TradeMemory Protocol

TradeMemory erinnert sich, was es gekostet hat. Es ist ein Open-Source, lokal-first Speicher und Bremse für KI-Handelsagenten: Es zieht deine Ausführungen ein, findet heraus, wo deine eigene Historie Geld verliert, legt diese Verlusttrades deinem Agenten vor die nächste Order und kann eine Order ablehnen, die gegen von dir gesetzte Regeln verstößt, bevor sie den Broker erreicht.

Broker erlauben KI-Agenten jetzt den Handel über MCP, mit unterschiedlichen Schutzmechanismen: Webull und tastytrade setzen Größen- oder Kaufkraftlimits, Interactive Brokers lässt den Agenten nur einen Orderentwurf erstellen, den du einreichst, und Robinhood und Public setzen keine Obergrenze, die du einem externen Agenten auferlegen kannst (StockBrokers, 2026-09-30). Die Obergrenzen sind feste Zahlen. Keiner von ihnen schaut darauf, wie deine eigenen vergangenen Trades gelaufen sind.

Beginne mit deiner eigenen Historie

pip install tradememory-protocol

# Hyperliquid: public fills, no key needed
tradememory sync hyperliquid --address 0xYourAddress

# Alpaca: read-only calls with your own keys, kept in a local file
tradememory sync alpaca --env-file ~/.secrets/alpaca.env

Jeder geschlossene Trade wird einmal im Speicher abgelegt; erneutes Ausführen speichert nur neue Trades. Danach wird ausgegeben, wo deine Historie Geld verliert. Das Format, mit illustrativen Zahlen:

After 2 losses in a row (20 trades):
  5 of them (25%) were 1.5x your usual size or more.
  All 20 won 60% and made -$1,500.
  The 5 sized-up trades won 20% and made -$1,700.

Median hold: winners 1.5h, losers 9.0h.

Dies sind beschreibende Statistiken deiner eigenen vergangenen Trades, keine Beratung über den nächsten. Die Hyperliquid-API liefert nur die letzten Ausführungen einer Adresse, nicht die gesamte Historie. Je früher synchronisiert wird, desto mehr Historie wird behalten. Andere Plattformen: MT5- und Binance-Spot-Sync-Skripte befinden sich in scripts/, und jeder Agent kann einen Trade mit remember_trade aufzeichnen.

Vor der nächsten Order

recall_memories(order="losses_first") stellt jeden Verlusttrade vor den Rest, die größeren Verluste unter ähnlichen Bedingungen zuerst, mit ihrer Größe und P&L. Neben den jüngsten Trades des Symbols durchsucht es auch die jüngsten Verlusttrades des Symbols, sodass ein älterer Verlust nicht verdrängt wird. Der Server weist verbundene Agenten an, es vor dem Vorschlagen eines Trades aufzurufen. Die Standardreihenfolge bewertet bessere Ergebnisse höher (nach R-Multiple, wo eines aufgezeichnet wurde) und behält mindestens 20 % Verluste in der Liste.

Verbinde deinen Agenten

pip install tradememory-protocol

Zu Claude Desktop hinzufügen (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "tradememory": {
      "command": "uvx",
      "args": ["tradememory-protocol"]
    }
  }
}

Sag dann zu Claude: "Zeichne meinen AAPL-Long bei $195 auf — Gewinnübertreffung, institutionelle Käufe, hohe Zuversicht."

# Claude Code
claude mcp add tradememory -- uvx tradememory-protocol

# From source
git clone https://github.com/mnemox-ai/tradememory-protocol.git
cd tradememory-protocol && pip install -e . && python -m tradememory

# Docker
docker compose up -d

Komplette Anleitung: Getting Started (Trader Track + Developer Track)

Setze eine Bremse vor deinen Broker (Vorschau)

Das proxy-Extra läuft TradeMemory zwischen deinem Agenten und dem MCP-Server deines Brokers (aktuell Alpaca). Jedes Tool wird unverändert weitergeleitet, außer den Order-Platzierenden, die Mnemox Control gegen eine Richtlinie prüft, die du besitzt, bevor sie den Broker erreichen. Jede Bewertung, erlaubt oder abgelehnt, wird aufgezeichnet und in das Audit-Log verknüpft. Eine erlaubte Order kommt mit deinen Verlusttrades aus ähnlichen Bedingungen zuerst zurück, und tradememory sync alpaca füllt später ein, wie jeder weitergeleitete Trade endete, in R, wenn der Einstieg einen Stop trug. Der Agent, den du bereits hast, funktioniert weiter; nur eine Zeile seiner MCP-Konfiguration ändert sich.

