InelidaMarketScan Research

Didier Vally / Reuniware Systems

InelidaMarketScan — Wissenschaftliche Analyse der Finanzmärkte mit Machine Learning

Quantitative Finanzforschung: ICT, Ichimoku, XGBoost & Stochastische Analysis Von Didier Vally / Reuniware Systems Version 1.0.6 — 2026-07-19 📦 PyPI: https://pypi.org/project/inelida-marketscan | GitHub: https://github.com/reuniware/InelidaMarketScanner

Zusammenfassung

Dieses Dokument präsentiert die Ergebnisse von 6 Monaten quantitativer Finanzforschung im algorithmischen Handel. Das InelidaMarketScan-Framework kombiniert technische ICT-Analyse (Inner Circle Trader) und Multi-Timeframe-Ichimoku mit einer XGBoost Machine-Learning-Pipeline (123 Features) und stochastischen Analysefunktionen (Ornstein-Uhlenbeck, Hurst, GARCH, Monte Carlo, Kelly). Modell v18 erreicht 64,0% Kreuzvalidierungsgenauigkeit bei 1.210 historischen Trades. Die Analyse von 27 aufeinanderfolgenden Modellen zeigt, dass Ichimoku-Features (Kijun/Tenkan-Abstände, T/K-Kreuzungen) prädiktiver sind als ICT-Muster (FVG, Order Blocks). Die Kapitalsimulation mit ML% ≥ 50%-Filterung zeigt einen Profitfaktor von 2,27 bei In-Sample-Daten, während die Out-of-Sample-Validierung eine Obergrenze von 1,173 identifiziert. Dieses Dokument dient als umfassende wissenschaftliche Referenz zur Schnittstelle von ICT, Ichimoku und Machine Learning.

1. Einleitung

1.1 Kontext und Problemstellung

Algorithmischer Handel basiert auf der Identifikation wiederkehrender Muster in Finanzzeitreihen. Die von Michael Huddleston entwickelten ICT-Konzepte (Inner Circle Trader) beschreiben institutionelles Marktverhalten: Liquiditätssweeps, Fair Value Gaps, Order Blocks, Market Structure Shifts. Parallel dazu liefert der Ichimoku Kinko Hyo Indikator eine Multi-Timeframe-Betrachtung des Marktgleichgewichts. Dieses Projekt erforscht die Fusion dieser beiden Paradigmen durch einen automatisierten Scanner mit XGBoost-Modell.

1.2 Forschungsziele

Entwicklung eines automatischen Scanners, der ICT und Ichimoku über 8 Timeframes (M5 bis MN) kombiniert. 2. Aufbau einer ML-Pipeline mit 123 benannten Features aus dem Scanner. 3. Validierung der Vorhersagekraft durch historisches Backtesting (2025-2026) und Out-of-Sample-Tests. 4. Integration quantitativer Finanzfunktionen (OU, Hurst, GARCH, Monte Carlo, Kelly). 5. Erreichen eines Profitfaktors > 1,5 unter realen Bedingungen.

2. Theoretische Grundlagen von ICT

ICT-Konzepte modellieren das Verhalten von Finanzinstitutionen (Banken, Hedgefonds), die Preisniveaus manipulieren, um Positionen aufzubauen. Die folgenden 8 Konzepte werden automatisch vom Scanner erkannt:

ICT-Konzept | Beschreibung und Erkennung
Liquiditätssweeps | Kurzer Bruch eines Schlüsselniveaus (Asian High/Low, London High/Low) zur Auslösung von Stops vor der Umkehr. Erkannt auf H1 mit Umkehrbestätigung.
Fair Value Gaps (FVG) | Lücke zwischen 3 aufeinanderfolgenden Kerzen, in der kein Handel stattfand. Erkannt auf 6 TFs (M5 bis D1) mit Mitigationsprozentsatz.
Order Blocks (OB) | Letzte Kerze vor einem gerichteten Impuls — Zone, in der Institutionen Orders platzierten. Erkannt via ATR(14) auf 6 TFs.
Breaker Blocks (BRK) | Gebrochener Order Block, der sich in entgegengesetzte Unterstützung/Widerstand umkehrt. Abgeleitet von bestehenden OBs.
Market Structure Shift (MSS/BOS) | Änderung der Marktstruktur: Break of Structure und Change of Character auf 6 TFs.
Volumen HVN/LVN | High Volume Node und Low Volume Node basierend auf MT5 Tick-Volumen. Erkannt auf 6 TFs.
Reversal Pipeline | Vollständige Sweep → Umkehr → Bestätigungskette mit Post-Sweep-Bar-Zähler.
Fibonacci-Extensions | +1,618 bis +4,0 Extensions basierend auf der asiatischen Range für TP-Ziele.

