Live & funktionsfähig

SwissMacro AI Agent v1.0

Ich schreibe auf Substack über Makro, Geopolitik und Liquiditätsrisiken. Dieser Bot hat alle meine Artikel gelesen — und antwortet, als wäre ich es selbst. Keine generischen KI-Phrasen, nur meine Perspektive.

→ Telegram Bot öffnen → Substack lesen

📱

Teste den SwissMacro AI Agent direkt

Schicke dem Bot einfach eine Frage zu Makroökonomie, Geopolitik, Energie oder der Schweiz – er antwortet basierend auf meinen Substack-Artikeln.

💡 Tipp: Probiere Fragen wie „Was passiert mit der Schweiz bei einer Eskalation in Hormuz?" oder „Wie sieht die aktuelle Liquiditätslage aus?"

Was der Bot kann

Der Bot liest alle meine Substack-Artikel automatisch über den RSS Feed ein und speichert sie als durchsuchbare Wissensbasis (RAG). Wenn du eine Frage stellst, arbeiten vier spezialisierte Agenten zusammen (CrewAI): Einer sucht die relevanten Stellen, einer analysiert den Makro-Kontext, einer ordnet es für die Schweiz ein, und einer formuliert die finale Antwort. Das Ganze läuft auf Python mit GPT-4o-mini als Sprachmodell und wird über die Telegram Bot API ausgeliefert. So kannst du (oder andere) Fragen zu meinen eigenen Analysen stellen — und bekommst Antworten, die auf meinen echten Texten basieren.

Was ihn besonders macht

🎯

Nur mein Wissen

Der Bot erfindet nichts. Wenn ich es nicht geschrieben habe, sagt er es auch nicht.

🧠

Denkt wie ich

Vier spezialisierte Agenten arbeiten zusammen — einer davon kennt sich mit der Schweiz aus.

📡

Immer aktuell

Neue Substack-Artikel werden automatisch eingelesen. Der Bot lernt mit.

📎

Nachvollziehbar

Jede Antwort basiert auf konkreten Artikeln — du kannst nachlesen, woher die Info kommt.

📱

Telegram-ready

Kurz, knackig, mobil-optimiert. Keine Textwände, sondern Klartext.

🛡️

Stabil

Wenn was schiefläuft, gibt's eine saubere Fehlermeldung — kein Absturz.

Das Team im Bot

🔍

Researcher

Findet die relevanten Stellen in meinen Artikeln

📊

Macro Analyst

Bringt die Puzzleteile zusammen — Liquidität, Energie, Geopolitik

🇨🇭

Swiss Expert

„Was heisst das für die Schweiz?" — dieser Agent weiss es

✍️

Writer

Macht aus der Analyse eine lesbare Telegram-Nachricht

Unter der Haube

Backend

Python + CrewAI

Wissensbasis

RSS Feed + RAG

KI-Modell

GPT-4o-mini

Interface

Telegram Bot

Hosting

Railway

Das Ziel

Der Bot lernt aus meinen Daten und antwortet auch so. Ich kann ihn fragen, was ich vor Monaten über Liquidität geschrieben habe — und er findet es. Andere können ihn fragen, wie ich zu einem Thema stehe. Er ist wie ein Suchassistent für meine eigenen Texte.

Python CrewAI RAG GPT-4o-mini Telegram Railway

Status: Live & funktionsfähig

Open Source · kostenlos nutzbar

AI Resume Scanner

Ein AI-powered Resume Scanner auf Hugging Face Spaces: sofort professionelles Feedback zum Lebenslauf — direkt im Browser, ohne Installation.

→ Space öffnen → Quellcode (HF)

🧪

Demo direkt testen

Öffne den Space und probiere den kompletten Flow aus:
• PDF hochladen oder Text einfügen
• Overall Score + ATS Score
• Stärken & Verbesserungen
• Section Checker
• Tone Analysis mit konkreten Rewrites
• CV-Längen-Bewertung
• Job Matching mit Stellenbeschreibung (optional)
• 13 Sprachen wählbar (Standard = Sprache des CVs)

💡 Tipp: Für sensible Daten lieber einen anonymisierten Lebenslauf verwenden.

Was es ist

Ein AI-powered Resume Scanner, der kostenlos auf Hugging Face läuft und sofort professionelles Feedback zum Lebenslauf liefert — inklusive ATS-Fokus und praxisnahen Rewrite-Vorschlägen.

Tech Stack

🖥️

Gradio (UI)

Schnelle, interaktive Oberfläche direkt im Space.

⚡

Llama 3.3 70B (Groq)

KI-Inferenz über Groq für schnelle Antworten.

📎

PyMuPDF

Zuverlässiges Einlesen von PDF-Lebensläufen.

🤗

Hugging Face Spaces

Hosting & Distribution — öffentlich teilbar.

Open Source & Vertrauen

Open Source: Der Space ist public — der Code ist für alle einsehbar. Das schafft Vertrauen, weil Nutzer nachvollziehen können, was passiert.

