Docs: Konzepte/Plaene in docs/ mit Typ-Unterordnern buendeln
Root aufgeraeumt: alle Konzept-/Plan-/Fach-Dokumente nach docs/ verschoben, organisiert nach Typ (wie fuer ein separates Docs-Repo vorgeschlagen, aber bewusst in diesem Repo, damit Plan->umsetzende-Commits nachvollziehbar bleiben): - docs/konzepte/ (KONZEPT-*) - docs/umsetzungsplaene/ (UMSETZUNGSPLAN-*) - docs/ideen/ (fruehe Ideen, Platzhalter) - docs/pruefplaene/ (PRUEFPLAN-*) - docs/steuer/ (Steuer-/Buchhaltungs-Doks, z.B. US-CPA-Fragebogen) - docs/README.md (Index/Konventionen) Getrackte Plaene als Rename verschoben (History erhalten); zuvor untracked Konzept-/ Plan-Dateien jetzt versioniert. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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Claude Opus 4.8
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# Konzept: Eigenes datengetriebenes Trading-Modul („DataDriven")
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> Stand: 2026-07-11
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> Status: KONZEPT (noch kein Umsetzungsplan). Ziel: ein Strategiemodul, das eigene
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> Handelsentscheidungen aus externen Datenquellen ableitet — je Marktkategorie eine
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> eigene Datenquelle + ein eigenes Fair-Value-Modell. Die Datenanbindung wird so
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> gebaut, dass das ResolutionFarming sie mitnutzen kann (State-aware-Filter, C-S2).
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## 1. Grundidee
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Alle bisherigen Module leiten Signale von ANDEREN ab (Master-Trades, Marktpreise).
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DataDriven dreht das um: **Wir berechnen aus Rohdaten eine eigene faire
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Wahrscheinlichkeit** und handeln nur, wenn der Marktpreis deutlich davon abweicht:
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FairValue(Markt) aus Datenquelle → Vergleich mit Marktpreis (Bid/Ask)
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→ |FairValue − Preis| > MinEdge (nach Fees) → Order (Maker bevorzugt) → Halten bis Resolution/Ziel
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```
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Der Edge kommt nicht aus Geschwindigkeit, sondern daraus, die **Daten besser/
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konsequenter auszuwerten als der Durchschnitts-Teilnehmer** der jeweiligen Kategorie.
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Deshalb ist die Kategorien-Wahl die wichtigste Entscheidung dieses Moduls.
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## 2. Architektur (fügt sich in die bestehende Modul-Landschaft)
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PolyTrader.Modules.DataDriven (IPolyTraderModule, DbPrefix dd_)
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├── Core-Beitrag (geteilt, auch für ResolutionFarming nutzbar):
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│ IMarketStateProvider // je Kategorie: liefert konservative
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│ { // Wahrscheinlichkeits-Schätzung + Zustand
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│ bool Supports(MarketData m);
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│ Task<MarketStateEstimate?> EstimateAsync(MarketData m, CancellationToken ct);
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│ }
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│ record MarketStateEstimate(decimal ProbLowerBound, decimal ProbUpperBound,
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│ string StateSummary, DateTime AsOf, string Source);
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├── Provider (je Kategorie ein Adapter, einzeln aktivierbar):
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│ WeatherStateProvider // Open-Meteo/NOAA-Modelläufe
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│ SportsScoreStateProvider // Live-Scores (z. B. API-Football)
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│ CryptoStrikeStateProvider // Binance-Spot + realisierte Volatilität
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│ MacroStateProvider // Nowcasts/Konsensdaten (CPI, Zinsen)
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├── Services:
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│ DdScannerService // Märkte je aktiver Kategorie laden, FairValue
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│ // berechnen, Kandidaten mit Edge persistieren
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│ DdExecutionService // Sizing/Limits (Muster: FarmingRiskEngine/
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│ // Planner wiederverwenden!), Maker-first
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│ DdPositionMonitorService // Re-Evaluation offener Positionen: dreht der
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│ // FairValue, wird der Exit geprüft (Leiter-Muster)
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└── Persistenz: dd_settings / dd_candidates / dd_positions / dd_closed_trades
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(Kopie des bewährten rf_-Schemas; Autoincrement-IDs, Kalibrierungs-Historie)
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**Wichtige Wiederverwendung:** Risk-Engine, Execution-Planner, Fill-Modell,
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Resolution-Monitor und UI-Aufbau des ResolutionFarming sind fast 1:1 übertragbar —
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DataDriven ist strukturell „ResolutionFarming mit eigener Signalquelle statt
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Preisband-Scan". Der Unterschied: DataDriven darf auch UNTER 0.90 kaufen (überall,
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wo FairValue ≫ Preis) und optional vor der Resolution verkaufen, wenn der Edge
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realisiert ist (Preis hat FairValue erreicht → Kapitalumschlag).
