Kairo – Reversal-Setup-Finder

Scannt täglich alle Aktien ab 2 Mrd. USD Börsenwert in Nordamerika (USA, Kanada), Westeuropa und Asien/Pazifik auf ein festes Long-Reversal-Setup im Tageschart, bewertet jeden Treffer mit einem Score von 0–100 und zeigt Treffer und Fast-Treffer auf einer Website mit interaktiven Charts.

Website: https://dxrtex.github.io/Kairo/ (auf dem iPad über „Teilen → Zum Home-Bildschirm“ als App)

Keine Anlageberatung. Signale sind rein technisch und ersetzen keine eigene Prüfung.

Das Setup (alle Pflicht)

1. Korrektur: Rückgang ≥ 12 % vom Swing-High (höchstes Pivot-High der letzten 20–180 Tage), kein Crash (kein Tagesverlust > 25 % in 10 Tagen), Kurs unter EMA 20 und EMA 50, EMA 20 fällt, Abflachung der letzten 10 Kerzen.
2. Unterstützungszone: Fibonacci 0,618–0,79 (Variante A) oder horizontaler Mehrfachboden mit ≥ 2 Touches ± 3 % (Variante B).
3. RSI(14): bullische Divergenz (klassisch oder versteckt; Tiefs mind. 2 Kerzen auseinander, gleich tiefe Doppelböden zählen), RSI aktuell 28–48.
4. MACD(12/26/9): Linie und Signal unter 0 und bullisches Kreuz ≤ 7 Kerzen oder Histogramm seit ≥ 4 Kerzen steigend und ≤ 25 % seines 30-Tage-Tiefs.
5. Momentum Bias Index [AlgoAlpha]: grünes X auf einer roten Spitze (über der Referenzlinie) in den letzten 15 Kerzen, seitdem rote Balken ≤ 70 % der Spitze oder Histogramm grün.
6. Risiko: Chance-Risiko (Ziel 2 / Stop) ≥ 2,0. Earnings in den nächsten 5 Handelstagen: Score −15.

Fast-Treffer = genau ein Pflichtkriterium fehlt (welches, steht dabei).

Aufbau der App

Leiste unten: Scanner (eine Tabelle; oben frei kombinierbar ★ Merkliste / Treffer / Fast-Treffer / Watchlist + Filter; Stern ☆ setzt eine Aktie auf die eigene Merkliste – nur auf dem Gerät gespeichert; Name antippen öffnet die Übersichtskarte mit Mini-Chart, Kriterien, Hinweis und Marktstimmung (Analysten-Konsens, Ø Kursziel, Branche, Gesamtmarkt, drei aktuelle Schlagzeilen grob eingeordnet – Yahoo Finance, alle 3 Tage aktualisiert); Score antippen = Zusammensetzung, „i“ = Kurzbeschreibung; Spalte „Prognose“ = Pfeil ▲ ► ▼: erwartete Richtung der erfüllten Kriterien in den nächsten 5 Handelstagen – lineares Modell aus backend/forecast.py (ablaufende Zeitfenster, Signale kurz vor dem Eintreten, RSI/MACD, Verlauf), geschätzt per Workflow „Prognose-Modell schätzen“ an 250 zufälligen Aktien über 2 Jahre, geprüft an der anderen Hälfte: Pfeil-Richtung in 57 % richtig, Modell in data/forecast_model.json), Kalender (Monatsansicht Mo–Fr oder Liste), Depot, Journal, Einstellungen (u. a. Name für die Begrüßung).

• Journal: alle Transaktionen aus dem Scalable-Export (bleiben auf dem Gerät). Käufe/Verkäufe je Wertpapier nach FIFO zu Trades zugeordnet (Eröffnung bis Bestand 0), Ergebnis inkl. Ordergebühren, vor Steuern. Realisiertes Ergebnis, Trefferquote, Profit-Faktor, Ø Gewinner/Verlierer, Erwartung je Trade, Haltedauer, max. Rückgang, Gebühren, Dividenden & Zinsen, Ergebnis-Kurve, Monatsbalken, Auswertung nach Art (Turbo Long/Short, Aktien, ETFs) und Basiswert, automatische Hinweise, sortierbare Trade-Liste, offene Positionen, alle Transaktionen.

• Turbo-Plan (Detailseite, ersetzt Trade-Plan und Positionsrechner): Entry, Setup-Grenze (Stop), Ziel 1/2; Rechner mit Einsatz und K.-o.-Schwelle (Vorschlag ½ ATR unter der Setup-Grenze) → Hebel, Turbo-Ergebnis in % und € je Szenario (Ziele, Stop, Knock-out), Chance : Risiko.