Datenschutz (kurz): In der App werden Inhalte nicht dauerhaft gespeichert, sondern nur für die Analyse verarbeitet. Für regulatorische Details gelten zusätzlich die Privacy Policies der genutzten Anbieter (z. B. Hugging Face & Groq).

UI

Gradio

Modell

Llama 3.3 70B

Inferenz

Groq

PDF

PyMuPDF

Hosting

HF Spaces

Kosten

kostenlos nutzbar

Gradio Groq Llama 3.3 70B PyMuPDF HF Spaces ATS Multilingual Open Source

Status: Live auf Hugging Face

Live · Substack

Makroökonomischer Finanzblog

2025 — heute · Autor · Substack

Eigenständiger Research-Blog auf Substack: Ich vertiefe mich in Daten und Narrative rund um Konjunktur, Geldpolitik, Geopolitik und Märkte — und schreibe daraus Analysen, die man Schritt für Schritt nachvollziehen kann. Mir geht es weniger um kurzfristiges Meinungsfeuerwerk als um eine sachliche Einordnung dessen, was Kapitalströme und Risiken gerade wirklich bewegt.

→ Blog öffnen

Inhalt

Ich recherchiere selbst, gleiche Quellen ab und nutze mein Verständnis von Makro und Marktzyklen, um Zusammenhänge sichtbar zu machen. Wo es Sinn ergibt, verknüpfe ich Themen wie Liquidität, Energie, Wechselkurse oder Kreditmärkte — immer mit dem Ziel, Leserinnen und Lesern eine nachvollziehbare Argumentationslinie zu geben.

Die Artikel sind keine Anlageberatung, sondern dokumentierte Denkprozesse: Ich formuliere Thesen bewusst offenlegbar — damit man nachvollziehen kann, wie ich von Beobachtung zu Schlussfolgerung komme. Regelmässige Updates, Fokus auf Substanz statt Clickbait.

MakroökonomieResearchSubstack

Webapp produktiv nutzbar

Lead-Management Webapp

Fokus auf die App selbst: Leads erfassen, per Drag-and-Drop durch die Pipeline bewegen, Umsätze auswerten und Aufgaben zentral managen.

🚧

Demo-Bereich im Aufbau

Für dieses Projekt ist aktuell noch keine öffentliche Demo verlinkt.

💡 Hinweis: Projekt ist in aktiver Weiterentwicklung, die Demo wird nachgereicht.

Was in der App drin ist

🧭

Pipeline-Board

Deals in klaren Stufen (z. B. New, Qualified, Won, Lost) mit Drag-and-Drop-Workflow.

💰

Revenue-Tracking

Auswertung von Closed/Failed-Deals inkl. Summen, Win-Rate und zeitlichen Metriken.

🗂️

Deal-Verwaltung

Deals anlegen, bearbeiten, Status-Datum setzen und sauber löschen.

📥

CSV-Import

Bestehende Deals aus CSV übernehmen, Status zuordnen und direkt in die Pipeline einspielen.

✅

Task-Management

Aufgaben mit Prioritäten verwalten und abhaken, damit Follow-ups nicht verloren gehen.

🔐

Login & User-Kontext

Authentifizierung via Clerk, sodass Daten sauber im Benutzerkontext laufen.

Technische Basis

Frontend

Next.js + React

Backend/DB

Convex (Queries & Mutations)

Auth

Clerk

Charts

Recharts

Die Seite zeigt bewusst nur die App-Features: kein Marketing-Fokus, sondern das operative Tool für Lead- und Deal-Management mit täglicher Nutzbarkeit im Sales-Alltag.

Next.js React Convex Clerk Recharts CSV Import

Live & funktionsfähig

Emotion Cam

Echtzeit-Emotionserkennung direkt im Browser: Kamera öffnen, Gesicht erkennen lassen und die wahrscheinlichste Emotion mit Confidence live im Bild anzeigen.

→ Live-Cam testen

Was das Projekt macht

Emotion Cam verbindet eine Browser-Kamera mit einem FastAPI-Backend und erkennt Emotionen in Echtzeit. Das Gesicht wird aus dem Videostream erfasst, an die Analyse-API gesendet und das Ergebnis direkt als Overlay eingeblendet.

Features

📷

Live Kamera

Direkte Nutzung der Browser-Cam ohne App-Installation.

🙂

Emotion + Confidence

Ausgabe der wahrscheinlichsten Emotion inklusive Sicherheitswert.

⚡

Echtzeit Feedback

Kontinuierliche Analyse mit visueller Anzeige direkt im Videobild.

Tech Stack

Frontend

React

Backend

FastAPI

Processing

Computer Vision

Deployment

Web (Live Demo)

FastAPI React Computer Vision Live Cam Emotion AI

Status: Live & funktionsfähig

📊 Projekt abgeschlossen

Algorithmische Handels-Infrastruktur & Execution Engine

Entwicklung einer robusten Brücke zwischen Analyse-Plattformen (TradingView) und dezentralen/zentralen Börsen (dYdX) für automatisierte Trade-Execution mit minimaler Latenz.