pip install "tradememory-protocol[proxy]"   # Python 3.12+
tradememory proxy init --account-id <your Alpaca account id> --symbols AAPL,MSFT
tradememory proxy doctor --env-file ~/.secrets/alpaca-paper.env   # checks the live tool names and the account id
tradememory proxy config                                           # prints the MCP client entry that replaces the direct Alpaca one

Standardmäßig abgelehnt: Symbole außerhalb deiner Liste, Orders über deinen Nominal- und Positionslimits, Einstiege ohne Bracket-Stop, jede neue Order nach deinem Tagesverlust- oder Drawdown-Limit, das Stornieren des Schutz-Stops einer offenen Position, jedes Tool, das die Bremse nicht klassifiziert hat, und alles, während du tradememory proxy halt FULL_HALT ausgeführt hast. Nie blockiert: das Schließen einer Position. Orders bei oder über approval_notional warten auf tradememory proxy approve <intent_id> --terms <fingerprint>, das genau die Bedingungen genehmigt, die du gelesen hast; der Agent versucht es erneut mit demselben client_order_id und denselben Bedingungen, und der Proxy leitet es höchstens einmal weiter. evaluate_order gibt dieselbe Entscheidung zurück, ohne etwas zu platzieren, für Vorprüfungen und für Beratungsebenen in anderen Frameworks. Alles, was die Bremse nicht bewerten kann (ein toter Kursfeed, ein unbekanntes Asset, ein Ordertyp, den die Richtlinie nicht abdeckt), wird abgelehnt, nicht durchgelassen.

Status: Ende-zu-Ende gegen einen zustandsbehafteten Fake des Alpaca-MCP-Servers getestet (tests/proxy/) und am 2026-10-01 gegen ein echtes Alpaca-Papierkonto ausgeführt: drei Ablehnungen (Symbol nicht auf der Liste, Einstieg ohne Stop, Nominal über dem Limit), eine erlaubte Ein-Aktien-Bracket-Order, die den Broker erreichte, und ein erneuter Versuch mit demselben client_order_id, der aus dem Protokoll beantwortet wurde, ohne eine zweite Order. Optionen, Orderersatz, Stop-Limit- und Trailing-Orders werden abgelehnt, nicht bewertet. Deine Broker-Schlüssel gehen nur an den Broker-Prozess, den der Proxy startet; TradeMemory speichert sie nie.

Anleitung mit den echten Ausgaben: docs/recipes/alpaca-brake.md.

Drei Verwendungsarten

So funktioniert es

1. Erinnern — Vor dem Handel vergangene Trades abrufen, gewichtet nach Ergebnisqualität, Kontextähnlichkeit, Aktualität, Zuversicht und emotionalem Zustand (OWM Framework)
2. Aufzeichnen — Nach dem Handel schreibt ein Aufruf an remember_trade in fünf Speicherebenen: episodisch, semantisch, prozedural, affektiv und Handelsaufzeichnungen
3. Reflektieren — Tägliche/wöchentliche/monatliche Überprüfungen erkennen Verhaltensdrift, Strategieverfall und Handelsfehler
4. Audit — Jede Entscheidung wird bei der Erstellung SHA-256-gehasht und mit der vorherigen verknüpft. Export jederzeit zur Überprüfung

MCP-Tools

Hilfe beim Verbinden erhalten

Einen Agenten gegen einen Broker betreiben oder deine Historie synchronisieren und lesen lassen? Ein Brake-Integrations-Problem eröffnen oder 30 Minuten buchen. Einrichtungshilfe ist kostenlos, und die Menschen, die sie nutzen, entscheiden, was als Nächstes gebaut wird.

Audit-Trail

Jede Handelsentscheidung, die dein Agent trifft — einschließlich Entscheidungen, nicht zu handeln — wird als Trading Decision Record (TDR) aufgezeichnet. SHA-256-Inhaltshashes pro Datensatz werden in ein vorwärtsverkettetes Audit-Ledger verknüpft; jeder UTC-Tag wird durch eine Merkle-Wurzel zusammengefasst, die selbst über Tage hinweg verkettet. Manipulation an einem historischen Datensatz macht jede nachfolgende Verknüpfung ungültig.

Regeln, die Entscheidungsprotokolle erfordern, binden Investmentfirmen, nicht Privatnutzer. Unter dem EU-KI-Gesetz wurden die Hochrisiko-Protokollierungspflichten aus Anhang III auf den 2. Dezember 2027 verschoben, und das ESMA-Aufsichtsbulletin vom Februar 2026 zu algorithmischem Handel stellt fest, dass KI-basierter algorithmischer Handel derzeit vom Hochrisiko-Anwendungsbereich ausgeschlossen ist. Die Tabelle zeigt, welche TradeMemory-Funktionen auf diese Texte abbilden, falls und wenn sie für dich gelten. Es ist kein Compliance-Anspruch.