• Kalender: Quartalszahlen, Ex-Dividende und Dividendenzahlung (Yahoo Finance) für Watchlist-, Depot- und Treffer-Aktien plus Quartalszahlen der Markt-Schwergewichte (Nvidia, Apple, TSMC, ASML …). Dazu alle wichtigen Wirtschaftstermine weltweit (Zinsentscheide, Inflation, Erzeugerpreise, Arbeitsmarkt, BIP, Einzelhandel, Einkaufsmanager, Fed-Protokolle, Reden der Notenbank-Chefs, Feiertage; USA, Eurozone, China, Japan, UK …) mit Uhrzeit, Wichtigkeit, Prognose und Vorwert – aus dem Wirtschaftskalender von Forex Factory (2 Wochen voraus, gesehene Termine bleiben im Zustand macro_seen.json) und offiziell von Fed, EZB, BLS (backend/macro.py), Ersatz für die nächsten Monate: data/macro_events.json (Fed, EZB, BoE, CPI, BIP, PCE). Die letzten 14 Tage bleiben sichtbar. Und der große Verfall. Fehlende Quartalstermine von Watchlist-Aktien werden einzeln nachgeholt. Datei: site/data/calendar.json.

• Depot: Positionen von Hand oder per Import des Transaktions-Exports aus Scalable Capital (Excel, auch mit Endung .csv) – gespeichert nur im Browser des Geräts. Turbo-/Knock-out-Zertifikate werden über den Basiswert bewertet. Für Aktien mit Detailseite (Watchlist, Treffer, Fast-Treffer) gibt es die Positions-Analyse aus site/data/analysis.json (backend/analysis.py): Urteil 0–100 aus Trend, MACD, RSI, MBI, Divergenz, Fibonacci, relativer Stärke, Branche (Sektor-ETF), Gesamtmarkt (S&P 500, VIX), und Quartalszahlen; Stop-Loss unter der nächsten Unterstützung (≥ 1 ATR entfernt), zwei Ziele an Widerständen bzw. Fib-Extensionen mit „Chance vor Stop“ (Zufallspfad mit leichter Trend-Drift) und typischer Dauer; Depot-Übersicht (Einsatz, geschätzter Wert, Wert aller Turbos bei Knock-out, größter Klumpen); Positionen je Basiswert gruppiert und aufklappbar mit Kurschart (alle Käufe, Ø-Kauf, Take-Profit-Zonen, K.-o.), Take Profits TP 1, 2, 3 … = Treppe der relevanten Hochs über dem Kurs (Schlusskurse; seitdem nie überschritten; Gipfel einer eigenen Erholungswelle ≥ 3,5 % bzw. 0,8 ATR, ≥ 15 Handelstage nach dem vorigen Hoch; nahe Hochs ± 4 % als Zone) und „Allzeithoch“ (komplette Historie) mit Chance in 3 und 6 Monaten (Maximum einer Brownschen Bewegung mit Drift), Positionstabelle und Bewertung jedes Einstiegs; Bewertung des Einstiegs (Lage in der 20-Tage-Spanne, RSI, Abstand zur EMA 20). Bei Turbos schätzt die App das Bezugsverhältnis aus dem Kaufkurs und rechnet Stop/Ziele in Zertifikatskurse um. Eine direkte Verbindung zu Scalable Capital gibt es nicht (keine offizielle Schnittstelle).

Profi-Funktionen

• Heute (Startseite): Markt-Lage (Risk-on/off, S&P 500, Nasdaq, DAX, VIX), was sich seit dem letzten Scan geändert hat (neue/weggefallene Treffer, Bewegung deiner Aktien), deine Aktien mit Status und Prognose, Kairo-Bilanz, Depot-Kurzblick mit knappstem K.-o.-Abstand, Termine der nächsten Tage, beste Treffer, Journal-Kurzblick. Einstellungen über das Zahnrad oben rechts.
• Kairo-Bilanz: Backtest (backend/bilanz.py, Workflow „Kairo-Bilanz“, 8 parallele Teile, 1.600 zufällige Aktien, 2 Jahre): für jedes Treffer-Signal, ob zuerst Ziel 1 oder der Stop erreicht wurde, Ergebnis in R, Renditen nach 5/10/20 Tagen – nach Score, CRV, Zone und Divergenz, im Vergleich zu Fast-Treffern und zufälligen Tagen. Dazu die Live-Bilanz: jedes neue Signal wird am Signaltag gespeichert (Branch kairo-data) und täglich nachverfolgt.
• Telegram-Abendbericht (backend/telegram.py): Markt, neue Treffer, Veränderungen bei Merkliste/Watchlist/Depot, Knock-out-Warnungen (< 8 %), Termine. Einrichtung: Secret TELEGRAM_TOKEN, dem Bot /start schreiben; Merkliste und Depot über Einstellungen → „an den Bot senden“ (/sync …, nur Ticker und K.-o.-Schwellen).
• Fundament & Wochentrend in der Übersicht: KGV im Vergleich zum Branchen-Median, Umsatzwachstum, Marge, Verschuldung (Ampel) und Trend im Wochenchart (EMA 10/30, Wochen-RSI).
• Journal-Notizen: Trade antippen → Kairo-Bewertung des Einstiegs (Lage, RSI, MACD, MBI, EMA am Kauftag), Tags (nach Plan, FOMO, zu früh …) und Notiz; Auswertung „Nach Tags“.
• Backup: alle lokalen Daten als Datei sichern und auf einem anderen Gerät einlesen.
• Komfort: Filter-Vorlagen als Schnellwahl, Spalten ein-/ausblenden, auf dem iPad quer die Übersicht als Seitenpanel, Offline-Modus (Service Worker).

