Vibecoding eines Trading-Bots -
Teil 2: Das Umwandeln von
Architektur in Code umsetzen
$SOL
In Teil 1 habe ich die drei Ebenen aufgeschlüsselt, die jeder Trading-Bot braucht – Datenfeed, Entscheidungslogik und Ausführung. Wenn du das verpasst hast, geh zurück und lies es zuerst, denn dieser Teil baut direkt darauf auf.
Jetzt lass uns darüber sprechen, wie man das tatsächlich in funktionierenden Code verwandelt – und genauer, wie KI in diesen Prozess passt. Genau das meinen die Leute, wenn sie von „Vibecoding“ sprechen.
Vibecoding ist nicht „KI schreibt dir den Bot“
Viele hören „Vibecoding“ und stellen sich vor, man tippt „bau mir einen Trading-Bot“ in einen Prompt und geht davon aus, dass am Ende ein fertiges Produkt dabei herauskommt. So funktioniert das nicht, und so damit umzugehen ist der Grund, warum Leute am Ende Bots bekommen, die still scheitern oder Gelder abfließen lassen.
Wie Vibecoding in der Praxis tatsächlich aussieht:
1. Erst das Gerüst, später die Logik
Ich habe damit begonnen, erst das Grundgerüst fertigzustellen – Dateistruktur, wie der Daten-Feed mit der Entscheidungslogik verbunden ist, und wie die Entscheidungslogik an die Ausführung übergibt. KI ist für diesen Teil wirklich schnell. Das ist Boilerplate, und genau dort spielt KI-Assistance ihre Stärke aus.
2. Lies alles, was er dir gibt. Das ist der Part, den die meisten überspringen. Jede Funktion, die die KI generiert, habe ich Zeile für Zeile durchgegangen – nicht, weil ich ihr nicht vertraut habe, sondern weil ich wirklich verstehen musste, was mein eigener Bot macht. Wenn du nicht erklären kannst, warum ein Stück deines eigenen Codes funktioniert, kannst du es nicht reparieren, wenn es um 2 Uhr nachts bricht und echtes Geld auf dem Spiel steht.
3. Iteriere in kleinen Abschnitten, nicht mit einem riesigen PromptStatt das ganze Bot-System auf einmal zu fragen, habe ich es Schicht für Schicht aufgebaut – erst der Daten-Feed, der funktionierte und getestet wurde, bevor ich die Entscheidungslogik angefasst habe; die Entscheidungslogik wurde mit fiktiven Daten getestet, bevor sie mit echter Ausführung verbunden wurde. Vibecoding funktioniert am besten als enger Loop: Prompt, lesen, testen, anpassen, wiederholen. Nicht als One-Shot.
4. Behandle KI wie einen schnellen Junior-Dev, nicht wie ein OrakelSie wird zuversichtlich Dinge schreiben, die subtil falsch sind – besonders bei Sonderfällen wie fehlgeschlagenen Transaktionen, Rate Limits oder schlechtem Datenmaterial. Das abzufangen ist nicht optional. Das ist immer noch deine Aufgabe.
Warum das speziell für die Entscheidungs-Schicht wichtig ist Die Scoring-Logik – also der Teil, der entscheidet, was es überhaupt wert ist, dass man darauf reagiert – ist der Bereich, in den ich am meisten Zeit gesteckt habe, weil dort der echte Vorteil eines Bots lebt (oder eben nicht). Ich gehe nicht auf die konkreten Gewichtungen ein, aber die Kurzversion: Kein einzelnes Signal erzählt die ganze Geschichte, und die richtige Kombination hinzubekommen hat deutlich mehr Iterationen gebraucht als das Gerüst selbst.
Teil 3 wird darauf eingehen, wie ich diese Entscheidungsfindungs-Schicht tatsächlich trainiert und getunt habe – was „Training“ für einen Bot wie diesen überhaupt bedeutet, und wie das Backtesting das beeinflusst hat.
Teil 3 – das Training der Entscheidungsfindung des Bots – kommt demnächst.
Haftungsausschluss:
Keine Finanzberatung. Nur zu Bildungszwecken. Trading ist mit Risiken verbunden.