Eine Watchlist ist keine Kaufliste. Sie ist ein Arbeitsvorrat: Unternehmen, die grundsätzlich interessant sind, aber noch nicht automatisch zum bestehenden Depot, zur aktuellen Marktlage oder zum geplanten Einstiegszeitpunkt passen. Genau an dieser Stelle soll der Trading-Agent helfen. Er ersetzt keine Entscheidung, sondern macht nachvollziehbar, welche Kandidaten zuerst geprüft werden sollten – und warum.
Der Beitrag Trading-Agent: Architektur, Datenbasis und Investmententscheidungen beschreibt die technische Grundlage. Dieser zweite Teil betrachtet die praktische Frage: Wie wird aus einer Liste von beobachteten Wertpapieren eine begründete Entscheidung für das bestehende Depot?
Der Trading-Ansatz: Zeithorizont, Metriken und Risikorahmen
Der Trading-Agent folgt keinem kurzfristigen Daytrading-Ansatz und versucht nicht, die nächste Kursbewegung vorherzusagen. Er soll Entscheidungen für einen Swing-Horizont von ungefähr drei bis sechs Monaten vorbereiten. Das Depot bleibt dabei zweigeteilt: Langfristige ETFs bilden mit rund 60 bis 70 % den Kern; einzelne Aktien und Swing-Positionen mit rund 30 bis 40 % sind der aktiv gesteuerte Teil. Ein neuer Kandidat muss deshalb nicht nur für sich interessant sein, sondern auch zu dieser bestehenden Struktur passen.
Im Dreijahreszeitraum bis zum 21. September 2026 erzielte das Depot eine TTWROR (Time-Weighted Rate of Return) von rund 229 %. Diese kapitalflussbereinigte Kennzahl trennt die Anlageleistung von Ein- und Auszahlungen. Sie beschreibt die historische Entwicklung des Depots und ist keine Prognose oder ein Nachweis, dass der Agent diese Rendite erzeugt hat. Die Rendite entstand nicht ausschließlich aus Buy-and-Hold: Bei Zielerreichung wurden Positionen teilweise veräußert, Gewinne realisiert und das freie Kapital nach erneuter Prüfung in neue Setups reinvestiert. In den Restpositionen bestehen weiterhin offene Kursgewinne und Kursrisiken.
Für die Einordnung werden mehrere Metriken gemeinsam betrachtet: Umsatz- und EPS-Wachstum, Free Cashflow, Verschuldung und operative Margen auf der Fundamentalseite; Bewertungskennzahlen wie KGV oder EV/EBITDA; dazu Trend, Momentum, Analysten-Revisionen und bevorstehende Katalysatoren. Keine Kennzahl entscheidet allein. Erst das Zusammenspiel ergibt eine belastbare Investmentthese.
Zum Ansatz gehört ebenso ein klarer Risikorahmen: Positionsgröße, Sektor- und Faktor-Exposure, Korrelationen zu bestehenden Positionen, Event-Risiken und die vorab definierte Invalidierung der Investmentthese. Der Positionsaufbau kann gestaffelt erfolgen. Als Leitplanke sind Teilgewinnmitnahmen vorgesehen: bei ungefähr +20 % wird ein Viertel der ursprünglichen Position realisiert, bei rund +25 % weitere 50 %. Der Rest kann mit nachgezogenem Stop weiterlaufen. Das sind keine automatischen Handelsregeln, sondern Leitplanken für nachvollziehbare Entscheidungen.
So ist der Ablauf konkret umgesetzt
Der Prozess beginnt nicht im Chat, sondern in der Datenbank. Ein Parqet-Export wird mit Python importiert und normalisiert. Jede Transaktion bleibt als eigene Buchung in transactions erhalten; daraus werden die aktuellen Bestände in positions berechnet. Käufe, Teilverkäufe und Gewinnmitnahmen überschreiben damit niemals die Historie. Die Watchlist läuft getrennt davon: Ein Kandidat kann beobachtet werden, ohne bereits im Depot zu liegen.