Volatilität

Zu jeder Aktie wird die historische Volatilität berechnet: Standardabweichung der Tagesrenditen der letzten 30 Tage, hochgerechnet aufs Jahr (× √252), dazu die Ø Tagesspanne (ATR 14 in % vom Kurs). Kein Pflichtkriterium – nur Filter (niedrig < 30 %, mittel 30–50 %, hoch 50–80 %, sehr hoch > 80 %), Sortierung und Tabellenspalte. Zeitraum: volatility.days.

Suche mit Kurz-Hinweis

Die Suche oben findet jede geprüfte Aktie (nicht nur Treffer) und zeigt einen kurzen Hinweis, wo sie im Setup steht, z. B. „Fällt noch stark – Konsolidierung frühestens in ca. 3 Tagen“, „In der Zone – MACD-Kreuz in ca. 4 Tagen“ oder „Einstiegs-Setup – noch ca. 5 Tage gültig, Ausbruch über EMA 20 beendet das Setup“. Die Tage sind Handelstage und grobe Schätzungen aus den Regeln (Zeitfenster von MBI-X, MACD-Kreuz und RSI-Tief; Abflachung bei Seitwärtslauf). Logik: backend/hints.py, Index: site/data/search.json.

Parameter

Alle Schwellen stehen in config.yaml (Abschnitte wie im Prompt: correction, fib, support, rsi, macd, mbi, risk, score). Ändern: Datei auf GitHub bearbeiten → Actions → Täglicher Scan → Run workflow. Die Website zeigt die aktiven Werte unter Einstellungen.

Ablauf & Technik

Teil	Datei
Datenquelle (austauschbar, DataProvider), SQLite-Cache	backend/data_provider.py
Indikatoren (EMA, RSI nach Wilder, MACD, ATR, Pivots) – selbst implementiert	backend/indicators.py
Momentum Bias Index – 1:1-Port des Original-Pine-Scripts	backend/mbi.py
Pflichtkriterien, Trade-Plan	backend/scanner.py
Score	backend/scoring.py
Kurz-Hinweis je Aktie für die Suche	backend/hints.py
Universum (Nordamerika, Westeuropa, Asien/Pazifik ab 2 Mrd. USD)	backend/universe.py → data/universe_us.csv, data/universe_eu.csv, data/universe_asia.csv
Täglicher Scan → site/data/ (inkl. Watchlist aus data/watchlist.json)	backend/run_scan.py
Regressionstest mit den 5 Beispielen, Rückblick (--timeline TICKER)	backend/regression.py
Parameter-Vergleich auf dem Kurs-Cache (python -m backend.compare rsi.t1_min_gap=10)	backend/compare.py
Website (Treffer, Tabelle, Fast-Treffer, Detailseite, Einstellungen, CSV/Excel)	site/index.html

Der Scan läuft werktags um 22:30 Uhr (Berlin) über GitHub Actions (.github/workflows/scan.yml) und veröffentlicht die Website über GitHub Pages. „Scan jetzt starten“: Actions → Täglicher Scan → Run workflow.

Abweichung vom Prompt: Statt eines lokalen FastAPI-Servers mit APScheduler (localhost:8000) laufen Scan und Website über GitHub Actions und GitHub Pages – so funktioniert alles auf dem iPad ohne eigenen Rechner. Die Parameter sind deshalb in der Website sichtbar, geändert werden sie in config.yaml.

Lokal ausführen (optional)

pip install -r requirements-dev.txt
python -m pytest -q backend/tests      # Unit-Tests
python -m backend.regression           # Regressionstest (Daten bis 02.10.2026)
python -m backend.universe             # Universum aktualisieren
python -m backend.run_scan             # Scan → site/data/
python -m http.server -d site 8000     # Website unter http://localhost:8000