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Geplante Prozesse (EventBridge)

RSS Sentiment Pipeline
Stuendlich
Zeitplan:rate(1 hour)
Ziel:Lambda: rss-sentiment-pipeline
Laufzeit:24/7 (auch Wochenende)
Quellen:17 (16 RSS-Feeds + Yahoo DE Ticker-Batch)
117 Quellen abrufen (16 RSS-Feeds + Yahoo DE Ticker-Batch)
2Ticker-Erkennung: Firmennamen aus Portfolio matchen
3Duplikate via SHA256-Hash erkennen
4FinBERT Sentiment-Analyse pro Artikel
5Ergebnis in DynamoDB speichern (30 Tage TTL)
Taegliches Modell-Training
Mo-Fr 07:30 UTC
Zeitplan:cron(30 7 * * MON-FRI)
Ziel:Step Functions: trading-agent-daily-training
Timeout:1 Stunde
Modelle:DAX-40 (x40 parallel, Concurrency 18)
Timesteps:200.000 pro Symbol
Exp. Replay:Tiered Buffer: Hot(3x) + Warm(1x) + Cold(2x)
1Cleanup Buffer: Hot→Warm Promotion, abgelaufene Tiers loeschen
2Data Prep: 15-Min Candles via IB Gateway laden (120 Tage)
3Indikatoren berechnen: RSI(9), MACD(5,13), Volatility(34bar), Market Regime
4Sentiment stuendlich aggregieren und mergen
5CSV nach S3 hochladen, Symbolliste zurueckgeben
6Tiered Experience Buffer laden (Hot 3x, Warm 1x, Cold 2x gewichtet)
7PPO-Training parallel (x40 Lambdas, je 3 GB RAM)
8Modelle als .zip nach S3 speichern
Paper Trading + Risikomanagement
Alle 5 Min (XETRA)
Zeitplan:cron(*/5 7-15 * * MON-FRI)
Ziel:Lambda: trading-agent-paper-trading
Handelszeit:07:00-15:30 UTC (09:00-17:30 CET)
Startkapital:100.000 EUR (virtuell)
Exp. Buffer:Speichert Obs+Action+Reward nach S3 (Hot-Tier, extreme → Cold)
1Portfolio-Health pruefen (Drawdown < 50%, sonst Emergency Stop)
2Market Regime klassifizieren (DAX SMA20/50 + Volatilitaet → 5 Regimes)
3Trainierte Modelle aus S3 laden + Portfoliostand aus DynamoDB
4Risiko-Exits pruefen: Stop-Loss (regime-adjustiert), Take-Profit, Trailing, Sentiment < 0.20
5PPO-Modelle: 5 Signale mit Live-Indikatoren + DAX + Market Regime (Obs-Slot 15)
6PPO-SELLs ausfuehren (SELL_HALF=50%, SELL_ALL=100%, Cooldown 30 Min)
7BUY-Kandidaten nach Diversifikation sortieren (Portfolio Brain, niedrigste Korrelation zuerst)
8Korrelations-Gate: Block bei Pairwise > 0.75 oder Portfolio-Avg > 0.60
9Positionsgroesse via ATR × Regime-Faktor + Sentiment (max 8 Trades/Zyklus)
10SL/TP setzen (regime-adjustiert) und Position eroeffnen
11Portfolio + Position-Details in DynamoDB speichern
12Experience Buffer: Obs+Action+Reward → Hot-Tier, extreme → Cold-Tier
13Bei Tagesverlust >= 5%: Retraining der gesamten Pipeline triggern
Event-getriggertes Retraining
Bei Verlust
Trigger:Tagesverlust ≥ 5% des Startkapitals
Ziel:Step Functions: trading-agent-daily-training
Schutz:Kein Doppel-Trigger (prueeft laufende Executions)
Exp. Replay:Tiered Buffer (Hot 3x + Warm 1x + Cold 2x) fliesst ins Training
1Paper Trading erkennt Tagesverlust >= 5% (5.000 EUR bei 100k)
2Pruefen ob bereits ein Training laeuft (ListExecutions)
3Step Functions starten (gleiche Pipeline wie taeglich)
4Training nutzt Experience Buffer fuer Experience Replay
5Neue Modelle stehen beim naechsten 5-Min-Zyklus bereit
Risikomanagement-Regeln
Schutz
Max Position:10% des Kapitals pro Trade
Position Risk:10% Kapital-Risiko pro Position
Tagesverlust:15% max - danach Stop Trading
Drawdown:50% max - Emergency Stop, alle Positionen schliessen
Positionen:Max 30 offen, max 6 pro Sektor
Stop-Loss:2.0x ATR oder min. 3% unter Einstieg
Take-Profit:1.5:1 Reward/Risk Ratio
Trailing:Ab +8% Gewinn: 50% des Gewinns absichern
Sentiment:Keine Trades bei Score 0.49-0.51 (neutrale Zone)
Sentiment-Exit:Verkauf bei Score < 0.20
Zeit-Stop:Max 14 Tage Haltedauer
Cooldown:30 Min zwischen Trades pro Symbol
Max Trades:8 pro 5-Min-Zyklus
Sektoren:Tech, Auto, Finanz, Energie, Pharma, Chemie, Konsum, Ruestung, Logistik, Immobilien