Für jedes Wertpapier bildet eine security_id die verbindliche Identität. Sie verknüpft ISIN, Börse, Währung und die je Datenquelle benötigten Symbole. Python-Skripte aktualisieren Kursverlauf und aktuelle Marktsnapshots inkrementell in SQLite. Fundamentaldaten folgen einem eigenen Workflow: Das lokale Sprachmodell liest offizielle Investor-Relations-Quellen, liefert strukturierte Kandidaten; Python prüft Perioden, Einheiten, Plausibilität und Quellenbezug, bevor valide Werte mit Audit-Protokoll in fundamentals geschrieben werden.
Bei einer konkreten Frage in OpenWebUI ruft der Agent gezielt die passenden Daten ab – aktuelle Position, Transaktionshistorie, Kurs- und Fundamentaldaten, verfügbare Analysten-Revisionen, Events und frühere Einschätzungen. Das Modell bewertet diesen Kontext gegen die definierte Investmentthese und den Portfolio-Fit. Das Ergebnis wird nicht als freier Chat-Text vergessen, sondern mit Status, Begründung und Zeitpunkt in decisions sowie analysis_history dokumentiert. Neue Daten können so später gegen die frühere These geprüft werden.
Automatisiert sind Import, Normalisierung, Validierung und Speicherung; ein vollständiger zeitgesteuerter Scheduler für alle Datenquellen ist noch nicht umgesetzt. Die Datenupdates werden daher gezielt angestoßen und inkrementell fortgeschrieben. Fehlen aktuelle oder eindeutig zuordenbare Informationen, führt das zu INSUFFICIENT_DATA oder DEFERRED statt zu einer scheinbar präzisen Einschätzung. Der Agent erzeugt keine Order und ändert keine Position selbst; er bereitet ein überprüfbares Setup mit Entry, Invalidierung, Stop-Loss und Kurszielen vor.
Ein Durchlauf: von der Frage zum dokumentierten Setup
Ein konkreter Durchlauf beginnt etwa mit der Frage: „Soll dieser Watchlist-Kandidat jetzt in das Depot aufgenommen werden?“ Zuerst löst der Datenlayer den Namen in eine eindeutige security_id auf. Stimmen ISIN, Börse, Währung und Provider-Symbol nicht zweifelsfrei zusammen, endet der Vorgang mit INSUFFICIENT_DATA – nicht mit einer geratenen Analyse.
Im zweiten Schritt liest das Tool den Depotkontext aus: bestehende Positionen, ihre Gewichte, vergangene Teilverkäufe und bereits gespeicherte Entscheidungen. Parallel kommen aus market_snapshot und market_data der aktuelle Kurs, Trend und Momentum; aus fundamentals die verifizierten Geschäftskennzahlen; dazu verfügbare Analysten-Revisionen und anstehende Katalysatoren. So wird aus einer Aktienfrage ein vollständiges Setup – nicht bloß eine Einschätzung zum Unternehmen.
Angenommen, die Fundamentaldaten und das Momentum sind konstruktiv, das Depot besitzt aber bereits ein hohes Halbleiter-Exposure. Dann lautet die Antwort nicht automatisch BUY. Der Agent kann den Kandidaten beispielsweise als CANDIDATE einstufen: Die These ist intakt, aber die Positionsgröße bleibt begrenzt, weil das zusätzliche Faktor- und Sektorrisiko berücksichtigt werden muss. Fehlen dagegen frische Zahlen oder ist ein Quartalsbericht unmittelbar bevorstehend, kann der Status DEFERRED sein.
Erst daraus entsteht ein handelbares, vom Menschen zu prüfendes Setup: geplanter Entry oder Einstiegszone, maximale Positionsgröße, Invalidierungspunkt mit Stop-Loss sowie TP1 und TP2 für mögliche Teilgewinnmitnahmen. Zum Beispiel kann TP1 dazu dienen, nach dem ersten definierten Kursziel Risiko aus der Position zu nehmen und den Stop nachzuziehen; TP2 beschreibt das nächste Ziel für die verbleibende Restposition. Diese Werte werden aus Volatilität, Chance-Risiko-Verhältnis und Depot-Exposure abgeleitet, nicht vom Sprachmodell frei erfunden.
Zum Schluss schreibt der Agent Status, Investmentthese, verwendete Daten, Zeitstempel und das Ergebnis in decisions und analysis_history. Bei der nächsten Prüfung wird nicht wieder bei null begonnen: Der Agent kann nachvollziehen, ob sich Kurs, Fundamentaldaten, Analysten-Revisionen oder Portfolio-Fit seit dem letzten Durchlauf geändert haben.
