Wie die Sell-Engine von Loxley AI funktioniert: Positions-Tracking, Trailing-Stop-Loss-Bewertung, Take-Profit-Leitern, Aggregator-Sell-Simulation und die Designregel, dass Verkäufe vom Sicherheitsscanner niemals blockiert werden.
Die meisten Trading-Bots stecken ihre Klugheit in Einstiege und behandeln Verkäufe als Nebensache. Loxley AI kehrt diese Priorität um: Die Sell-Engine ist das am stärksten geschützte Subsystem im Stack. Dieses Dokument erklärt, wie Positionen verfolgt werden und wie Exits — Trailing Stop-Losses, Take-Profit-Leitern, manuelle Verkäufe — auf Robinhood Chain ausgeführt werden.
Jeder ausgeführte Kauf registriert eine Position, verknüpft mit der Wallet des Mitglieds und dem Token-Contract. Der Tracker speichert Einstiegsbetrag, Einstiegspreisbasis und die vom Mitglied konfigurierten Exit-Parameter. Der Positionsstatus liegt serverseitig, nicht in der Chat-UI — ein Mitglied, das Telegram schließt, hat weiterhin funktionierende Stopps.
Ein Trailing Stop-Loss — ein dynamisch nachgezogener Verlust-Stopp — folgt dem Preis nach oben und niemals nach unten. Konkret zeichnet die Engine den höchsten beobachteten Wert seit dem Einstieg auf (den Peak) und schärft einen Exit, wenn der aktuelle Wert um einen konfigurierten Prozentsatz unter diesen Peak fällt. Drei Implementierungsdetails sind entscheidend:
Mitglieder können Leitersprossen setzen — zum Beispiel 25% bei +50% verkaufen, weitere 25% bei +100%. Sprossen werden unabhängig vom Trailing Stop ausgeführt, und jede Ausführung aktualisiert den verfolgten Restbestand. Leitern sind die Weise, wie Communities Disziplin institutionalisieren: Niemand muss um 3 Uhr morgens tapfer sein; die Sprosse wurde beim Einstieg beschlossen.
Bevor ein Exit gebroadcastet wird, spielt die Engine ihn trocken durch. Sell-Simulationen fragen dasselbe Routing auf Aggregator-Niveau ab, das auch für die Ausführung verwendet wird, und validieren, dass die Position zu den gequoteten Konditionen tatsächlich veräußerbar ist. Fallen eine interne Schätzung und eine Simulation auf Route-Ebene auseinander, gewinnt die Simulation auf Route-Ebene. Das fängt das klassische Rug-Muster ab, bei dem ein Chart lebendig aussieht, der Pool aber einen Verkauf nicht absorbieren kann — und es fängt V4-Hooks ab, die sich beim Exit anders verhalten als beim Einstieg.
Der Sicherheitsscanner existiert, um Einstiege zu schützen. Er hat kein Veto über Exits. Ein Token kann als kritisch eingestuft sein, ein Hook kann markiert sein, ein Pool kann am Ende wirken — und der manuelle Verkauf eines Mitglieds wird dennoch sofort ausgeführt, wobei jede Lane den Verkauf vorantreibt statt ihn zu behindern. Dasselbe gilt für automatische Exits: Stopps und Leitern feuern auch dann, wenn der Scanner einen neuen Kauf verbieten würde. Schutz beim Einstieg darf niemals zu Gefangenschaft beim Ausstieg werden.
Schlägt eine Route fehl, versucht es die Engine über alternative Routen und RPC-Endpoints erneut, statt nach einem Versuch aufzugeben. Anhaltende Fehlschläge erreichen das Mitglied mit einem Klartext-Status, und Operatoren sehen aggregierte Exit-Fehlersignale in ihrem Dashboard — niemals stillschweigend.
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