Voraussetzungen
Cryptohopper MCP in einem MCP-Client konfiguriert – siehe die Einrichtungsübersicht.
Eine grobe Vorstellung davon, was du fragen möchtest. Prompt-Disziplin hilft am meisten, wenn die Frage bereits klar in deinem Kopf ist.
Die Meta-Regeln
Regel | Was es in der Praxis bedeutet |
Sei spezifisch über das Was, nicht das Wie | Nenne das Paar, die Börse, den Zeitrahmen, den Lookback, das Ausgabeformat. Nenne nicht das MCP-Tool oder beschreibe die Aufrufmechanik – das Modell wählt das richtige Tool besser aus, als du es spezifizieren könntest. |
Beschränkungen explizit angeben | „Nur Ticker-Daten verwenden“ oder „Kerzen-Lookback auf 100 Balken begrenzen“ verhindert, dass der Agent zu viele Daten abruft. |
Konkrete Zahlen verlangen | „Mindestens einen Preis, Prozentsatz oder ein Verhältnis pro Behauptung einschließen“ verwandelt vage Urteile in fundierte. |
Ausgabeformat festlegen | Wenn du eine Tabelle möchtest, sag es. Wenn du eine bestimmte Spaltenreihenfolge möchtest, sag es. Ohne dies schwanken die Formate von Lauf zu Lauf. |
Spielraum für Argumentation lassen, nicht für Routing | Das Modell sollte frei sein, zu entscheiden, was es will – aber nicht, den Zeitrahmen zu wählen. Das ist deine Entscheidung. |
Einrichtungsschritte
1. Beginne mit einem knappen, direkten Prompt
Mach dir keine Gedanken über Eleganz. „Verwende das Cryptohopper MCP, um den aktuellen BTC/USDT-Ticker auf Binance zu erhalten.“ Führe es aus. Schau dir die Ausgabe an. Notiere, was du gerne anders hättest.
2. Iteriere, indem du nacheinander Spezifikationen hinzufügst
Schichte Einschränkungen, bis die Ausgabe das ist, was du möchtest. Jeder Satz sollte eine verschärfende Einschränkung hinzufügen – Paar, Börse, Zeitrahmen, Lookback, Indikator, Ausgabefrage, Datenbehandlungsregel. Zum Beispiel: „Ziehe 1-Stunden-Kerzen für ETH/USDT auf Binance, die letzten 150 Balken. Berechne RSI(14). Sage mir den aktuellen RSI-Wert und ob die letzten 10 Balken eine Divergenz zwischen RSI und Preis zeigen. Basieren Sie alle Berechnungen nur auf geschlossenen Balken; ignorieren Sie den aktuellen, unvollständigen Balken.“
3. Speichere, was funktioniert, und versiegele deine Bibliothek
In dem Moment, in dem ein Prompt eine Ausgabe liefert, die du tatsächlich verwenden würdest, speichere ihn mit einem klaren Namen (daily_digest_v3, ta_single_pair, multi_venue_depth_check). Wenn du einen Prompt änderst, behalte die alte Version bei – gelegentlich funktionierte die einfachere besser.
4. Tagge Prompts nach Kostenprofil
Verhindert, dass du einen teuren Prompt ausführst, wenn ein günstiger ausreichen würde.
Tag | Bedeutung |
günstig | Nur Ticker, läuft auf jeder Stufe |
mittel | Ticker + Kerzen, Explorer+ |
teuer | Beinhaltet Orderbücher oder tiefe Historie |
Die Muster, die sich auszahlen
Zehn Muster decken etwa 90 % dessen ab, was du tatsächlich brauchen wirst. Vollständige Diskussion bei Prompt-Mustern, die mit dem Cryptohopper MCP funktionieren.
