Der Quant Engine Bot ist ein algorithmischer Handelsroboter, der mehrere Analyseebenen kombiniert, um Einstiegssignale mit hoher Erfolgswahrscheinlichkeit zu generieren. Im Gegensatz zu Robotern, die auf isolierten Indikatoren basieren, nutzt dieses System eine Pipeline-Architektur, die Price Action Analyse, Order Flow, Marktregime und ein auf maschinellem Lernen basierendes probabilistisches Modell für Ein- und Ausstiegsentscheidungen integriert.

Parameter für XAU/USD auf den Zeitrahmen H12, H1 und M15.

github.com/maike82/Quant-Engine-MGC

🧠 Kernstrategie

Entscheidungspipeline (4 Ebenen)

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PRICE ACTION , ORDER FLOW ,MARKTREGIME , ML EDGE WAHRSCH., RISIKO-ENGINE , AUSFÜHRUNGS-ENGINE → DYNAMISCHES TP / TEILVERKÄUFE / TRAILING ML

1. PRICE ACTION - Marktstruktur

Ziel: Die strukturelle Trendrichtung und Wendepunkte zu identifizieren.

Komponenten:

Swing Points (Fraktale): Automatische Erkennung von Hochs und Tiefs mit einstellbarer Empfindlichkeit

BOS (Break of Structure): Bestätigung der Trendfortsetzung

CHOCH (Change of Character): Frühes Signal für eine Trendwende

Fibonacci-Fraktale: Ideale Retracement-Zonen (38,2 % - 61,8 %) für Einstiege

VWAP (Volumen-gewichteter Durchschnittspreis): Täglicher Referenzwert für den fairen Wert

Wie es einen Vorteil generiert:

Handelt nur in Richtung der bestätigten Struktur

Sucht Einstiegspunkte in "Rabatt"-Zonen innerhalb des Trends

Identifiziert Charakteränderungen, bevor sie zu vollständigen Umkehrungen werden

2. ORDER FLOW

Ziel: Verstehen, wer den Markt kontrolliert (Käufer vs. Verkäufer). Komponenten:

Geschätztes Delta pro Bar

Misst das Ungleichgewicht zwischen Käufern und Verkäufern

Absorption: Identifiziert große Akteure, die Aufträge "absorbieren", ohne den Preis zu bewegen (stille Akkumulation/Distribution)

Liquiditätsprofil: Klassifiziert das Umfeld als HOHE/MITTEL/GERINGE Liquidität

Wie es einen Vorteil generiert:

Bestätigt, ob der Order Flow mit der Marktstruktur übereinstimmt

Erkennt Divergenzen zwischen Preis und Flow (potenzielle Erschöpfung)

Absorption signalisiert die Bildung von Akkumulation/Distribution

3. MARKTREGIME - Umfeldklassifikation

Ziel: Die Strategie an die aktuellen Marktbedingungen anpassen.

Komponenten:

ADX (Average Directional Index): Misst die Trendstärke

ATR (Average True Range): Misst die Volatilität

Relative Volatilität: Vergleicht den aktuellen ATR mit dem historischen Durchschnitt

4. ML EDGE WAHRSCH. - Probabilistisches Modell

Ziel: Alle Informationen zu einer Wahrscheinlichkeitsbewertung für einen Vorteil konsolidieren. Gewichtetes Score-Modell (Sigmoid):

Bestätigter Trend, BOS/CHOCH

Kauf-/Verkaufsdruck, Ungleichgewicht, Absorption

Fibonacci, VWAP

Trendstärke, Volatilität

Strafe für Divergenzen

🎯 Ausführung und Management

RISIKO-ENGINE - Risikomanagement

Parameter Beschreibung

Risiko pro Trade 0,1 % bis 10 % des Kontostands

Struktureller Stop Loss Basierend auf Swing Points + ATR-Puffer

Maximaler Tagesverlust 3 % (blockiert neue Einstiege)

Volumen Automatisch basierend auf Risiko berechnet oder festgelegt

AUSFÜHRUNGS-ENGINE - Einstiege

Market Order: Sofortige Ausführung (Standard)

Grid (Pyramiding): Fügt Positionen in Trendrichtung hinzu

Maximal 3 Ebenen

Reduziert die Zusatzgröße (50 % des Anfangsvolumens)

DYNAMISCHES TP / TEILVERKÄUFE / ML TRAILING

Dynamischer Take Profit:

Teilweise (50 %): Schließt die Hälfte der Position am ersten Ziel

ML-Ausgang: Schließt die verbleibende Position, wenn das Umkehrungsrisiko ≥ 65 % ist

Aktualisiert und konfiguriert, bereit für den Handel mit XAU/USD; andere Instrumente erfordern Optimierung.

Zeit London + NY-Sitzungen (hohe Liquidität)

Adaptiv: Passt sich verschiedenen Marktregimen an

Robust: Mehrere Bestätigungsebenen reduzieren Fehlsignale

Dynamisches Management: TP und Trailing passen sich den Bedingungen an

Kapitalschutz: Tagesverlustlimit

Smart Grid: Pyramiding nur in starken Trends

Der Handel mit Forex, CFDs und anderen gehebelten Finanzinstrumenten ist mit Risiken verbunden und kann zum Verlust von Kapital führen.