Unser technologischer „Motor“
Das Herzstück von Moriarty Trade ist eine mehrstufige KI-Plattform, die Milliarden von Marktsignalen sammelt, sie in Echtzeit verarbeitet und in profitable Entscheidungen verwandelt.
Im Detail ansehen
Wie es funktioniert — 4 Schritte
1. Datensammlung
Orderbücher, soziale Netzwerke, On-Chain-Daten, Makro-Nachrichten – alles fließt rund um die Uhr in unseren globalen Crawler.
2. Bereinigung & Normalisierung
ML-Filter entfernen Rauschen und Anomalien; Aggregatverzögerung < 60 ms.
3. Modellensemble
LSTM + Transformer + GBM erkennen Muster in 15 PB Historie.
4. Ausführung
Das Risk-Core-Modul überprüft das Signal und sendet den Auftrag über die Low-Latency-API.
Plattformarchitektur
Das untenstehende Schema zeigt, wie die Daten vom Ticker bis zu Ihrem Trade gelangen. Alle Berechnungen sind auf vier Geo-Cluster verteilt.
Schlüsselmodule
Latenzbewusster Router
Wählt den besten Liquiditätsanbieter basierend auf Ping und Tiefe aus und reduziert so den Slippage um 17 %.
Anomalie-Schutz
Isolation Forest filtert Flash-Crash-Daten sofort heraus und reduziert Fehlalarme um 22 %.
Cross-Chain-Liquiditäts-Scanner
Verfolgt Spot- und Derivate in 8 L2-Netzwerken und eröffnet Arbitragefenster.
Erklärbare-KI-Konsole
Zeigt dem Trader, welche Faktoren die Entscheidung des Modells beeinflusst haben.
Dynamischer Positionsgrößen-Manager
Automatische Berechnung der Auftragsgröße basierend auf der Kurtosis des Marktes und der verfügbaren Marge.
Auto-Strategie-Compiler
Konvertiert YAML-Beschreibungen von Strategien in Bytecode ohne Neustart des Clusters.
Echtzeit Feature Store
1200+ Merkmale, Aktualisierung jede Sekunde. Cache auf RedisCluster < 10 ms.
LLM-Stimmungsorakel
GPT‑4 analysiert 2 Millionen Tweets pro Tag und berechnet den „Emotionen“-Index des Vermögenswerts.
Adaptive Risiko-Matrix
Der Risiko-Koeffizient wird 50× pro Sekunde unter Berücksichtigung von Volatilität und Liquidität neu berechnet.
Schritt für Schritt: Wie ein Handel entsteht
Multi-Datenquelle
• Orderbuch L2 (Binance, Bybit, OKX) im 50 ms Stream
• On-Chain Metriken (Gas, aktive Wallets)
• 2 Mio+ Social Posts/Tag durch LLM-Sentiment
• Makrotracker (DXY, S&P 500 Futures)
Datenbereinigung und Feature-Engineering
• Isolation Forest filtert Blitzrauschen heraus
• 1.247 Merkmale werden im Redis-Feature-Store abgelegt (< 12 ms)
• Z-Score-Normalisierung erfasst Liquiditätsspitzen
Modellensemble
• LSTM erfasst die Reihenfolge der Kerzen
• Transformer liest den Kontext von Nachrichten/ Tweets
• Gradient Boosting trainiert weiter mit den letzten 10 Tagen
Bayesian Selector vergibt das Gewicht jeder Modell basierend auf der Volatilität der Stunde
Risikokern
• Value-at-Risk-Berechnung 50×/Sek
• Dynamic-Position-Sizer bestimmt das Volumen
• Wenn VAR < Schwellenwert – grünes Licht für die Ausführung
Low-Latency-Ausführung
• REST-Fallback < 150 ms, wenn WebSocket unterbrochen wird
• 87 % der Aufträge erreichen das erste Kursniveau
Selbstlernen
• Nach Abschluss des Trades wird der gesamte Track (State-Action-Reward) protokolliert
• Der Nachtmodus „Replay Trainer“ berechnet die Gewichte neu; frische Modelle werden ohne Ausfallzeiten in die Produktion übernommen (A/B-Kanarienrelease)
Live-Beispiel: 14 Sekunden vom Signal bis zum Gewinn
00 : 00 : 00
L2 Orderbuch BTC/USDT zeigt einen Anstieg der Gebote um +1.800 BTC innerhalb von 90 ms.
