Technische Beschreibung

Wie der Bericht entsteht

Aufbau der Pipeline, die den täglichen Marktbericht erzeugt — Datenquellen, Regel-Logik, Grenzen und Fehlerfälle.

Überblick

Die Pipeline

QUELLEN Branchen-Ranking Kurs- und Breitendaten Termine und Ratings Nachrichtenlage ABRUF HTTP-Abruf MCP-Werkzeuge Plausibilitätsprüfung REGEL-ENGINE 21-Tage-EMA Distribution Days Vorfilter und Score deterministisch AUSGABE Bericht als Markdown HTML und PDF Quellenangabe je Zahl

Der Ablauf ist bewusst schlicht gehalten. Die KI übernimmt Abruf, Aufbereitung und Formulierung — die eigentliche Bewertung erfolgt über feste Rechenregeln, nicht über eine Einschätzung des Modells.

Datenquellen

Was von wo kommt

BereichVerwendungZugriffServerfähig
Branchen-Ranking Relative Stärke von 11 Sektoren und 144 Branchen HTTP-Abruf ja
Kursdaten Tagesbars für EMA-Berechnung und Distribution Days MCP zur Desktop-Anwendung nein — siehe unten
Marktbreite Neue Hochs und Tiefs, steigende und fallende Werte, Volumen MCP zur Desktop-Anwendung nein — siehe unten
Termine und Ratings Quartalszahlen-Kalender, Analystenmeldungen HTTP-Abruf ja
Nachrichtenlage Einordnung auffälliger Kursbewegungen Websuche ja

Jede Quelle wird bei jedem Lauf neu abgefragt. Es gibt keinen Zwischenspeicher — ein Bericht enthält nie Zahlen aus einem früheren Lauf.

Kernentscheidung

Warum die Bewertung nicht das Modell macht

Die entscheidende Trennung liegt zwischen dem, was die KI tut, und dem, was gerechnet wird. Kennzahlen wie der gleitende Durchschnitt, die Zählung der Distribution Days oder der Sieben-Kriterien-Score entstehen aus Formeln mit festen Schwellenwerten — nicht aus einer Einschätzung.

Das hat zwei praktische Folgen:

  • Reproduzierbarkeit. Derselbe Datenstand ergibt dasselbe Ergebnis, egal wie oft der Lauf wiederholt wird.
  • Prüfbarkeit. Jeder Wert lässt sich bis zur Rohzahl zurückverfolgen. Bei einem abweichenden Ergebnis ist die Ursache auffindbar.

Für Prozesse mit Dokumentations- oder Nachweispflicht ist genau das der springende Punkt. Ein Modell, das frei formuliert, ist im Fachprozess schwer zu verantworten; ein Modell, das Rechenregeln anwendet und die Zwischenschritte offenlegt, dagegen sehr wohl.

Ist-Stand

Wo der Mensch noch drinsteht

Der Ablauf startet heute nicht von selbst, sondern auf Zuruf. Das ist der offene Punkt — und im Fachprozess nicht in jedem Fall ein Nachteil.

Automatisiert

Datenabruf, Berechnung aller Kennzahlen, Ranking, Erstellung und Formatierung des Berichts.

Beim Menschen

Auslösen des Laufs, Plausibilitätsblick auf das Ergebnis, jede tatsächliche Handelsentscheidung.

Für einen Prozess mit Freigabecharakter ist eine bewusste Zwischenstufe oft gewollt. Die Automatisierung nimmt die Fleiß­arbeit ab, die Verantwortung bleibt an einer definierten Stelle. Der geplante Ausbau ändert daran nur den Auslöser, nicht die Verantwortlichkeit.

Betrieb

Was schiefgehen kann

Wer einen solchen Ablauf produktiv betreibt, plant die Fehlerfälle mit ein. Diese hier sind real aufgetreten.

FallAuswirkungUmgang
Quelle nicht erreichbar Einzelne Abschnitte fehlen Abschnitt wird als unvollständig gekennzeichnet, statt Werte zu schätzen
Veränderte Seitenstruktur Abruf liefert unvollständige Tabellen Zeilenzahl wird gegen den Sollwert geprüft, bei Abweichung erneuter Abruf
Falsches Symbol geladen Kennzahlen aus dem falschen Wertpapier Symbol und Zeitrahmen werden vor jedem Abruf explizit gesetzt und geprüft
Abrufzeitpunkt in der Handelszeit Laufende statt abgeschlossener Tageswerte Zeitpunkt wird im Berichtskopf ausgewiesen und der Datenstand benannt
Freie Formulierung statt Rechnung Plausibel klingende, aber falsche Zahl Alle Kennzahlen werden berechnet, nicht formuliert — siehe oben

Grenzen der Datennutzung. Die Nutzungsbedingungen der Datenanbieter erlauben keine Weiterverbreitung ihrer Tabellen. Die hier veröffentlichten Beispielberichte sind deshalb bewusst gekürzt: Sie zeigen Aufbau und Rechenweg, nicht den vollständigen Datenbestand. Im internen Betrieb liegen die Tabellen komplett vor.

Weiter

Zwei Berichte zum Nachlesen