Famous.ai: Wie künstliche Intelligenz Tradingstrategien automatisiert

Ist es wirklich möglich, eine App-Idee oder einen Trading-Bot in ein voll funktionsfähiges Produkt zu verwandeln, indem man sie einfach in einfachen Worten beschreibt? Das ist das Hauptversprechen von Famous.ai, einem KI-basierten App-Ersteller ohne Programmiercode, der genau das zu leisten vorgibt: mit vollständiger Backend-Logik, einer Datenbank, Bereitstellungsfunktionen und sogar einer direkten Einreichung bei App-Stores.

In einer Welt, in der die Entwicklung von Apps oft monatelange Planung und Zehntausende von Dollar erfordert, verspricht Famous.ai, den gesamten Prozess auf wenige Minuten zu verkürzen.

Hält es also, was es verspricht? Wir haben die Plattform in der Praxis getestet und dabei ihre Funktionsweise, ihre Funktionen und die Art von Nutzern untersucht, für die sie besonders geeignet ist.

Was ist Famous.ai und wie funktioniert es?

Famous.ai ist ein no-code App-Ersteller, mit dem Sie Ihre Texte in nur wenigen Minuten in voll funktionsfähige Apps verwandeln können. Genauer gesagt, nimmt es Beschreibungen in natürlicher Sprache auf und wandelt sie in Softwareanwendungen, mobile Anwendungen oder sogar Krypto-Projekte um, wobei es den gesamten Prozess vom Design der Benutzeroberfläche über die Backend-Architektur bis hin zur Konfiguration der Datenbank und der Bereitstellungsinfrastruktur übernimmt.

Wenn Sie bereits mit einigen der anderen No-Code-Builder auf dem Markt experimentiert haben, sind Sie vielleicht an den Drag-and-Drop-Stil gewöhnt, bei dem Sie Elemente in der Benutzeroberfläche verschieben, bis Sie sie nach Ihren Wünschen konfiguriert haben.

Famous.ai funktioniert noch autonomer. Sie teilen der KI mit, was Sie erstellen möchten, und sie generiert automatisch den gesamten Anwendungsstack. Sobald das Endergebnis fertig ist, behalten Sie das vollständige Eigentumsrecht am generierten Code und können Ihre Anwendungen exportieren, bearbeiten oder hosten, wo immer Sie sich befinden.

Für wen ist es gedacht?

Famous.ai richtet sich an Menschen, die nicht sechs Monate warten und Tausende von Dollar ausgeben wollen, nur um ihre Idee zu verwirklichen.

Ob Sie nun ein Trader sind, der eine neue Strategie testet, ein Kreativer, der ein Nebengeschäft starten möchte, oder ein Unternehmer, der schnell ein internes Tool benötigt – diese Plattform schließt die Lücke zwischen Idee und Umsetzung.

Sie ist auch für nicht-technische Nutzer ein echter Game-Changer. Sie müssen nicht programmieren können, um eine App im App Store oder bei Google Play zu veröffentlichen. Sie müssen lediglich Ihre Idee in einfachem Englisch beschreiben, und Famous.ai kümmert sich um den Rest.

Für Entwickler geht es nicht so sehr darum, Sie zu ersetzen, sondern Ihren Arbeitsablauf zu beschleunigen. Sie erhalten einen sauberen, einsatzbereiten Code, den Sie erweitern, anpassen und optimieren können. Sie starten mit einem Vorsprung, anstatt bei Null anzufangen.

Von der Erstellung von Apps bis zur Entwicklung intelligenter Trading-Strategien

Eine der faszinierendsten Anwendungen von Famous.ai beschränkt sich nicht nur auf die Erstellung klassischer Apps. Die Plattform kann auch zur Entwicklung autonomer Trading-Bots verwendet werden, die den Markt analysieren, Orders ausführen und sogar aus ihren Fehlern lernen können.

Genau das haben wir mit einem innovativen Ansatz untersucht: die Kombination von Fibonacci-Retracements mit künstlicher Intelligenz, um intelligentere Einstiegssignale zu erstellen. Dieses Experiment veranschaulicht, wie eine KI wie Famous.ai weit über die einfache Codegenerierung hinausgehen kann, um die Entscheidungslogik eines Traders tatsächlich zu automatisieren.

