FinTech-Hackathon an der Börse Stuttgart

Der wahrscheinlich anstrengenste, längste und themenfremdeste Hackathon des Jahres ist vorbei. Es hat Spaß gemacht, war interessant und auch erfolgreich. FinTech ist ein spannendes Gebiet und definitiv einen Blick wert.

Vor einer Weile war ich mal wieder auf Facebook unterwegs. Das passiert recht selten und bietet auch eher wenig Mehrwert gegenüber der App aber dieses Mal bekam ich eine Werbung angezeigt die mich wirklich interessiert hat.

Ich drücke mich gerne auf Hackathons herum. Dort findet man coole Leute mit Visionen und dem Ehrgeiz Projekte auch wirklich anzugehen. Sicher ist auf einem Hackathon immer eine

Auch bei diesem Hackathon konnte ich mir das Label “Erster anwesender Teilnehmer” sichern. Das Gebäuder der Börse Stuttgart ist zwischen den anderen Tempeln in dieser Gegend in Stuttgart eher “gewöhnlich”. Ein Bürohaus mit eher unauffälliger Fasade und kleinem Schild. Es vermittelt eher den Eindruck von schlichter Eleganz, den ich sehr mag. Keine großen Glastürme, keine riesigen Vorplätze mit tausenden Fahnen, keine auffälligen Leuchtschriften. Nur ein kleiner Eingang mit einer Klingel.

Auch im inneren findet sich kein großer Prunk oder dergleichen. Eine kleine Lobby, ein paar Türen und eine Bar. Rechts geht es durch eine Sicherheitsschleuse weiter ins heilige Zentrum der Börse, dem Parkett der Trader. Ein flacher Gang führt in das eingentliche Gebäude. Weiße Wände, wenig Schmuck, viele Sitzplätze und Ecken um sich zusammen zu setzen und zu unterhalten.

Für den Hackathon war gleich hinter dem Eingang ein kleiner Thresen mit der Anmeldung aufgebaut. Hier wurden bei der Akkreditierung auch gleich eine Markierung der Teilnehmer vorgenommen. ITler erhielten einen Batch mit blauer Markierung, Finanzler mit Orangener. Einige wenige erhielten beide Farben.

Die Veranstaltung selbst begann im 5. Stock in einem großen Raum. Ein paar Worte des Willkommens und dann direkt eine Vorstellung der bereitgestellten APIs und Daten. Die APIs findet man auch hier

Spannend fand ich zu Beginn vor allem die API von SaWaLabs und die FinAPI. SoWaLabs liefert Analysen über Soziale Netzwerke. Diese API haben wir auch in unsere Ideen implementiert. Die FinAPI bietet Zugriff auf Konten von Nutzern. Es lassen sich z.B. Transaktionen von fast allen deutschen Banken auslesen.

Mit zwei Ideen bin ich dann in die Teamfindung gestartet. Zum einen ein ChatBot für Versicherungen, ganz cool aber nicht so spannend wie die zweite Idee. Die Ursprüngliche zweite Idee war es, Signale zu Kursdaten aus der TraderFox-API zu holen und mit Trends aus Twitter zu vergleichen. Ich hatte die Vermutung, dass sich dabei Parallelen ergeben dürften. Daraus liese sich später sicher etwas Interessantes weiterspinnen. So hat es sich dann auch ergeben.

Julian und Ulf habe ich dann zufällig am Kaffeetisch gefunden. Sie hatten auch die Absicht, soziale Medien zu verwenden um Kurse vorherzusagen. Damit waren wir schon zu dritt und hatten die Mindestgröße. Fehlte nur noch ein echter Bänker. Also begannen wir ein paar Leuten unsere Idee grob zu umreißen. Die meisten meinten, dass es ein vergeblicher Versuch wäre. Die Jungs von SoWaLabs waren aber sofort begeistert. Und nach einer Weile hatten wir einen Finanzler gefunden, der sich bereit erklärte uns in die Wirrungen der Finanzsignale einzuführen und zu unterstützen.

Das Team

Unser Team bestand also aus 4 Personen. Hauptaufgabe von Julian Grüneberg war UI/UX und MockUps. Ulf Sponholz war unser Mann für Research und Finanzknowhow. Außerdem war er der Speeker für den Pitch. Und unser Team-Vater war Marco Feuchtner. Mit vielen Jahren Erfahrung in der Finanzbranche hat er unschätzbares KnowHow und Ideen für das Projekt geliefert. Außerdem konnte er mir alle Fragen (und es waren endlos viele) rund um Charts und Begriffe so erklären, dass ich mit dem Finanz- und Börsen-Slang umgehen konnte.

