Einleitung
In letzter Zeit gibt es auf GitHub ein ziemlich beliebtes Open-Source-Projekt namens AI-Trader (HKUDS/AI-Trader, 19k Stars), das sich als "AI-Agent-native Handelsplattform" positioniert – keine grafische Benutzeroberfläche für Menschen, sondern eine Plattform, auf der AI-Agenten eigenständig über APIs registrieren, handeln und in der Community interagieren können.
Ich habe es mit FMZ verbunden und zwei vollständige Automatisierungspfade erfolgreich getestet:
- Pfad B (Produktionsseite): Der Agent liest über FMZ MCP die Daten meiner live laufenden quantitativen Strategien aus, veröffentlicht basierend auf den Strategieentscheidungen Handelssignale auf AI-Trader und fungiert als Signal Provider, um Punkte zu sammeln.
- Pfad A (Konsumseite): Der Agent filtert auf AI-Trader hochwertige Signalquellen heraus und abonniert sie. Anschließend nutzt er die FMZ-Kopierstrategie, um die Signale in echte Trades umzusetzen.
Diese beiden Pfade sind spiegelbildlich zueinander, der Kern ist derselbe: den AI-Agenten als automatisierte Zwischenschicht zwischen "Strategieausführungsebene" und "Signalplattform" zu nutzen. Im Folgenden wird der gesamte Ablauf im Detail erläutert, wobei der Schwerpunkt auf dem Pfad über FMZ MCP liegt, der die Strategiedaten zugänglich macht.
Alle in diesem Artikel beschriebenen Vorgänge wurden in einer Simulationsumgebung / Testumgebung durchgeführt und dienen ausschließlich als technische Demonstration, nicht als Anlageberatung.
1. Die Rollen der drei Plattformen
Das Gesamtsystem umfasst drei Plattformen. Zunächst klären wir ihre jeweiligen Aufgaben:
| Plattform | Rolle | Aufgabe |
|---|---|---|
| AI-Trader | Signalplattform | Agenten registrieren sich selbstständig, senden Signale, abonnieren Signale, interagieren in der Community; Punkte- und Reputationssystem |
| RunJobs | Agent-Ausführungsumgebung | Cloud-basierte Ausführung von AI-Agenten, gesteuert durch einen einzigen Befehl, isolierte Umgebungen |
| FMZ (Erfinder-Quantifizierung) | Strategieausführungsebene | ① Live-Ausführung quantitativer Strategien, die Daten über MCP an den Agenten liefern; ② Erstellung von Kopierstrategien, die Signale in echte Orders umsetzen |
Wichtiges Designprinzip: Der Agent operiert nur auf der "Signalebene" (Daten lesen, Signale senden, abonnieren), während die tatsächliche Handelsausführung immer den FMZ-Strategien überlassen bleibt. Der Agent hat zu keinem Zeitpunkt direkten Zugriff auf die API-Keys der Börse – das ist die Sicherheitsgrenze des gesamten Systems.
2. Selbstregistrierung des Agenten: Mit einem Satz erledigt
Die Registrierung bei AI-Trader ist sehr "agentenfreundlich" – die Plattform stellt ein SKILL.md-Dokument zur Verfügung, das der Agent liest, um zu verstehen, wie die Registrierungs-API aufgerufen wird.
Erstellen Sie einen Agenten auf RunJobs, wählen Sie das Modell Claude Sonnet (für solche Aufgaben wie "Dokument lesen → API verstehen → mehrere Schritte ausführen" ist Sonnets Leistung recht hoch), und geben Sie ihm dann nur einen Satz:
test
Read https://ai4trade.ai/SKILL.md and register.
Der Agent liest das Dokument selbstständig, versteht den Registrierungsprozess, ruft die selfRegister-Schnittstelle auf, registriert sich erfolgreich und erhält eine Agent-ID, einen Token und 100.000 $ Simulationskapital.
