Axel HocksandClaude Opus 5 14b3fd4f64 Vierter Slot-Durchgang: Chart-Marker deckte den BRK-Slot nicht ab
User-Auftrag (vierte Runde). Diesmal die Bereiche AUSSERHALB von engine.py
geprueft - core/trader.py, server.py, der MQL5-Export und die
Zustandspersistenz.

⑦ BEHOBEN - Trade-Marker im MT5-Chart (`TR;`-Zeilen) lasen nur
   `self.trader.snapshot()`. Eine offene BRK-Position blieb im Chart also
   UNMARKIERT: die hellgruene Umrandung der Einstiegskerze fehlte. Kosmetisch,
   aber dieselbe Klasse wie Deployment-Drift Fall 8 - nicht die Strategie
   driftet, sondern ihre Beobachtbarkeit. Wer den Chart ansieht, soll sehen,
   wo der Bot eingestiegen ist. Jetzt ueber beide Slots.

DREI ENTLASTUNGEN in diesem Durchgang (geprueft, NICHT vermutet):
  - core/trader.py hat als einzige Klassen-Variable `_STEUER_TTL_S` (eine
    Konstante); der Steuer-Cache liegt als `self._steuer_cache` INSTANZWEISE
    vor. Modul-Globale sind nur die zwei Logger. Die beiden TradeManager teilen
    also KEINEN veraenderlichen Zustand - zusammen mit dem Trailing-Befund aus
    Durchgang 3 ist damit beides sauber.
  - server.py routet ueber `eng.close` (deckt seit heute beide Slots),
    `eng.toggle_trail` (ebenfalls) und `eng.set_sltp`.
  - `emergency_state.json` ist per-Ticket und betrifft nur Slot 1 - die drei
    Notfall-Modi stehen ohnehin auf 0, und der Reichweiten-Waechter meldet es,
    falls einer eingeschaltet wird, waehrend BRK eine Position haelt.

⚠ WEITER OFFEN, unveraendert und bewusst: `set_sltp()` (nur Slot 1, braucht eine
UI-Entscheidung) und `_check_auto_m15`, das `_slot()` umgeht. Neu dazu:
`_check_close_alert` (Flip-Alarm) liest ebenfalls nur Slot 1 - das ist ein
Hinweis, keine Schutzhandlung, und der Flip-Close ist aus.

91 Tests gruen, Pipeline inkl. Stufe E gruen, Deploy verifiziert.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-20 09:15:48 +02:00

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.md und docs/.

Überblick

  • server.py + core/engine.py — headless FastAPI-Web-Backend, das die Mobile-PWA in web/ 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. SpotCrude bei Pepperstone).

Einrichtung

  1. Repo klonen.
  2. Config-Vorlage kopieren und mit echten Keys füllen:
    cp oil_widget_config.ini.example oil_widget_config.ini
    
    Dann oil_widget_config.ini ausfüllen (LLM-/News-/Telegram-/Graph-Keys, WTI-Symbol, Trading-Schalter). Diese Datei enthält Live-Secrets und ist per .gitignore vom Repo ausgeschlossen — niemals committen. Erläuterungen zu allen [trading]-Schaltern stehen als Kommentare in core/config.py.
  3. 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_m1 u. 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.

S
Description
No description provided
Readme
88 MiB
Languages
Python 87.2%
JavaScript 5.2%
MQL5 3.4%
CSS 1.9%
HTML 1.5%
Other 0.8%