Ein Gehirn, das den Orderflow denkt

Frühere Versionen hatten für jedes Panel eine eigene Logik: Das Dashboard rechnete anders als die Heatmap, die Heatmap anders als die NT8-Strategie. Das Ergebnis waren widersprüchliche Anzeigen — grün im einen Fenster, rot im anderen. ONE CORTEX ist genau ein Gehirn: ein selbstlernendes Long-Short-Term-Memory-Netz (LSTM), das aus dem Orderbuch und dem Tape des E-mini S&P 500 lernt und seine Lesart an alle Oberflächen identisch weitergibt.

Dieser Artikel erklärt, wie das eine Gehirn aufgebaut ist, was seine Köpfe vorhersagen, woraus es lernt — und wie es ehrlich anzeigt, ob es gerade etwas taugt.

Ein Gehirn statt vieler getrennter Signale

Es gibt ein zentrales Modell. Es trifft die Einschätzung, und Dashboard, Heatmap, DOM, Journal und Strategie lesen exakt dieselbe Ausgabe. Kein Panel widerspricht dem anderen, weil es keine parallelen Zweitmeinungen gibt.

Ein Gehirn mit mehreren Köpfen ist konsistenter als viele getrennte Detektoren, die sich gegenseitig überstimmen. Alle Köpfe sehen dieselben Merkmale — jeder beantwortet eine andere Frage.

Die Köpfe auf einem Backbone

Die Köpfe sitzen auf demselben LSTM-Backbone. Jeder wird mit einem eigenen, klar definierten Ziel trainiert — keines davon ist eine Meinung, jedes wird nachträglich vom Markt beantwortet:

Ein weiterer Kopf misst, wie oft ein Signal kippt, bevor ein Trade aufgelöst ist. Er läuft bewusst nur als Messung mit und beeinflusst keine Entscheidung. Die Swing-Anzeige im Dashboard ist kein eigener gelernter Kopf: Sie fasst Regime und Trendrichtung zusammen und zeigt die Zielzone als VWAP-Band samt Invalidierungs-Preis.

Merkmale, Backbone und woraus CORTEX lernt

Pro Zeitschritt verarbeitet ONE CORTEX einen Vektor aus mehreren Dutzend Mikrostruktur-Merkmalen: Delta über mehrere Fenster samt Beschleunigung und Divergenz, Orderbuch-Schieflage über mehrere Ebenen, Walls, Pulls und Nachladen, Absorption und Sweeps, Iceberg- und Spoof-Spuren, große Prints, Tape-Geschwindigkeit, VWAP-Abstand, Value Area und VPOC, Wyckoff-Phase sowie Gamma-Pin-Spuren. Bewusst keine Uhrzeit — das Modell soll den Markt lesen, nicht den Kalender.

Eine Sequenz der letzten rund anderthalb Minuten läuft durch zwei gestapelte LSTM-Schichten und einen kompakten Dense-Block, darauf sitzen die Köpfe. Das Training läuft in einem eigenen Hintergrundprozess, damit das Live-Signal nie auf das Lernen warten muss.

Überall dieselbe Lesart — Dashboard, Heatmap, DOM, Strategie

Die App erzeugt genau ein Signal und verteilt es an alle Fenster. Das ist der eigentliche Kern von ONE CORTEX:

• Dashboard. SCALP- und SWING-Anzeige mit Konfidenz, dazu Bid/Ask Pulse — die Echtzeit-Druckanzeige der aggressiven Käufer und Verkäufer.
• Heatmap. Hier läuft und lernt CORTEX. Die Signale sind visuell eingebettet, zusammen mit Sweep/Absorption, Reversal und Event-Pills.
• CORTEX DOM. Das PRESS-HUD am Inside-Market zeigt, wer drückt und wer gewinnt.
• NT8-Strategie (Pro). Die Cortex OEM AI Strategy bekommt dieselbe Lesart etwa zehnmal pro Sekunde. Die Richtung kommt allein von CORTEX; ein Einstieg braucht zusätzlich ausreichende Konfidenz, eine Bestätigung aus dem Orderbuch und das Tor des Target-Odds-Kopfs. Kippt CORTEX vor dem ersten Ziel stabil auf die Gegenseite, stellt die Strategie glatt.

Signal-Format (vereinfacht)

{
  "v": "cortex-signal/0.2",
  "seq": 48213,
  "modelAge": { "sessions": 6, "samples": 41870 },
  "regime": { "label": "TREND", "conf": 0.61 },
  "scalp": { "dir": "LONG", "conf": 0.58, "ttlSec": 30, "entryReady": true, "exitCue": "NONE" },
  "swing": { "bias": "BULL", "targetZone": [5412.25, 5418.50], "invalidation": 5403.75 },
  "bracket": { "pLong": 0.54, "pShort": 0.41, "live": true },
  "provenance": { "health": { "balAcc": 0.37, "mcc": 0.06 } }
}

Neu in 0.5.30: CORTEX DOM und CORTEX LEARNING

Zwei Ergänzungen machen die CORTEX-Lesart in Echtzeit leichter nachvollziehbar. CORTEX DOM bündelt den Druck rund um das Inside-Market in einer kompakten Anzeige, und CORTEX LEARNING zeigt Schritt für Schritt, dass das Modell aus deinem eigenen Feed lernt.

