Axel HocksandClaude Opus 5 d052905319 Reversal-Winkelbedingung gemessen: alle drei Varianten fallen durch
Anlass: User-Frage "warum SHORT im starken M5-Aufwaertstrend?". Antwort war ein
WAVE_REV_SHORT (3,25xATR ueberdehnt). Beim Nachrechnen kam heraus, dass die
Winkelbedingung gegen ihre eigene Dokumentation laeuft:

calc_trend_angle liefert 0 Grad = starker AUFWAERTStrend, 180 = ABWAERTS.
ad = angle-90 heisst also: ad<0 = STEIGEND. Der Code triggert
stretch>=+3.0 and ad<=-2 -> SHORT, kommentiert als "Winkel ab" - feuert also bei
ueberkauft UND WEITER STEIGENDEM Winkel, waehrend CLAUDE.md "Einstieg IN
Winkel-Richtung" beschreibt. Dasselbe Vorzeichen im Konfidenz-Block: ein SHORT
bekommt "Winkel bestaetigt" (+5), waehrend der Kurs steigt. Mit synthetischen
Reihen direkt nachgestellt.

Erklaert zwei dokumentierte Befunde: ~50 % Richtungstreffer der Bounce-Anzeige
und "blutet in starken Trends".

Statt das Vorzeichen blind zu drehen (alle Messungen beruhen auf dem
IST-Verhalten): backtest_reversal_angle.py, 80k M5, kanonischer Exit,
Echtkosten, 2 Halbjahre, drei Varianten.

  IST         -0,122 / -0,031  PF 0,79/0,94  n=1100/1615
  KORRIGIERT  -0,173 / -0,061  PF 0,68/0,89  n= 106/ 163
  KONTROLLE   -0,099 / -0,023  PF 0,82/0,96  n=1153/1693

(a) Die Vorzeichenkorrektur ist SCHLECHTER - gut, dass sie nicht blind eingebaut
    wurde. Sie feuert zudem kaum, weil bei 3xATR Ueberdehnung die 14-Bar-
    Regression fast immer noch steigt.
(b) Die Kontrolle OHNE Winkel ist die beste der drei - die Winkelbedingung
    entfernt Trades, die im Schnitt besser waren als die behaltenen.
(c) Der Trigger ist in jeder Variante beidhaelftig negativ.

Gemessen wurde der ROHE Trigger ohne Konfidenz-/Raum-Gate; der Legacy-Recheck
der gegateten Variante kam auf ~Breakeven (PF 0,93/1,06), dieselbe Richtung.
Keine Messung stuetzt die dokumentierten "+0,185 / PF 1,35" mehr.

Noch KEINE Strategieaenderung - das Abschalten ist eine User-Entscheidung.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-04 11:15:21 +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%