# Verify a single record hasn't been tampered with
verify_audit_hash(trade_id="MT5-7047640363")
# → {"verified": true, "chain_entry": {"sequence_num": 42, ...}}

# Walk the entire chain (or a slice) end-to-end
verify_audit_chain(from_seq=1, to_seq=None)
# → {"verified": true, "checked_count": 1284, "first_break_at": null}

# Daily Merkle root — single 32-byte anchor over every TDR for that day
get_daily_root(date="2026-05-14")
# → {"verified": true, "root_hash": "a05544...", "record_count": 18}

# Bulk export
GET /audit/export?strategy=VolBreakout&start=2026-03-01&format=jsonl

Tägliche Wurzeln werden standardmäßig seit 0.5.3 von einer RFC-3161-Autorität zeitgestempelt. Nicht gebaut: Signieren von Datensätzen mit einem privaten Schlüssel, Verankerung in einem öffentlichen Log, Beweis, dass nichts ausgelassen wurde. Siehe LIMITATIONS.md.

Sicherheit

• Speicherserver (Standard). Platziert nie Orders und fragt nie nach Broker-Schlüsseln. Zeichnet nur auf und ruft ab, in einer lokalen SQLite-Datei.
• Sync. tradememory sync hyperliquid liest öffentliche Daten ohne Schlüssel. tradememory sync alpaca macht schreibgeschützte Aufrufe mit Schlüsseln aus einer Datei auf deinem Rechner. Synchronisierte Trades bleiben in deiner lokalen Datenbank.
• Bremse (proxy-Extra). Leitet die Orders, die deine Richtlinie erlaubt, an den MCP-Server deines Brokers weiter. Deine Broker-Schlüssel werden nur an den Broker-Prozess übergeben, den der Proxy startet; TradeMemory speichert sie nie.
• Ausgehende Aufrufe. RFC-3161-Zeitstempelung täglicher Audit-Wurzeln, ein 32-Byte-Hash ohne Handelsdaten (standardmäßig aktiv; TRADEMEMORY_TSA=off schaltet es ab). tradememory sync ruft die von dir benannte Plattform auf. Die Evolutions-Tools lesen öffentliche Binance-Marktdaten (api.binance.com), wenn ein Agent sie aufruft, und Evolution ruft die Anthropic-API nur auf, wenn du ANTHROPIC_API_KEY setzt. Replay ruft standardmäßig DeepSeek auf (oder Anthropic), und nur mit dem Schlüssel dieses Anbieters. Wenn du sentence-transformers für hybriden Abruf installierst, lädt es sein Modell bei der ersten Verwendung von Hugging Face herunter. Die MT5- und Binance-Sync-Skripte in scripts/ lesen ihre Anmeldedaten aus deiner Umgebung, und das MT5-Skript postet Handelszusammenfassungen (Symbol, Preise, P&L) an einen Discord-Webhook nur, wenn du DISCORD_WEBHOOK_URL setzt.
• Manipulationserkennbar, nicht manipulationssicher. Jeder Datensatz wird gehasht und mit dem vorherigen verknüpft, mit täglichen Merkle-Wurzeln. Das Ändern eines Datensatzes bricht die Kette; jemand, der die gesamte Datenbank neu schreiben kann, kann sie wieder aufbauen.

Forschungsstatus

Das OWM-Framework von TradeMemory ist in der Kognitionswissenschaft (Tulving 1972) und im bestärkenden Lernen (Schaul et al. 2015) verankert. Aktueller Status:

• OWM-Fünf-Faktor-Bewertung: implementiert und getestet (siehe CI-Abzeichen)
• Statistische Validierung: DSR, MBL implementiert (Bailey-de Prado 2014)
• Audit-Trail: SHA-256-manipulationserkennbarer TDR
• Evolutions-Engine: Forschungsphase (Strategiegenerierung funktioniert, statistische Gate-Bestehensquote unter Optimierung)
• Hybrider Abruf: OWM-only-Modus aktiv, Vektorfusion verfügbar, wenn Embeddings konfiguriert sind
• Empirische Validierung: laufend (n=14 Trades, Ziel n>=100 für statistische Signifikanz; bei n=14 sind die Konfidenzintervalle zu breit, um etwas zu schließen — siehe validation/final_verdict.md)

Dokumentation

Mitwirken

Siehe Mitwirkungsleitfaden · Sicherheitsrichtlinie

MIT, siehe LIZENZ. Die optionale proxy-Zusatzinstallation installiert Mnemox Control, dessen Engine AGPL-3.0-only ist (eine kommerzielle Lizenz ist verfügbar); TradeMemory selbst bleibt MIT. Nur für Bildungs- und Forschungszwecke. Keine Finanzberatung.