Keine dieser Anzeigen ist für sich ein Handelssignal, und keine verspricht einen Edge. CORTEX DOM macht den Order Flow am Inside-Market lesbar, CORTEX LEARNING macht das Lernen sichtbar. Woraus und wie schnell CORTEX lernt, hängt von deinem eigenen Level-2-Feed ab.

Ehrlich statt grün — Selbsttest und Lernkurve

Ein lernendes System hat nicht immer eine Kante — und ONE CORTEX behauptet das auch nicht. Zwei Anzeigen sagen offen, wie es steht. Beide messen die Güte des Modells, nicht die Marktrichtung — sie sind kein Kauf- oder Verkaufssignal.

Modell-Selbsttest

Beruht auf der ausbalancierten Trefferquote und dem Matthews-Korrelationskoeffizienten (MCC) der Vorhersagen:

Lernkurve je Handelstag

Die Lernkurve prüft, ob CORTEX über die Tage besser wird, statt nur Sessions zu zählen: Je Handelstag wird die Trefferquote des Target-Odds-Kopfs gegen die triviale Linie gemessen — mit Vorhersagen, die feststanden, bevor der Markt sie beantwortet hat. Liegt das 95-%-Band ganz über null, lautet das Urteil EDGE, ganz darunter BELOW, dazwischen OPEN.

Beide Anzeigen bleiben sichtbar, auch wenn sie unbequem sind. Ein Werkzeug, das WEAK, OFF oder BELOW ehrlich meldet, ist mehr wert als eines, das immer grün leuchtet.

Was ONE CORTEX NICHT ist

• Kein ChatGPT-Wrapper. Kein Large Language Model — ein dediziertes LSTM mit numerischen Inputs und numerischen Outputs.
• Kein Black-Box-Orakel. Jedes Signal, jede Ausgabe und der Cortex Ledger sind nachvollziehbar.
• Keine garantierte Kante. ONE CORTEX verspricht keine Performance und keine Gewinne. Wenn keine Kante messbar ist, zeigen Selbsttest und Lernkurve genau das an.
• Kein autonomer Bot ohne Kontrolle. Auto-Trading gibt es nur mit der NT8-Strategie in Pro und Ultra — mit Tageslimit, Pause und Flat-All direkt im Chart.

Grundlagen und Prüfbarkeit

ONE CORTEX baut auf gut untersuchten Bausteinen auf, nicht auf einem Geheimrezept. Ob sie im Markt tragen, entscheiden Daten: vorregistriert und öffentlich, auch wenn das Ergebnis gegen uns spricht.

Die Bausteine und ihre Quellen

• Sequenzkern aus LSTM-Schichten. Er liest das Orderbuch als zeitliche Folge, nicht als einzelne Momentaufnahmen. Hochreiter & Schmidhuber (1997), Long Short-Term Memory, Neural Computation 9(8).
• Lernen mit Wiederholungspuffer. Jeder Kopf trainiert aus einem Puffer gespeicherter Beispiele, damit aufeinanderfolgende, sehr ähnliche Marktmomente das Lernen nicht verzerren. Mnih et al. (2015), Human-level control through deep reinforcement learning, Nature 518.
• Orderbuch-Merkmale statt reiner Preisdaten. Druck und Schieflage im Buch tragen mehr Information als der Kurs allein. Cont, Stoikov & Talreja (2010), Operations Research 58(3); Lehalle & Laruelle (2018), Market Microstructure in Practice; Sirignano & Cont (2019), Quantitative Finance 19(9).
• Dein Modell, dein Feed. CORTEX startet ohne vortrainiertes Modell und lernt auf deinem Rechner aus deinem eigenen Feed. Trade-Ergebnisse lernt es nur aus Trades der Strategie, nicht aus Hand-, Test- oder Kopie-Trades.

Wie wir prüfen

• Vorregistriert. Frage, Datenmenge, Kennzahl und Schwelle stehen fest, bevor gerechnet wird.
• Gegen den Zufall. Die Vergleichslinie ist immer der Zufall, im Modell-Selbsttest oben ebenso wie in jeder Vorregistrierung.
• Öffentlich. Ergebnisse, auch negative, stehen im Lab Notebook.

CORTEX ist ein Analyse- und Entscheidungswerkzeug, keine Anlageberatung. Der Handel mit Futures birgt erhebliche Verlustrisiken bis zum Totalverlust.

Häufige Fragen

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