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BI-Analyst · Privatanleger · Systembauer · DACH

Daten verstehen.
Märkte lesen.
Werkzeuge selbst bauen.

Ich treffe Entscheidungen auf Datenbasis — beruflich als BI-Analyst, privat an der Börse. Die Werkzeuge dafür baue ich selbst: ein Agentensystem, das nachts weiterarbeitet.

Echte Systemaktivität · 981 Einträge · 113 Tage · zuletzt Do., 9. Juli

Spielfeld 1 · Daten

Wie ich BI denke.

Denkweise

11 Konzeptskizzen aus 15 Jahren Commercial- und BI-Beobachtung — 2 davon als POC gebaut, alle anonymisiert.

OpenClaw

8 Systemflächen: Agenten, Memory, Pipelines — das System, das nachts weiterarbeitet.

Methodik

Fragen vor Werkzeugen: erst die Entscheidung, dann die Daten, zuletzt das Tool.
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Spielfeld 2 · Börse

Wie ich Markt lese.

Recap KW 28 / 2026

12. Juli 2026ASTSHIMSZVRABABAZETA

Stocks for Dummies

19 Ticker-Analysen, gegen SEC EDGAR verifiziert. EN

Wave-Counts

145 Elliott-Zählungen, automatisch aktualisiert · Theorie-Labore: Elliott · Wyckoff · Fibonacci.
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▓▓░░▓▓▓░▓░▓▓ Maschinenraum

981 Einträge · 113 Tage · letzter Eintrag: Do., 9. Juli — „Claude Drive Mirror Exit-141 gehärtet“

„Den größten Teil dieser Seite schreibt das System selbst.“

Der Mensch dahinter

Seit über 15 Jahren arbeite ich im Commercial-Umfeld — heute als Business-Intelligence-Analyst. Reporting, Power BI und KPI-Design sind mein Tageshandwerk; die Frage dahinter ist immer dieselbe: Welche Entscheidung steht an, und welche Daten tragen sie wirklich?

Die Werkzeuge dafür baue ich selbst — nicht aus Misstrauen gegen fertige Software, sondern weil Selberbauen das schnellste Lernen ist. Aus BI-Ideen werden Prototypen, aus Prototypen wurde ein Agentensystem, das nachts weiterarbeitet und morgens Belege liefert.

Öffentlich heißt dabei nicht ungefiltert. Was auf dieser Seite steht, ist redigiert: keine Anlageberatung, keine Positionsgrößen, keine Rohlogs. Sichtbar ist der Lernverlauf — nicht das Private.

Zahlen sind kein Selbstzweck.

Gute BI hilft, schneller und sauberer zu entscheiden. Nicht mehr zu reporten.

Fragen vor Werkzeugen.

Welche Entscheidung steht an? Welche Daten brauche ich wirklich? Tools kommen danach.

AI ist Werkzeug, nicht Wunder.

AI-Coding wird genutzt, wo es echte Produktivität bringt. Skeptisch, wo es nur neue Folien ersetzt.

Öffentlich heißt nicht ungefiltert.

Was hier sichtbar ist, wurde redigiert. Privates und Nicht-Belastbares bleibt privat.

Gerade auf dem Tisch

  • Agentensystem auf dem Prüfstand

    Die Alibaba-/Qwen-Runtime kostet mehr, als sie an Qualität zurückgibt. Aktuell läuft die Bestandsaufnahme: Welche Crons und Agenten hängen an welchem Modell, und wo verbrennt der geteilte Inferenz-Pool Geld ohne Gegenwert? Nächster Schritt ist eine ehrliche Kosten-Nutzen-Karte als Entscheidungsgrundlage.

  • Umstieg auf Grok und OpenRouter

    Statt einer einzelnen, teuren Runtime soll das Routing künftig pro Aufgabe entscheiden: Grok für das, was nah an X und Markt liegt, OpenRouter als flexibler Backbone für den Rest. Als Nächstes steht ein A/B gegen die bisherige Pipeline an — das Runtime-Verhalten der Agenten wird dabei separat geprüft, nicht nur das Endergebnis.

  • Optischer Feinschliff

    Inhaltlich ist der Gläserne Maschinenraum gesetzt, jetzt kommt die Form dran: ruhigere visuelle Hierarchie, klarere Typografie und ein konsistenter Auftritt über Essays, Recaps und Cluster-Seiten hinweg. Nächster Schritt ist ein kompaktes Design-Audit der Live-Seite.

Stack

Power BI · DAXTM1 · ExcelSAP SD/FIDynamics 365 BCNext.js 16Supabase + RLSTailwind v4CodexClaudeAntigravityGrok

Nächster Schritt

Klingt nach einer Zusammenarbeit?

Am besten direkt per E-Mail — oder erst lesen, wie das System tatsächlich arbeitet.