Axel HocksandClaude Opus 5
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Der M1-Squeeze hing an der Exit-Slippage bei kurzer Haltedauer. Die bisher zitierten "Median 0,017 / Ø 0,234" waren die Statistik NUR ueber die Ausreisser — analyze_execution.py zaehlt ausschliesslich Faelle, die schlechter als der Initial-SL endeten. Sauber ist E[Slippage] >= P(gap>0) x Ø(gap|gap>0). Unkontaminiert, weil das Trailing den gap nur negativer machen kann: ein positiver gap ist zwingend Slippage. Ueber 317 SL-Closes, <30 min: alle Stunden 0,0370 $ (0-15 min allein 0,0470) nur 10-17 Uhr 0,0124 $ (0-15 min allein 0,0058) Der Schwanz sitzt ausserhalb von 10-17 — bei kurzen Trades dort 8x kleiner. Gleiche Ursache wie beim Spread (Buchtiefe), also Mechanismus statt Zufall. Endvergleich mit dem gemessenen Wert je Fenster: M1 alle Stunden -0,107/-0,161 PF 0,83/0,76 FAELLT HART DURCH M1 10-17 +0,354/+0,247 ΣR +150/+121 M5 alle Stunden +0,401/+0,261 ΣR +108/+71 M5 10-17 +0,751/+0,444 ΣR +68/+45 Der ΣR-Vorsprung von M1 ueber alle Stunden war reines Artefakt der Annahme "keine Exit-Slippage". Auf demselben Fenster bleibt ein echter Zielkonflikt: M5 doppelt so gut je Trade, M1 doppelt so gut in der Summe — bei EINEM Slot. Urteil: nicht umstellen. Der entscheidende Parameter ist nur als Untergrenze bekannt und M1 hat davon nur ~3x Luft bis zur Kippgrenze (M5 ~7x); die Stichproben sind duenn; 80 Tage = ein Regime. Die Bedingung fuer ein spaeteres Ja ist in CLAUDE.md benannt. 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.