Axel HocksandClaude Opus 5 d87bda1461 FIX: setup-Nachtrag bei Pending-Fill scheiterte an einem Rennen
User: "dann sieh dir die Luecke an" (nach "DB-Nachtrag fehlgeschlagen" im Log,
20.08. 07:40:12, T=50371599).

URSACHE - ein Rennen zwischen zwei Pfaden: _check_pending_fill erkennt den Fill
aus trader_brk.snapshot(), die DB-ZEILE schreibt aber trader._refresh_locked ->
log_trade_open. War der noch nicht durch, traf das UPDATE keine Zeile und der
Nachtrag scheiterte STILL. Der Trade blieb setup=NULL und war damit von einem
manuellen nicht unterscheidbar - genau die Buchfuehrungs-Luecke, gegen die
tag_bot_trade ueberhaupt gebaut wurde (Deployment-Drift Fall 8), nur eine Ebene
tiefer. Folge: squeeze_entry_count blieb 0, der Trade fehlte in B4/B5.

BEHOBEN: gescheiterte Nachtraege landen in `_tag_nachtrag` und werden im
_pos_loop wiederholt, bis die Zeile da ist - dasselbe Retry-Muster wie beim
Gewinn-Close (23.07.). Nach 60 Versuchen (~1 min) wird aufgegeben und LAUT
gemeldet: eine Zeile, die nach einer Minute nicht existiert, kommt nicht mehr,
und dann soll es nicht still bleiben.

T=50371599 nachgetragen (DB-Backup oil_widget_history.db.bak-2026-08-20).

 NEBENBEFUND, und zwar ein guter: derselbe Logausschnitt enthaelt
"🧷 BRK-Slot uebernimmt Pending-Fill T=50371599" - das ist der ERSTE
Live-Beleg, dass der Zwei-Slot-Umbau vom 19.08. funktioniert. Der BRK-Slot hat
die gefuellte Pending-Order korrekt uebernommen.

⚠ ZWEITER NEBENBEFUND, NICHT behoben (User-Entscheidung): die Order wurde mit
0,01 Lots platziert. Das ist die direkte Folge von margin_brk = 10 % auf eine
fast erschoepfte freie Margin - die Einstellung wirkt also, nur vermutlich
anders als gedacht. Dazu steht margin_pct in runtime_state auf 95, waehrend die
ini 40 sagt (runtime gewinnt). Beides gemeldet, nichts geaendert.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-20 08:12:15 +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%