Ein paar Vorbemerkungen:
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Experiment, nicht Endprodukt
Ich bin kein ausgebildeter Programmierer. Viele Teile entstanden im “Vibe-Coding”-Modus – also ausprobieren, kaputt-machen, fixen, weitermachen. Ich bin überzeugt, dass sich etliche Schritte effizienter lösen lassen. -
Offen für Feedback
Wer bessere Ideen hat oder tiefer reinschauen möchte: Schreibt mir!
Die kompletten n8n-JSON-Workflows teile ich gern auf Anfrage. -
Erstaunlich robust … bislang
Seit ca. zwei Wochen läuft der Crypto Trading AI Agent im Live-Betrieb und liegt bei ≈ 70 % Gewinnquote (Trades mit positivem PnL vs. Gesamtanzahl). Absolute Performance ist natürlich marktabhängig – und Past ≠ Future, klar. -
USDC only
Der Bot handelt ausschließlich USDC-Paare auf Binance. Grund: In EU-Ländern ist USDT derzeit nicht regulierungskonform verfügbar, während USDC problemlos gehandelt werden kann.
Warum überhaupt ein Crypto Trading AI Agent?
Der Finanzprofessor Alejandro Lopez-Lira, von der University of Florida, hat gezeigt, wie er Large-Language-Modelle wie ChatGPT, DeepSeek und Grok ohne menschliche Hilfe Aktienportfolios zusammenstellen lässt – mit teils beeindruckenden Ergebnissen. Real-Money-Experimente im Autopilot-App-Format schlugen gelegentlich sogar den S&P 500. Kurz gesagt: KI kann in ausgewählten Szenarien bereits mit Profi-Analysten mithalten und manchmal übertreffen. Das war die Steilvorlage für meinen eigenen Versuch, ähnliches im Kryptomarkt umzusetzen – mit Open-Source-Tools, etwas „Vibe-Coding“ und viel Lernbereitschaft.
Der Crypto Trading AI Agent wurde gebaut, um
- Markt-Scans,
- Chart-Analysen und
- Order-Management
zu automatisieren – ohne menschliches Mikromanagement.
Architektur auf einen Blick
Die Grundidee hinter diesem Projekt ist ein System, das den Kryptomarkt – spezifisch USDC-Handelspaare auf Binance, aufgrund der aktuellen Handelbarkeit für europäische Nutzer – analysiert, vielversprechende Kaufgelegenheiten identifiziert und diese automatisiert ausführt. Außerdem werden die bestehenden Positionen im Portfolio gemanagt. Dies wird durch zwei Haupt-AI-Agenten und eine Reihe spezialisierter Sub-Workflows (als „Werkzeuge“) realisiert, die alle innerhalb der n8n-Umgebung orchestriert werden.
Alle vier Workflows laufen in n8n und kommunizieren über:
- LangChain-Agenten (OpenAI-Modelle o4-mini & o3)
- Tool-Workflows (Sub-Flows, z. B. Binance-API)
- Postgres als leichtgewichtige Datenbasis & Audit-Trail
Der gesamte Prozess besteht zusätzlich noch aus einigen anderen Workflows, die aber in diesem Bericht der Übersichtlichkeit halber ausgeklammert werden.
Workflow #1 – Analyse AI Agent
(“Das Gehirn”)
Dieser AI Agent bildet die erste und entscheidende Stufe im Prozess und ist verantwortlich für die Generierung qualitativ hochwertiger, datengestützter Handelssignale.
| Schritt | Was passiert? | Wichtige Tools/API |
|---|---|---|
| Alle 6 h Trigger | zyklischer Start | n8n Schedule |
| Markt-Scan | ruft Sentiment Analyse & USDC-Pair-Checker auf | CryptoCompare, Binance |
| Pair-Shortlist | max. 2 vielversprechende USDC-Paare | – |
| Detail-Analyse | ruft für jedes Pair die Candles Analyse auf | Binance Klines |
| Report | Markdown mit Entry, SL, TP (+ Begründung) | OpenAI (o4-mini) |
| Speichern + Trigger | Report in historysuggestions → startet Trading Agent |
Postgres, Execute Workflow |
Ergebnis: Ein sauber strukturiertes „Trading-Opportunities-Dossier“.
SubWorkflow – Sentiment Analyse
(“Das Markt-Radar”)
Dieser Sub-Workflow ist selbst als ein spezialisierter AI Agent konzipiert, dessen Aufgabe es ist, eine umfassende und datengesteuerte Analyse der aktuellen Stimmung am Kryptomarkt zu erstellen.
- News-Aggregation
- CryptoCompare & CoinDesk API (aktuelle Artikel)
- JS-Code-Nodes normalisieren Titel, Body, URL
- On-Chain-Indikatoren (IntoTheBlock)
inOutVar,addressesNetGrowth,concentrationVar,largetxsVar
- Perplexity-Live-Briefing
- Zusatz-LLM für unabhängigen Marktkommentar
- Crypto-Twitter-Report (Sub-Flow)
- sentiment-geparste Tweets von Top-Influencern
- LangChain-Agent erzeugt ein Markdown-Gutachten
- Short-Term vs. Mid-Term Outlook
- Coins-to-Watch-Tabelle
- Speicherung in
sentimentanalysis
Der Report landet im Prompt der Analyse-AI und liefert kontextsensitive Sentiment-Scores.
