Axel HocksandClaude Opus 5 6af4c868bc Feste Einsatz-Margin (UI-Feld) + lokale Sprachausgabe via Piper
EINSATZ-FELD (User-Wunsch): Laufzeitwert MANUAL_MARGIN in core/config.py
(set/get_manual_margin, Muster wie set_margin_buffer). 0 = automatisch wie bisher
(margin_buffer_pct % der freien Margin), > 0 = Position wird auf genau diesen
Margin-Einsatz gerechnet.
- calc_lots setzt es um und DECKELT auf freie Margin x Buffer; ein zu hoher
  Wunschwert wird begrenzt und geloggt statt an den Broker durchgereicht. Reicht
  der Betrag nicht fuers Mindestlot -> 0.0 + Warnung, Trade sauber abgelehnt.
- Vorrang vor dem Risiko-Modus in trader._send_locked: eine ausdrueckliche
  Groessenvorgabe schlaegt die Rechenregel.
- Wirkt auf ALLE neuen Positionen, auch die autonomen.
- UI-Feld "Einsatz" in der ORDER-Leiste (nicht in der Trade-Leiste: die ist nur
  bei offener Position sichtbar, der Einsatz muss vorher einstellbar sein),
  bernstein umrandet solange gesetzt. Enter blurrt nur, change sendet einmal.
- POST /api/manualmargin, Snapshot manual_margin, neustart-fest ueber
  runtime_state.json. Ende-zu-Ende getestet (250 -> Snapshot -> 0 -> persistiert).
- Lot-Logik isoliert geprueft: 200 EUR -> 0,58 Lots; 5000 EUR -> gedeckelt.

SPRACHAUSGABE: Piper lokal (tools/speak.py). Windows-TTS funktioniert zwar, aber
es ist KEINE deutsche Stimme installiert - weder SAPI5 noch OneCore (nur
David/Zira/Mark, en-US); deutscher Text kaeme mit englischer Aussprache.
Add-WindowsCapability scheitert ohne Adminrechte.
Piper gewaehlt: laeuft lokal (passt zum Rest - WireGuard-only, Secrets in der
ini, keine Cloud), kostet nichts, aus PowerShell/Python aufrufbar. Stimme
thorsten-medium (de_DE), Real-Time-Faktor 0,08 (4,3 s Audio in 0,36 s).

Das ZIP entpackt eine Ebene tiefer als erwartet (tools/piper/piper/piper.exe) -
speak.py SUCHT Binary und Modell statt Pfade fest zu verdrahten. Der erste
Entwurf scheiterte daran; der Fail-safe meldete die Pfade sauber statt stumm zu
bleiben. Drei Modi getestet (Argument, Pipe, --wav).

tools/piper/ ist gitignored (Binaries + 60-MB-Modell), speak.py versioniert.
v=136.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-04 17:31:58 +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%