Backtest-Ergebnisse

📈 Fourier Adjusted ATR Strategy

Gold · 1H · 2009-02-24 → 2025-04-07

Gesamt P&L

+$2.647.552

+264,76%

Max Drawdown

$344.882

18,71%

Trades

2.674

insgesamt

Win Rate

42,03%

1124/1342

Profit Factor

1,308

Quelle: TradingView

🎯 ATR(5) Daily Strategy with 9:30 Price & Stop Loss

NASDAQ · 2H

Gesamt P&L

+$133.850

+13,43%

Max Drawdown

$45.115

3,99%

Trades

558

insgesamt

Win Rate

49,10%

274/284

Profit Factor

1,25

Quelle: TradingView

Technische Schwerpunkte

🔗

Webhooks & API-Integration

Middleware zur Echtzeit-Verarbeitung von TradingView-Signalen und Umwandlung in API-Orders für dYdX.

⚙️

Execution Management

Risk-Management-Logiken mit Position Sizing und Auto-Stop-Loss für präzise Strategie-Umsetzung.

🔄

Multi-Plattform-Sync

Orchestrierung von Signalen über verschiedene Handelsumgebungen hinweg.

🐍 Python

📊 TradingView

🌲 PineScript

⛓️ dYdX

🔌 REST API

⚡ Webhooks

🔐 HMAC Auth

Strategy Code Sample

PineScript v5
atr_daily_strategy.pine

        //@version=5
strategy("ATR(5) Daily Strategy with 9:30 Price and Stop Loss", overlay=true)

// Calculate ATR(5) on the daily timeframe
atrDaily = request.security(syminfo.tickerid, "D", ta.atr(5))

// Check if current bar is within trading session (9:30 AM to 4:00 PM)
inSession = not na(time(timeframe.period, "0830-1500"))

// Capture the 9:30 price (first bar of the session)
var float open930 = na
isFirstBarOfSession = inSession and not inSession[1]
if isFirstBarOfSession
    open930 := open

// Plot the 9:30 open price
plot(open930, title="9:30 Open Price", color=color.blue, linewidth=2)

// Long entry: close > 9:30 price + (0.3 * daily ATR)
longCondition = close > (open930 + (0.3 * atrDaily))
if longCondition and inSession
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=2)
    strategy.exit("Long Stop", from_entry="Long", stop=open930)

// Short entry: close < 9:30 price - (0.3 * daily ATR)
shortCondition = close < (open930 - (0.3 * atrDaily))
if shortCondition and inSession
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=1)
    strategy.exit("Short Stop", from_entry="Short", stop=open930)

// Close all positions at 4pm
if hour(time) >= 15
    strategy.close("Long")
    strategy.close("Short")
      

Warum ich das Projekt nicht weiterführe

⚠️ Plattform-Restriktionen

Viele Broker haben ihre Terms of Service bezüglich automatisierter Execution-Modelle verschärft. Ein langfristiger, stabiler Betrieb war unter diesen regulatorischen Unsicherheiten nicht gewährleistet.

🚀 Shift zu generativer KI

Während dieses Projekt rein regelbasiert war, sehe ich im Bereich Agentic AI deutlich größere Hebelwirkungen für die Analyse komplexer Märkte.

Was ich gelernt habe

Dieses Projekt war meine Einführung in die Welt des quantitativen Tradings. Ich habe gelernt, Handelsstrategien in PineScript zu entwickeln und mathematisch fundierte Markt-Edges zu identifizieren.

Dabei habe ich mich intensiv mit Backtesting-Methoden auseinandergesetzt — inklusive Vermeidung von Overfitting und Monte-Carlo-Simulationen zur Robustheitsprüfung. Die Signal-Weiterleitung erfolgte über TradingView-Alerts und einen selbst gehosteten Server.

Aaron
Ashraf.

Was ich gebaut habe

Weitere Links

AaronAshraf.

Was ich gebaut habe

Weitere Links

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Teste den SwissMacro AI Agent direkt

Was der Bot kann

Was ihn besonders macht

Das Team im Bot

Unter der Haube

Das Ziel

AI Resume Scanner

Demo direkt testen

Was es ist

Tech Stack

Open Source & Vertrauen

Makroökonomischer Finanzblog

Inhalt

Lead-Management Webapp

Demo-Bereich im Aufbau

Was in der App drin ist

Technische Basis

Emotion Cam

Was das Projekt macht

Features

Tech Stack

Algorithmische Handels-Infrastruktur & Execution Engine

Backtest-Ergebnisse

Technische Schwerpunkte

Strategy Code Sample

Warum ich das Projekt nicht weiterführe

Was ich gelernt habe

Aaron
Ashraf.