3. Multi-TF Ichimoku-Architektur

Der Diamond-Scanner analysiert 8 Timeframes gleichzeitig. Für jeden TF werden 5 Ichimoku-Komponenten berechnet:

Timeframe | Tenkan | Kijun | Kumo | T/K Cross | Flat History
M5 | X | X | - | X | -
M15 | X | X | - | X | -
M30 | X | X | - | X | -
H1 | X | X | X | X | X
H4 | X | X | X | X | X
D1 | X | X | X | X | X
W1 | X | X | X | X | X
MN | X | X | X | X | X

4. Diamond-Scanner-Architektur

Der Diamond-Scanner aggregiert 109 Scoring-Kriterien in 10 Kategorien:

Kategorie | Kriterien | Beispiele
Ichimoku H1-D1 | 24 | Kijun/Tenkan-Abstände, T/K-Kreuzungen, Kumo-Positionen, Flat Bars
Ichimoku W1-MN | 8 | Kijun W1/MN, Kumo W1/MN, Wolkenfarbe, Doppelspeicher
FVG (6 TFs) | 12 | FVG bear/bull M5 bis D1, Mitigations-%, Zeitpriorität
Order Blocks (6 TFs) | 12 | OB bear/bull M5 bis D1, Position ÜBER/UNTER/AN
MSS/BOS (6 TFs) | 18 | Regime, BOS, CHoCH auf M5 bis D1
Volumen HVN/LVN (6 TFs) | 12 | Volumenspitze, HVN, LVN auf M5 bis D1
Breaker Blocks (6 TFs) | 12 | BRK bear/bull M5 bis D1
Asian/London Sweeps | 4 | AH/AL-Sweep, London H/L-Sweep
Reversal Pipeline | 5 | Sweep→Umkehr→Bestätigung, Post-Sweep-FVG, Retest
M30/M15/M5 Kijun | 2 | Kijun M30/M15/M5 Richtungskreuzung

Maximale Punktzahl: 109 Kriterien (107 ohne MN)

5. Machine-Learning-Pipeline

Die ML-Pipeline transformiert Scanner-Ergebnisse in Gewinnwahrscheinlichkeit durch 3 Stufen:

Stufe | Werkzeug | Details
1 | ml_labeler.py | Feature-Extraktion aus Diamond-Scan (DB / manuelles CSV / Backtest). Erzeugt gelabeltes CSV mit Outcome-Spalte (1=gewonnen, 0=verloren).
2 | ml_trainer.py | XGBoost-Training mit 5-facher Kreuzvalidierung, scale_pos_weight für unausgeglichene Klassen, Hyperparameter-Grid-Search.
3 | ml_predictor.py | Echtzeit-Inferenz: extract_features() → predict_proba() → ML% im Live-Scan angezeigt. Vereinfachter MLPredictor: 1 joblib.load statt 5.

6. XGBoost-Modell v18 — Konfiguration

Modell v18 ist das aktive Produktionsmodell. Trainiert auf 1.210 historischen Trades mit 123 benannten Features (inklusive GARCH und Stochastik).

Hyperparameter | Wert
max_depth | 6
learning_rate | 0,03
n_estimators | 200
subsample | 0,8
min_child_weight | 3
gamma | 0,1
reg_alpha | 0,5 (L1)
reg_lambda | 1,0 (L2)
scale_pos_weight | auto (basierend auf Win/Loss-Verhältnis)

123 benannte Features umfassen: Scores/Bias (6), Kijun 6 TFs (18), Tenkan 6 TFs (18), T/K-Kreuzungen (6), Kumo (6), M5/M15/M30-Kreuzungen (12), Flat Bars (2), Aktive FVGs (1), Order Blocks (6), Sweeps (5), Volumen (6), MSS/BOS (6), Breaker Blocks (6), Kompression (1), Stochastik (8: OU, Hurst, Monte Carlo, GARCH), Zeitlich (3), Anlagetyp (3).

7. Modellhistorie

27 XGBoost-Modelle wurden seit Projektbeginn trainiert und evaluiert. Hier die Historie der Hauptversionen:

Modell | Daten | Features | Trades | CV | OOS PF
v1 | 6 Hauptpaare | 36 | 852 | 61,0% | —
v4 | 13 Symbole | 111 | 1.210 | 62,9% | 1,26*
v7 | 13 Symbole | 25 beste | 2.923 | 60,1% | 1,173
v13 | 4 Modelle/Anlage | 25 | 2.923 | 53-64% | 4,000
v15 | 2025-2026 | 25 + OU/Hurst | 5.009 | 59,8% | —
v18 | 13 Symbole | 123 (GARCH) | 1.210 | 64,0% | 0,503 F1

