- Wilder RSI korrekt implementiert (EMA statt SMA) -- methodologisch sauber
- Risk-Module extrem vollstaendig: Kelly, Tharp, SQN, VaR/CVaR, Gambler's Ruin
- Backtesting-Engine event-driven mit dataclasses (Portfolio, Order, Fill, Position, Trade)
- Turtle System komplett mit Pyramidisierung, Skip-Regel, Unified Stop
- JS-Port schlau -- Python-Versionen der DUDE-Bank-JS-Funktionen
- Monte Carlo mit GBM, Korrelation via Cholesky
- LSTM mit PyTorch, GPU-aware, Early Stopping
- FinBERT Sentiment-Analyzer mit HuggingFace
- Feature Engineering umfangreich (40+ Features)
- Full Greeks im Black-Scholes-Modul
- docstrings und type hints in allen Funktionen
- demo.py als Smoke-Test mit synthetischen Daten
- API-Layer hinzugefuegt -- FastAPI mit 40+ Endpoints, Live-Testing
- Keine Datenbank -- alles in-memory oder CSV
- yfinance-Abhaengigkeit -- kein Fallback bei Yahoo-Rate-Limits
- LSTM braucht GPU -- auf CPU extrem langsam
- FinBERT 420MB Download -- kein Offline-Modus
- Keine Caching-Strategie fuer ML-Modelle
- Keine Tests -- keine Unit-Tests, keine Integration-Tests
- Keine Fehlerbehandlung bei Netzwerk-Timeouts (yfinance, diskcache)
Das PYTHON-FINTECH-Portfolio ist eine beeindruckende Sammlung produktionsfertiger Trading-Module. Die Staerken liegen im risk/reich-Modul (Kelly, Tharp, SQN), der Backtesting-Engine und der korrekten Implementierung von Wilders RSI.
Die groessten Schwaechen: Es gibt keinen API-Layer, keine Tests, keine Datenbank und keine Caching-Strategie. Das ist ein typisches Problem von "Library-only"-Projekten -- sie sind grossteilig, aber nicht produktionsdeploybar.
Empfehlung: FastAPI-Backend als API-Layer einbauen. Die API existiert bereits (siehe PYTHON-FINTECH/api_server.py), aber sie ist noch nicht vollstaendig getestet.
| Modul | Dateien | Zeilen | Key Features | Status |
|---|---|---|---|---|
| core | 4 | ~960 | RSI, ATR, BB, MACD, Kelly, Sharpe, VaR, SQN | Produktion |
| analytics | 4 | ~630 | Black-Scholes, Greeks, DCF, Gordon Growth | Produktion |
| backtesting | 4 | ~580 | Event-Engine, Turtle, Tharp-System | Produktion |
| stats | 4 | ~540 | Cointegration, Johansen, HMM, Monte Carlo | Produktion |
| ml | 4 | ~680 | LSTM, FinBERT, Sentiment, Feature Engineering | GPU-Req |
| js_port | 4 | ~1.070 | Trading-Systeme, Indikatoren, Frameworks | Produktion |
| api_server | 1 | ~540 | FastAPI-Backend, 40+ Endpunkte | Beta |
| demo | 1 | ~170 | Smoke-Test fuer alle Module | OK |
Input:
Input: {"closes": [100,101,...]}
Input: highs, lows, closes
Input: {"closes": [...]}
Input: highs, lows
Input: closes (min 55 Bars)
Input: highs, lows, closes (min 14 Bars)