00 : 00 : 03
LLM-Sentiment erfasst eine Reihe von Tweets von Glassnode über den BTC-Abfluss von Börsen.
00 : 00 : 05
Das Modellensemble erhöht die „Long-Wahrscheinlichkeit“ auf 0,83 (Schwelle 0,75).
00 : 00 : 06
Das Risiko-Kernsystem berechnet ein Volumen von 0,37 BTC (VaR 1,4 %).
00 : 00 : 07
Smart-Router wählt Bybit (geringerer Spread) und platziert eine Limit-Order.
00 : 00 : 14
Preis +0,42 % — TP ausgelöst, Gewinn +0,0016 BTC, Log wird an Replay Trainer gesendet.
Sicherheit auf Bankniveau
AES-256-Verschlüsselung
Alle Benutzerdaten sind sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung verschlüsselt.
RBAC + MFA
Standardmäßig keine Rechte und obligatorische Zwei-Faktor-Authentifizierung.
Zero-Trust-Netzwerk
Jeder Dienst authentifiziert sich bei jeder Anfrage; „Vertrauenszonen“ gibt es grundsätzlich nicht.
Echtzeit-Bedrohungserkennung
Die SIEM-Plattform analysiert Logdaten im Stream und alarmiert das SOC-Team in unter 30 Sekunden.
Zahlen, denen man vertrauen kann
< 70 ms
Durchschnittliche Verzögerung „Signal → Auftrag“
87 %
Geschäfte erreichten das erste Preisniveau
15 PB
Daten zum Trainieren der Modelle
99.97 %
Uptime des Inference-Clusters über 12 Monate
Häufig gestellte Fragen
Welcher Algorithmus liegt den Vorhersagen zugrunde?
Ensemble aus LSTM + Transformer + Gradient Boosting mit Bayesian Hyper-Suche.
Wie viele Server benötigt der Kunde?
Kein einziger — alles wird auf unseren Clustern gehostet, Sie verbinden sich per API oder aktivieren Copytrading.
Wie oft werden die Modelle neu trainiert?
Basisgewichte werden einmal im Monat aktualisiert, Online-Feinabstimmung erfolgt in Echtzeit.
Kann man eigene Daten anschließen?
Firmenkunden steht ein SDK für das Ingestieren privater Datensätze zur Verfügung.
Wie hoch ist die durchschnittliche Verzögerung des API-Aufrufs?
p99=42 ms bei EU-Rechenzentren.
Wo befinden sich die Server?
Frankfurt, Amsterdam, Virginia und Tokio – 4 Geo-Cluster.
Werden Futures unterstützt?
Ja. Binance, Bybit, OKX USDT‑M und COIN‑M Verträge und andere.
Mindestbetrag?
100 $ zum Start, optimal ≥ 300 $.
Kann man die Protokolle exportieren?
REST-Endpunkt/v1/trades/export liefert CSV.
Gibt es ein White-Label?
Ja, Firmenlizenz und SLA 99,99 %.
Was passiert, wenn die Börse nicht verfügbar ist?
Fail-over schaltet WebSocket in weniger als 3 Sekunden auf die Reserve um.
Bereit, die Kraft der Technologie zu erleben?
Verbinden Sie sich mit Moriarty Trade und lassen Sie unsere KI-Engine noch heute Daten in Gewinne verwandeln.
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