Axel HocksandClaude Opus 5
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User: "hast du Optimierungsvorschlaege um den Tagestrend mehr Gewicht zu
verleihen?" Vier konkrete Vorschlaege, alle VORHER gemessen statt gebaut.
backtest_tagestrend.py (neu): 60k M5 = 244 Handelstage, voller Live-Gate-Stack
(echtes `_build` + Breakout k=0,3 + `_room_gate`), kanonischer Exit,
Echtkosten, 2 Halbjahre, 95-%-Bootstrap, Schwellen 0,15 / 0,30 / 0,60 %.
Tagestrend = Kurs gegen die TAGESEROEFFNUNG (Berlin, DST-korrekt) - das, was
ein Mensch sieht, und es braucht keinen 16.000-Bar-Vorlauf.
H1 OeR/SR H2 OeR/SR n
BASIS -0,062 / -34,9 -0,107 / -88,9 563/831
A VETO -0,058 / -31,5 -0,114 / -89,5 543/785
B NUR-MIT -0,010 / -4,8 -0,126 / -86,1 483/683
C SPAET (3,5->5,0) -0,031 / -20,3 -0,089 / -84,8 656/953
D PULLBACK -0,008 / -1,6 -0,012 / -3,5 196/291
A und B: in H2 an ALLEN DREI Schwellen schlechter als BASIS; die von ihnen
entfernte Gruppe kippt zwischen den Haelften (+0,032 bzw. +0,208 in H2) - sie
werfen also teils die BESSEREN Trades weg. Vierte Messung dieser Klasse nach
Hoeher-TF-Winkel, H1-Staerke und Konfluenz-Strafe.
C sieht beidhaelftig besser aus und ist trotzdem kein Beleg: die zusaetzlich
genommenen Trades sind H1 -0,134 / H2 +0,060, also gegenlaeufig. Aufloesung in
der Mechanik: die Sim hat EINEN Slot, ein Extra-Trade verschiebt die GANZE
Folge. C ist keine Obermenge von BASIS, sondern eine andere Trade-Folge - der
scheinbare Gewinn ist ein Selektionseffekt (die Falle vom 14.08.).
D hat als EINZIGE die richtige Signatur: beidhaelftig besser an allen drei
Schwellen, und die ENTFERNTE Gruppe ist an allen SECHS Stellen negativ
(-0,068/-0,060/-0,063 und -0,072/-0,080/-0,053). Trotzdem kein Bau: jedes
Intervall enthaelt die Null, und der SR-Sprung kommt fast vollstaendig daher,
dass D nur noch 35 % der Trades nimmt - Handelsvermeidung, nicht Edge (Muster
aus backtest_metalabel.py).
INHALTLICHE ANTWORT im Vergleich C gegen D: wenn der Tagestrend etwas
beitraegt, dann NICHT als Erlaubnis fuer den spaeten Einstieg, sondern als
Kontext fuer den RUECKSETZER. Deckt sich mit dem einzigen belegten
Einstiegs-Effekt (Pullback-Bonus +15) und mit dem invertierten Winkel-Befund
vom 04.08.
Ehrlichster Satz zum Lauf: die BASIS-Population ist mit -0,062/-0,107 selbst
negativ. Kein Umgang mit dem Tagestrend macht daraus einen Edge.
29. verworfener Signal-Eingriff.
METHODEN-BEFUND ueber den Lauf hinaus: das Werkzeug fuer den gepaarten
Vergleich war hier das FALSCHE - und es hat es selbst gezeigt (Delta +0,000,
KI von exakt 0,000 bis 0,000 in ALLEN acht Zellen). Diese Varianten aendern
nicht den EXIT, sondern WELCHE Einstiege genommen werden; auf gemeinsamen
Faellen sind die R-Werte per Konstruktion identisch.
Regel: gepaart fuer EXIT-Varianten, Auswertung der entfernten bzw.
hinzugefuegten Gruppe fuer AUSWAHL-Varianten. Ein Intervall von exakt
[0,000 .. 0,000] ist kein Ergebnis, sondern die Fehlermeldung eines falsch
gewaehlten Tests.
Nachtrag: die Nachricht des ersten Commit-Versuchs wurde von der
dokumentierten Backtick-Falle beschaedigt (Kommando-Substitution in der
Bash-Zeile). Diese Fassung kommt ueber eine Datei.
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.