Die Watchlist ist ein Filter, kein Kaufauftrag
Auf einer Watchlist können sehr unterschiedliche Unternehmen landen: ein Qualitätswert nach einem Rücksetzer, ein möglicher Turnaround, ein Titel vor einem wichtigen Ereignis oder ein Unternehmen, das erst bei einer attraktiveren Bewertung interessant wird. Das gemeinsame Merkmal ist nur: Der Wert verdient Aufmerksamkeit.
Ob daraus ein Kauf wird, hängt jedoch von mehr ab als von der Qualität des einzelnen Unternehmens. Ein starkes Unternehmen kann zu teuer sein, ein hohes Ereignisrisiko haben oder das Depot in einem bereits übergewichteten Bereich weiter konzentrieren. Deshalb trennt der Agent bewusst zwischen Beobachtung und Handlung.
Zuerst muss die Datenbasis stimmen
Bevor ein Kandidat bewertet wird, prüft der Datenlayer seine eindeutige Zuordnung und die Aktualität der verfügbaren Informationen. Symbol, Handelsplatz, Währung und Wertpapierkennung müssen zusammenpassen. Anschließend kommen Kursverlauf, Fundamentaldaten, Analystenschätzungen, Termine und Nachrichten in einen einheitlichen Kontext.
Diese Reihenfolge ist wichtig. Ein Ranking wirkt nur dann plausibel, wenn es auf den richtigen Daten beruht. Ein falsches Provider-Symbol oder veraltete Kurse können eine Analyse stärker verfälschen als jede Formulierung im Prompt.
Ein Ranking ordnet die Prüfung, es entscheidet nicht
Das Watchlist-Ranking ist derzeit kein starres Punktesystem, das einen Kauf automatisch auslöst. Es strukturiert die Einzelfallprüfung und bringt die Kandidaten in eine sinnvolle Prüfreihenfolge. Die letztliche Gewichtung der Signale bleibt nachvollziehbar begründet, statt eine Scheingenauigkeit durch eine einzige Punktzahl vorzutäuschen.
Dafür können mehrere Signale zusammenkommen:
- Trend und Momentum: Entwickelt sich der Kurs konstruktiv oder fällt er weiter?
- Bewertung: Lassen Multiples und Wachstumserwartung noch ein angemessenes Chance-Risiko-Verhältnis zu?
- Fundamentale Entwicklung: Bestätigen Umsatz, EPS, Free Cashflow und Guidance die Investmentthese?
- Revisionen und Katalysatoren: Verändern Analystenschätzungen, Quartalszahlen oder anstehende Termine das Setup?
- Datenqualität: Reichen die Informationen aus, um eine belastbare Einschätzung abzugeben?
Ein hohes Ranking bedeutet daher nicht „kaufen“. Es bedeutet: Dieser Wert sollte im nächsten Schritt genauer geprüft werden. Ein niedriger Rang kann ebenso sinnvoll sein, etwa wenn ein gutes Unternehmen vorerst auf einen besseren Einstieg wartet oder die Datenaktualität nicht ausreicht.
Der Portfolio-Fit verändert die Antwort
Die entscheidende Frage lautet nicht nur: „Ist dieses Unternehmen interessant?“ Sondern auch: „Ist es jetzt die passende Ergänzung für dieses Depot?“
Ein Depot kann beispielsweise bereits ein hohes Sektor-, Regionen- oder Faktor-Exposure haben. Ein weiterer guter Titel aus demselben Bereich erhöht dann nicht nur das Renditepotenzial, sondern auch das Klumpenrisiko. Der Agent berücksichtigt deshalb neben dem einzelnen Wert auch Positionsgewicht, Sektorzuordnung, Faktor-Exposure und mögliche Korrelationen.
So kann ein Kandidat mit überzeugenden Fundamentaldaten trotzdem den Status WATCH behalten, während ein weniger offensichtlicher Wert als Ergänzung sinnvoller erscheint. Das ist keine Abwertung des Unternehmens, sondern eine Entscheidung im Kontext.
Klare Zustände statt vager Empfehlungen
Damit eine Einschätzung über mehrere Gespräche hinweg verständlich bleibt, nutzt der Agent klar abgegrenzte Statuswerte:
- WATCH: grundsätzlich interessant, aber Einstieg oder Datenlage noch nicht überzeugend.
