Move Radar

Projekt

MoveRadar ist ein Finanzmarkt-Tool, das ich komplett selbst gebaut habe: Konzept, Datenpipeline, Interface und Code. Ich arbeite hauptberuflich als Art Director, aber die technische Seite baue ich mir seit Jahren parallel auf, mittlerweile mit AI-gestützter Entwicklung als festem Teil meines Workflows.

Die Plattform zieht sich Kursdaten und Earnings-Termine automatisiert über APIs, dazu Makro-Events wie Zinsentscheide oder Arbeitsmarktdaten. 2026 kam ein komplettes visuelles Relaunch dazu: redaktionelle Optik statt Dashboard-Look, mit einem eigenen Wochenkalender als neuem Herzstück.

moveradar.wheresmyai.app

Mit AI Tools entworfen: Konzept und Wireframe werden mit AI Tooling zum fertigen Interface

Automatisch aktualisiert: Kursdaten, Earnings-Termine und Makro-Events fließen automatisiert in den Wochenkalender

Die Herausforderung

Marktdaten liegen verstreut über viele APIs, in unterschiedlichen Formaten und Update-Zyklen. Kursdaten und Earnings-Termine folgen eigenen Rhythmen, Makro-Events wie Zinsentscheide noch einmal anderen. Und die meisten Finanzseiten zeigen nur den Ausblick vorher, nicht was danach wirklich passiert ist.

Ich wollte eine Pipeline, die das automatisch zusammenführt, und eine Oberfläche, die in Sekunden zeigt, was gerade zählt. Nicht erst nach drei Klicks durch ein Dashboard.

Move Radar Wochenkalender: heutiger Tag in Limette hervorgehoben, mit Terminen je Tag

Meine Lösung

Die komplette Architektur stammt von mir. Ein Python-Backend zieht Kursdaten und Earnings-Termine automatisiert über APIs, dazu Makro-Events wie Zinsentscheide oder Arbeitsmarktdaten. Beim Bauen arbeite ich mit AI-Tools, etwa beim Strukturieren der Pipeline oder beim Debugging. Eingeordnet wird am Ende von Hand, weil Marktkontext kein Modell allein zuverlässig einschätzt.

Beim Relaunch stand die Woche selbst im Mittelpunkt: ein Kalender, der zeigt, an welchem Tag welches Gewicht liegt, direkt gefolgt von der redaktionellen Einordnung „Was gerade zählt“. Dazu kommen ein Sektor-Ranking für acht Branchen und ein Bewegungs-Score für bevorstehende Earnings. Der Abgleich „Erwartet. Gemeldet.“ rundet das wöchentliche Bild ab.

Technischer Aufbau von Move Radar: Markt-APIs, Python-Automatisierung, LLM-gestützte Analyse und Produkt mit Terminal-Mockup der Pipeline-Befehle

Move Radar Bewegungs-Score Infografik, Originalscreenshot: plus/minus 11 Prozent als Balkengrafik

Move Radar Maskottchen: Bulle im orangen Anzug liest Financial News, Bildunterschrift Bleib im Bild

Move Radar Sektor-Ranking Wer läuft, wer nicht, acht Branchen im Wochenvergleich

Move Radar Abgleich Erwartet Gemeldet am Beispiel Eli Lilly

Das Ergebnis

Aus dem Experimentierfeld ist ein Produkt mit Free- und Pro-Zugang geworden. Wer mag, abonniert Earnings- und Makro-Termine direkt in den eigenen Kalender.

Für mich ist MoveRadar der Beweis, dass ich Produkte komplett selbst bauen kann: von der Datenpipeline bis zum fertigen Interface, mit AI-Tools als festem Teil meines Workflows.

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