Xpulse ist ein hochpräziser Echtzeit-X-Signal-Scanner, der lokale AI nutzt, um handelbare Erkenntnisse speziell für Trader an Prognosemärkten zu erkennen und zu filtern.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install xpulse
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, xpulse über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist Xpulse?
Xpulse ist eine hochentwickelte Intelligenzebene für soziale Signale, die für den modernen Trader entwickelt wurde. Als Kernkomponente des Openclaw Skills-Ökosystems überwacht es X über DuckDuckGo, um marktbewegende Ereignisse ohne API-Kosten zu identifizieren. Durch die Nutzung lokaler Qwen AI-Modelle über Ollama führt Xpulse eine tiefgehende Analyse von Social-Media-Posts durch, um verwertbare Finanzsignale von allgemeinem Rauschen zu trennen.
Was Xpulse auszeichnet, ist seine positionsbezogene Architektur. Es sendet nicht einfach nur Benachrichtigungen; es filtert Warnungen intelligent basierend auf Ihren aktiven Kalshi-Positionen. Dieses Fail-Closed-System stellt sicher, dass Sie nur die wesentlichsten Aktualisierungen erhalten, was eine Benachrichtigungsmüdigkeit verhindert und Sie in schnelllebigen Prognosemärkten immer einen Schritt voraus sein lässt.
Xpulse Anwendungsfälle
- Aktiver Handel auf Kalshi und Bedarf an Echtzeit-Warnungen für spezifische Marktpositionen.
- Reduzierung der Gemeinkosten durch Nutzung lokaler LLMs anstelle von teuren Social-Media- oder AI-APIs.
- Optimierung der Recherche durch Erfassung kritischer sozialer Signale für morgendliche Marktberichte.
- Filtern von sich wiederholenden Social-Media-Kommentaren, um sich nur auf neue, wesentliche Entwicklungen zu konzentrieren.
So funktioniert Xpulse
- Signalerkennung: Scannt X mittels DuckDuckGo-Abfragen nach konfigurierten Themen und analysiert die Top-Ergebnisse mit einem lokalen Qwen-Modell, um das Vertrauen in die Handelbarkeit zu bestimmen.
- Wesentlichkeitsprüfung: Filtert Signal-Kandidaten gegen eine 48-Stunden-Historie, um sicherzustellen, dass nur wirklich neue Ereignisse gefördert werden, während Hintergrundrauschen oder doppelte Storys abgelehnt werden.
- Positionsabgleich: Vergleicht die gefilterten Signale mit Ihren aktuellen offenen Kalshi-Positionen mithilfe eines Keyword-Overlap-Algorithmus.
- Alarmzustellung: Versendet vertrauenswürdige, positionsrelevante Warnungen über iMessage, während alle anderen Signale für eine spätere Überprüfung lautlos zwischengespeichert werden.
Xpulse Einrichtung
Um Xpulse in Ihren Openclaw Skills-Workflow zu integrieren, folgen Sie diesen Schritten:
- Abhängigkeiten installieren:
pip install ddgs pyyaml
- Lokale AI konfigurieren: Stellen Sie sicher, dass Ollama installiert ist und das Qwen-Modell verfügbar ist:
ollama pull qwen3:latest
ollama serve
- API-Konfiguration:
Fügen Sie Ihre Kalshi-API-Anmeldedaten und die gewünschten Themen zu Ihrer
config.yaml-Datei hinzu, um das positionsbezogene Filtern zu aktivieren.
Xpulse Datenschema & Taxonomie
Xpulse pflegt einen strukturierten Ansatz für das Signalmanagement und die historische Verfolgung:
| Datenobjekt | Format | Zweck |
|---|---|---|
.x_signal_cache.json |
JSON | Speichert alle erkannten Signale (Vorfilter) für Morgenberichte und Debugging. |
x_signal_history.json |
JSON | Ein rollierendes 48-Stunden-Protokoll der letzten 200 Warnungen für die Wesentlichkeitsprüfung. |
config.yaml |
YAML | Definiert Themenlisten, AI-Konfidenzschwellenwerte und API-Verbindungszeichenfolgen. |
state |
Dictionary | Verfolgt den Zeitstempel des letzten Scans und unterdrückte Signale. |
Xpulse Erweiterte Funktionen
- Fail-Closed-Logik: Verwirft automatisch alle Signale, wenn die AI-Analyse fehlschlägt, und priorisiert Stille gegenüber potenziell ungenauem Spam.
- Anpassbare AI-Prompts: Benutzer können die Qwen-Prompts für Stufe 1 und Stufe 2 feinabstimmen, um sie an spezifische Trading-Stile oder Risikotoleranzen anzupassen.
- Mehrstufige Filterung: Kombiniert AI-Konfidenzschwellenwerte mit historischer Deduplizierung und portfoliospezifischem Keyword-Matching.
- Flexible Planung: Unterstützt die Ausführung über den internen Scheduler von OpenClaw, crontab oder macOS launchd für eine kontinuierliche Überwachung.
SKILL.md
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