fin-pocket

fin-pocket ist eine schlanke Python-Bibliothek für die technische Analyse und automatisierte Mustererkennung auf Aktiencharts. Sie lädt historische Daten von Yahoo Finance und erstellt interaktive Charts mit einer Reihe technischer Indikatoren.

Die Aufgabe

Trader und Entwickler brauchten ein zugängliches Tool, das mehrere technische Indikatoren gleichzeitig anwenden und gängige Chartmuster erkennen kann, ohne auf schwere kostenpflichtige Plattformen zurückzugreifen.

Die Lösung

• ▸Gleitende Durchschnitte (MA 50/100/200) mit Erkennung von Golden Cross und Death Cross
• ▸RSI mit Überkauft-/Überverkauft-Zonen und Divergenzerkennung
• ▸Unterstützungs-/Widerstandsniveaus aus Pivots sowie Volumen-Breakout-Erkennung
• ▸Mustererkennung: Wedge, Flag, Pennant, Double Top/Bottom
• ▸Bollinger Bands, MACD, ATR, OBV und Fibonacci-Retracement-Level
• ▸Ein Chart-Screenshot lässt sich direkt an einen Chatbot (ChatGPT, Claude) zur Signalanalyse senden

So funktioniert es

fin-pocket ist ein Kommandozeilen-Tool und ein Python-Paket auf PyPI (pip install fin-pocket). Ein einziger Befehl wie fin-pocket AAPL lädt historische Kurse von Yahoo Finance, berechnet die aktivierten Signale und öffnet einen interaktiven Plotly-Chart im Browser; mit --output wird der Chart als eigenständige HTML-Datei gespeichert, die sich teilen oder archivieren lässt.

• ▸Tages- oder Stundenzeitrahmen über --timeframe
• ▸Jedes Signal lässt sich einzeln abschalten (--no-rsi, --no-wedge usw.); Bollinger-Bänder werden mit --bb zugeschaltet
• ▸MACD (12, 26, 9), ATR (14) und OBV mit gleitendem 20-Perioden-Durchschnitt in eigenen Panels unter dem Kurschart
• ▸Fibonacci-Retracements von 23,6 % bis 78,6 %, berechnet aus der letzten großen Kursbewegung

Technik

Grenzfälle bei der Signalberechnung und der Chart-Erstellung sind durch Tests abgedeckt, einschließlich Schutz vor Division durch null bei flachen Kursreihen. Die CI läuft auf GitHub Actions mit Coverage-Berichten an Codecov, Versionen werden per setuptools-scm aus Git-Tags abgeleitet, und Releases gehen automatisch auf PyPI.

Das Ergebnis

Interaktive Plotly-Charts machen es leicht, Signale mehrerer Indikatoren gleichzeitig zu prüfen, und der Screenshot-zu-Chatbot-Workflow ermöglicht schnelle KI-Analysen ohne separate Integration.