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**ResolutionFarming-Synergie (C-S2):** Sobald ein `IMarketStateProvider` für eine
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Kategorie existiert, nutzt ihn auch der RF-Scanner: Ein Preis-Dip wird nicht mehr
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pauschal gemieden (Momentum-Filter), sondern gegen `ProbLowerBound` geprüft —
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Richards 5:1-in-Minute-80-Beispiel wird damit zur Kaufgelegenheit statt zum Reject.
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## 3. Kategorien-Bewertung: Wo lohnt sich ein eigenes Modell?
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Bewertung nach: Datenlage (frei/billig verfügbar?), Modell-Komplexität,
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Bot-Konkurrenz (Stand 2026), Fee-Satz, Kapitalbindung.
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| Kategorie | Datenquelle (Kosten) | Modell | Bot-Konkurrenz | Fee | Bindung | Urteil |
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| **Wetter (Tages-Märkte: Temperatur/Niederschlag je Stadt)** | Open-Meteo/NOAA/ECMWF-Läufe (kostenlos) | Modell-Konsens vs. Marktpreis; Update-Lag nutzen | **moderat, wachsend** — Edges von ~10 Pp (2023) auf ~3 Pp (2026) komprimiert, aber vorhanden; dünne Bücher, wenig Retail | 1,25 % | Stunden–Tage | ✅ **Bester Einstieg** |
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| **Wetter (Saison: Hurrikane, Rekorde)** | wie oben + NHC | aufwendiger | gering (Kapital-Lockup schreckt ab) | 1,25 % | Wochen–Monate | ⚠️ später (Bindung) |
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| **Sport pre-game (kleinere Ligen)** | API-Football o. ä. (~20–30 $/Mon.) | Elo-/Quotenvergleich vs. Buchmacher-Konsens | groß in Top-Ligen, **moderat in Nebenligen** | 0,75 % | Stunden–Tage | ✅ zweiter Kandidat |
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| **Sport live (State-Provider)** | wie oben, Live-Scores | Score+Restzeit → P(Sieg), konservative Untergrenze | hoch (Latenz-Bots) — aber wir brauchen nur EINEN Fill unter FairValue, nicht den schnellsten | 0,75 % | Minuten–Stunden | ✅ als RF-Filter; als eigene Strategie nur eng begrenzt |
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| **Krypto-Strikes (Wochen/Monat: „BTC über X am Y")** | Binance-WSS (kostenlos) | Distanz zum Strike + realisierte Vol → P | hoch bei 15-min/Stunde, **moderat bei Wochen-Strikes** | 1,8 % ⚠️ | Tage–Wochen | ⚠️ Fee frisst viel; nur bei großem Modell-Edge |
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| **Makro (CPI, Zinsentscheide)** | Cleveland-Fed-Nowcast, Konsens-Schätzungen (frei) | Nowcast vs. Marktpreis | moderat, aber informierte Gegenseite | 1,5 % | Tage–Wochen | ⚠️ Nische, wenige Märkte |
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| **Politik-Longtail (Nicht-Headline)** | Polls/Aggregatoren | Poll-Modell | gering im Long Tail | 1,0 % | Wochen+ | ⚠️ Bindung + Resolution-Risiko |
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| **Kultur/Awards/Mentions** | Box-Office-Daten teils frei; sonst dünn | schwach | **gering** | 1,25–1,56 % | variabel | ❌ Resolution-Risiko (AI-Rater Pflicht), Datenlage schlecht |
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| Krypto 15-min/1h Up-Down | Binance | Latenz | **extrem** (Sub-100-ms-Bots) | 1,8 % | Minuten | ❌ nicht unser Spiel |
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**Antwort auf „nicht geflutete Kategorien":** Am wenigsten Bot-dominiert sind 2026
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(a) **Wetter** — dünne Bücher, Nischenwissen (Stations-Regeln, Modell-Läufe), Retail
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meidet die Kategorie; (b) **Long-Tail-/Nebenliga-Sport pre-game**; (c) **Makro-
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Nischen** und (d) Long-Tail-Politik. Geflutet sind: Krypto-Kurzfrist, Top-Sport
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in-play, Headline-Elections, Arbitrage/NegRisk-Rebalancing. Faustregel: Bots meiden
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Kapitalbindung und Nischenwissen — genau dort liegt unser Fenster.
