Axel HocksandClaude Opus 5
1f58049049
Nach elf einzeln gemessenen Hypothesen: es gab keinen Fehler im System. Die
14,1 Pp (Backtest 38,6 % gegen live 52,7 %) entstanden, weil ich eine
GECLUSTERTE 6-Tage-Stichprobe gegen ein 208-Tage-Mittel gehalten habe.
Zeitraum Backtest auf 03.-07.08. eingeschraenkt: 38,6 -> 43,4 % +4,8 Pp
Clusterung live entkoppelt (max 1 je Level/Stunde): 52,7 -> 45,2 % -7,5 Pp
Rest +1,8 Pp
Entkoppelt: live 45,2 % [KI 35,5 ... 54,8] gegen Backtest 43,4 % - der
Backtest-Wert liegt IM Intervall. Kein belegbarer Unterschied.
Das ist exakt der Fehler, den ich am selben Tag in der Faelligkeitsbedingung
korrigiert hatte (800 rohe statt entkoppelte Vorhersagen) - und ich habe ihn in
der Auswertung selbst noch einmal gemacht. Regel: bei pbreak_predictions immer
entkoppeln, bevor eine Rate berichtet wird.
Was bleibt:
Basisrate "gewandert 37,8 -> 53,2 %" ZURUECKGEZOGEN
Kalibrierungsfehler BLEIBT: 14,3 Pp entkoppelt,
KI [6,8 ... 25,5], Modell sagt 38,1 %,
real 45,2 % -> ~7 Pp Unterschaetzung
"oberste Klasse invertiert" NICHT belegt (beruhte auf n=29 rohen
Zeilen = wenige unabhaengige Faelle)
AUC unveraendert unentschieden
Konsequenz: nichts umbauen. Die Stichprobe ist fuer eine Reparatur zu klein -
genau deshalb steht die Faelligkeit jetzt auf 350 entkoppelten (Stand 93).
Die elf Hypothesen, alle gemessen: Niveau-Drift, Regime-Merkmal, Vola-Regime,
aktuelles Regime, Sammelart, ATR-Floor, Level-Auswahl, Beruehrungs-Erkennung,
Timeout, Auswertungs-Aufloesung M1/M5, Richtungsquelle.
Zwei Kontrollen bestaetigen die Werkzeuge: mein M1-Nachspiel reproduziert die
Live-Auswertung zu 100 %, und pb_levels30 ist live befuellt - der M5-Fallback
ist nicht aktiv.
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.