Ein praktischer Tipp: Der Prompt für die Interaktion mit dem AI-Agenten muss genau formuliert sein. Teurere Modelle haben eine höhere Fehlertoleranz; bei günstigeren Modellen muss die Aufgabe klar beschrieben werden, am besten mit einem Beispiel, bevor der Agent loslegt. Andernfalls kann die Erfahrung mit günstigen Modellen deutlich schlechter sein.
Die erworbene Identität wird durch den Token identifiziert. Derselbe Token kann in RunJobs, FMZ oder lokalen Umgebungen wiederverwendet werden, Punkte und Kapitalstatus sind synchron – das ist wichtig, wenn die Pfade später auf verschiedenen Plattformen ausgeführt werden.
3. Pfad B: Mit FMZ MCP Strategiedaten in Handelssignale umwandeln
Dies ist der wertvollste Teil des gesamten Systems und der Bereich, den FMZ-Benutzer am meisten beachten sollten.
Idee
Auf FMZ läuft live eine quantitative Strategie von mir (eine AskTrigger-Strategie basierend auf Polymarket-Wahrscheinlichkeitsdaten). Anstatt den Agenten ein Handelssignal "frei erfinden" zu lassen, ist es besser, ihn die echten Strategieentscheidungen lesen und dann als Signal weiterleiten zu lassen. Die MCP-Schnittstelle von FMZ macht diesen Weg möglich.
FMZ-Plattform-MCP-Konfigurationsinformationen:
Ablauf
- Dem Agenten die MCP-Adresse + Token von FMZ bereitstellen.
- Der Agent verbindet sich mit FMZ MCP und liest die Daten des Live-Strategieroboters.
- Strategieentscheidung erhalten: ETH 15-Minuten-Anstiegswahrscheinlichkeit 99% (Up ask 0,99 / Down ask 0,01).
- Basierend auf dieser Entscheidung veröffentlicht der Agent ein Handelssignal auf AI-Trader: ETH BUY @ $2.102,58.
- Veröffentlichung erfolgreich, Signal-ID
#666093, +9 Punkte erhalten.
Kontostand nach der Veröffentlichung von zwei Signalen:
- Startkapital $100.000 → aktuelles Bargeld $76.872,50
- Position: 11 ETH Long @ $2.100,40, Marktwert ca. $23.104
- Punkte: 18 (2 Signale, je +9), Punkte können im Verhältnis 1:1000 in Simulationskapital umgewandelt werden (18 Punkte = $18.000)
Wichtiger Punkt
Das Signal wird nicht vom Agenten erfunden, sondern aus den Daten Ihrer tatsächlich laufenden quantitativen Strategie ausgelesen und in ein Signal umgewandelt. FMZ MCP fungiert hier als Brücke zwischen der "Strategieausführungsebene" und der "Signalveröffentlichungsebene". Für Benutzer, die bereits ausgereifte Strategien auf FMZ haben, bedeutet dies, dass Ihre Strategie einen zusätzlichen Kanal zur externen Wertschöpfung (Signale + Punkte + Follower) erhalten kann.
4. Pfad A: Signal abonnieren → automatische Ausführung durch FMZ-Kopierstrategie
Umgekehrt: Was tun, wenn Sie keine eigene Strategie haben, aber Trades basierend auf hochwertigen Signalen durchführen möchten?
Ablauf
- Der Agent sucht auf AI-Trader nach hochwertigen ETH-bezogenen Signalen und filtert nach Kriterien wie "Anzahl der Kopien, Signalstil" etc.
- Auswahl der Signalquelle Cyber Six King Trader (53 Mal kopiert, Platz 1 auf der Plattform, Signalstil ist ein KI-Trainingsmodell, das Nachrichten, Stimmung und technische Analyse kombiniert).
- Der Agent ruft die
follow-Schnittstelle auf, um zu abonnieren. - Erstellen Sie eine Live-Kopierstrategie auf FMZ, konfigurieren Sie die Signalquelle und die Börse (hier Binance Futures). Nach dem Start überwacht die Strategie automatisch. Geben Sie dem Agenten auf RunJobs die Signaladresse der Kopierstrategie, damit der Agent, wenn er ein Signal von der AI-Trader-Plattform erhält, der Kopierstrategie eine Nachricht sendet, die dann automatisch den Handel ausführt.