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## 4. Empfohlener Aufbau-Pfad
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1. **Phase DD-0:** `IMarketStateProvider`-Contract in Core + Modul-Skelett
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(rf_-Schema kopieren). Kein Provider aktiv.
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2. **Phase DD-1 (Wetter, read-only):** WeatherStateProvider (Open-Meteo, tägliche
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Temperatur-Märkte 2–3 US-Städte). Scanner läuft wochenlang read-only:
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FairValue vs. Marktpreis loggen → **misst den real verbliebenen Edge, bevor
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irgendetwas gehandelt wird** (dasselbe Kalibrierungs-Gate-Prinzip wie RF).
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3. **Phase DD-2:** Demo-Execution (Planner/Fill-Modell aus RF), 4 Wochen.
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4. **Phase DD-3:** SportsScoreStateProvider — zuerst NUR als RF-Filter (C-S2:
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Dip-Freigabe bei klarer Führung), erst danach als eigene DD-Strategie.
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5. **Phase DD-4:** Live klein (eigener Account, wie bei RF), dann weitere Provider
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nach gemessenem Edge.
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## 5. Risiken dieses Moduls (ehrlich)
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1. **Modell-Risiko ersetzt Master-Risiko:** Ein Bug/Bias im Fair-Value-Modell
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produziert systematisch falsche Trades. Gegenmittel: read-only-Messphase je
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Provider (DD-1-Prinzip), konservative Untergrenzen statt Punktschätzern.
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2. **Edge-Kompression:** Der Wetter-Edge ist dokumentiert am Schrumpfen (10→3 Pp).
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Read-only-Messung VOR jedem Livegang, und die Bereitschaft, eine Kategorie
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wieder abzuschalten, wenn die Messung < MinEdge zeigt.
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3. **Regel-Fallen:** Wetter-Märkte lösen nach exakten Stations-Regeln auf — der
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AI-Auflösequalitäts-Rater (separater Plan) und das genaue Lesen der Regeln
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je Markt-Serie sind Pflicht (welche Station, welche Rundung, welcher Zeitraum).
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4. **Aufwand:** Jede Kategorie ist ein eigenes kleines Forschungsprojekt. Deshalb:
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strikt eine Kategorie nach der anderen, jede mit eigenem Go/No-Go-Gate.
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## 6. Quellen (Kategorien-/Konkurrenz-Einschätzung)
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- Polymarket Weather/Climate-Kategorieübersichten (Volumen/Marktzahl):
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https://polymarket.com/predictions/weather, https://polymarket.com/predictions/climate
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- Weather-Bot-Funktionsweise & Edge-Kompression 2023→2026:
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https://laikalabs.ai/prediction-markets/polymarket-weather-trading-bot
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- Markt-Mikrostruktur/Tiefe Wetter-Märkte: https://polymart.app/blog/polymarket-weather-markets,
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https://polymarkets.co.il/en/guide/weather-guide/
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