Axel HocksandClaude Opus 5
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Folgeauftrag zur B4-Pruefung. Hypothese war: das Modell rankt brauchbar, nur
sein Niveau haengt an einer wandernden Basisrate. Geprueft wurden ein
Regime-Merkmal (ATR/gleitender Median) und ein laufend nachgefuehrter
Achsenabschnitt, Regel vorab fixiert.
collect() in backtest_pbreak_retrain.py hat dafuer einen ADDITIVEN
REG-Parameter bekommen (Default None), Ausgabe ohne ihn bitgenau geprueft
(4371 Zeilen, 0 Abweichungen).
Auf Backtest-Daten besteht die Roll-Achse (Kalib 2,61->1,95 und 10,51->3,25 Pp,
AUC leicht besser), das Regime-Merkmal faellt durch (H2->H1 schlechter).
Auf LIVE-Daten (n=921 ab 01.08.) faellt auch die Roll-Achse durch: Kalib
14,16 -> 10,64 Pp (also nicht repariert), AUC 0,531 -> 0,516 (ueber der
Toleranz), und der Nachbar n=800 kippt auf 15,14 Pp = schlechter als der
Ausgangswert.
Grund: die oberste Klasse bleibt INVERTIERT (69 % vorhergesagt, 17,2 % real).
Eine Niveau-Verschiebung kann eine invertierte Klasse nicht reparieren. Die
Ausgangshypothese ist damit widerlegt.
Drei Erklaerungen fuer die Basisraten-Luecke geprueft, alle widerlegt:
Sammelart (live 1x je Beruehrung vs Backtest jeder Bar): -1,7 Pp, falsche
Richtung
Vola-Regime: Bruchrate ueber 5 Quintile flach (37,0 bis 39,2 %)
aktuelles Regime ungewoehnlich: letzte 7 Tage Median 0,96 = normal
Der flache Vola-Befund erklaert zugleich, warum das Regime-Merkmal nichts
bringt.
Kontrolle: das Modell VOR dem 31.07. hat auf diesen Daten AUC 0,364/0,406 -
unter 0,5, also invertiert. Reproduziert exakt den Grund fuer das
Nachtrainieren.
Nichts gebaut. Naechster Schritt ist kein drittes Fitten, sondern die einzige
ungeprueft gebliebene Divergenz: die Level-Auswahl selbst (Backtest baut sie
mit pick_level/_cluster nach, live entscheidet _draw_levels).
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.