Ein regelbasierter Tagesprozess, ausgeführt von einer KI
Ich bin Informatiker und arbeite als freier Berater. Auf dieser Seite zeige ich an einem durchgerechneten Beispiel, wie sich ein wiederkehrender, regelgebundener Arbeitsablauf mit KI automatisieren lässt — einschließlich der Stellen, an denen es klemmt.
Drei Schritte, die in fast jedem Fachprozess stecken
Ob Reporting, Compliance-Prüfung, Qualitätskontrolle oder Monitoring — wiederkehrende Fachprozesse folgen fast immer derselben Struktur. Genau diese Struktur ist automatisierbar.
Definierte Quellen werden zu einem festen Zeitpunkt abgerufen. Immer dieselben, immer vollständig.
Ein dokumentiertes Regelwerk wird angewendet. Kein Ermessensspielraum, keine Interpretation.
Das Ergebnis wird nachvollziehbar festgehalten — mit Quellenangabe zu jeder Zahl.
Der Aufwand steckt selten in der Entscheidung selbst, sondern im täglichen Zusammentragen und Aufbereiten. Genau dieser Teil lässt sich abgeben.
Swingtrading US-Aktien als Testfeld
Ich habe das Muster an meinem eigenen Handelsprozess implementiert. Er eignet sich gut als Beispiel: täglich, datenintensiv, streng regelgebunden — und das Ergebnis ist sofort überprüfbar.
Marktberichtmorgens, vor Börsenstart
Marktregime, Distribution Days, Marktbreite sowie das Ranking von 11 Sektoren und 144 Branchen. Ergebnis: Long-Tag, Short-Tag oder kein Trade.
Scanner-Auswertungabends, Feierabendroutine
Der Screener wird nach den Filtern aus dem Marktbericht abgearbeitet, Titel für Titel. Leitfrage: Wo entsteht nachhaltig Bewegung — nicht nur ein einzelner lauter Tag?
Kaufentscheidungnach festem Score
Kandidaten durchlaufen einen Sieben-Kriterien-Score mit Vorfiltern. Dieselben Daten führen immer zum selben Ergebnis — unabhängig von Tagesform oder Stimmung.
Nicht das Trading ist das Übertragbare, sondern die Bauweise: eine klar abgegrenzte Datenbasis, ein schriftlich fixiertes Regelwerk und eine Ausgabe, die jeden Zwischenschritt belegt. Wer im Unternehmen einen Report, eine Prüfliste oder ein Monitoring täglich von Hand zusammenstellt, hat denselben Prozess vor sich.
Zwei Berichte aus dem laufenden Betrieb
Beide Berichte wurden vollständig durch die beschriebene Pipeline erzeugt. Sie sind unverändert übernommen, lediglich die großen Ranking-Tabellen wurden auf die jeweils fünf stärksten und schwächsten Einträge gekürzt.
Wie diese Berichte technisch entstehen — Datenquellen, Regel-Logik, Fehlerfälle — ist auf der Architektur-Seite beschrieben.
Der Weg zum vollautomatischen Betrieb
Heute stoße ich den Ablauf per Prompt an; die KI holt die Daten, rechnet und dokumentiert. Der nächste Schritt ist der Betrieb ohne diesen Anstoß.
| Schritt | Inhalt | Status |
|---|---|---|
| Datenabruf | Branchen- und Termindaten per HTTP | läuft, serverfähig |
| Regel-Engine | Kennzahlen und Score deterministisch berechnet | läuft |
| Marktdaten-Anbindung | Kurse und Marktbreite über eine serverfähige Schnittstelle statt Desktop-Anwendung | offen — Anbieterwahl |
| Zeitsteuerung | Geplanter Job auf eigenem Server, feste Uhrzeit | geplant |
| Veröffentlichung | Automatischer Upload des fertigen Berichts | geplant |
Die interessante Hürde: Kursdaten liefert jeder Anbieter. Die für das Regelwerk entscheidenden Marktinternals — neue 52-Wochen-Hochs und -Tiefs, das Verhältnis steigender zu fallenden Werten, das zugehörige Volumen — führen die günstigen Schnittstellen dagegen meist nicht. Diese Auswahl entscheidet, ob der automatisierte Bericht denselben Umfang hat wie der heutige oder einen reduzierten.
Ich dokumentiere den Ausbau hier weiter, einschließlich der Entscheidungen, die dabei anfallen. Ein Prozess, der nur im Erfolgsfall beschrieben wird, ist als Referenz wenig wert.
Worüber ich gerne spreche
Sie haben einen wiederkehrenden, regelgebundenen Ablauf im Unternehmen und fragen sich, wie weit er sich abgeben lässt.
Sie bauen selbst an einem systematischen Handelsansatz und interessieren sich für Aufbau, Datenquellen oder Regelwerk.
Beide Fälle haben denselben Kern: aus einer diffusen Tätigkeit einen beschreibbaren Prozess machen. Genau daran arbeite ich am liebsten.
kt@kthiele.de