Axel HocksandClaude Opus 5
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User: der Pfeil an der aktuellen Kerze zeigt die Abprall-Wahrscheinlichkeit des S/R -- er soll stattdessen die Richtung der naechsten Kerze schaetzen. Die Beobachtung stimmt und ist Absicht: live steht AR;L;81.815;81.983;62% Abprall -- der L-Pfeil, seit v1.32 bewusst als BEDINGTE, kalibrierte Groesse gebaut (haelt DIESES Level, AUC 0,65 oos) statt als freie Prognose. Trotzdem neu gemessen statt abgelehnt: die bisherigen Richtungs-Messungen liefen ueber 60-360 Minuten, die naechste M5-Kerze ist ein kuerzerer Horizont mit eigener Mikrostruktur. 80k M5-Bars, 2 Halbjahre, 5 Praediktoren: EMA-Trend 49,6 % / 49,6 % Momentum 3 Bars 48,3 % / 48,3 % letzte Kerze fort 48,6 % / 48,8 % letzte Kerze UMKEHR 51,4 % / 51,2 % <- beide KI ueber 50 langer Docht 49,5 % / 49,3 % Es GIBT einen Effekt, und zwar den umgekehrten: 1-Bar-Mean-Reversion trifft beidhaelftig ueber 50 %. Trendfolge und Momentum liegen darunter. ABER die oekonomische Bedingung faellt katastrophal durch: die Oe-Bewegung in Vorhersagerichtung ist +-0,0002 $, der halbe Spread 0,0100 $ -- der Effekt ist 50-100x zu klein. Eine M5-Kerze bewegt sich im Median 0,0400 $, der Spread ist 0,0200 $ = 50 % davon. URTEIL: der Pfeil bleibt. Ein "naechste Kerze"-Pfeil waere technisch wahr und praktisch wertlos -- und muesste nach der Messung GEGEN die letzte Kerze zeigen, was jeder Mensch als Fehler lesen wuerde. EIGENER MESSFEHLER, dokumentiert weil er eine Klasse ist: der erste Lauf zaehlte unveraenderte Schlusskurse als Fehltreffer, wodurch ein Praediktor UND sein Gegenteil beide unter 50 % lagen (43,4 + 45,8 = 89,2) -- arithmetisch unmoeglich und damit der Verraeter. Real sind ~11 % der M5-Kerzen unveraendert. Merksatz: wenn A und Nicht-A sich nicht zu 100 % addieren, ist die Messung kaputt, nicht der Markt. 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.