Axel HocksandClaude Opus 5
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User: "ueberpruefe ob wirklich die G/V und G/V BRK Anzeigen stimmen, besonders bei gleichzeitig laufenden Trades. Die Anzeige darf jeweils nur den eigenen Slot anzeigen." FRONTEND SAUBER: #hdr-pnl liest nur d.position, #hdr-pnl-brk nur d.position_brk - keine Summe, kein Fallback. Aber das ist die falsche Stelle zum Suchen: stehen im Backend beide Felder auf derselben Position, kann keine Anzeige das mehr richten. Geprueft wurde deshalb die AUSWAHL in TradeManager._refresh_locked. ⚠⚠ FUND 1 - die Sperrliste kannte nur zwei von DREI Quellen eines BRK-Tickets: trader_brk.ticket ✅ nur im Speicher _pending_tickets ✅ nur im Speicher _brk_restore ❌ FEHLTE - und nur das ueberlebt den Neustart Nach einem Neustart sind die ersten beiden leer, und die Reihenfolge im _pos_loop besiegelt es: trader.refresh() laeuft DREI Zeilen vor _rebind_brk(). Slot 1 greift die BRK-Position also, bevor sie zurueckgebunden werden kann. _rebind_brk erkennt das zwar und bricht ab - damit ist der Schaden aber nur festgestellt, nicht behoben: die BRK-Position haengt am falschen Slot, ihr G/V steht links statt rechts, und "G/V BRK" zeigt "—". Danach sieht alles normal aus, was es besonders schwer sichtbar macht. Behoben ueber getattr(..., None), also unabhaengig davon, WANN das Attribut gesetzt wird - genau die Reihenfolge-Falle, die in zwei Tagen zweimal zugeschlagen hat. ✅✅ FUND 2 - zwei verschiedene Rechnungen nebeneinander. Bei geschlossenem Markt zeigt Slot 1 seit dem 01.08. eine HL-Schaetzung (pnl_hl), der BRK-Slot bekam die nie und zeigte den EINGEFRORENEN Broker-Wert, ohne dass man es der Anzeige ansieht. Neu pnl_hl_brk, mit ≈ markiert. Geprueft statt angenommen, dass _tick_size/_tick_value am BRK-Slot gesetzt sind. ✅ day_pl.open summiert korrekt BEIDE Slots - die Summe gehoert dorthin, die Trennung in die beiden G/V-Felder. BELEG - tests/test_slot_gv.py, 6 Tests auf dem ECHTEN TradeManager (Broker gestubbt): zwei Positionen gleichzeitig je im eigenen Slot · Slot 1 adoptiert die BRK-Position nicht · Pending-Fill wird nicht weggeschnappt · der BRK-Slot adoptiert nie · plus die Regressionsprobe, die den alten Zustand festhaelt. NEUE PIPELINE-STUFE E (tools/check_slots.py): die Sperrliste muss alle drei Namen erwaehnen. Mutationsprobe: Merker entfernt -> Exit 1. ⚠⚠ Ehrlich zur Arbeitsteilung: der pytest belegt den MECHANISMUS, baut die Lambda aber selbst nach und bleibt bei der Mutation gruen. Erst die statische Stufe belegt, dass die ENGINE sie richtig verdrahtet. Keine der beiden allein haette gereicht. ⚠⚠ NEBENBEFUND, korrigiert: mein Schreib-Helfer hat SECHS Dateien still von LF auf CRLF gedreht (io.open(...,"w") uebersetzt auf Windows). Mein erster Check mit `grep -c $'\r$'` meldete faelschlich 0 - erst die BYTE-Zaehlung zeigte 8959 CR in CLAUDE.md. Alle sechs auf LF zurueckgesetzt. core.autocrlf=true haette es im Repo normalisiert, im Arbeitsbaum aber nicht. Live verifiziert: Slot 1 T=50396824 (+10,34), BRK flat, day_pl.open 10,34 - kein gemeinsames Ticket. Deploy mit --feld pnl_hl_brk, alle 5 Schritte gruen. ⚠ Noch nicht beobachtet: ein Neustart MIT offener BRK-Position - der Fall, den der Fix adressiert. v=201. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Oil Trading Bot (MT5, WTI)
Algorithmischer WTI-Öl-Trading-Bot auf MetaTrader 5 mit headless FastAPI-Backend und Mobile-PWA. Analyse, Strategie, Backtests und LLM-Copilot laufen in Python; MQL5 ist nur eine dünne Zeichen-Schicht fürs Desktop-Terminal.
Hinweis: Interne Doku, Antworten und UI-Texte sind auf Deutsch. Die ausführliche Entwickler-/Strategie-Dokumentation steht in
CLAUDE.mdunddocs/.