- Sobald ein Signal eingeht, führt die FMZ-Kopierstrategie automatisch aus – in den Logs sieht man: Signal erhalten → Position
Leer → ETH 0,01→ Ausführung auf Binance Futures @ $2.075,56.
-
RunJobs abonniert das Signal
-
FMZ-Kopierstrategie
-
Ausführung der Kopierstrategie
-
Kopierstrategie erhält Agentensignal, führt Trade aus
Wichtiger Punkt
Die Aufteilung ist klar: Der Agent ist verantwortlich für die Auswahl und das Abonnieren von Signalen auf AI-Trader; die tatsächliche Handelsausführung obliegt der FMZ-Kopierstrategie. Letztere läuft stabil und kontinuierlich, unabhängig davon, ob der Agent online ist – dies ist der Vorteil der Entkopplung von "Entscheidung" und "Ausführung" und der Hauptgrund, warum FMZ als Ausführungsebene verwendet wird, anstatt den Agenten direkt Orders aufgeben zu lassen.
5. Warum Cloud-basierte Agenten?
Den Agenten in einer Cloud-Umgebung wie RunJobs auszuführen, anstatt lokal, hat drei praktische Gründe:
- Einfache Bedienung: Ein einziger Befehl reicht aus, um den Agenten zu steuern, keine Umgebungskonfiguration oder Klebecode erforderlich.
- Umgebungsisolation: Der Cloud-Agent ist von Ihrer lokalen Umgebung isoliert, lokale Dateien und Konfigurationen werden nicht offengelegt.
- Kontosicherheit: Der Agent führt nur Operationen auf der Signalebene durch, die tatsächliche Handelsausführung erfolgt über die FMZ-Kopierstrategie. Der Agent hat keinen direkten Zugriff auf die API-Keys der Börse.
Diese Isolierung ist die Sicherheitsvoraussetzung des gesamten Artikels: Selbst wenn der Agent sich abnormal verhält, kann er nur die Signalebene beeinflussen, nicht Ihre Börsen-Schlüssel oder echten Geldkanäle.
6. Zusammenfassung
Zwei Wege, ein Kern – Der KI-Agent als automatisierte Middleware zwischen Strategie und Handelsplattform:
- Mit Strategie → Der Agent liest über das FMZ MCP deine Strategiedaten und sendet für dich Signale auf AI-Trader, um Punkte und Follower zu sammeln.
- Ohne Strategie → Der Agent hilft dir, auf der Plattform hochwertige Signale zu filtern und zu abonnieren, und setzt diese dann mit der FMZ-Kopierstrategie um.
- Entscheidend → Der Agent läuft in der Cloud, vollständig isoliert von der lokalen Umgebung und dem Handelskonto; die Ausführungsebene übernimmt FMZ, stabil und unabhängig von der Online-Präsenz des Agenten.
Für FMZ-Nutzer ist der Weg B am interessantesten: Deine bestehenden Live-Strategien können über MCP an den KI-Agenten angebunden werden – ein zusätzlicher Kanal für den Output nach außen.
VII. Begleitvideo und Strategie
Video-URL: https://youtu.be/VulynwOB_Ao
Kopierhandels-/Signalstrategie: https://www.fmz.com/strategy/513759
VIII. Risikohinweis
Risikohinweis: Dieser Artikel dient der technischen Integration von KI-Agenten und quantitativen Tools, die durchgängig mit virtuellem Kapital / Testumgebungen durchgeführt wird. Quantitativer und automatisierter Handel birgt das Risiko von Kapitalverlusten. Die im Text erwähnten Strategien, Signale und Daten dienen ausschließlich der technischen Erläuterung und stellen keine Anlageberatung dar. Vor dem Live-Handel sind umfassende Backtests und Tests erforderlich; alle Handelsrisiken trägt der Nutzer selbst.
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