Ablaufdiagramm: Tagesablauf der Plattform

Tagesablauf der FinBERT Trading Plattform 00:00 05:00 07:00 15:30 24:00 SENTIMENT (24h stuendlich) TRAINING SENTIMENT PIPELINE Stuendlich, 24/7 17 Quellen (RSS + Yahoo) ~180 Artikel/Stunde Duplikat? SHA256 Ja: Skip Nein FinBERT Inference German FinBERT (3 GB Lambda) sentiment-cache DynamoDB (TTL: 30 Tage) TRAINING PIPELINE Mo-Fr 07:30 UTC EventBridge Cron Step Functions starten Data Prep Lambda 15-Min Candles (60 Tage) RSI(9) + MACD(5,13) + Sentiment Sentiment lesen CSV nach S3 training-data/*.csv x40 PPO Training (parallel) Max 18 concurrent, 200k Timesteps 3 GB RAM, 15 Min Timeout je Lambda S3: models/*.zip DAX-40 PPO-Modelle PAPER TRADING + RISK MGMT Alle 5 Min, XETRA-Zeiten EventBridge */5 Drawdown < 50%? EMERGENCY Alle Pos. schliessen Risk-Exits pruefen SL | TP | Trailing | Sentiment | Zeit PPO Signale berechnen 16-dim Observation Vector Sentiment Score Signal? SELL_ALL SELL_HALF Risk OK? BUY_FULL BUY_SMALL ATR-Sizing + SL/TP BLOCKED Sektor/Limit/ Sentiment HOLD paper-trading-state Portfolio + Pos. Details + Risk DynamoDB (SL/TP/Trailing pro Position) S3: experience-buffer/*.csv Loss >= 5%: Retraining MONITORING & ALERTS CloudWatch Alarms Cache Hit Rate < 50% (60 Min) Lambda Duration > 5s (3 Perioden) SNS: finbert-alerts E-Mail / SMS Benachrichtigung Dashboard (API Gateway) trading.riegelsystems.de/dashboard Portfolio | Stats | Architektur | Prozesse LEGENDE Sentiment Pipeline (stuendlich, 24/7) Training Pipeline (07:30 UTC, Mo-Fr) Paper Trading (alle 5 Min, XETRA-Zeiten) Datenspeicher (DynamoDB / S3) Datenfluss zwischen Pipelines Verarbeitungsschritt (Lambda) Entscheidung (Bedingung) Datenspeicher (DynamoDB / S3) Monitoring & Alerting