Gründer — Fishing Intelligence

FTMO Trader Challenge Certificate awarded to Wytse Punter on 24 February 2021 — FTMO Trader Challenge bestanden, 24. Februar 2021

LERNE DEN GRÜNDER KENNEN

Hi, ich bin Wytse Punter.

Prädiktive Modelle bauen ist seit 2020 mein Ding. Es begann mit algorithmischem Trading, und Anfang 2021 bekam ich FTMO-Finanzierung. Das war der Moment, in dem sich statistische Edges nicht mehr theoretisch anfühlten. Tagsüber arbeite ich als Data Engineer bei Bentacera, der Rest meiner Zeit geht in Märkte, Wasser, und die Modelle, die beide verbinden.

Zwischen den beiden Welten fiel mir immer wieder etwas Seltsames auf. Beim Trading hat man hunderte Datensätze, Dashboards und Modelle, auf denen man Überzeugungen aufbauen kann. Beim Angeln? Meistens Bauchgefühl-Tipps, kein echtes Datenrückgrat. Diese Lücke blieb mir im Kopf.

VisScanner ist der Ort, an dem diese Welten aufeinandertreffen: dieselben Techniken, mit denen ich Muster in Marktdaten fand, jetzt angewendet auf Fangdaten, Wasserqualität und Biodiversität in den gesamten Niederlanden.

WARUM ICH DAS GEBAUT HABE

Es begann mit Brot von einem Balkon.

Als ich einmal an einem Kanal entlang lief, sah ich jemanden Brot von seinem Balkon ins Wasser werfen. Das brachte mich auf eine Idee: wenn das häufiger passiert, gerade an Wohnblöcken am Wasser, müssten das hervorragende Angelplätze sein. Ein konstanter Nahrungsstrom zieht Fische an.

Also habe ich nach Open-Source-Daten zur Wasserqualität gesucht. Zu meiner Überraschung gab es enorme Mengen davon, inklusive Fischpopulationen. Beim Importieren der Fangdaten habe ich aus Versehen auch Daten zu allen möglichen Organismen eingesammelt: Wasserpflanzen, Insekten, Plankton, alles was man sich vorstellen kann.

Ich habe schon immer Data Engineering, das Bauen von Vorhersagemodellen und Angeln geliebt, aber ich hätte nie gedacht, dass so viel Daten existieren, bis zu dieser Brot-Geschichte. Ich stürzte mich hinein mit sechs Jahren algorithmischem Trading und Data Engineering im Rücken. Anders als an den Finanzmärkten lagen die statistischen Vorteile hier nur so herum.

Am 6. April 2026 markierte eine frühe Version des Modells einen Tag mit 1,8× erhöhter Karpfenaktivität bei Westzaan. Joshua Rijnhart fuhr hin und vertraute der Vorhersage. Erster Biss, gelandet. Dieser Moment machte aus einem Hobbyprojekt etwas, das für andere Menschen wirklich funktioniert.

DER ANSATZ

Offene Daten. Ehrliche Validierung.

Der Stack ist bewusst transparent: offene Daten von Rijkswaterstaat, KNMI, GBIF und Kadaster (PDOK), scikit-learn für die Vorhersagemodelle, und jede Prognose wird gegen Fänge validiert, die das Modell noch nie gesehen hat.

Keine Black Box, keine Marketing-Versprechen. Wenn ein Modell auf unbekannten Daten nicht standhält, geht es nicht live, dieselbe Regel wie bei den Handelsmodellen.

6 Jahre im algorithmischen Trading

6+ offene Datensätze kombiniert

100% unabhängig validiert

AM WASSER

Die Hälfte der Arbeit beginnt hier.

Jede Modellvorhersage trifft irgendwann an einem Ufer auf die Realität. So finde ich heraus, welche Features wirklich zählen, und jeder Fang wird zu einem weiteren Datenpunkt.

Diese Fotos spannen etwa fünfzehn Jahre. Ich angle, seit ich ein Kind war. Das Daten-Gespür kam später, aber das Wasser war immer zuerst da.