Muster | Struktur | Anwendungsfall |
Der Scan | „Für {set}, zeige mir {N}, die {criterion}“ | Tägliche Movers, Watchlist-Prüfungen |
Der tiefe Einblick | „Ziehe {timeframe}-Kerzen für {pair}. Berechne {indicators}. Sage mir {interpretation}“ | On-Demand TA |
Multi-Zeitrahmen | „Vergleiche {indicator} über 1h/4h/täglich. Stimmen sie überein?“ | Swing-Trade-Validierung |
Tiefenprüfung | „Für {pair} auf {exchange}, was würde {size} kosten angesichts des Buches?“ | Slippage vor dem Handel |
Geplanter Bericht | „Jeden {cadence}, mache {scans}. Fasse in {format} zusammen“ | Digests und Benachrichtigungen |
Eingeschränkte Frage | „Nutze nur Ticker-Daten. {question}“ | Quota-bewusste Workflows |
Vergleich und Erklärung | „Vergleiche {A} und {B} auf {axis}. Sage mir, welcher {stärker} ist“ | Relative Stärke Analyse |
Nachrichten plus Kontext | „Hier ist {article}. Identifiziere Token, rufe Live-Kontext ab, sage mir, was der Markt tut“ | Nachrichtengetriebene Recherche |
Selbstprüfung | „Kreuzprüfe gegen {second source}. Wenn abweichend, sage es mir und committe nicht.“ | Hochriskante Entscheidungen |
Meta-Prompt | „Welche MCP-Tools hast du für Krypto?“ | Debugging, Entdeckung |
Beispiele, die funktionieren vs. Beispiele, die nicht funktionieren
✗ Schlecht
„Erzähl mir was über ETH.“
Keine Börse, kein Zeitrahmen, keine spezifische Frage. Der Agent erfindet eine allgemeine Zusammenfassung.
✓ Gut
„Ziehe den aktuellen ETH/USDT-Ticker auf Binance und die letzten 100 × 4h-Kerzen. Sage mir den aktuellen Preis, die 24h-Veränderung und ob der 4h-Trend steigend/fallend/seitwärts ist. Beschränke die Antwort auf drei Sätze.“
Paar, Börse, Zeitrahmen, Lookback, spezifische Fragen, feste Ausgabelänge.
✗ Schlecht
„Sollte ich BTC kaufen?“
Bittet das Modell um eine Beratung, die er nicht verantwortungsvoll geben kann. Es wird entweder ablehnen oder eine plausible klingende Antwort erfinden, die nicht auf Daten basiert.
✓ Gut
„Für BTC/USDT auf Binance, ziehe 1h-Kerzen (letzte 150). Berichte: aktueller Trend, RSI(14), Abstand zum 50-Perioden-EMA und ob das heutige Volumen über oder unter dem 7-Tage-Durchschnitt liegt. Gib keine Kauf-/Verkaufsratschläge – nur die Daten und deine Einschätzung des Setups.“
Dieselbe zugrundeliegende Frage, übersetzt in Dinge, die das Modell tatsächlich mit Daten beantworten kann.
✗ Schlecht
„Führe eine TA durch.“
Kein Paar, keine Börse, kein Zeitrahmen. Jeder Lauf wird fragen, welche.
✓ Gut
„Führe eine TA für {pair} auf Binance durch, 4h-Zeitrahmen, letzte 150 Balken. Beinhaltet RSI(14), MACD, 20/50/200 EMAs und jüngste Unterstützungs-/Widerstandsniveaus. Ausgabe: drei Absätze – Trend, Momentum, Schlüssel-Levels.“
Parametrisiert für das Paar; alle anderen Entscheidungen sind festgelegt.
Fehlerbehebung
Die Ausgabe ist generisch und entspricht nicht dem, was du wolltest
Lies deinen Prompt nochmals durch. Wenn du Adjektive wie „gut“, „stark“ oder „gesund“ findest – sie sind subjektiv. Ersetze sie durch numerische Schwellenwerte. „Starker Aufwärtstrend“ → „Preis über 20 EMA, EMA steigt, RSI über 55.“
Der Agent macht einen falschen Tool-Aufruf
Normalerweise bedeutet das, dass du den falschen Zeitrahmen oder die falsche Börse angegeben hast. Überprüfe deinen Prompt, bevor du dem Modell die Schuld gibst.
Der gleiche Prompt liefert über verschiedene Läufe unterschiedlich geformte Antworten
Du hast das Ausgabeformat nicht festgelegt. Füge eine explizite Vorlage hinzu: „Ausgabe als Markdown-Tabelle mit den Spalten X, Y, Z in dieser Reihenfolge.“
Der Prompt funktioniert, ist aber lang und unhandlich
Teile ihn in benannte Abschnitte auf: [KONTEXT], [AUFGABE], [AUSGABE]. Modelle verarbeiten strukturierte Prompts besser als eine Textwand.
Der Agent zieht Daten ab, die du bereits im Kontext hast
Sage ihm: „Ich habe X oben bereits bereitgestellt; hole es nicht erneut ab.“ Besonders nützlich bei Workflows mit dünnem Kontext – siehe wie man einen Agenten mit Marktkontext versorgt, ohne Tokens zu verbrennen.
Du stellst fest, dass du denselben Absatz am Anfang jedes Prompts schreibst
Das ist dein Kontextblock. Extrahiere ihn in einen wiederverwendbaren Snippet, den dein Client automatisch einfügen kann. Siehe wie du deinem KI-Krypto-Agenten Gedächtnis hinzufügst.