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Baue deinen eigenen Kalshi- (oder Polymarket-) Vorhersagemarkt-Bot — 5-teiliger Kurs
Ein kompletter 5-Post-Kurs zum Aufbau eines Live-Kalshi- (oder Polymarket-) Handelsbots von Grund auf — Dualmodell-Architektur, Datenpipeline, LightGBM-Training, Paper-Trading-Validierung und VPS-Bereitstellung. Alle Codes enthalten. Von einem Builder geschrieben, der ihn mit echtem Geld betreibt.
Product Description
Dies ist der vollständige schriftliche Kurs hinter dem Kalshi-Handelsbot, den ich mit echtem Geld betreibe — Beitrag für Beitrag auf Rebel Edge veröffentlicht, jetzt an einem Ort gesammelt.
Fünf Beiträge. Jede Schicht des Systems. Code enthalten.
Worum es in dem Kurs geht
Beitrag 1 — Architektur
Warum ein Modell nicht ausreicht. Der Dual-Confirmation-Filter, der 91,9% der Signale ablehnt. Wie Chronos-T5-Small und LightGBM unabhängig arbeiten und warum sie zustimmen müssen, bevor ein Trade ausgelöst wird. Kelly-Kriterium Positionsgrößenbestimmung. Der vollständige Handelszyklus in 25 Zeilen Python.
Beitrag 2 — Datenpipeline
Live Binance OHLCV-Daten mit ccxt abrufen (kein API-Schlüssel nötig). 26 Features in 8 Kategorien mit pandas-ta entwickelt. Sinus/Kosinus-Zeitcodierung. Die 3 live-injizierten Kalshi-Features, die das Binance-Chart mit dem Vorhersagemarkt verbinden. SQLite-Logging-Schema mit 14 Spalten.
Beitrag 3 — Training der Modelle
Einrichtung der LightGBM-Binärklassifikation. Warum geschlossene Trade-Ergebnisse im Training 3× Gewicht erhalten. Wie Chronos-T5-Small 100 probabilistische Prognosen auf CPU generiert — kein GPU nötig. Der Dual-Trigger-Re-Training-Kreis: alle 6 Stunden nach der Uhr und alle 20 geschlossenen Trades. Joblib-Persistenz, damit Neustarts das Modell nicht verlieren. Brier-Score- und Log-Verlust-Validierung, bevor das neue Modell live geht.
Beitrag 4 — Paper-Trading-Validierung
Die One-Flag-Architektur, die Paper-Modus und Live-Modus identisch macht. Fünf Fehlerkategorien, die Paper-Trading erfasst und Backtesting niemals erkennen wird. Die fünf SQLite-Tabellen, die Go/No-Go-Analysen ermöglichen — einschließlich der skipped_signals-Tabelle, die die meisten Builder überspringen. Konfidenzintervallrechnung zu 241 Paper-Trades: Was 51,5% statistisch tatsächlich bedeutet. Die drei Bedingungen, die der Bot erfüllen musste, bevor er live ging.
Beitrag 5 — Deploy, Monitor, Discipline
Ein Hetzner CX22 VPS für 3,79 €/Monat einrichten. Der Cron-Pfad-Fehler, der die meisten ersten Deployments tötet. Systemd als Crash-Erholungs-Schicht (nicht der Scheduler). Rotierende Logs auf 50 MB begrenzt. Telegram-Handelsalarme. Retry-Logik für idempotente vs. nicht-idempotente API-Aufrufe. Vorgefertigte Handelsregeln, die vor dem ersten Live-Handel festgelegt wurden — denn die Version von dir, die die Regeln vor Verlusten schrieb, ist die einzige Version, der es zuzuhören gilt.
Für wen das ist
Python-Entwickler, die ein echtes algorithmisches Handelssystem an einer CFTC-regulierten Börse aufbauen möchten — kein Backtest, keine Simulation, sondern ein Bot, der mit echtem Kapital, echten Marktdaten, echten API-Aufrufen und echter Abrechnung läuft. Du solltest dich mit Python auskennen. Vertrautheit mit pandas und grundlegenden ML-Konzepten hilft, ist aber nicht erforderlich — jedes Konzept wird von den Grundprinzipien her erklärt.
Live-Ergebnisse des Bots, den dieser Kurs aufbaut
$428 Portfolio · +18,95% vom Startsaldo 360 $ · 132 Live-Trades · 55,3% Gewinnquote · XRP-Verträge bei
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Baue deinen eigenen Kalshi- (oder Polymarket-) Vorhersagemarkt-Bot — 5-teiliger Kurs
Ein kompletter 5-Post-Kurs zum Aufbau eines Live-Kalshi- (oder Polymarket-) Handelsbots von Grund auf — Dualmodell-Architektur, Datenpipeline, LightGBM-Training, Paper-Trading-Validierung und VPS-Bereitstellung. Alle Codes enthalten. Von einem Builder geschrieben, der ihn mit echtem Geld betreibt.
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Preis
$15.00