Überblick
server.py+core/engine.py— headless FastAPI-Web-Backend, das die Mobile-PWA inweb/bedient (Zugriff vom Handy z. B. via WireGuard).- Eine Oberfläche: die PWA. Das frühere Tkinter-Widget wurde entfernt.
- ⚠ Immer nur eine Server-Instanz gegen dasselbe MT5-Terminal laufen lassen (zwei TrailingManager = Konflikt).
Architektur (core/)
| Modul | Aufgabe |
|---|---|
mt5data.py |
Preis / Trend / Konto |
trader.py |
Orders + SL/TP |
trailing.py |
Trailing / Teil-Exit / Time-Stop |
wave_rec.py |
Empfehlung (EMA12/50-Trendfolge, Squeeze-Breakout, Gates) |
elliott.py |
Elliott-Wellen / FVG |
structure.py |
Marktstruktur (HH/HL/LH/LL, BOS, Regressionskanal — Anzeige) |
daily_levels.py |
Tages-Prognose (Web-Recherche) |
gaps.py |
D1-Kurslücken |
candle_logger.py |
M1-Candle-Log → candles_m1 |
agent.py |
KI-Copilot (LLM) |
history.py |
SQLite-Persistenz |
config.py |
Konstanten + oil_widget_config.ini-Loader |
engine.py |
headless Motor: fährt die Loops als Threads, liefert snapshot() |
engine._verdict() aggregiert die Module zur Gesamtempfehlung (verdict im
Snapshot) — Details: docs/gesamtempfehlung.md.
Voraussetzungen
- Windows (das
MetaTrader5-Python-Wheel ist Windows-only; das Backend läuft neben dem MT5-Terminal). - Python 3.12 mit
fastapi,uvicorn,MetaTrader5(+ weitere Abhängigkeiten, die die Module importieren). - Ein laufendes MetaTrader-5-Terminal mit dem WTI-Symbol des Brokers
(z. B.
SpotCrudebei Pepperstone).
Einrichtung
- Repo klonen.
- Config-Vorlage kopieren und mit echten Keys füllen:
Dann
cp oil_widget_config.ini.example oil_widget_config.inioil_widget_config.iniausfüllen (LLM-/News-/Telegram-/Graph-Keys, WTI-Symbol, Trading-Schalter). Diese Datei enthält Live-Secrets und ist per.gitignorevom Repo ausgeschlossen — niemals committen. Erläuterungen zu allen[trading]-Schaltern stehen als Kommentare incore/config.py. - MT5-Terminal starten und einloggen.
Starten
# Änderungen aktivieren / Server (neu) starten:
restart_server.bat
Auto-Start ist als Windows-Aufgabe OilTradingServer (Login-Trigger, versteckt via
VBS) eingerichtet. Die PWA ist danach unter http://<host>:8000/ erreichbar.
Strategie in Kürze
- Richtung = EMA12 vs. EMA50 (
wave_rec.py), mit Totband, Anti-Überdehnung, S/R- und Session-Konfidenz. - Volatilitäts-Squeeze-Breakout = additiver, backtest-validierter Auto-Entry
(Kompression → Ausbruch); optional autonom (
auto_squeeze). - Gates: ATR-Breakout-Bestätigung, Entry-Raum, Mindest-Konfidenz, Higher-TF- Gegen-Trend, EIA-Blackout.
- Exit: SL-Band ~2×ATR, Breakeven ab +1,3×ATR, Trailing, Time-Stop, sowie ein kalibriertes P(Durchbruch)-Modell für den S/R-Close am Gegenlevel.
Methodik: Strategie-Änderungen werden per 2-Stichproben-Backtest (zwei Zeiträume/Regime) mit echten Kosten belegt, bevor sie live gehen — „erst messen, dann umbauen". Die zahlreichen
backtest_*.py-Skripte dokumentieren geprüfte und verworfene Ideen.
Nützliche Skripte
| Befehl | Zweck |
|---|---|
python backtest_signal.py [TF] [N] [K] |
Empfehlungs-Edge messen (ereignisbasiert) |
python analyze_execution.py |
Spread-/Slippage-/MAE-MFE-Kalibrierung |
python weekly_review.py |
Wochenreport (Live-Stats vs. Backtest-Erwartung) |
python -m py_compile <datei> |
Syntaxprüfung vor „fertig" |
Web-Assets
Der Browser cacht hart: bei jeder JS/CSS-Änderung in web/index.html die
Asset-Version ?v=N hochzählen. Der Server sendet Cache-Control: no-store.
Datenhaltung
oil_widget_history.db(SQLite):trades,recommendations,candles_m1u. a. Nicht im Repo (per.gitignore) — vor Eingriffen Backup (*.bak-<datum>).- Laufzeit-State (
emergency_state.json,runtime_state.json,report_state.json) wird vom Server erzeugt und ist ebenfalls nicht versioniert.
Lizenz
Privates Projekt — keine Lizenz vergeben.