8. Feature-Wichtigkeit (v4)

Die Feature-Importance-Analyse zeigt, welche Kriterien am meisten Gewicht in den Modellentscheidungen haben:

Rang | Feature | Gewinn | Erkenntnis
1 | is_dxy | 14,2 | Der Dollar folgt einer radikal anderen Logik als Forex-Paare
2 | rr | 10,0 | Das theoretische Risk/Reward-Verhältnis sagt das tatsächliche Ergebnis voraus
3 | tkx_h1 | 9,2 | Die H1 Tenkan/Kijun-Kreuzung ist der beste Einzelprädiktor
4 | kj_h1 | 6,9 | Abstand zur H1 Kijun erfasst das kurzfristige Gleichgewicht
5 | sl | 6,4 | Das Stop-Loss-Niveau ist ebenso wichtig wie der Take-Profit
6 | day_wednesday | 6,4 | Mittwoche (FOMC) zeigen statistisch abweichendes Verhalten
7 | d_kj_h4 | 6,3 | Abstand zur H4 Kijun zeigt den zugrunde liegenden Trend an
8 | d_kj_d1 | 6,0 | Abstand zur D1 Kijun verankert den Makrokontext
9 | tkx_h4 | 6,0 | H4 T/K-Kreuzung bestätigt den Session-Trend
10 | is_forex | 5,9 | FX-Paare haben eigenes Verhalten vs. Indizes/Metalle

9. Out-of-Sample-Validierung

Die OOS-Validierung (Training Januar-Juni 2026, Test Juli 2026) ist der entscheidende Test. Modell v4 zeigt einen In-Sample-PF von 2,27 bei ML% ≥ 50%-Schwelle, aber dies enthält Data Leakage (das Modell sah 80% der Testdaten während des Trainings). Der wahre OOS-PF von v7 beträgt 1,173 — ein statistisch signifikanter, aber bescheidener Vorteil. Modell v13 (pro Anlagetyp) erreicht PF=4,000 bei 15 Trades, aber die Stichprobe ist zu klein für Zuverlässigkeit. Fazit: ML bietet einen echten Vorteil (PF > 1,0), aber die aktuelle Obergrenze liegt bei ~1,17 mit einheitlicher Architektur.

10. Kapitalsimulation — ML%-Filterung

Simulation auf 1.210 historischen Trades mit Anfangskapital von 10.000 € und 1% Risiko pro Trade:

ML%-Schwelle | Trades | Gewinnrate | PF (RR) | G&V (10k€)
Kein Filter | 1.210 | 37,6% | 1,02 | +1.442 €
ML% ≥ 45% | 661 | 54,3% | 1,91 🔥 | +27.542 €
ML% ≥ 50% | 504 | 59,7% | 2,27 🔥🔥 | +25.842 €
ML% ≥ 55% | 327 | 67,3% | 2,80 | +19.242 €
ML% ≥ 60% | 170 | 78,8% | 3,59 | +9.340 €
ML% ≥ 70% | 71 | 88,7% | 1,64 | +514 €

11. Quantitative Finanzanalyse & Stochastische Analysis

6 quantitative Finanzfunktionen wurden in Scanner und ML-Pipeline integriert. Diese Funktionen berechnen Risiko-, Volatilitäts- und Marktregime-Metriken:

Funktion | Zweck | ML-Feature | v18 Rang
Ornstein-Uhlenbeck | Erkennt Preisüberdehnung vom langfristigen Mittelwert. Score 0-100%: >80% = wahrscheinliche Umkehr. | ou_score | Nicht getestet
Hurst-Exponent | Klassifiziert das Marktregime: H < 0,45 = RANGE, H > 0,55 = TREND. | hurst_h | Nicht getestet
GARCH(1,1) | Modelliert bedingte Volatilität. 4 Features: Persistenz, Langfrist-Vol, Halbwertszeit, Prognose-Vol. | garch_persistence | #14
Monte Carlo | Simuliert 10.000 Preispfade. Berechnet P(SL erreicht) und P(TP erreicht). | mc_p_sl, mc_p_tp | Nicht getestet
Kelly-Kriterium | Optimale Positionsgröße pro Anlagetyp. Gewinn=0,00 (redundant mit optimiertem SL/TP). | kelly_full | #124
FTMO-Ruin | Ruinwahrscheinlichkeit für Prop-Firm-Konto mit 10% Drawdown über 100 simulierte Trades. | ftmo_ruin_prob | Nicht getestet

12. Kelly-Kriterium nach Anlagetyp

Das Kelly-Kriterium verwendet reale Gewinnraten pro Anlagetyp (aus dem Backtest) statt eines einheitlichen win_rate=0,40. Ergebnisse:

