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Author	SHA1	Message	Date
TPTBusiness	647be579f8	docs: Remove 'Inspired by' comments and add comprehensive Acknowledgments ... - Removed 'Inspiriert von' comments from all source files - Added comprehensive Acknowledgments section to README.md - Credits to: * Microsoft RD-Agent (MIT) - R&D framework foundation * TradingAgents (Apache 2.0) - Multi-agent patterns * ai-hedge-fund - Macro analysis and risk management concepts - Clarified that all code is originally written and implemented independently - Ensures license compliance (MIT, Apache 2.0 compatible) Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>	2026-04-02 20:16:54 +02:00
TPTBusiness	b95bbf5900	feat: EURUSD Trading-Verbesserungen implementiert (Phase 1) ... Neue Module für quantitatives EURUSD-Trading: 1. Hurst Exponent Regime Detection (eurusd_regime.py) - Erkennt Marktregime: MEAN_REVERSION, NEUTRAL, TRENDING - R/S-Analyse für 1min EURUSD-Daten optimiert - Trading-Empfehlungen pro Regime 2. BM25 Memory-System (eurusd_memory.py) - Speichert vergangene Trades mit Situation/Ergebnis - Findet ähnliche Setups via BM25-Ähnlichkeit - Persistente JSON-Speicherung - Historische Win-Rate Analyse 3. Volatility-Adjusted Position Sizing (eurusd_risk.py) - ATR-basierte Volatilitätsmessung - Positionsgröße nach Volatilitäts-Percentile (0.4x-1.5x) - Regime-Adjustierung (MEAN_REVERSION/TRENDING/NEUTRAL) - Korrelations-Adjustierung für Forex-Paare 4. Multi-Provider LLM Fallback (eurusd_llm.py) - Automatische Fallback-Kette bei API-Ausfällen - Provider: Qwen3.5 → DeepSeek → Gemini → Ollama - Provider-Statistiken für Monitoring - JSON-Modus für strukturierte Outputs Daten-Pipeline verbessert: - 1-Minuten-Daten korrekt in Qlib integriert - Prompts von 15min auf 1min aktualisiert - generate.py für 1min EURUSD-Daten angepasst Alle Module einzeln und im Integrationstest bestanden.	2026-03-30 19:56:26 +02:00