📈 Fibonacci-Retracements und KI für intelligentere Einstiegssignale

Seit Jahrzehnten gehören Fibonacci-Retracements zu den zuverlässigsten Tools für technische Trader. Durch die Identifizierung potenzieller Umkehrpunkte helfen sie Tradern, ihre Ein- und Ausstiege an wichtigen Marktniveaus wie 38,2 %, 50 % und 61,8 % zu synchronisieren.

Allerdings haben sie einen großen Nachteil: ihre Subjektivität.

Trader sind sich oft uneinig darüber, welches Hoch- oder Tiefniveau verwendet werden soll, und die Märkte reagieren nicht immer auf die gleiche Weise auf Fibonacci-Niveaus.

Hier kommt künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Mithilfe historischer Daten und Mustererkennung kann KI Fibonacci-Retracements viel objektiver und genauer erkennen, validieren und vorhersagen.

Wie ist das möglich?

Schauen wir uns an, wie die Kombination von Fibonacci und KI neue Perspektiven im technischen Trading eröffnet, um intelligentere Einstiegssignale zu identifizieren.

🤖 KI für die Analyse von Retracements

KI, insbesondere maschinelles Lernen, ist hervorragend darin, wiederkehrende Muster in großen Datensätzen zu identifizieren, was menschliche Trader nicht konsistent leisten können. Bei der Anwendung auf Fibonacci-Retracements kann KI automatisch lernen, welche Retracement-Niveaus unter bestimmten Marktbedingungen tendenziell bestehen bleiben.

So funktionieren Fibonacci und KI in der Praxis:

Beispielsweise könnte die KI feststellen, dass Rückverfolgungen um 61,8 % bei hohem Volumen und Aufwärtsdynamik mit größerer Wahrscheinlichkeit fortgesetzt werden. Dies könnte Trader dazu veranlassen, klügere Einstiegspunkte zu wählen und Transaktionen zu bevorzugen, die dem vorherrschenden Trend um die 61,8 %-Linie folgen.

🔀 Wie man Fibonacci und KI für einen intelligenten Einstieg kombiniert

Es gibt mehrere generative KI-Tools, mit denen Sie Fibonacci und KI kombinieren können, darunter ChatGPT, Grok, Famous.ai und andere. Diese KI-Plattformen können Bots erstellen, um Einstiegstransaktionen auf der Grundlage von Retracements zu finden.

Sie müssen die KI nicht manuell erstellen, indem Sie Code in Python oder einer anderen Sprache schreiben. Die KI kann den gesamten Prozess übernehmen, vom Schreiben des Codes bis zum Testen des Handelsroboters selbst.

Sie müssen lediglich die entsprechenden Anweisungen geben, um Ihr Ziel zu erreichen. In diesem Fall müssen die Anweisungen Folgendes enthalten:

➡️ Den zu verwendenden Datenzeitraum und den ausgewählten Zeitrahmen.

➡️ Die zu analysierenden Währungspaare oder Vermögenswerte.

➡️ Anweisungen zur Identifizierung und Kennzeichnung der profitabelsten Fibonacci-Retracement-Niveaus für Pullback-Einstiege.

➡️ Regeln für Einstieg, Stop-Loss, Take-Profit und Trailing-Stop.

➡️ Einen Befehl zur Erstellung eines Trading-Roboters für MT4/MT5 auf der Grundlage der oben genannten Informationen.

Sie können nun die Wochencharts analysieren, um die wahrscheinlichsten Konfigurationen zu finden, die diesen Schlussfolgerungen über einen Zeitraum von 10 Jahren entsprechen. Geben Sie dazu einfach Ihren nächsten Auftrag in das KI-Tool ein.

Sie können sich auch mit einer echten MT5-API verbinden oder historische Daten basierend auf diesen Parametern importieren, um weitere Tests durchzuführen.