Anlagetyp | Gewinnrate | Kelly Voll | Kelly Halb
DXY | 73% | 46,0% | 23,0%
XAUUSD | 42% | 13,0% | 6,5%
Forex | 31% | 3,5% | 1,8%
Indizes | 38% | 7,0% | 3,5%
Krypto | 35% | 2,5% | 1,3%

13. Vereinfachter MLPredictor (19.07.2026)

Der MLPredictor lud zuvor dasselbe Modell 5-mal (1× pro Vorhersagemethode). Die Vereinfachung vom 19.07.2026 reduzierte dies auf einen einzigen joblib.load(). Ergebnis: 30 Codezeilen entfernt, Ladezeit durch 4 geteilt, und die redundante _ASSET_MODEL_MAP eliminiert. Modell v18 ist nun das einzige einheitliche Modell für alle Anlagetypen.

14. Bugfixes — 19.07.2026

Eine gründliche Codeüberprüfung am 19.07.2026 identifizierte und behob 4 Bugs:

# | Schwere | Datei | Beschreibung
1 | KRITISCH | diamond_scanner.py | Toter Code nach return in ml_available — Symbole wurden nie aktiviert. initialize() setzte _initialized nicht auf True.
2 | HOCH | stochastic_analytics.py | GARCH: Wenn kein gültiges (α,β)-Paar gefunden, stiller Fallback mit erfundenen Parametern. best_ll <= -1e100-Prüfung hinzugefügt.
3 | MITTEL | stochastic_analytics.py | Monte Carlo: Log-Return-Volatilitäts-Fallback wurde berechnet, aber nie verwendet, wenn OU-Sigma null war.
4 | NIEDRIG | stochastic_analytics.py | FTMO: pnl_avg/roi_avg außerhalb des try-Blocks — Risiko von NameError bei Code-Erweiterung.

15. Endgültige Entscheidungsmatrix

Die Entscheidungsmatrix kombiniert Diamond-Score, ML%, Sicherheitsregeln und Makrokontext:

Bedingung | Aktion | Begründung
ML% ≥ 60% + TKx H1 ausgerichtet + kein HIGH NEWS | 🟢 GO | Dreifache Bestätigung: ML, Ichimoku, Makro
ML% ≥ 60% + TKx H1 Konflikt | 🟡 WARTEN | ML wird durch T/K H1-Kreuzung widersprochen
ML% 50-60% + TKx H1 ausgerichtet | 🟡 VORSICHT | Moderater ML-Vorteil, braucht zusätzliche Bestätigung
ML% < 50% | 🔴 KEIN GO | Modell hat keinen statistischen Vorteil
HIGH NEWS DAY + BULL | 🔴 WARTEN | Makro-Tage (≥2 Großereignisse) brechen Korrelationen
Mittwoch (FOMC-Tag) + Forex | 🟡 Hohes Risiko | Mittwoche zeigen statistisch abweichendes Verhalten

16. Fazit und Ausblick

Das InelidaMarketScan-Projekt zeigt, dass eine ML-Pipeline mit Ichimoku-Features einen statistisch signifikanten Vorteil generieren kann (OOS PF = 1,173). Die 4 kritischen Bugs, die am 19.07.2026 behoben wurden, stärken die Zuverlässigkeit des Live-Scanners. Die 27 aufeinanderfolgenden Modelle offenbarten wichtige Erkenntnisse: Ichimoku-Features sind prädiktiver als ICT-Muster, der Anlagetyp ist ein Hauptprädiktor, und stochastische Funktionen liefern komplementäres Volatilitätssignal. Der nächste Leistungssprung erfordert einen größeren Datensatz (2024-2026, >5.000 Trades/Anlagetyp) und potenziell Deep-Learning-Architekturen (LSTM, Transformer).

Referenzen

Huddleston, M. — Inner Circle Trader (ICT) Concepts, 2022-2024

Chen, T. & Guestrin, C. — XGBoost: A Scalable Tree Boosting System, KDD 2016

Bollerslev, T. — Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, Journal of Econometrics, 1986

Hurst, H.E. — Long-term Storage Capacity of Reservoirs, Trans. ASCE, 1951

Uhlenbeck, G.E. & Ornstein, L.S. — On the Theory of Brownian Motion, Physical Review, 1930

Kelly, J.L. — A New Interpretation of Information Rate, Bell System Technical Journal, 1956

Hosoda, G. — Ichimoku Kinko Hyo, 1968

Quantitative Finanzforschungsarbeit. Reproduktion mit Zitat gestattet.

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Didier Vally / Reuniware Systems — InelidaMarketScan v1.0.6 2026-07-19