit in die Weiterentwicklung ein. Wenn Sie Ideen und Verbesserungsvorschläge haben, nutzen Sie dieses Formular hier, um mit uns in Kontakt zu treten.

Registrierte Nutzer haben Zugriff auf erweiterte Historien und können sich bei Interesse die jeweiligen Open-/& Close Transaktionen resp. Performance der realisierten GuV anzeigen lassen.

Am 30.05.2024 veröffentlichte die ESMA eine Publikation, in der die Aufsichtsbehörde sich dem Themenspektrum Künstliche Intelligenz stellt. Die Veröffentlichung können Sie hier abrufen, eine Zusammenfassung in deutscher Sprache haben wir hier für Sie zusammengestellt. Wir weisen darüber hinaus auf generelle Handlungsempfehlungen in Bezug auf den Einsatz und die Verwendung von Künstlicher Intelligenz hin.