Stoic Citadel — Sicherheitsorientierte Algo-Trading-Plattform
Eine 47.650-Zeilen-Async-Python-Plattform für MetaTrader 5 / Prop-Firm-Challenges, aufgebaut um eine fail-closed, siebenschichtige Risiko-Engine — und ehrlich genug, um out-of-sample zu beweisen, dass die eigene Strategie noch keinen Edge hat.
Zeitraum
2026
Rolle
Entwicklung & Umsetzung
47.6k LOC
Codebase
484 · 80% gate
Tests
7 gates
Sicherheitsebenen
Technisches Ergebnis
7-schichtige fail-closed Risiko-Engine · 484 Tests
Ehrliches Fazit
Persönliches R&D-Projekt — Infrastruktur- & Risiko-Engineering-Showcase, kein validierter Edge (ehrlich berichtet)
Problem
Private Algo-Trading-Projekte scheitern auf zwei klassische Arten: Ein Konto wird gesprengt, weil ein fehlender Stop-Loss oder ein hängender Prozess ungesichert blieb, oder eine Strategie sieht nur profitabel aus, weil der Backtest still zukünftige Daten durchsickern ließ. Prop-Firm-Regeln (5% Tagesverlust, 10% Gesamt-Drawdown) bestrafen beide Fehler sofort.
Die Herausforderung
Eine Trading-Plattform bauen, bei der Sicherheit eine Eigenschaft der Architektur ist — ein fehlender Stop, veraltete Daten oder ein eingefrorener Bot dürfen das Konto niemals sprengen — und bei der die Forschung streng genug ist, die eigene Strategie zu verwerfen, wenn der Edge nicht real ist.
Die Lösung
Ein entkoppeltes Makro/Mikro-Design: Eine Freqtrade-+-ML-Strategie veröffentlicht ein TRADE_INTENT über Redis und handelt nie direkt; ein schneller Async-Microservice durchläuft sieben unabhängige Risiko- und FTMO-Gates, dimensioniert jede Position anhand des realen Stop-Abstands und führt über Smart-Order-Typen an einer gehärteten MT5-Bridge aus. Ein unabhängiger Equity-Watchdog läuft als separater Prozess und kann das Buch glattstellen — stop-lose Positionen per Ticket schließen — selbst wenn der Haupt-Bot hängt. Ein leckfreier Walk-Forward (Purge + Embargo, realistische FX-Kosten) testete die Strategie dann out-of-sample und fand korrekt keinen validierten Edge.
Einblick in die Plattform
Engineering & ehrliche Forschung — in Zahlen
Jedes Diagramm wird aus dem Repository generiert — die Architektur, die siebenschichtige Risk-Engine und die Walk-Forward-Forschung, die korrekt feststellte, dass es noch keinen validierten Edge gibt. Nichts hier schönt die Performance. Zum Vergrößern auf eine Abbildung klicken.
Architektur
Entkoppelte Makro-/Mikro-Pipeline. Die ML-Strategie publiziert nur einen TRADE_INTENT über Redis; ein schneller asynchroner Service prüft das Risiko und führt aus — schwere Modelllogik kann einen Trade nie blockieren.
Erklärbares ML
Die Modellschicht ist kontrolliert statt Blackbox: LightGBM/XGBoost-Ensembles werden meta-gelabelt (TripleBarrier), in einer Registry mit 12 Modellen samt Lifecycle-Status versioniert, auf Drift überwacht — und per SHAP erklärt, bevor ihnen vertraut wird.
Mehrschichtige Absicherung
Sieben unabhängige Sicherheitsebenen. Eine Ablehnung auf irgendeiner Ebene stoppt den Trade; die letzte läuft als separater Prozess, der das Buch glattstellen kann — Positionen ohne Stop werden per Ticket geschlossen — selbst wenn der Haupt-Bot hängt.
Das ehrliche Ergebnis
Out-of-Sample, nach realistischen FX-Kosten, erreicht kein Instrument die Robustheitsschwelle, und beide FX-Paare liegen unter Breakeven. Der Walk-Forward wurde gebaut, um die Strategie zu widerlegen — und genau das tat er. Kein Live-Einsatz.
Risiko unter Kontrolle
Bei jedem Instrument bleibt der Drawdown weit innerhalb der Prop-Firm-Limits — das Ergebnis bewusst konservativer Positionsgrößen und seltener Einstiege, kein Beleg für einen bewiesenen Edge.
Durch Tests belegt
484 automatisierte Tests über den gesamten Stack — inklusive Property-based-Tests (Hypothesis) und Chaos-Tests — mit 80%-Coverage-Gate und blockierendem Secret-Scan in der CI.
Technische Highlights
Siebenschichtige Defense-in-Depth: jede Order durchläuft Daten-Frische-, Marktsicherheits-, Risiko-, Circuit-Breaker-, FTMO-, Sizing- und ein unabhängiges Equity-Watchdog-Gate
Fail-closed per Default: die MT5-Bridge startet nicht ohne API-Key; der Loader wirft StaleDataError, statt auf veralteten Kerzen zu handeln; der Margin-Guard schließt im Fehlerfall
Unabhängiger Dead-Man's-Switch schließt ungesicherte (stop-lose) Positionen per Ticket nach einer Schonfrist — durch Regressionstests belegt
FTMO-Compliance als eigenständiges Modul: Limits 4 % täglich / 8 % wöchentlich / 9,5 % Max-Drawdown, Stopp bei +10 % Gewinnziel, ≥4 Handelstage, restart-sicherer Zustand
Leckfreie Walk-Forward-Forschung (Purge + Embargo, realistische FX-Kosten), die korrekt KEINEN validierten Edge fand — Profit-Faktor unter 1,0 out-of-sample
484 automatisierte Tests (property-based + Chaos) mit 80-%-Coverage-Gate und blockierendem Secret-Scan in CI
Systemarchitektur
Python 3.12 · AsyncIO (async execution engine)
Freqtrade (macro strategy layer)
Redis pub/sub (macro → micro handoff)
FastAPI MT5 bridge (API-key + rate-limit)
LightGBM · XGBoost · Optuna · River (ML/MLOps)
PostgreSQL · SQLAlchemy · Alembic
Prometheus · Grafana · Loki (observability)
Docker · GitHub Actions (ruff · mypy · bandit · semgrep · CodeQL · Trivy)
Independent equity watchdog (out-of-band kill-switch)
Kerntechnologien
Weitere Projekte
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