🔍 Fallstudie

Wir haben einen Backtest oder einen Simulationsvergleich zwischen Fibonacci- und KI-Eingaben im Vergleich zu manuellen Eingaben durchgeführt. Hier sind die Ergebnisse:

Laut diesem Backtest übertreffen Fibonacci und KI die manuelle Fibonacci-Methode bei allen Indikatoren deutlich.

Höhere Gewinnwahrscheinlichkeit (63 % gegenüber 47 %). Die Mustererkennungsfähigkeit der KI ermöglicht es, falsche Rückverfolgungen herauszufiltern und Positionen nur dann einzugehen, wenn die Wahrscheinlichkeit einer Fortsetzung höher ist (z. B. Bestätigung des Trends oder Validierung des Volumens).

Besseres Risiko-Ertrags-Verhältnis (1,6 gegenüber 1,2). Die von der KI ausgewählten Fibonacci-Niveaus identifizieren tendenziell tiefere und wahrscheinlichere Retracements, was engere Stopps und höhere Gewinnziele ermöglicht.

Höherer Erwartungswert. Ein Erwartungswert von +0,638R pro Transaktion bedeutet mehr als 100 Transaktionen mit einem durchschnittlichen Wachstum von ≈ +63,8 % des Anfangskapitals (ohne Berücksichtigung von Zinseszinsen). Das manuelle Fibonacci-Verfahren erreicht mit +0,034R nach Abzug der Kosten gerade einmal die Gewinnschwelle.

Statistische Signifikanz. In der Monte-Carlo-Simulation (2.000 Durchläufe) ist der p-Wert, der den durchschnittlichen Renditevorteil der KI angibt, statistisch signifikant und nicht zufällig.

Dies deutet darauf hin, dass die durch KI verbesserte Erkennung von Retracements zu deutlich intelligenteren Einstiegspunkten führt und sowohl die Genauigkeit als auch die Rentabilität von Transaktionen durch adaptives Lernen anstelle von festen Annahmen verbessert.

🤔 Zu berücksichtigende Vor- und Nachteile

✅ Vorteile

Reduzierung der Subjektivität

Die traditionelle Fibonacci-Analyse hängt stark von der Interpretation des Traders ab, angefangen bei der Auswahl der Hochs und Tiefs bis hin zur Darstellung der Retracement-Niveaus. Dieser Prozess führt oft zu einer emotionalen Verzerrung, da Trader eher das sehen, was sie sehen wollen, als das, was der Markt objektiv zeigt.

KI beseitigt diese Spekulationen, indem sie Swing-Punkte anhand von Volatilität, Struktur und statistischer Relevanz identifiziert und so sicherstellt, dass jede Analyse derselben unvoreingenommenen Logik folgt.

Konsistenz der Muster

Während ein menschlicher Trader in einer Woche mehrere Retracement-Konfigurationen erkennen kann, kann ein KI-System Tausende von historischen Beispielen in wenigen Minuten untersuchen.

Auf diese Weise lernt die KI, welche Fibonacci-Niveaus, wie z. B. 38,2 %, 50 % oder 61,8 %, unter verschiedenen Marktbedingungen tendenziell die zuverlässigsten Einstiegspunkte bieten. Sie versteht auch den umgebenden Kontext, wie z. B. die Stärke des Trends, die Volumenbedingungen und die Marktvolatilität.

Besseres Timing

Menschen steigen oft zu früh oder zu spät ein, getrieben von Emotionen wie der Angst, etwas zu verpassen, oder von Zögern. KI hingegen löst nur dann Eintritte aus, wenn mehrere Kriterien erfüllt sind.

Da diese Auslöser anhand Tausender historischer Daten getestet und optimiert werden, ist das Timing von Fibonacci und KI nicht nur reaktiv, sondern auch statistisch optimiert. Diese Präzision verhindert vorzeitige oder verspätete Einstiegszeitpunkte und erhöht die Chancen, zum günstigsten Zeitpunkt einzusteigen.

Bereit für die Automatisierung

KI-Systeme lassen sich nahtlos in halbautomatisierte oder vollständig algorithmische Trading-Konfigurationen wie MT5, TradingView oder Plattformen wie Famous.ai integrieren.

