Axel HocksandClaude Opus 5
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User-Frage. Neu gerechnet auf 196.720 Buch-Schnappschuessen / 17,4 Tagen mit dem MT5-Kurs in derselben Zeile (64 % bei lebendem Broker verwertbar). Merkmale imb1/imb5/imb20, Horizonte 60 s und 300 s, Quintile je Haelfte, nicht ueberlappende Fenster, 95-%-Bootstrap. Ergebnis: alle 12 Zellen haben ein Intervall, das die Null enthaelt. DER AUFSCHLUSSREICHE TEIL IST DIE RUECKWAERTS-KONTROLLE. Neben der kuenftigen wird auch die VERGANGENE MT5-Bewegung je Quintil berichtet -- in 10 von 12 Zellen ist die RUECKWAERTS-Spanne groesser: imb1 · 60 s vorwaerts -0,05 / +0,08 bp rueckwaerts +0,72 / +0,50 imb1 · 300 s vorwaerts +0,06 / -0,91 rueckwaerts +1,31 / +1,73 imb5 · 60 s vorwaerts -0,09 / +0,10 rueckwaerts +0,53 / +0,78 imb20 · 60 s vorwaerts +0,05 / +0,06 rueckwaerts +0,63 / +0,65 Das Buch spiegelt die Bewegung, die auf Pepperstone schon passiert ist. Die zwei Ausnahmen (imb5/imb20 300 s H1) reproduzieren in H2 nicht. Das passt exakt zum Lead-Lag-Befund vom selben Tag: Pepperstone fuehrt HL um ~6 s. Ein Orderbuch, dessen Boerse hinterherlaeuft, kann den Broker nicht vorhersagen -- der Befund ist damit mechanistisch erklaert, nicht nur gemessen. Oekonomisch entscheidet es ohnehin: die groesste Vorwaerts-Spanne ueber alle Zellen ist +1,63 bp, der Pepperstone-Spread ~2,7 bp. URTEIL: nicht nutzbar. Bestaetigt unabhaengig die Entmachtung des Verdict-Moduls "Orderbuch" am 06.08. -- damals aus der Verdict-Telemetrie, jetzt aus den Rohdaten der Quelle selbst. Grenzen: nach der Entkopplung bleiben bei 300 s nur 1.252/1.254 Faelle; gemessen wurde die Imbalance, nicht die Waende (deren Preis-Zuordnung braeuchte die Basis-Korrektur und waere zirkulaer); 17,4 Tage = ein Regime. Nichts am Live-System geaendert. 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.