SubWorkflow – Candles Analyse
(“Der Chart-Spezialist”)
Dieser Sub-Workflow agiert als ein technischer Analyst, der eine tiefgehende und fundierte Chartanalyse für ein einzelnes, spezifisches Handelspaar durchführt.
| Task | Umsetzung |
|---|---|
| Symbol erfassen | Code-Node zieht chatInput (z. B. SOLUSDC) |
| Drei Timeframes laden | Binance Klines API für 15 m, 1 h, 1 d (je 50 Kerzen) |
| Objekte harmonisieren | Set-Nodes labeln jedes Array (timeframe, candles) |
| Merge → allCandles | ein einziges JSON für den Agent |
| LLM-Analyse | RSI, MACD, OBV, MAs, Volumen, Chartmuster … |
| Output | Markdown-Bericht + Long/Short-Setups |
Dieser Sub-Workflow wird von Analyse-AI und Trading-Agent (zum Nachprüfen) genutzt.
Workflow #2 – Trading Agent
(“Der Ausführer”)
Dieser AI Agent empfängt die aufbereiteten Vorschläge des Analyse-AI-Agenten und ist für die tatsächliche Interaktion mit dem Binance-Konto sowie die Umsetzung der Handelsentscheidungen zuständig.
- Input sammeln
- jüngster Crypto Analysis AI-Report
- letztes Performance-Briefing (= Learnings)
- LangChain-Agent (OpenAI o3)
- Tools: Portfolio-Info, Price-Check, Calculator, OTOCO/OCO/Order-Placement, Delete-Order, allOrders-History, Candles-Analyse
- Business-Regeln:
- max. 5 offene Orders pro Pair
- Positions-Größe abhängig von Sentiment & USDC-Cash
- Order-Execution
- bevorzugt OTOCO (Entry+SL+TP in einem)
- Anpassung existierender Orders via OCO
- Reporting
- HTML-Bericht (Deutsch) → SMTP-Mail
- Regex-Konverter → Markdown → Speicherung in
historytrades
Alles wird lückenlos versioniert; jede Order-Payload ist in Postgres & n8n-Logs einsehbar.
Beispiel HTML Bericht:
Was den Stack besonders macht
- Tool-First-Agent-Design
LLMs sind nur „Dirigenten“. Die Heavy-Lifting-Calls (News, Binance, Twitter) laufen isoliert in Sub-Flows – ideal für Audits & Upgrades. - Feedback-Loop
Der Trading-Agent liest sein eigenes Performance-Briefing und passt die Strategie iterativ an. - Multi-Source-Fusion
On-Chain-Daten + News + Twitter + Chart-Technik – alles verdichtet sich in einer einzigen Entscheidungs-Pipeline. - Full-Cycle-Automation
Vom Markt-Scan bis zur ausgeführten Binance-Order. - Human-Friendly + Machine-Parsable Reports
HTML-Mail für den Trader, Markdown-Archiv für Data Science & Monitoring.
Fazit
Der Analyse AI Agent agiert als Dirigent dieser spezialisierten Sub-Workflows. Zuerst liefert das Sentiment Analyse Tool den übergeordneten Makro-Kontext und hilft bei der Vorauswahl potenziell interessanter Märkte. Für diese ausgewählten Kandidaten führt dann das Candles Analyse Tool eine detaillierte technische Chartanalyse durch. Die Kombination dieser beiden Informationsströme bildet die Grundlage für die Handelssignale, die der Analyse AI Agent schließlich an den Trading AI Agenten weiterleitet. Dieser wiederum nutzt die Ergebnisse für seine eigenen Validierungen und Handelsentscheidungen.
Der gesamte Aufbau des Crypto Trading AI Agent zeigt, wie man mit n8n + LangChain + OpenAI eine modulare, auditierbare und dennoch hochautomatisierte Trading-Pipeline baut.
Alle kritischen Schritte – von der Stimmungsmessung über die Chart-Analyse bis zur tatsächlichen Order – sind transparent, versionierbar und lassen sich bei Bedarf austauschen oder erweitern.
Ich möchte an dieser Stelle nochmals betonen: Dieses Projekt und die hier beschriebenen Mechanismen dienen als technisches Experiment und zur Veranschaulichung von Automatisierungskonzepten mit künstlicher Intelligenz. Dieser Beitrag und der beschriebene AI Agent stellen ausdrücklich keinerlei Anlage-, Finanz- oder Handelsberatung dar. Jegliche Nutzung, Adaption oder Nachahmung der hier präsentierten Ideen, Konzepte und Mechanismen geschieht vollumfänglich auf eigene Gefahr und eigenes Risiko.
Ich freue mich auf eine tiefgehende und konstruktive Diskussion, auf wertvolles Feedback und Anregungen! Und nochmals der Hinweis: Bei Interesse an den n8n-Workflow-JSONs für eigene Experimente – eine DM genügt.