- CANDIDATE: die Voraussetzungen verdichten sich; eine konkrete Prüfung ist sinnvoll.
- BUY: Daten, Einstieg und Portfolio-Fit sprechen für eine definierte Position.
- DEFERRED: der Kandidat ist nicht verworfen, aber ein Ereignis oder eine offene Information sollte abgewartet werden.
- AVOID: Risiko, Bewertung oder Portfolio-Fit sprechen aktuell dagegen.
- INSUFFICIENT_DATA: die Datenbasis reicht nicht für eine verantwortbare Bewertung.
Der Vorteil liegt in der Begründung. Ein Status wird nicht nur gespeichert, sondern mit der jeweiligen These verbunden: Was spricht dafür? Was wäre ein sinnvoller Einstieg? Welches Ereignis würde die Einschätzung bestätigen oder widerlegen?
Positionsgröße und Zeitpunkt gehören zur Entscheidung
Selbst ein überzeugender Kandidat muss nicht sofort mit voller Positionsgröße eröffnet werden. Gerade bei einem Swing-Horizont kann ein gestaffelter Entry sinnvoll sein: eine erste, begrenzte Tranche bei erfüllten Voraussetzungen und ein Ausbau nur dann, wenn Investmentthese und Momentum bestätigt werden.
Zur Entscheidung gehören deshalb auch drei Fragen, die der Agent ausdrücklich machen soll: Wie groß darf die Position im Verhältnis zum Depot sein? Welches Risiko wird akzeptiert? Und woran würde man erkennen, dass die ursprüngliche These nicht mehr gilt?
Zu einem Setup gehören außerdem ein Invalidierungspunkt und abgestufte Kursziele: TP1 (Take Profit 1) bezeichnet das erste Kursziel, an dem ein Teil der Position verkauft und Risiko aus dem Trade genommen werden kann. TP2 und gegebenenfalls weitere Ziele markieren die nächsten Bereiche für Teilgewinnmitnahmen. Nach dem Erreichen von TP1 kann der Stop-Loss beispielsweise auf Einstand oder in die Gewinnzone nachgezogen werden. Die konkrete Staffelung richtet sich nach Volatilität, Chance-Risiko-Verhältnis und Portfolio-Exposure.
Teilgewinnmitnahmen sind Teil desselben Rahmens. Sie bedeuten nicht, dass ein Unternehmen plötzlich unattraktiv geworden ist. Sie reduzieren das Positionsrisiko, setzen Liquidität für andere Setups frei und lassen zugleich Raum für eine weiterlaufende Restposition. TP1 und TP2 sind dabei vorab definierte Orientierungsmarken, keine Garantie für den Kursverlauf und keine automatische Handelsanweisung.
Entscheidungen bleiben überprüfbar
Der Agent speichert nicht nur ein Ergebnis, sondern auch den Kontext der Analyse. Dadurch lässt sich später nachvollziehen, ob sich eine Einschätzung wegen neuer Daten, eines Kursrückgangs, veränderter Analystenschätzungen oder einer anderen Portfolio-Situation geändert hat.
Das verhindert, dass eine alte Chat-Antwort unbemerkt zur vermeintlichen Wahrheit wird. Eine frühere These darf bestehen bleiben, sie muss aber gegen neue Fakten geprüft werden. Der Datenbankeintrag wird damit zum Arbeitsgedächtnis des Prozesses – nicht zu einer automatischen Handelsanweisung.
Fazit
Der Trading-Agent soll nicht vorhersagen, welche Aktie morgen steigt. Seine Aufgabe ist es, aus Watchlist, Datenlage und Portfolio-Kontext eine saubere Reihenfolge für die nächste Prüfung abzuleiten. Er zeigt, warum ein Kandidat interessant ist, welche Risiken dagegen sprechen und welche Informationen noch fehlen. Der Beitrag beschreibt einen persönlichen, regelbasierten Workflow und keine Anlageberatung.
Die Entscheidung über Kauf, Verkauf, Positionsgröße und Zeitpunkt bleibt beim Menschen. Genau diese Trennung macht den Agenten hilfreich: Er liefert Struktur und Nachvollziehbarkeit, ohne aus einer Analyse einen Autopiloten zu machen.