Einmal trainiert, können diese Modelle den Markt kontinuierlich überwachen, Retracement-Chancen identifizieren und sogar automatisch Trades basierend auf vordefinierten Risikoparametern ausführen.

Dies spart nicht nur Zeit, sondern sorgt auch für Disziplin, da die KI ihre Regeln konsequent befolgt, ohne von Müdigkeit oder emotionalem Stress beeinflusst zu werden.

❌ Nachteile

Überanpassung

Eine Überanpassung tritt auf, wenn die KI sich zu sehr auf vergangene Daten spezialisiert. Dies kann bei Backtests eine Illusion von Genauigkeit erzeugen, aber zu einer schlechten Performance im Live- Trading führen.

Die wichtigste Strategie zur Risikominderung besteht darin, die Modelle regelmäßig anhand neuer, nicht in der Stichprobe enthaltener Daten zu validieren und neu zu trainieren, um sicherzustellen, dass sie gut generalisieren.

Datenverzerrung

Das Übersehen wichtiger Marktereignisse, wie z. B. Interventionen der Zentralbanken oder die Veröffentlichung der Zahlen zur Beschäftigung außerhalb der Landwirtschaft, kann dazu führen, dass die KI zukünftige Rückgänge falsch einschätzt. Wenn die Daten nur Trendbedingungen oder bestimmte Vermögenswerte umfassen, sind die Schlussfolgerungen des Modells möglicherweise nicht universell anwendbar.

Um solche Verzerrungen zu vermeiden, ist es unerlässlich, vielfältige und qualitativ hochwertige Datensätze zu gewährleisten.

Veränderung der Marktbedingungen

Märkte verändern sich aufgrund makroökonomischer Veränderungen, Änderungen der Geldpolitik oder des Eintritts neuer Akteure. Eine KI, die unter bestimmten Bedingungen gut funktioniert, kann bei veränderten Volatilitäts- oder Liquiditätsbedingungen weniger leistungsfähig sein. Beispielsweise kann ein Modell, das über Jahre hinweg bei geringer Volatilität trainiert wurde, nach plötzlichen Preisschocks Schwierigkeiten haben.

Um dem entgegenzuwirken, muss die KI regelmäßig mit gleitenden Datensätzen neu trainiert und mit adaptiven Mechanismen ausgestattet werden, die auf Volatilitätsänderungen reagieren.

Technische Hindernisse

Obwohl moderne KI-Tools die Entwicklung automatisierter Strategien erleichtern, erfordert ihre erfolgreiche Umsetzung dennoch ein grundlegendes Verständnis der Datenverarbeitung, der Funktionsentwicklung und der Integration von Trading-Plattformen. Ein Mangel an technischen Kenntnissen kann zu Konfigurationsfehlern, falschen Dateneingaben oder Ausführungsfehlern führen.

Trader, die sich mit der Programmierung nicht auskennen, können dies durch den Einsatz von KI-gestützten Plattformen oder Co-Pilot-Tools ausgleichen, die den Großteil der technischen Komplexität übernehmen, sodass sie sich auf die Entwicklung von Strategien und Entscheidungslogik konzentrieren können.

📝 Fazit

Die mit Famous.ai durchgeführte Studie zeigt, wie sehr künstliche Intelligenz die Art und Weise verändern kann, wie wir unsere Trading-Strategien entwickeln und umsetzen. Durch die Kombination der mathematischen Genauigkeit von Fibonacci-Retracements mit der adaptiven Lernfähigkeit der KI lassen sich präzisere, konsistentere und statistisch robustere Eingangssignale erzielen.

Famous.ai ist mehr als nur ein Code-Generator, es ist ein strategisches Design-Tool, das nicht nur die Entwicklung, sondern auch die Entscheidungslogik technischer Trader automatisieren kann.

Dieser Ansatz ebnet den Weg für eine neue Ära, in der menschliche Intuition und künstliche Intelligenz Hand in Hand arbeiten – die eine zum Entwerfen, die andere zum Optimieren.

💬 FAQ zu Fibonacci und KI-Analyse