Umsetzbare Module finden

Aus allen Ideen konnten wir für den Hackathon einige Module definieren. Modul eins ist ein Bereich, in dem allgemeine Fakten zu einem bestimmten Thema oder Hashtag dargestellt werden. Dazu gehört ein Score, der ein allgemeines Sentiment darstellt. Dazu wurde eine Einheit von 10 bis -10 gewählt. Dieser Sentiment stellt eine allgemeine Stimmung dar, der in sozialen Medien gefunden werden kann. Dazu muss jeder Beitrag analysiert werden und eine semantische Erkennung erfolgen.

Das zweite Modul war ein Layer über dem StockChart. In diesem Layer sollten besondere Ereignisse dargestellt werden, die wir aus den SocialMedia-Daten extrahieren konnten. Beispiele für diese Daten sind Trends auf Twitter oder Meldungen des Unternehmens. Außerdem Meldungen von Key-Usern oder großen Nachrichtenportalen.

Happy Hacking

Ein grober Zeitplan war schnell gefunden. Noch in der ersten Nacht vom 28. auf den 19. wollten wir das Reverse-Engeneering der TraderFox-Plattform soweit abschliesen, dass wir unseren Content injizieren könnten. Parallel dazu sollten ShowCases gesucht werden um unsere Vermutungen zu untermauern. Der 29. sollte für die Vorbereitung des Pitches und für Feinheiten genutzt werden. Außerdem sollte mit voller Energie an die Analyse der Daten aus Twitter gegangen werden, um einen UseCase der Prediction als Proof-Of-Concept zeigen zu können.

Das Reverse Engeneering der TraderFox Plattform startete recht gut. Wir entschieden uns dafür Tampermokey einzusetzen um damit unser Script in die Plattform auf (https://trading.boerse-stuttgart.de/) zu injizieren. Dieser Ansatz war gut, weil wir schnell ein Ergebnis liefern können. Mit JavaScript konnten wir so Content auf diese bestehende Plattform bringen. Die Plattform selbst ist in der Branche bekannt und wird genutzt, was uns sehr entgegen kommt, da wir so schon eine Nutzerbasis und einen Vertrauensvorschuss haben. Zu der Plattform selbst ist es schwer ein sinnvolles Statement abzugeben. Technisch ist sie definitiv interessant. Sie kommt mit wenigen Plugins aus, macht aber Gebrauch von aktueller Technik und macht allgemein einen sehr guten Eindruck. Um ein Verständnis für die Funktionen zu bekommen und unseren Content einzubauen haben wir etwa 2-3 Stunden gebraucht. Dabei war uns wichtig, dass unsere Änderungen sich in die UI und UX der Plattform einfügen. Das bedeutet, dass Funktionen wie das Resizen und Verschieben von Elementen auf der Seite weiterhin funktinieren sollten.

Den Twitter Stream einzubauen war auch nicht besonders komplex. Dazu haben wir ein kleines BackEnd in NodeJS, was die Daten von Twitter zieht und anreichert. Das Backend liest Tweets zu einem bestimmten Hashtag aus und verwendet dann die API von SOWA-Labs um ein Sentiment zu erhalten. Das ganze wurde dann live zu einen allgemeinen Sentiment zu diesem Hashtag verarbeitet.

Tag 2 - Dienstag - Research und Pitch

Und so ging die erste Nacht wie im Flug vorbei. Gegen 08:00 Uhr morgend kamen die ersten aus den anderen Teams zurück aus ihren Hotels, Wohnungen oder anderen Übernachtungsorten.

Bei uns ging es nun vor allem um die weitere Strategie. An der UI ist den Tag über nicht mehr besonders viel passiert. Vor allem ging viel Zeit für Research drauf. Wir haben uns auf das Thema Psychologie und Shitstorms eingeschossen und dazu einige Interviews mit Personen geführt, die sich auf diesem Gebiet wirklich auskennen.

