Case 03 — Crisis-Monitor-as-a-Service
Ein Composite-Crisis-Score (0–100) aus 11 gewichteten Komponenten. 56 Ticker werden kontinuierlich analysiert, institutionelle Short-Signale via REST, Telegram und Web — abrechenbar via Stripe.
Die Herausforderung
Professionelle Investoren brauchten einen reproduzierbaren Crisis-Score — mit Quellen, Gewichten und Audit-Trail. Anforderungen: FRED-Makrodaten, yfinance-Marktdaten, 4 Sektor-Scorer (Banken, CRE, BDCs, High-Yield), ML-Klassifikatoren, echtzeitnahe Short-Signale, Multi-Channel-Delivery, SaaS-Billing.
Architektur
FastAPI-API mit JWT + Rate-Limiting als Kern. Eine Crisis-Engine aggregiert 4 Sektor-Scorer und einen Short-Scanner. ML-Schicht: LSTM-Predictor, XGBoost-Klassifikator, HMM-Regime-Detection. Daten-Fetcher für FRED, yfinance, EDGAR, Options, News. Alert-Layer: Telegram-Bot. Subscription-Schicht: Stripe. Dashboard auf Streamlit, Landing-Site statisch.
Pipeline
Composite-Score-Berechnung (täglich)
- 01Fetcher pullen FRED, yfinance, EDGAR — versioniert gecacht
- 024 Sektor-Scorer berechnen Banken-, CRE-, BDC- und HY-Sub-Scores
- 03ML-Modelle liefern Regime-Klassifikation + Forward-Prognose
- 04Aggregator wichtet die 11 Komponenten zum finalen 0–100-Score
- 05Threshold-basierte Alerts an Telegram und E-Mail abhängig vom Tier
Technologie-Stack
Ergebnis
Live-Betrieb als containerisierter Docker-Stack, healthy über Wochen. Composite-Score ist reproduzierbar, jeder Sub-Score auditierbar. 5 Risiko-Stufen (CALM, MONITORING, ELEVATED, HIGH_RISK, CRISIS) werden über API, Telegram und Dashboard konsistent ausgeliefert. Subscription-Tiers steuern Delivery-Granularität.