Phemex Strategy Observer

Lokales Analyse- und Paper-Trading-System für Phemex. Das Projekt kombiniert technische Signalquellen, eine deterministische Strategy Engine, ein spezialisiertes LLM-Rollenteam und ein Dashboard für Chart-, Analyse- und Setup-Ansichten.

Repository: https://github.com/H5Pro2/Phemex_Strategy_Observer

Das System ist als Observer gebaut. Live-Trading bleibt gesperrt. Der Fokus liegt auf Marktbeobachtung, Kandidatenbewertung, Paper-Trading, Risiko-Checks und nachvollziehbaren LLM-Rollenberichten.

Kernidee

Der Bot sammelt Phemex-Kerzendaten und Accountdaten, berechnet technische Signale und baut daraus einen Trade-Kandidaten. Danach bewertet ein Rollen-Team den Kandidaten:

• Market Structure Analyst
• Momentum Analyst
• Risk Officer
• Skeptic / Bear Case
• Execution Coach
• CEO / Judge

Der CEO/Judge ist die finale Instanz und entscheidet APPROVE, WAIT oder BLOCK. Die LLM-Rollen erzeugen keine eigene Preislogik. Entry, SL, TP, RR und harte Risiko-Grenzen kommen aus der Strategy Engine und dem Economic Gate.

Projektstruktur

/
+-- phemex_strategy_observer.py       Webserver, API-Routen, Runtime-Orchestrierung
+-- agent_runtime.py                  Signal- und Agentenruntime
+-- agent_runtime_roles.py            Rollen- und Agenten-Hilfslogik
+-- llm_roles.py                      LLM-Rollen, Prompts und Rollen-Auswertung
+-- brain_runtime.py                  Memory- und Lernschicht
+-- trade_value_gate.py               Economic Gate und harte Risiko-Prüfung
+-- indikator.py                      Indikator- und Signalberechnung
+-- dashboard.html                    Dashboard-Hauptdatei
+-- dashboard_script.js               Dashboard-JavaScript
+-- dashboard_script_check.js         gebündelter Dashboard-Check
+-- config.example.json               Konfigurationsvorlage
+-- .env.example                      Vorlage für private API-Werte
+-- assets.txt                        Asset-Liste
+-- BAUPLAN.md                        Architektur und Zielbild
+-- DESIGNE_ANLEITUNG.md              UI-Designregeln für weitere Arbeiten
+-- strategy.md                       Strategie- und Trading-Regelwerk
+-- checks/                           lokale Prüfscripte
+-- docs/                             technische Dokumentation
+-- tools/                            Hilfs- und Build-Tools
+-- ui/patches/                       Dashboard Runtime-Patches
+-- data/                             lokale Laufzeitdaten, nicht versioniert

Dashboard

Das Dashboard läuft lokal unter:

http://127.0.0.1:8787

Hauptbereiche:

• Settings: API, Bot-Config, Sprache, Theme und technische Einstellungen
• Chart View: KLineCharts-Ansicht mit Indikatoren, Status und Chart-Bedienung
• Analyse Viewer: LLM-Rollenberichte, Pipeline, Kostenstatus, Trades und Debugdaten
• Strategie Setup: Strategy Engine, LLM-Rollenteam, Analysten und Datenquellen

Das UI ist auf kompakte, einheitliche Bereiche ausgelegt. Ausklappbare Bereiche sollen dem Stil aus DESIGNE_ANLEITUNG.md folgen.

LLM-Anbindung

Unterstützte Provider:

• Ollama lokal
• OpenAI

Der Standard ist Ollama lokal. Damit kann das System ohne OpenAI-Guthaben offline gegen ein lokal laufendes Modell prüfen. Erwartete Standardwerte:

http://127.0.0.1:11434
qwen2.5:3b

Ollama muss lokal laufen. Falls das Modell fehlt:

ollama pull qwen2.5:3b

OpenAI ist optional und wird über .env oder die API-Einstellungen im Dashboard konfiguriert. Ohne gültigen API-Key oder Guthaben kann OpenAI keine Rollenberichte liefern.

Die aktiven Signalquellen der Analysten werden als strukturierter Kontext an die jeweiligen Rollen übergeben. Prompt-Erweiterungen können im Strategy Setup gepflegt werden.

Sicherheit

Private Werte gehören nicht ins Repository.

Nicht versioniert:

• .env
• config.json
• lokale Runtime-Daten unter data/*.json
• Logs und Exporte

Live-Trading ist in diesem Observer absichtlich gesperrt. Das Economic Gate darf nicht durch LLM, CEO/Judge oder UI-Logik umgangen werden.

Setup

Empfohlen unter Windows: start_bot.bat doppelklicken oder ausführen. Das Skript sucht zuerst py -3 und nutzt danach automatisch python, falls der Python Launcher nicht vorhanden ist. Außerdem legt es lokale Vorlagen an und bereitet die Dashboard Runtime vor.

Manuelles Setup:

py -3 -m pip install -r requirements.txt

Falls py auf deinem Rechner nicht verfügbar ist, nutze stattdessen:

python -m pip install -r requirements.txt

Lokale Konfiguration anlegen, falls noch nicht vorhanden:

Copy-Item .env.example .env
Copy-Item config.example.json config.json

API-Werte werden in .env eingetragen. .env und config.json bleiben lokal und werden nicht gepusht.

Start

Empfohlen:

.\start_bot.bat

Alternative unter PowerShell:

.\start_bot.ps1

Manueller Start:

py -3 .\phemex_strategy_observer.py --config .\config.json --web

Falls py nicht verfügbar ist:

python .\phemex_strategy_observer.py --config .\config.json --web

Prüfungen

Python Runtime:

py -3 -m py_compile .\phemex_strategy_observer.py

Dashboard-JavaScript:

node --check .\dashboard_script.js
node --check .\dashboard_script_check.js

LLM-Rollen:

py -3 .\checks\check_llm_roles.py

Dashboard Runtime-Patches:

py -3 .\checks\check_dashboard_runtime_patches.py

Wichtige Dateien

• BAUPLAN.md: grober Architektur- und Umbauplan
• DESIGNE_ANLEITUNG.md: Designregeln für neue UI-Funktionen
• strategy.md: Trading-Regeln und Strategie-Logik
• docs/TECHNICAL_STATUS.md: technischer Stand
• config.example.json: sichere Vorlage für config.json
• .env.example: sichere Vorlage für .env

Aktueller Schwerpunkt

Das Projekt entwickelt sich von einem klassischen Indikator-Agenten-System zu einem Rollen-basierten Analyse-System:

1. Signalquellen liefern strukturierte Daten.
2. Die Strategy Engine baut einen Trade-Kandidaten.
3. Das LLM-Rollenteam bewertet den Kandidaten aus Spezialrollen.
4. CEO/Judge entscheidet final.
5. Economic Gate und Paper-Trading prüfen die praktische Umsetzbarkeit.

Ziel ist eine nachvollziehbare Live-Analyse mit sauberer UI, begrenzten LLM-Kosten und klarer Trennung zwischen technischer Preislogik und LLM-Bewertung.