Axel HocksandClaude Opus 5 354a57ef5f M15-Karte automatisch handeln = faellt durch (backtest_m15_auto.py)
User: "messe ob wir den Autotrader bei M15-Empfehlung automatisch traden lassen
koennen." Track-B-Frage, Regel VORAB fixiert (OeR>0 & PF>1 & KI ohne Null in
beiden Haelften, n>=100, schlaegt die Kontrolle, Nachbarn kippen nicht).

Neu gemessen wurde genau EIN Zusatz: die Karte hat bewusst keine Richtung, die
entsteht erst aus der `lesart` (aus P(break)). backtest_m15_gates.py handelt die
vom HTF ERLAUBTE Richtung, nicht die Lesart -- die war nie geprueft.

80k M5-Bars, 2 Halbjahre, echte core.sr_levels/_p_break-Gewichte, Status+Lesart
inkl. Hysterese, kanonischer Exit, Echtkosten, Fill bei BERUEHRUNG, ein Slot:

  A) Karte (Lesart)          H1 -0,162 / PF 0,72   H2 -0,094 / PF 0,84
  B) Lesart + Veto-konform   H1 -0,104 / PF 0,81   H2 -0,051 / PF 0,91
  C) KONTROLLE HTF-Richtung  H1 -0,085 / PF 0,85   H2 -0,030 / PF 0,95
  D) KONTROLLE Gegenrichtung H1 -0,070 / PF 0,87   H2 +0,007 / PF 1,01

Alle vier laufen auf DENSELBEN gruenen, gerichteten Momenten -- variiert wird nur
die Richtung. Die Lesart ist damit in BEIDEN Haelften schlechter als die
HTF-Richtung UND schlechter als ihr eigenes Gegenteil; sie kostet -0,077 bzw.
-0,064 OeR gegenueber C.

A ist nicht "unbelegt", sondern belegt NEGATIV: das 95-%-KI schliesst in beiden
Haelften die Null aus ([-0,222 … -0,099] und [-0,152 … -0,038]).
Nachbarn 0,40/0,50/0,60 alle beidhaelftig negativ und monoton schlechter.

Unabhaengige LIVE-Gegenprobe (m15_states, 3.678 Zustaende): der handelbare
Zustand trifft entkoppelt 46,8 % (30 min) und 42,6 % (60 min) -- beide unter dem
Muenzwurf. Roh saehe es mit 51,5 % besser aus; die Entkopplung (1.793 -> 124
unabhaengige Faelle) ist der ganze Unterschied.

MECHANISMUS: zum vierten Mal derselbe Fehler dieser Karte -- aus einer Aussage
ueber die STRUKTUR ("haelt dieses Level?") wird eine RICHTUNGSprognose. Das ist
Mean Reversion am Extrem, und P(break) taugt gemessen zum EXIT, nicht zum ENTRY.

URTEIL: nicht bauen. Auch kein Umschwenken auf C oder D -- die sind nur weniger
schlecht, ebenfalls negativ. Nichts am Live-System geaendert.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-13 16:19:12 +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%