Viel Zeit haben wir auch in den Pitch gesteckt. Ulf war dafür zuständig. Aber Ideen und Formulierungen haben alle beigetragen. Ich denke, dass der Pitch unser größter Reibungspunkt war. Viele Ansätze wurden vorgeschlagen und verworfen. Erzählen wir eine Story? Präsentieren wir ein Produkt? Oder doch etwas ganz anderes?

Irgendwann haben wir auch noch unser gesamtes Projekt hinterfragt. Zweifel und Enttäuschung haben sich breit gemacht und das Vertrauen in die Idee ging beinahe verloren. Wir hatten uns verannt! Den Blick für die ursprüngliche Idee verloren! Uns nur noch auf Shitstorms konzentriert. Aber ein Shitstorm verändert noch keine Aktienkurse. Zumindest nur in einzelnen Fällen. Also haben wir ein wenig Abstand genommen und geschaut, was denn wirklich passiert. Und dabei viel uns unser erstes wirklich relevantes Pattern auf.

Steigen die Trends, steigt die Volatilität!

Eigentlich ganz klar. So offensichtlich. Und das war schlussendlich auch unser Showcase.

Volatilität vs Social Media Alerts

Oben im Bild erkennt man die gelben und roten Alerts aus Twitter. Sobald die ersten Alerts auftreten beginnt die Volatilität zu steigen. Nach dem letzten Event dauert es eine Weile, dann sinkt die Volatilität wieder auf die Baseline zurück.

Der Pitch - Nervös ohne Ende

Ich habe zwar schon an einigen Hackathons teilgenommen, aber noch nie vor mehr als 50 Leuten gepitcht. Laut Veranstalter sollten ca. 250 Personen anwesend sein. Ich denke es waren etwas weniger aber dafür eine recht anspruchsvolle und namenhafte Jury. Die Mitglieder der Jury kamen von Google, Wikifolio, Wüstenrot, Porsche Consulting, HTGF, LBBW, VBWW und Sparkasse. Alles wichtige Personen aus dem FinTech-Bereich.

Wir wollten eigentlich eine Live-Demo machen aber die Risiken sind dabei immer unabwägbar. Zumal wir meinen Laptop nicht von der Bühne aus anstecken konnten sondern nur von einem Technikpult aus etwas abseits. Daher zeigten wir erstmal nur ScreenShots in einer slides.com Präsentation.

Den Pitch selbst haben wir leider komplett verkackt. Die Auszeichnung “Schlechtester Pitch” wurde zwar nicht vergeben aber wir hätten auch diesen Pokal abgeräumt. Zuerst hat die Verbindung zwischen IPad und Laptop nicht geklappt. Nach 20 Sekunden war das zwar gefixt und alles lief aber es war ein Delay von bestimmt 5 Sekunden zwischen IPad und Präsentation, was immer mal für Hänger im Vortrag gesorgt hat. Außerdem war Ulf ein wenig arg nervös und hat mit dem IPad so sehr gewedelt, dass er aus Versehen die Folien wechselte.

In den Fragen der Jury ging es vor allem um die technische Umsetzung und den Ansatz der Vorhersage. Dort konnten wir wirklich Pluspunkte sammeln und haben komplett überzeugt.

Letztenendes haben wir den 2. Platz aus 10 Teams eingefahren. “Schlechtester Pitch, zweiter Platz” war das Schlagwort des Abends für uns. Eine Leistung die sicher noch ausgebaut werden kann aber durchaus vorzeigbar ist.

Wir haben insgesamt 36 Stunden am Projekt arbeiten können. Dazu kommen 6 Stunden Schlaf, um beim Pitch nicht als Zombie vor den Leuten zu stehen. Außerdem noch die Zerreißprobe des Pitches zum Abschluss.

Ich denke, wir waren ein super Team. Wir kannten uns vorher nicht und haben innerhalb kurzer Zeit abgeliefert. Sicher hätten wir noch mehr herausholen können, aber Potential wurde zu sicher 90% genutzt. Evtl waren es diese 10% die zum Sieg gefehlt haben.

Ein wenig schade finde ich, dass wenig Zeit war sich mit anderen Teams zu unterhalten und auszutauschen. Auch wenn ein Programm wärend des Hackathon vorhanden war, gab es relativ wenig echten Austausch außerhalb der Teams. Evtl lässt sich das noch Nachholen.

Alles zu sammen ein toller Hackathon. Danke auch nocheinmal an die Veranstalter.