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Überwachen und optimieren Sie einen Live-cBot

Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie einen cBot starten, seine Performance in Echtzeit überwachen, indem Sie seine Protokolle und Handelsergebnisse lesen, ihn dann stoppen, Anpassungen vornehmen und neu starten – alles durch Konversation mit einem KI-Agenten.

1. Starten Sie den cBot

Starten Sie den cBot auf Ihrem Konto.

Run C:\test\scalper.algo on account 1234567, EURUSD M15 with 
Quantity set to 0.1 and MaxSpread set to 2.

Der Agent startet den cBot. Er läuft nun unabhängig und beginnt, Protokolle und Handelsaktivität zu generieren.

2. Überprüfen Sie die Protokolle

Nachdem Sie den cBot eine Weile laufen lassen haben, bitten Sie den Agenten, sich anzusehen, wie er sich entwickelt.

Show me the logs for the running scalper cBot. What trades has it 
made so far?

Der Agent liest die Protokolldatei und gibt Ihnen eine Zusammenfassung der Handelseinstiege, -ausstiege und etwaiger Fehler oder Warnungen, die der cBot erzeugt hat.

How many trades has it executed? How many were winners and how 
many were losers?

3. Bewerten Sie die Performance

Bitten Sie den Agenten, tiefer in die Ergebnisse einzutauchen.

Based on the logs so far, what is the cBot's win rate, average 
profit per winning trade, average loss per losing trade, and 
total P&L?
Are there any patterns? Is it losing more during specific times 
or market conditions?

Der Agent analysiert die Protokolldaten und hebt Trends oder Probleme hervor. Er könnte beispielsweise feststellen, dass der cBot während Phasen niedriger Volatilität konstant verliert oder dass der Stop-Loss zu oft erreicht wird.

4. Entscheiden Sie sich für eine Anpassung

Entscheiden Sie basierend auf dem, was Sie gelernt haben, ob der cBot eine Optimierung benötigt.

The stop loss is getting hit too often. Stop the cBot.

Der Agent stoppt die laufende Instanz. Es werden keine weiteren Transaktionen ausgeführt.

5. Überprüfen und planen Sie Änderungen

Besprechen Sie vor dem Neustart die Anpassungen mit dem Agenten.

The cBot had a 40% win rate with an average loss that was twice 
the average win. What parameter changes would you suggest to 
improve this? The available parameters are StopLoss, TakeProfit, 
Quantity and MaxSpread.

Der Agent schlägt spezifische Änderungen basierend auf den Daten vor. Er könnte beispielsweise empfehlen, den Stop-Loss zu erweitern und den Take-Profit zu straffen oder die Positionsgröße zu reduzieren.

6. Validieren Sie mit einem schnellen Backtest

Bestätigen Sie vor dem erneuten Live-Einsatz, dass die neuen Parameter historisch sinnvoll sind.

Backtest the scalper cBot on EURUSD M15 over the last 3 months 
with StopLoss set to 25 and TakeProfit set to 15. Compare the 
results to the default parameters.

Wenn der Backtest eine Verbesserung zeigt, fahren Sie fort. Wenn nicht, iterieren Sie weiter.

7. Starten Sie mit den neuen Parametern neu

Run C:\test\scalper.algo on account 1234567, EURUSD M15 with 
Quantity 0.1, MaxSpread 2, StopLoss 25 and TakeProfit 15.

8. Überwachen Sie weiterhin

Wiederholen Sie den Zyklus. Schauen Sie regelmäßig nach und verfeinern Sie weiter.

The cBot has been running for 3 hours now. Check the logs again 
and compare performance to the previous run. Is the new 
configuration doing better?
Give me a side-by-side comparison of the old run and the new run: 
number of trades, win rate, average P&L per trade and total profit.

Tipp

Dieser Überwachen-Anpassen-Neustart-Zyklus ist besonders leistungsstark mit einem KI-Agenten, weil Sie niemals selbst rohe Protokolldateien lesen müssen. Der Agent interpretiert die Daten, identifiziert Probleme und schlägt Lösungen vor – Sie entscheiden nur, ob Sie sie anwenden.