Axel HocksandClaude Opus 5
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Anlass: Frage nach X-Anbindung fuer den Copiloten. Vorher geprueft, ob der vorhandene Textstrom ueberhaupt traegt. Er trug nichts, weil der Score kaputt war. calc_news_sentiment bildete ein REINES VERHAELTNIS (bull-bear)/total, ohne Bezug zur Beweismenge. Eine einzige bullische Schlagzeile bei null baerischen ergab +1,00. Diagnose: - 173 von 173 Log-Eintraegen auf +/-1,00 gesaettigt (100 %) - in 100 % der Faelle eine Seite exakt 0 - Median-Beweismenge nur 2,8 gewichtete Headlines - ueber die DB (54.548 Zeilen): 63,9 % auf exakt +1,00 Real am 03.08.: +1,00 waehrend WTI -5,9 % stand. Der Wert trug ein Bit und loeste im Entry-Check dauerhaft falsche "News-Konflikt"-Warnungen aus. Die Keyword-Listen sind NICHT die Ursache (56/48, keine Ueberschneidung). Fix: Shrinkage score = raw * total/(total+4,0). Die 4,0 ist begruendet, nicht optimiert: bei der realen Median-Beweismenge 2,8 bleibt eine einseitige 3-Headline-Lage unter der 0,5-Warnschwelle, ~10 Headlines ergeben 0,71. Zusaetzlich raw_score und evidence im Rueckgabewert, damit unterscheidbar wird ob "ausgewogene Lage" oder "kaum Daten". Leer-Fall liefert dieselben Felder. 6 Szenarien getestet, live verifiziert: bei identischer Beweislage (bull=1.8, bear=0.0) +1,00 -> +0,31. EHRLICH: das repariert die Kalibrierung, nicht die Aussagekraft. Parallel gemessen (Forward-Return 120 min, 38.213 Paare, 84 Tage, 2 Haelften, gegen die Regime-Drift gelesen): der stark-bullische Bucket liegt in BEIDEN Haelften bei null bis negativ, der baerische kippt das Vorzeichen. News-Sentiment ist nicht robust praediktiv. Bleibt Kontext-Chip ohne Verdict-Stimme. Methodik-Falle dokumentiert: der erste Messlauf nutzte candles_m1 (nur ~14 Tage) -> bisect lieferte fuer aeltere Zeitstempel denselben Randwert, alle Forward-Returns exakt 0,0000. Erst der Lauf mit MT5-M5-Bars plus Deckungspruefung war gueltig. 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.