Ausgangslage:
Im Rahmen dieses Maturaprojekts liegt der Fokus auf der Entwicklung eines innovativen Systems zur Generierung von Kauf- und Verkaufssignalen auf den Finanzmärkten. Ziel ist es, durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich des algorithmischen Handels einen finanziellen Mehrwert zu erzielen.

Idee:
Die Grundidee des Projekts ist das Training einer KI mit verschiedenen Finanzmarktindikatoren, wie dem Relative Strength Index (RSI), Bollinger Bändern und dem Moving Average Convergence Divergence (MACD). Diese KI soll in der Lage sein, Markttrends zu analysieren und auf dieser Basis effektive Handelssignale zu generieren.

Realisierung:
Für die Umsetzung des Projekts wurden echte Finanzdaten von EOD Historical Data verwendet. Die technische Realisierung erfolgte mittels Python, wobei ein Flask-Backend für die Server-Logik und ein React-Frontend für die Benutzeroberfläche implementiert wurden. Das Ergebnis ist eine interaktive Webseite, die es den Nutzern ermöglicht, die Leistung des Systems in Echtzeit zu verfolgen und zu analysieren.

Das Projekt demonstriert die Anwendbarkeit von KI-Methoden im Finanzsektor und bietet Einblicke in die Potenziale des algorithmischen Handels.

Team: Lukas Ebner, Armin Reiter

Betreuer: Prof. Dipl.-Ing. Roman Schragl